互聯網產品留存策略與增長黑客課程

【課程背景】

在互聯網流量紅利消失的大環境下，企業需要更加精細化的運營，而運營的前提就是根據產品的生命周期和運營階段性的目標來去設計具體的營銷策略，營銷策略是一個很大的話題，涉及到對于用戶的深刻理解、分析、標簽化、數據化，然后對用戶進行分群分層，設計相對應的營銷策略，以達到降低獲客成本CAC和提高用戶生命周期價值的LTV的總體目標。要達成這個總體目標，企業需要設計一系列的動作包括數據的搜集、分析、聚類、設計策略、設計營銷計劃和具體內容、數據埋點、A/B測試、復盤迭代等。

此外，營銷策略的最終目標是為了達成用戶的增長，促使企業快速占領市場，形成用戶心智，那么營銷策略與用戶增長之間的關系是什么？互聯網紅利消失的背景下，用戶增長的要點和實戰方法又是什么？海盜模型的深入拆解指標是什么？如何進行實戰？

本課程基于以上的思考，萃取互聯網大廠的實戰案例和經驗，設計了一套完整的產品營銷策略的課程，能夠快速有效的搭建產品營銷團隊的完整思維體系，并掌握相應的實戰技巧。

【課程大綱】

一、用戶增長和用戶留存概論

1.  鯨魚模型和用戶留存

?  鯨魚模型和用戶生命周期概念

?  用戶生命周期凈值管理

?  死磕AARRR-硅谷公司也在用的海盜模型

?  把每一步落到指標里

2.  數據指標體系與增長飛輪

?  關于數據指標體系

ü  用戶數據

ü  行為數據

ü  產品數據

?  如何選擇指標

ü  好的指標，應該是比率

ü  根據業務重點找核心指標

?  虛榮指標vs北極星指標

ü  北極星指標的概念

ü  不同產品的北極星指標不同

ü  北極星指標的原則

作業：分析自己所負責的產品的商業模式、核心價值及北極星指標是什么？

?  虛榮指標與增長飛輪

?  亞馬遜增長飛輪概念

?  增長飛輪與第二曲線

?  如何用指標解決問題？

思考題：自己所負責的產品當前所處的階段以及當前階段的常見關鍵指標是什么？

3.  什么是用戶增長

?  用戶增長的概念

ü  已經驗證了市場需求PMF

ü  可被規模性擴張

?  PMF驗證產品的價值

?  PMF驗證六步法

ü  第一步，確定你的目標客戶

ü  第二步，找到那些未被滿足且你有能力解決的需求

ü  第三步，明確你的價值定位

ü  第四步，明確產品MVP核心功能

ü  第五步，把產品的模型做出來

ü  第六步，驗證

?  螺旋上升的PMF

?  創新擴散曲線

?  增長黑客的工作

ü  關注整個用戶生命周期，而不僅僅是獲客階段

ü  通過數據驅動的方法，不斷試驗迭代

ü  將增長機制產品化，把增長做到產品里面去

4.  增長vs產品和市場

?  產品vs增長

?  最常見的增長嘗試切入點

ü  改善未登錄狀態體驗

ü  提升新用戶首次體驗

ü  發更好的召回郵件和通知

ü  增加引薦或者病毒傳播效果

ü  SEO...

