每每说到增长,都必须得提起Facebook这个开山鼻祖。本文作者曾经是Facebook Core Growth团队中一员,现从自身实际经验出发,结合案例分享了Facebook做增长的非常有价值的步骤方法,与大家分享。
几年前我在Facebook增长团队工作。这篇文章分享一下Facebook的增长团队是如何运作的。希望对大家有所启发。
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近几年来“增长”这个词开始变得很流行。侧面表达出了很多企业家在存量市场下对流量的焦虑。其实增长的概念从古至今都没有变过。在形势的压力下,大家开始纷纷探寻有没有成型的方法论,试图找到增长的“捷径”。
以一个例子说说Facebook是如何做增长。
第一步,定目标。
定目标看上去很简单,但实际上真正定得好却很难。目标如果定得不好 = 没有目标。不同产品业务的核心目标应该是有所不同的。但一定要足够简单清晰!
比如在Facebook总分为三块:增长,核心产品和商业化。业务部门的目标和公司整体的目标用一个简单数学公式清晰表达:
不同业务核心的指标也不一样。举个例子,同样是IM应用的微信和米聊,假设每天都有1千万人打开,但是我每天用微信发100条信息,米聊我只发10条。用DAU就不能衡量两个APP真实水平,更多应该是收发信息量。而且如果微信的目标定成了DAU,那么团队的同学会开始想办法发PUSH提升指标,反而误导了业务的方向。
再就是给目标量化。要定一个跳一跳就能够得到的目标。
假设现在Facebook有1000万DAU,那么明年的目标会怎么定。当然你可以拍脑袋定一个1500万的目标。但如果目标定得过高或是过低,都不能起到指导的效果。
一般会把目标定得比较明确:比如1450万。其中自然增长预计会有200万。新用户次留有X%的空间大概会贡献100万DAU,召回层面大概会有50万DAU的空间…所有加起来以后就能达到1450万的目标。
抽象化的目标是没有指导意义的,把每一个目标转化成可执行的项目才是精髓。
举个例子,你被分到了提升新用户留存的项目,提升新用户留存这个命题很虚,我们来把他实化。
提升新用户留存,要了解用户来到这个场景后给他惊喜感的是什么。一个用户能留存下来,一定是觉得这个平台“有用”(“有用”包括有趣)。所以你的目标是尽快让用户发现这个产品的价值(所谓的aha moment)。这里有很多方法,我们以数据分析的角度提供一种解题的方案。
我们把Facebook平台上的用户分为两类:一类是活跃用户,另一类的非活跃用户。我们尝试分析用户的哪些行为/特征更容易促成用户的留存。拉了一些用户常见的行为特征(如下图)。
你会发现有无好友这个特征,在活跃和不活跃用户间的差异非常显著。在活跃用户里面,有加上好友的用户特别多。但是在非活跃用户里面,大部分用户原来都没有加上好友。你貌似找到了一个点,你提出了一个假设:让新用户尽可能加上好友能显著提升该用户的留存。
那么现在的命题就从“提升用户留存”->”让用户尽快加上好友”。似乎有一点方向了。
这个时候,你要继续问自己。其实平台是有加好友的功能的,但可能对于新用户来说做得还不够好,资源倾斜得还不够。那么怎么决定需要多少资源呢?我们就要尽可能量化收益。你要继续问自己一个问题:新用户要加上多少个好友才能达到稳定的高留存?
我们来画一张图:(横轴是好友数目,纵轴是留存)
我们会发现,加好友的边际效益是递减的,大概加到了10个好友左右。用户就能达到比较高的留存。那么我们的目标又可以进一步细化:
所以新用户留存组的目标由一开始的:“提升新用户留存”这个比较虚的目标转变成了“让用户7天内加上10个好友”这个非常明确的目标。当然这里可以继续细分下去,大家能理解这个思路就行。我这里概述的都是比较简单的模型,实际的分析会更加复杂和严密。整体思路是把一个比较虚的目标转化成可执行的一个个小目标。最后模型展现就好像一棵棵树一样。每个分支扎得越深,贡献足够的养分,整体才能“长”得更快。
在硅谷增长流传一句话:“无法衡量就无法增长”。好的增长团队,一定是经过无数次实验能打能抗的团队。
现在目标有了:”让新用户7天内加上10个好友“。那么大家会有很多的想法:是不是在注册流程中推荐好友?是不是对新用户在信息流里面推荐更多好友的资源位?是不是要在推荐好友列表中加入更多新用户?如何用上PUSH/SMS?等等…
如何确定项目的优先级?确保达成季度目标?
这个时候项目负责人就会把这些所有的想法集合起来,结合过往的经验和数据分析,把项目划分成两类项目,一类是“确定型”项目。另一类是“探索型”项目。确定型项目是能对目标产生确定性收益的,一般会占团队半数以上资源。另一类“探索型”未知性比较高,但是一旦挖掘到新的“油矿”,就能给后几个季度带来源源不断的收益。
所以规划,也会像一个多叉树一般,如果发现一个树的分支能找到水源,就继续开辟这个分支。如果尝试了一个新的方向,发现收益不大,就赶紧放弃这个方向。
在Facebook有一套高效实用的AB实验平台和数据分析工具。每一个实验,各方人员都能迅速从各个维度来衡量和评估这个实验的具体效果。每一次的分析,都加强了团队成员对用户及产品的理解。久而久之,实验的成功率会大幅提升。很多沉淀下来的经验,让大家知道那条路是通的。补充在整体的“决策树”上,形成团队成员间不断提升效率的正循环。
在上述例子中,比如我们发现“推荐好友”这个模块对7天10个好友提升很大。我们就会以这个为支点,继续分叉出更多支点,比如说“在不同入口给予更大的流量”,“在信息流中给新用户推荐更多好友”,等等这些小分支。
通过AB实验来获取更多的信息。比如“在信息流中给新用户推荐更多好友”这个分支,我们会再分析这个流量成本和广告收入之间的平衡关系;把新用户人群的不同阶段再做精细化;针对不同地区人群文化属性做差异化策略。这些又成了一个个小分支,直到这个分支的水源完全被挖空,我们就会换一条分支继续探索
“增长”更多是一种思维方式,而不是可复制的方法论。如果要用一句话总结:就是提高系统迭代进化的效率。
很多人会说,其实我们做不了这样:因为我们没有XX系统,我们的模式是to XX的,我们体量太小。准确来说,抄作业是肯定行不通的,更多是透过这个表象,看里面有哪些思维模式可以为之所用。
“增长”这个词是依附于生命体,生命体的“增长”是一个系统性协作的过程。而这个过程一定是符合某种规律的,所谓“一生二,二生三,三生万物”就是这个道理。
我这里抛砖引玉,希望更多有想法的同学前来指教。