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人人都是产品经理优秀产品人必懂的数据驱动增长模型( 二 )


从转化漏斗可发现：拉新转化率较高：新用户下载到注册的转化率为70% ， 新用户下载转化率不错 。 老用户活跃度低：当月活跃老用户占总注册用户数的10% ， 老用户活跃较低 。 活跃用户主要靠新用户补充 。 用户感知的产品价值较低：当月人均阅读时长较低 ， 远低于行业均值 。
第二步：分析历史趋势 ， 观察趋势、异常点、拐点

人人都是产品经理优秀产品人必懂的数据驱动增长模型
本文插图

从历史数据中发现：拐点：2019年11月 ， 下载到注册完成的转化率从71%开始大幅度下降 ， 发送了什么？趋势：2019年10月 ， 人均阅读时长提高了一倍 。 因为那个时间段增加了内容社区版块 。
第三步：按获客渠道分解
在了解了现状和历史数据情况后 ， 可通过获客渠道对数据进行维度分解 。

人人都是产品经理优秀产品人必懂的数据驱动增长模型
本文插图

公众号的新用户下载转化率一直维持在63%-71%左右 。 2019年11月份开始抖音广告 ， 转化率仅有10%-15% ， 因此导致了总体转化率下降 。
第四步：了解用户的基本属性特征 ， 根据APP收集的用户信息 ， 画出分布饼图

人人都是产品经理优秀产品人必懂的数据驱动增长模型
本文插图

通过年龄、性别、城市、职业等发现：18-25 ， 25-30的用户占比最大 。 职业：白领和大学生为主 。
第五步：了解用户的基本活跃度

人人都是产品经理优秀产品人必懂的数据驱动增长模型
本文插图

发现：超过80%的活跃用户每月登录少于4次；但每月登录4次以上的用户 ， 有接近80%的用户为18-25岁的大学生用户群体 。
总结：新用户下载到活跃的转化率尚可 。 老用户活跃度低 。 人均阅读时长低于行业均值 。 公众号转化率远高于抖音广告 。 18-25岁的大学生用户群活跃度较高 。
通过增长线索的制定应用策略的两个方向
在通过数据分析得到增长线索后 ， 可以通过取长补短的方式来制定增长策略 。 取长：强化增长 ， 在已经显出成功信号的方向上 ， 继续加强 。 补短：修补漏洞 ， 找到整个业务漏斗中流失问题最严重的环节 ， 通过策略降低流失 。
继续针对上述案例 ， 进行分析 ， 假设发现：
（1）公众号来源的新用户质量高
对应策略：取长 。 增加公众号的内容数量 ， 提升公众号的内容质量 。
（2）大学生用户活跃度高
对应策略：取长 。 进一步分析大学生的获客渠道来源 ， 通过用户问卷了解大学生感兴趣的内容和功能 ， 加强对应的产品体验 。
（3）来自抖音广告的新用户转化率低
对应策略：补短 。 找到漏斗转化率低的原因 ， 测试提升转化率 。
（4）老用户活跃度和留存率低
对应策略：补短 。 进一步分析活跃和留存曲线 ， 找到用户流失最大的问题 。
二、理解数据：梳理用户行为路径
梳理用户路径的意义：新项目开启时 ， 需要明确北极星指标和增长模型 ， 之后还需要进一步加深对用户和产品认知的颗粒度 。 需要快速结合产品功能、业务逻辑 ， 梳理清楚用户行为路径 ， 为后续的确立指标、数据埋点、数据分析奠定基础 。
梳理用户行为路径的方法
（1）梳理核心路径：根据北极星指标 ， 构建转化漏斗 。 转化漏斗一般为设定的用户主路径 。
（2）细化核心路径：将核心路径中加入更多的漏斗步骤 ， 理想形态是拆到不能再细化为止 。
（3）加入其他重要路径：梳理重要的产品功能和业务逻辑 ， 描绘主漏斗之外的重要行为路径 ， 找到路径之间的关系 。
案例：某电商类APP
小编通过针对电商类的产品 ， 简要分享一下如何梳理用户行为路径 。


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