用户增长：找出快速提升用户数的关键行为

这两年增长黑客的概念非常的火，很多公司都从营销驱动变成了增长驱动。相比过去的营销驱动，增长黑客是以试验和数据驱动业务。而数据分析师可以说是这一波增长黑客浪潮中最大的受益者。大量公司都开始了数据驱动，产生了大量数据分析师的岗位需求。

在互联网环境下，由于互联网行业最看重流量，所以增长黑客的做法中，用户增长成了最受大家关注的领域。

用户增长的目的是提升总的活跃用户数。为了达成这个目标，我们可以有几种方法：

• 提升新用户的数量；

• 提升老用户的留存率；

• 召回已经流失的用户。

其中提升老用户的留存率，主要通过产品优化、运营活动等方式。产品分析和运营分析在其他内容中有提到一些案例，这里就不深入了。

而召回流失用户，这种做法一般来说优先级比较靠后，因为效果往往都不是特别好。用户已经流失，说明已经对产品失去了兴趣，要想扭转他们的看法比较困难，还不如直接去找对产品还一无所知的新用户。而且优化老用户的留存，本身也会降低用户的流失情况，所以流失召回一般是等到新用户和老用户留存都优化得差不多的时候再考虑的事。

提升新用户的人数，最终目的是留住他们，让他们成为产品的忠实用户。所以提升新用户数可以分为两个部分：

• 获取更多的新用户；

• 留住更多的新用户。

其中获取更多的新用户，一般我们的做法是通过渠道分析，或者开展裂变活动来实现。渠道分析之前我们提到了一些，核心是两种方法。

• 归纳法：分析目前的渠道流量情况，优化现有的渠道资源分配结构。

• 演绎法：分析优质用户的用户属性，找到匹配该属性的新渠道。

所以，本文重点说一说如何通过关键行为分析留住更多的新用户。

关键行为是什么

要想让新用户留下来，成为产品的忠实用户，就必须让用户感受到产品的价值。如果用户没有感受到产品的价值，你仅仅依靠每天的签到、发红包等运营活动来维持新用户的留存，这样是绝对不能持久的。只有当用户能感受到产品的价值时，他才会自发地继续使用产品，他成为产品的忠实用户的概率也会大大上升。

为了让用户感受到产品的价值，我们希望用户完成一些特定的行为，这些行为能让用户认识到了产品的价值，这些行为就是“关键行为”。

它的一般形式是：“谁、在多长时间内、完成多少次、什么行为”。比如，社区类 App 的关键行为可能是：用户在 3 天内，添加超过 10 个好友。

如果用户没有完成上述的关键行为，比如只加了 3 个好友，那么对用户来说，他能聊的朋友不多，能看的信息也很少，他感受不到这个社区 App 的价值。对他来说离开这款 App 并没有什么损失。

而一旦用户添加超过了 10 个好友，那么他能看到更多好玩的信息，好友关系链也更稳固，他会觉得这款 App 还挺有意思的，用户这时候离开这款 App 就需要思考一下了。

找到了关键行为，提升新用户的留存率就有具体的抓手。整个团队只要思考如何让用户完成关键行为就可以了，这也是为什么现在的产品交互越来越傻瓜式的原因。像短视频 App，几乎已经不需要新手引导了，看到界面就知道如何操作。

那么究竟该怎么找关键行为呢？

关键行为分析怎么做

找到关键行为分为这样几个步骤。

第一步：列出可能的关键行为

首先我们先列出可能会让用户感受到产品价值的行为。列举的过程有点像我们在第 05 讲当中，结构化思维中构建议题树的两种方法：

• 第一种是归纳法，列出所有可能性，再分类汇总。我们把所有的主要行为都列出来，再对这些行为进行分类汇总。

• 第二种是演绎法，从业务的角度出发进行思考，考虑这类型的业务可能的关键行为有哪些。

先来说说第一种，归纳法。这种方法适合对业务还不是很了解，或者业务模式本身还不够清晰的时候。最简单的做法就是把所有的功能全部列出来，然后对这些功能进行分析，找出究竟哪一个功能对新用户的留存率有提升的作用。

增长黑客有一个著名的案例，就是这种方法。Instagram 的前身是一个基于位置的社交网络 App，但是那个时候创始人没想清楚到底要做什么，所以产品里功能特别杂乱，什么都有。后来他们对功能进行了分析，发现大多数功能都无人问津，只有图片分享功能特别受欢迎。于是他们砍掉了其他没用的功能，专注做好图片社区，很快获得了成功。

用归纳法是不得已而为之，大多数的产品还是有着明确的产品定位。这类产品就是用演绎法的思路。

演绎法的思路就是先看业务属于什么类型，产品的定位是满足什么需求，再制定出对应的关键行为。

关键行为一般有两种类型。

1. 使用了某个核心功能。

核心功能就是这个产品要解决的问题是什么，比如音乐类 App，核心的功能就是听歌，所以关键行为就可以定义为“播放歌曲”。

其他类型的产品也是类似，比如：

• 社区类——浏览社区内容

• 投资类——投资交易

• 资讯类——查看资讯

• 购物类——完成交易

2. 和其他用户或内容建立了联系

第二种关键行为的类型是用户和其他用户或者内容建立了联系。还是以音乐类 App 为例，和其他用户或内容建立联系的关键行为有关注用户、收藏歌曲。如果一个用户关注了很多人，收藏了很多的歌曲，这个用户就很难流失了。这也是为什么几乎所有的产品都想要做社交的原因，因为社交可以沉淀关系价值，增加用户留存率。

