本文筆者將從數(shù)據(jù)分析的“三個步驟”、“兩個模型”兩個板塊，以全民K歌為例，來與大家講述：如何用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動產(chǎn)品用戶增長？

（純貼數(shù)據(jù)做分析看著太辛苦了，所以本文會從更方法論的角度來闡釋）

前段時間在看到一個帖子在問：數(shù)據(jù)分析能驅(qū)動用戶快速增長嗎？

先說答案——“能。”，再說具體怎么做。

因為數(shù)據(jù)涉密，我不會用我經(jīng)手過的產(chǎn)品數(shù)據(jù)來說明，而會選用一個我自己很喜歡使用的產(chǎn)品——全民K歌，來完成這篇文章。因為無法獲得精準的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，所以我會按照自己對產(chǎn)品的理解+部分第三方數(shù)據(jù)做分析，目的是分享數(shù)據(jù)分析驅(qū)動增長的常見方法，如有不科學(xué)的地方，歡迎指出。

以下， enjoy：數(shù)據(jù)分析常見操作方法是【三個步驟】&【兩個模型】

一、三個步驟

三個步驟為：確定核心目標(biāo)、列出組成公式、確認元素

在互聯(lián)網(wǎng)公司常見的應(yīng)用方式為：

核心目標(biāo)（即北極星指標(biāo)）=A*B*C

拿全民K歌來舉個例子，全民K歌的slogan是：“你其實很會唱歌?！?/p>

產(chǎn)品最終價值就是讓大家唱歌，并且讓別人聽到，所以他的北極星指標(biāo)應(yīng)該是：【每日原創(chuàng)歌曲播放次數(shù)】。在提升這個數(shù)據(jù)過程中附帶產(chǎn)生的伴奏下載/播放次數(shù)，好友消息數(shù)等都是衍生數(shù)據(jù)。

因此，公式是：

每日原創(chuàng)歌曲播放次數(shù)=每日原創(chuàng)歌曲數(shù)*單曲平均播放次數(shù)

這就是核心的數(shù)據(jù)公式，接下來我們要確定影響公式的元素，公式可以被拆解為：

每日原創(chuàng)歌曲播放次數(shù)=（每日活躍用戶數(shù)*人均產(chǎn)出歌曲數(shù)）*（單曲曝光次數(shù)*曝光-點擊率）

這個公式可以無限拆解下去，按照產(chǎn)品的量級和功能復(fù)雜度，運營團隊的人力資源做到最大程度的細分，在這里不繼續(xù)窮舉，就按照最后的這個公式做分析。

可以發(fā)現(xiàn)：影響核心目標(biāo)的元素有：DAU，人均產(chǎn)出歌曲數(shù)，單曲曝光，歌曲曝光-點擊率。

常識可知，在乘法里，每個元素的提升，都能對整體結(jié)果帶來提升，運營團隊可以根據(jù)這四個元素來做針對性的增長計劃：

1. DAU

根據(jù)不同的公式對產(chǎn)品的定義，又可以被拆解出很多元素。

我們簡單的認為，全民k歌的活躍用戶定義為當(dāng)天登陸過app的注冊用戶，則可以分解為：注冊用戶數(shù)*打開頻率。

注冊用戶數(shù)可以通過異業(yè)合作，好友邀請裂變，應(yīng)用商店，信息流等很多方法提升，屬于常規(guī)操作，本文不做詳細討論（重點：格外注意黑產(chǎn)用戶）。

打開頻率，長期來看可以用設(shè)置有效的功能場景（例如：打卡簽到，歌唱教學(xué)），合理的渠道推送（消息push提醒等）等方式提升。短期則可以通過一些事件營銷和社區(qū)傳播的手段，引起用戶的注意和討論，從而階段性的提升打開頻率。

2. 人均產(chǎn)出歌曲數(shù)

首先需要做用戶分層：高質(zhì)量用戶（產(chǎn)生過內(nèi)容）的平均水平是多少？普通用戶（從未產(chǎn)生過內(nèi)容）的水平是多少？

全民k歌一定會有一部分用戶是不唱歌的，產(chǎn)生過內(nèi)容的可能只占30%，那我們在這里是否只統(tǒng)計產(chǎn)出過內(nèi)容的用戶的數(shù)據(jù)呢？

