編輯導(dǎo)語：產(chǎn)品經(jīng)理在日常工作中經(jīng)常會遇到從0到1落地產(chǎn)品的情況，產(chǎn)品在落地前需要注意那些過程，以及落地的一些方法都是產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握的；本文作者分享了關(guān)于落地產(chǎn)品的一些建議以及0預(yù)算做GMV增長，我們一起來看一下。

本系列目標(biāo)：產(chǎn)品小白可以僅通過本系列文章就能上手從0-1-N的產(chǎn)品落地工作。

本文以曾做過的項目為例，簡述從0-1-N落地方法和實現(xiàn)過程。

本文目錄：

• 產(chǎn)品從0到1 落地流程簡述
• 從1到N之拆解GMV目標(biāo)提升銷售額的思路
• 從1到N之用戶分層運營提升銷售額的思路

一、從0-1

項目簡述：品牌庫存電商特賣平臺；以社群營銷為土壤，滿足消費者對品牌、品質(zhì)與低價的需求

項目背景：

• 公司品牌增多，以朋友圈為主要播貨渠道限制了每天可播的活動數(shù)量；
• 訂單量增加，用戶催單現(xiàn)象嚴(yán)重，客服回單不及時影響用戶體驗；
• 對賬人數(shù)增多，人工對賬速度慢易出錯，同時影響了播貨場次和發(fā)貨周期；
• 一場活動商品沒賣完，再上活動要重發(fā)一次朋友圈，效率太低。

目標(biāo)：

• 短期目標(biāo)是提升交易環(huán)節(jié)的流轉(zhuǎn)效率；
• 長期目標(biāo)是以堅決維護小b人群利益為差異化方向，提高公司業(yè)務(wù)在庫存電商行業(yè)的市場占有率；建立數(shù)據(jù)系統(tǒng)，推動庫存商品和用戶偏好精準(zhǔn)匹配，促進庫存商品高效流轉(zhuǎn)。

行動：

第一步市場分析階段：輸出行業(yè)市場份額和增長趨勢，輸出行業(yè)玩家精益畫布，尋找差異化方向，并依據(jù)公司現(xiàn)有資源規(guī)劃產(chǎn)品差異化的發(fā)展方向。

第二步MVP開發(fā)階段：產(chǎn)出多個demo測試，確認(rèn)demo后產(chǎn)出PRD，安排研發(fā)評審排期（要求研發(fā)反將需求）產(chǎn)出甘特圖，跟進研發(fā)進度并管控需求質(zhì)量。

第三步MVP上線：

• 獲取種子用戶，依據(jù)用戶人群特征判斷目標(biāo)用戶群體可能在哪個渠道里；準(zhǔn)備推廣內(nèi)容，準(zhǔn)備輕快爆的一圖流（含文案設(shè)計，轉(zhuǎn)化路徑設(shè)計），依據(jù)數(shù)據(jù)反饋迭代推廣內(nèi)容；
• 統(tǒng)計種子用戶在產(chǎn)品中的行為數(shù)據(jù)，優(yōu)先統(tǒng)計可以反饋業(yè)務(wù)狀況的數(shù)據(jù)，如新用戶次日留存、7次留存等，依據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)迭代需求；
• 因融資需要、品牌方談判需要，制定GMV增長至2000萬指標(biāo)的落地方法。

成績：

上線4個月達(dá)成關(guān)鍵指標(biāo)GMV2000萬。

二、從1-N

1. GMV的目標(biāo)指標(biāo)拆解

GMV的目標(biāo)指標(biāo)拆解，拆解思路，將某一指標(biāo)拆解至可直接執(zhí)行落地：

GMV=用戶總量×付費率×ARPU值（客單價）

上述公式可見：可以通過提高用戶總量、或付費轉(zhuǎn)化率、或ARPU值來、或三個維度都提高來提升GMV。

如何提升用戶總量？

• 一級拆解：新增用戶量=網(wǎng)站新訪客流量×平均站點用戶轉(zhuǎn)化率；
• 二級拆解：網(wǎng)站新訪客流量構(gòu)成=二手市場交易店主+銷售人員社群+豆瓣小組+知乎+微博+其他；
• 三級拆解：豆瓣小組流量=小組基礎(chǔ)用戶量×推廣內(nèi)容展示率×推廣內(nèi)容轉(zhuǎn)化率。

如何提升轉(zhuǎn)化率？流程梳理和AB測試：

• 第一步梳理用戶到達(dá)轉(zhuǎn)化這一目標(biāo)下需要經(jīng)過哪些流程；
• 第二步依據(jù)用戶使用場景，設(shè)計策略促進每一步的轉(zhuǎn)化率都盡量提高；
• 第三步設(shè)計的策略需要準(zhǔn)備AB方案，并分別觀察AB方案誰的轉(zhuǎn)化率更高，并持續(xù)迭代策略。

下圖為我在項目中使用的部分策略舉例，供大家參考：

如何提升ARPU值？

• 第一步：增加高價值品牌活動的上架和排期；
• 第二步：高價值品牌活動銷量=APP基礎(chǔ)流量×APP高價值品牌活動轉(zhuǎn)發(fā)率×活動商品購買轉(zhuǎn)化率。

2. 用戶分層的策略運營

• 選擇適用庫存電商行業(yè)的RFM分層模型，在產(chǎn)品中能夠衡量用戶價值的關(guān)鍵行為有，以15天為一個周期，看用戶的登陸天數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)活動數(shù)、消費總額；
• 安排研發(fā)對這三個維度進行報表統(tǒng)計；
• 拿到報表數(shù)據(jù)后（用excel進行數(shù)據(jù)清洗，用IF函數(shù)算出對應(yīng)的RFM值），定義RFM的區(qū)間值和中值（即評估模型）；
• 數(shù)據(jù)處理，把用戶在這三個維度下的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成評估模型的語言；
• 參照評估模型與中值，對用戶進行分層后，針對不同層級用戶制定運營策略，推進落地，并持續(xù)關(guān)注指標(biāo)是否有所提升，不斷探索迭代策略。

下方是我在項目中使用的部分策略舉例，供大家參考：

• 重要價值用戶（R高，F(xiàn)高，M高），策略：增加此類用戶喜好活動的排期數(shù)；加大對此類用戶的返現(xiàn)力度；給予此類用戶發(fā)放免費商品券，給用戶一些驚喜維護跟用戶的良好關(guān)系。
• 重要發(fā)展用戶（R低，F(xiàn)低，M高），策略：增加對此類用戶的喚醒（發(fā)短信、消息通知、社群活動消息等）；送轉(zhuǎn)發(fā)活動獎勵（每天轉(zhuǎn)發(fā)5場活動，送全單9折優(yōu)惠券）。
• 潛力用戶（R高，F(xiàn)高，M低），策略：研發(fā)代購培養(yǎng)計劃課程，培養(yǎng)想賺錢但能力不足的代購；新增活動推薦、暢銷品推薦幫助此類用戶選品。
• 新用戶（R低，F(xiàn)低，M低），策略：策劃標(biāo)桿案例（某用戶在平臺賺了多少錢，商品獲得C端用戶大量好評）；新增大量爆款低價的拉新產(chǎn)品轉(zhuǎn)化新用戶。

本文由 @SiegZhong 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

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議。