其他类型的产品也是类似，比如：

• 社区类——关注用户、点赞内容

• 投资类——收藏某投资品种

• 购物类——收藏商品

第二步：数据筛选

接着，我们进入第二步，数据筛选。数据筛选我们要做两件事。

第一件事，我们要定义更清晰的关键行为。

上一步，我们只是找出类似“播放歌曲”这样的关键行为，我们还得确定，到底在多少“时间周期”内，“行动多少次”，比如半小时内播放 5 首歌，这样的关键行为才更清晰。“半小时”“5首歌”这两个数字也就是一般称谓的“魔法数字”。魔法数字也就是说，满足这两个条件的话，留存率会有明显的提升。

要确定这两个数字，一般都用拐点法。也就是列出不同数字对应的用户留存率，然后找出拐点所在，确定具体数据。

比如，如果不同行动次数，对应的留存率是图上这样的。我们播放歌曲的数量越多，用户的留存率就越高，其中 3 首是比较明显的拐点，播放超过 3 首歌，留存率会继续增长，但是增长幅度逐渐变小，留存率趋于稳定。这种情况，我们就可以选择播放 3 首歌作为关键行为。

第二件事，我们再通过数据，找出效果更好的关键行为。

具体做法就是对比不同关键行为的用户在之后一段时间的留存率曲线，找出留存率更高的关键行为。

如果我们第一步选出了 3 个关键行为，最终的留存对比是图上这样的，那么我们就会认为，A 行为比 B 和 C 行为更好，因为A行为的长期留存更好。

这种做法有一个弊端，那就是没有考虑 A 行为的覆盖人群。有可能 A 行为只适合一小部分群体，A 行为虽然留存率较高，但使用人数非常少，属于小众强需求。如果这类功能作为关键行为将很难推广。

为了解决这种情况，我们可以用“功能的使用率”和“功能用户的 App 留存率”这样两个指标画一个矩阵图，找出那些更合适的关键行为。

如果最终得出这样一个矩阵图，虽然 A 行为的用户 App 留存率更高，但是功能使用率较低，覆盖人数较少。而 B 行为在转化率和留存率方面表现更加均衡，相比 A 行为更加适合做关键行为。

第三步：主观筛选

经过了数据的筛选，并不是直接就能拿来用的，我们还要进行一轮主观筛选。因为数据得出的结论只能说明这个行为可以带来留存率的提升，但这个功能本身也许不是用户的需求。

比如某些功能是为了完成其他功能的必经环节，这类行为就不能作为关键行为。就像产品首页起到功能分发效果的宫格，是跳转各个不同功能的快捷入口。宫格这个行为本身并不能满足用户的需求，宫格跳转后的具体功能才可以满足用户需求。所以这类功能分发的点击行为不能作为关键行为。

再比如，通过数据发现看了新用户引导视频的用户留存率更高。但是我们稍加思考就会发现，看视频本身并不能给用户带来什么价值，可能是两种情况：

• 第一，能耐心看引导视频的用户本身就是对这个 App 有比较强需求的用户，所以他们的留存率更高。

• 第二，视频中某个产品价值的介绍打动了用户，用户在看完视频后体验了该功能，所以留存率较高。

对于第一种情况，因为这批人本身留存就比较高，我们没必要做什么改动。对于第二类用户，我们要找到究竟用户看完后使用了哪个具体的功能，并且这个功能对留存率有较大的提升。然后再优化使用链路和引导内容，让用户更容易地使用那个功能。

经过上述这些步骤，我们最终就可以确定提升新用户的留存率到底应该用哪个关键行为。

小结

本文提到的找出用户关键行为的分析方法，这种分析方法在增长黑客的领域已经非常成熟了。其实你仔细分析一下，找到用户关键行为的分析方法依然符合前面提到的分析框架。

• 业务问题：如何提升新用户的留存率

• 为什么要分析这个问题：可以提升整体日活用户数

• 问题的表面原因：用户喜欢用哪些功能

• 问题的根本原因：用户用这些功能是为了满足什么样的需求

• 怎么办：找到关键行为作为运营抓手。

为什么很多高手能记住那么多的各种各样的模型和方法？归根到底是因为他们理解了各种模型和方法的本质，他们不是死记硬背地理解不同的事物，而是抓住事物最本质的内容，等到真的要用到这个方法了，就能自然而然地从本质当中回忆起相关的内容。关键行为分析也是一样，本质上还是 2W1H 模型，只要理解了这一点，你就不用刻意去记一个个的步骤，自己就能推导出来。