當(dāng)然不是。

首先，這樣的統(tǒng)計是會影響數(shù)據(jù)公式的，不能用高質(zhì)量用戶的平均水平放大到所有用戶來統(tǒng)計，這樣會導(dǎo)致我們對用戶現(xiàn)狀盲目樂觀，甚至做出錯誤決策。

那為什么要分層呢？直接算一個總平均數(shù)不就完了？

我簡單做了一個K歌類用戶的漏斗。（真的很簡單……）

艾瑞數(shù)據(jù)顯示：全民K歌的月活1.6億，假設(shè)按照我的邏輯來定義活躍用戶的話（以下數(shù)據(jù)均為個人假設(shè)）：按照4個層級按4:3:2:1的比例劃分，則人均產(chǎn)出數(shù)量為0.16首/天

從策略而言，我們要把0.16這個數(shù)字提升到0.2甚至0.3。

從執(zhí)行而言，有兩種方式：

1）讓每一層的用戶向下一層流動。

——即讓沉默用戶開始聽歌，讓只聽歌的用戶開始唱第一首歌，讓偶爾唱歌的用戶活躍起來?；镜倪壿嬍歉淖?321這個結(jié)構(gòu)。

2）提升每個層級的平均產(chǎn)出數(shù)量。

例如：讓0變成0.1，讓0.3變成0.5。

基于以上的數(shù)據(jù)分析和目標(biāo)拆解，那運營就可以有更加明確，精細化的策略。

例如：目標(biāo)是讓只聽歌不唱歌的用戶，從人均生產(chǎn)0首歌，到人均生產(chǎn)0.1首歌。

可以對應(yīng)的策劃【你的第一首歌】活動，通過降低參與門檻（例如：做簡單的搶麥，唱兩句就好了，不用唱4分鐘的完整歌曲，先讓用戶開第一次口），提供激勵因素（無論是情感激勵-組隊搶麥，還是利益激勵-發(fā)金幣）都可以。

3. 單曲曝光次數(shù)

原創(chuàng)歌曲的曝光，通常通過以下3種方式：

1. 社交關(guān)系鏈——關(guān)注/好友等
2. 機器算法推薦——附近/推薦，猜你喜歡等
3. 固定曝光位——發(fā)現(xiàn)-各類榜單，點歌-各種榜單/各種分類，廣告位等

運營可以圍繞不同形式，設(shè)定不同的數(shù)據(jù)目標(biāo)，策劃對應(yīng)的運營活動，從而提升在不同的板塊里的歌曲曝光次數(shù)。

舉個?，社交關(guān)系鏈，關(guān)鍵的數(shù)據(jù)目標(biāo)就是關(guān)注/好友數(shù)，好友越多，理論上歌曲被曝光的幾率和次數(shù)就越多。

當(dāng)然這里涉及到用戶活躍和分層的定義，一個人的好友從50變成100，并不代表歌曲曝光次數(shù)會翻倍。但總的來說，社交關(guān)系得到拓展后，發(fā)出的原創(chuàng)歌曲一定能在關(guān)注/好友兩個板塊得到更高的曝光幾率。

因此運營的目的就從【提升歌曲曝光】這個不知道咋下手的目標(biāo)，變成了【提升平均好友數(shù)】這個更具體可執(zhí)行的目標(biāo)

接下來就是策劃具體的活動了，是通過組團搶麥，還是隔空互動，或者是陌生人社交側(cè)的情感互動匹配，在運營機制中注意強化【互加好友】這個關(guān)鍵動作即可，在此不做贅述。

說白了，在這里數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵作用之一就是：通過數(shù)據(jù)分析拆解，找到在運營側(cè)更具體可執(zhí)行的方向。