?  市場vs增長

ü  傳統營銷漏斗VS增長團隊漏斗

ü  其他方面的差異：付費與免費、團隊、知識技能……

ü  產品創造價值，增長讓價值傳遞時的阻礙更少

ü  市場是曝光邏輯，增長是裂變邏輯

ü  增長不是特定的工種，而是一種思考問題的方式和工作習慣

二、為什么用戶留存比增長更重要

1.  留存指標是產品所有指標中最重要的一個指標！

?  用戶留存率每提高5個百分點，利潤就會提高25~ 95個百分點

?  獲取新用戶的成本太高

?  而且現在爭奪優質在線平臺的競爭越來越激烈, 這導致廣告成本不斷飆升

2.  不管獲客怎么樣，留存率會改變累積用戶的斜率

3.  RARRA模型突出了用戶留存的重要性

4.  RARRA模型的真正的價值

?  實現二次購買/復購，拉長用戶的生命周期

?  實現交叉購買

?  實現低成本的拉新獲客

5.  留存率累計效應差距巨大

6.  留存和用戶生命周期、收入的關系

7.  留存的幾種算法

?  用戶屬性

?  時間維度

8.  留存分析模型一：Cohort Analysis

?  新老用戶同期群分析(Cohort Analysis)方法

ü  如何繪制同期群數據表

ü  如何分析同期群的數據：橫向、縱向

ü  為什么要區分新、老用戶

ü  留存用戶的顆粒度拆分及黏性指標分析

ü  DAU/MAN：用戶黏性指標分析

?  用戶分層模型：RFM

ü  什么是R/F/M

ü  RFM→FMR→FMP

ü  RFM的優點和局限性

ü  RFM的深層問題

9.  留存分析模型二：渠道同期群分析方法

10.  留存分析模型一：產品功能留存矩陣

?  分析了解各個功能的價值

?  找到各個功能的提升空間

?  通過功能優化來整體提升用戶留存

案例：咪咕音樂：如何找到影響留存率的最關鍵核心指標以及如何設計優化方案

?  找到提升用戶留存率的關鍵點（Magic Number）

思考題：假設收藏功能對于留存率的重要性是顯著的，那么你打算怎樣優化收藏功能呢？從哪幾個維度或方法進行優化

11.  2022年移動運營增長最新思維

三、如何防止用戶池流失

1.  當我們在談留存的時候我們在談什么：

?  活躍池

?  沉睡池

2.  用戶流失原因決策樹

?  客戶主導的流失

?  企業主導的流失

案例：用戶旅程地圖發現用戶不開心的流失：58同城發帖

3.  兩個80/20法則

4.  如何識別“關鍵時刻”

案例：咪咕視頻

四、新用戶轉換過程中的黃金斷崖點

1.  產品核心體驗流程

2.  轉換鏈路的效率

3.  黃金斷崖點

4.  魔法數字

五、用戶運營策略與用戶成長

1.  用戶標簽體系搭建

?  創建標簽

?  根據業務細化和選擇標簽

?  用戶分維分層

?  用戶排序和優先級

?  定義標簽更新規則

2.  用戶分組

?  為什么要分組

?  如何分組

?  分組的方法

案例：推特“30關注”這個閾值是如何被發現的？

3.  運營動作和計劃

?  工具

?  營銷策略

?  渠道

案例：防流失計劃實戰（A/B測試）

1.   激活30天未下單用戶（流失用戶）

2.   促活計劃（準用戶）

3.   干預計劃（新用戶）

案例：跨境電商新客頻道提升GMV運營實例

案例：微信讀書MGM裂變營銷

4.  分析和復盤

?  驗證用戶畫像

?  驗證動作是否有效

?  驗證計劃是否達到了分析目標

?  驗證相關數據是否有所提升

5.  用戶成長

?  用戶成長體系概念

?  用戶成長體系搭建

?  用戶成長體系拆分

六、比增長更重要的是產品定位

1.  比用戶增長更重要的是產品定位

?  什么叫定位及其重要性

?  拋開數字背后的真相→產品價值和定位

2.  幾種不同的定位趨勢

3.  定位的重要性和分析方法（象限圖分析）

案例：電商、視頻、音樂等類型產品的定位分析

4.  不停的調整定位，就是在不停的調整你的增長策略

案例：同樣的營銷動作針對不同的平臺的差異性，淘寶和得物

七、數據分析體系的兩大價值與四個搭建原則

1.  數據分析體系的價值

?  支持經營規劃

?  支撐過程管理

2.  搭建方法

?  業務分析

?  體系規劃

?  四個原則

ü  關注長期，面向對象

ü  分層定責，分維歸因

ü  邏輯清晰，循序漸進

ü  表達清晰，口徑統一