2019 成長駭客年會 - 用數據經營第一印象,讓新客戶第一次就買單 | 主講者:索驥創意共同創辦人 Stanley Tseng 曾友志 Mr.PM


用數據經營第一印象,讓新客戶第一次就買單 

主講者:索驥創意共同創辦人
 Stanley 曾友志 Mr.PM

讀 Mr. PM 的部落格多年,第一次看到本人!Stanley 一開始就拋出一個問題:

Q: 為何有人這麼喜愛 twitter,但更多人註冊後就不用
  1. 找出那些不用的人,探究不用的原因
  2. 不管不用的人,照顧好有在用的人
  3. 找出愛用者和流失者,在性別、年齡、愛好者上,有何差異,瞄準真正的目標用戶
根據「造訪次數」與「次月留存率」來分析,twitter 區分出 Casual User / Core User。
很多 insight 的來源,就在於把 user 正確地做分類與分析
Twitter 在進行分群後對使用者做分析,包含 User Interview 等研究,找出一些 insight,最終依據研究結果了註冊流程,將「選擇有興趣的議題」、「建議 follow 的帳號」等操作,提早到註冊流程的前幾步,已達成「讓新註冊的用戶,在 30 天內達成 follow 30+ 帳號」的目的 - 而這就是一個提升 activation 的過程。
與其花時間探討流失用戶,不如花時間了解「不用的原因」,並調整解決使用率增長的障礙,以確實開發活躍用戶。

指標的效度問題(何種指標定義為有效)


  • 我老菸槍,還不一樣活到 90 歲
  • 我每天熬夜,身體檢查都很好
  • 你在 2003 年是健康的,但在 2017 年的健康檢查有問題?
透過現有客戶,釐清目標設定 retanion,有效指標需要能開發新用戶,但同時可留存,並且符合產品定位。

在分析資料時,也可以加入資料科學家的角色協助分析,但需要注意相關性分析等誤區,最終找出最終解釋的涵蓋率。
指摽需要「直覺、好記」,組織執行才會順利

怎麼設定指標,決定了成功的機率:要改善 Output,就要先改善 Input

  1. 設立目標
  2. 拆解目標
  3. 用對指標(小指標容易集中火力優化)
  4. 策略執行,小步快跑
做增長有兩件事情:
  1. 正確的訂定目標
  2. 套路(每年都會變:例如 2012 年掌握粉絲團就掌握了增長,但 2019 年沒用了)
好的「目標」設定,讓「成長」不再是 Growth hacker 的事,而是大家都可以提出方案

Activation 常見套路(會過時,僅供參考)

  1. 解決 Cold Start(複雜操作避免空白專案)
  2. 隱藏分心要素,強迫走在規定路徑上,再給上獎勵
  3. 適當的時候要提醒用戶,如:重要步驟未完成時通知
Activation 的目標,就是要建立正確的第一印象,而這其實是一連串的過程,包含目標、任務、導引、通知、客服甚至優惠,讓客戶完成他的目標。

Twitter 的設計其實很違反常理的漏斗式設計:填 Email、密碼 > 選擇興趣 > 選 Follow 對象 > 註冊完成

因為 Twitter 的目標是「Follow 30 個人」,達成使用者的留存率(增加回流客),而非「註冊完成」。

仿造 Twitter 的例子練習:定義忠誠用戶 > 愛用者數據上和一般用戶的差異 > 找出差異的原因 > 重新定義漏斗 funnel > 30 天內造訪七次人數增加
努力了解 user 的 mindset(若不瞭解會落入數據陷阱,誤以為有效的操作其實只是美麗的誤會),進一步從成長的角度看產品「回訪」、「拉新」,達到自我增強的用戶增長循環 Re-engagement,「Retentation 是 Activation 的目標」

變現試算(優化沒有盡頭,要如何得知自己的操作是否合理) 

年營收目標試算 = 平均用戶貢獻 * 獲取的用戶數量級 * Retention Rate 

總結 

  • 重視回購、回訪客戶,從重新設計漏斗開始
  • 用數據的方式,定義指標
  • 產品設計要定義出好的目標(不只是讓行銷部門決定),才能讓「成長」不再是 Growth hacker 的事,而是大家都可以提出方案
  • 留存的用戶,會告訴你的第一印象,會是什麼,而這也就是你的產品定位
Update - Stanley 大方分享的精彩 slide: http://mrpm.cc/?p=1390


Comments

Popular posts from this blog

【2023 應用心理學與實務研討會】AI 都不 AI 了 - 由 AI 生成到 AI 思維-生成藝術的創意空間(李怡志)

ProductTank Taipei #12 - 大型組織的產品管理與協作

【2023 應用心理學與實務研討會】AI 都不 AI 了 - 由 AI 生成到 AI 思維-ChatGPT 的解析與挑戰(陳縕儂)