4. 曝光-點擊率

提高曝光-點擊率，有兩個方法：

1）找到對歌曲更匹配，更感興趣的人，讓曝光的效率最大化。

例如：給周杰倫的粉絲，推薦普通用戶翻唱的 [七里香]，絕對比推送給五月天粉的效率更高，這個需要運營人員做的就是做用戶標(biāo)簽，分群，算法推薦，不做贅述。

2）提高用戶點擊播放的欲望。簡單的說就是提升歌曲的吸引力。

這涉及到對內(nèi)容的優(yōu)化，比如：推送封面（頭圖的大小，形狀，視覺等），標(biāo)題，文案（例如：70%的好友都聽過/得分超過85%的人之類的）等等。

高品質(zhì)的內(nèi)容能夠有效的提升曝光-點擊轉(zhuǎn)化率，那運營人員需要做的就是大量的AB test，哪種形式的內(nèi)容最能吸引到用戶點擊，看數(shù)據(jù)說話就完事兒了。

總而言之，數(shù)據(jù)分析的【三個步驟】，主要的作用是：讓運營團隊找到增長的方向，并通過合理的拆解找到運營的切入點。

二、兩個模型

兩個模型分別是：漏斗模型，坐標(biāo)模型

1. 漏斗模型

最典型的就是AARRR模型，不懂的同學(xué)自行百度，不做贅述。

除了用戶獲取的整個流程外，漏斗模型還可以用于單個case的分析，漏斗從上到下基本代表的是用戶旅程地圖（說人話就是：用戶在產(chǎn)品上的一個完整的互動）。主要用于跳出/流失分析，用于發(fā)現(xiàn)問題——用戶在哪里流失？

還拿全民K歌來舉例子，我們的目標(biāo)是：讓更多從不唱歌的人，開口唱第一首歌

基于這個目標(biāo)，運營設(shè)置了一個H5活動——測測你的歌星含量（文案可能還要再改改……）

大致玩法可能是：選擇你喜歡的歌曲，系統(tǒng)出歌詞，放一遍原唱，長按錄音，得出結(jié)果，分享到動態(tài)。

如果只告訴你，活動頁面UV超過100萬，但是最后分享到動態(tài)的數(shù)據(jù)只有500個，你知道問題出在哪里嘛？

這個時候基于對H5每個頁面的流量漏斗分析，我們就可以發(fā)現(xiàn)問題并改善。

比如：

1）我們發(fā)現(xiàn)，活動頁面UV100萬，但是完成選擇歌曲的人數(shù)只有1萬，只有1%，為什么？

這是一個非常不合理而且遠低于預(yù)期的數(shù)據(jù)?；诖?，我們有一個猜測，是歌曲庫不夠豐富，還是用戶懶得自行選擇？

因此，我會對頁面埋點數(shù)據(jù)再做一次分析，比如：有50%的用戶點擊了搜索歌曲，但是最終沒有進行下一步，可能意味著音樂庫豐富度或者搜索匹配出現(xiàn)了問題。又比如：大部分用戶在頁面點來點去，就是沒有點擊搜索框？他可能很懶，在找系統(tǒng)推薦罷了。

基于猜測，我們可以再做測試，或者是用戶調(diào)研，去驗證想法是否正確，從而發(fā)現(xiàn)問題到底出現(xiàn)在哪里。

當(dāng)然，內(nèi)容的測試，應(yīng)該是上線前就做好優(yōu)化的。

那我們再來看實際環(huán)境中更多出現(xiàn)的，另一種情況：

2）我們發(fā)現(xiàn)完成錄制，得出結(jié)果頁的用戶有10萬，但是最后選擇把結(jié)果頁分享到動態(tài)的用戶只有500，為什么？

通過漏斗模型，我們明確的發(fā)現(xiàn)：主要的流失出現(xiàn)在“結(jié)果頁-分享”這一環(huán)節(jié)。還是一樣，先基于數(shù)據(jù)做猜測，再出解決方案去驗證想法。

首先10萬用戶產(chǎn)出結(jié)果頁，之前的環(huán)節(jié)應(yīng)該是沒有太大問題的，那有什么原因會讓用戶“哪怕產(chǎn)出了分享頁也不愿意分享到動態(tài)”呢？

可能1：結(jié)果頁太丑，令人十動然拒。

美與丑不是絕對的，活動上線前可能已經(jīng)做過測試，但是最后選用的頁面就是不被大部分用戶認可并愿意分享（就好像男生和女生，一二線和下沉市場用戶的喜好都是不同的），那怎么辦？

解決方案：眾口難調(diào)，要么就做線上測試，找出大部分用戶喜歡的樣式，要么就多做幾個不同的分享頁版式，讓用戶自由選。

可能2：沒有明確的分享引導(dǎo)

用戶看完結(jié)果頁，說哦好的，然后就關(guān)閉離開了?；顒臃?jīng)]有明確的引導(dǎo)——例如：分享獲得XXX（利益誘導(dǎo)），分享到動態(tài)讓朋友看看（社交貨幣/塑造人設(shè)）。大部分用戶是懶惰的，他們需要更明確的引導(dǎo)，讓用戶自由發(fā)散的決定做什么，最后用戶大概率決定什么都不做。

還有很多可能，不窮舉了，主要說明的還是漏斗模型能有效的找到問題。

2. 坐標(biāo)模型

最經(jīng)典的是RFM模型，用于基于行為數(shù)據(jù)的用戶價值分層，從而實現(xiàn)精細化運營，在產(chǎn)品的整體運營增長中使用較多，在單個活動中運用較少。

常見的RFM模型如下：

基本上會基于以下三個數(shù)據(jù)建模型，劃分出不同價值的用戶區(qū)間：

• R=最近一次行為（Recency）
• F=行為頻率（Frequency）
• M=行為量級（Monetary）

RFM常見于電商平臺，我們還是拿【全民K歌】來舉例，首先選定幾個數(shù)據(jù)緯度，我會選擇：

• R=最近一次互動（基于上文的分析，我選用互動而不是登錄，互動的定義可能是播放一次歌曲之類的）
• F=互動行為頻率
• T=單次使用時長（為了簡單易懂，其實也是行為量級的含義）

接下來是統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建模分析，然后我沒有具體的產(chǎn)品數(shù)據(jù)（提的這幾個維度，也很難通過第三方數(shù)據(jù)拿到）。嗯，那就先這樣吧。

大概是這個意思：

• 最近在app上有互動的（定義可能是48小時內(nèi)），互動頻率很頻繁的（可能一個月登陸10次以上），單次使用時長也很長（單次在線時長30min？），定義為重要價值客戶，丟掉誰都不能丟掉他們。
• 最近有互動，但是整體來看互動頻率不高，使用時長很長的，代表他最近打開了app而且單次使用時長很長，只是互動頻率不高。那就證明用戶是對產(chǎn)品很感興趣的，非常有潛力，是重點發(fā)展的對象，應(yīng)該策劃更多的活動讓他們提高互動頻率。
• 最近不互動，互動頻率低，但是從歷史來看單次使用時長很長的用戶，他們可能曾經(jīng)很愛全民K歌，但現(xiàn)在已經(jīng)處于流失的邊緣了，是要重點挽回的對象。

通過RFT數(shù)據(jù)模型能有效的對全民K歌的用戶做價值分層，對不同價值級別的用戶做精細化的運營，運營的資源和精力是有限的，當(dāng)然要做更重要的事情啊。

除了用戶價值分層，還是基于生命周期的分層，這個解釋起來太長了，不在本文舉例了，下次有空再寫吧。

簡而言之，數(shù)據(jù)分析驅(qū)動用戶增長，主要就是在兩方面：

1. 通過目標(biāo)公式和拆分出來的具體數(shù)據(jù)元素，得出可執(zhí)行的具體運營策略；
2. 通過數(shù)據(jù)模型的分析，發(fā)現(xiàn)問題，實現(xiàn)對用戶的精細化運營。

本文的分析比較基礎(chǔ)，歡迎各位大佬在評論區(qū)說下對數(shù)據(jù)分析的見解鴨！

作者：謝曉陽，專注于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品用戶增長工作3年。

本文由@謝曉陽 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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