惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Google DeepMind News
Google DeepMind News
S
Security Affairs
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
L
LangChain Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
雷峰网
雷峰网
Recent Announcements
Recent Announcements
WordPress大学
WordPress大学
The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园_首页
The Cloudflare Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
博客园 - 【当耐特】
MyScale Blog
MyScale Blog
S
SegmentFault 最新的问题
P
Proofpoint News Feed
Y
Y Combinator Blog
Jina AI
Jina AI
博客园 - 聂微东
A
About on SuperTechFans
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
博客园 - 司徒正美
G
Google Developers Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
F
Full Disclosure
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
爱范儿
爱范儿
T
Tailwind CSS Blog
J
Java Code Geeks
Vercel News
Vercel News
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
罗磊的独立博客
小众软件
小众软件
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
T
The Blog of Author Tim Ferriss
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
W
WeLiveSecurity
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
宝玉的分享
宝玉的分享
IT之家
IT之家
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
The Register - Security
The Register - Security
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
T
Threat Research - Cisco Blogs

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
用户增长思路拆解,外扩内优怎么做
跳跳堂 · 2024-02-09 · via 人人都是产品经理

如果想实现用户增长,我们可以向外、向内看,比如推动对外的拉新,做好内部存量用户的盘活。这篇文章里,作者就以某工具型的社区产品为例,从两大维度,拆解其用户增长思路,一起来看看,或许会对屏幕前的你有所启发和帮助。

产品背景:某工具型的社区产品,具体什么产品不重要。

拿用户增长来展开,增长来自两大块:

  • 其一,拉新(所谓外增长)。
  • 其二,存量用户盘活(所谓内增长)。

一、外增长

首先-拉新:付费,免费。一线二线到下沉市场。海外各国家地区等等。

一个成熟期的产品:

  • 免费渠道的日新增量是相对稳定的,留存也相对稳定。品牌的曝光,渠道的素材等会影响日新增,日新增量增长,则一般留存会降低。
  • 付费渠道的日新增量一般取决于投放费用,哪天费用高点,流量就大点,但留存就会降点。但,从整体渠道全局来看,可通过调整渠道投放策略在预算不变的情况下提升日均新增量,如将预算往高留存低CPI渠道倾斜等。

那,如何增长?

1)加大付费投放,但需成本,产品目前的用户价值现状大概率承接不住流量的增长。因为产品目前的用户价值和其用户是动态平衡且相对稳定的,加大投放力度,会引入部分非目标用户,导致整体流量质量降低(流量与产品当前的用户价值匹配度降低)。

那,就不能加大投放力度了吗?也不是,看ROI。

加大力度,虽然引入了部分非目标用户,但同时也引入了更多的目标用户,整体目标用户的绝对值增大了,后续在产品中带来的收入自然也就增大了,但因为成本也是增加的,所以要看投入产出比,这就是为什么要看ROI的原因。而又因为不同渠道各自流量源的画像属性天然不同,所以不同渠道ROI也就不同。

那,这里怎么样能实现DAU的增长呢?

是的,提新用户的留存。这里不展开分析,下面内增长部分会有展开。

2)投品牌,让产品更有知名度,提升免费流量。但,也需要成本,且能提升多少很难预估。

3)调整渠道投放策略:在预算不变的情况下提升日均新增量,如将预算往高留存低CPI渠道倾斜等。Cohort模型会使DAU逐步提升。

4)分享裂变,结合UGC视频或AIGC等玩法+社交关系,或许会是一个增长点(暂不确定,需要进一步输入一些认知和分析,可参考分享的行业基准值)。

5)去发现新的用户需求(是发现不是发明,需求是客观的,发明不了),进而提供新的解决方案,拉来新的目标用户。

但,很难。

因为当前产品的用户价值相对已稳定,实现用户价值的产品解决方案没有较大正向提升时,产品的用户构成,这类用户的活跃情况也就相对问题,那么,就很难碰撞出新的用户诉求。

或许产品里有一些我们还没发现的新诉求,但即使有,其增长价值大概率有限,因为若这个诉求的潜在用户量大,且诉求强,应该更容易被发现才对。

6)假设我们把流失回流用户也看作一种“拉新”渠道,先根据产品的历史流失用户的回访率定义产品的流失口径,再看流失回流用户人群占DAU的比例,以及人群的留存,若人群规模较大,留存低,则值得做。

补充:流失口径根据回访率曲线的一阶差分,定义为n天。

7)开发新的引流渠道——如通过某种有影响力的活动,将冠军打造成网红,然后通过其持续向产品引流。

二、内增长-存量用户盘活

需提前有个认知或叫共识吧,即目前的产品现状(解决方案)为用户提供的用户价值是客观的,是多少就是多少。

在存量用户里搞增长,我们以终为始的来分析,目的是提用户规模,拆解到留存。

产品的整体留存,是产品上各功能的留存的平均值,所以先重点去提升几个最核心的功能的留存(优化功能本身)。这里暂不展开分析。先描述几个事项:

比如重点以“A,B,C”功能为主,优化功能体验,优化新手上手体验等,进而去提升其功能本身的活跃和留存。

A:优化A功能,让用户在唱的过程中体验更好,唱完后更想发布(新用户来讲,数据表现为:是否发布-后续留存差值非常大)。对比某头部产品的唱歌功能,还有较大优化空间。

B:老用户这块怎么优化,新用户这块怎么优化,比如新用户可以提升其上手体验,比如简化首次操作,新手引导,激励等。

C:……

以上,暂且叫他需求分层。

接着找,看还有没有其它方向:

(补充:激励等方式,比如成长体系、签到、任务体系、福利中心、运营活动等等,这些都属于运营手段,我们这里先不考虑。)

回到增长本身,留存的本质是什么——用户价值。

只有用户价值才能让用户心甘情愿的留下了。

用户价值的高低本质决定了留存的高低,进而决定了产品所能“接住”的用户规模。

那我们就来分析用户价值的高低:

一款成熟的产品,其用户价值本身已是客观稳定的。想要提升用户价值,就先来分析用户价值:

用户,即目标用户群体。

价值,即目标用户群体的需求。

产品作为用户和价值(需求)的载体,为用户提供价值,那么,是如何提供的呢:

产品的目的是解决用户的需求,通过设计各种功能来满足用户的需求,功能又衍生出路径,不同路径间的关系背后就是业务架构,映射到产品上就是产品的信息架构,不同用户进入产品,会如何使用,由信息架构决定,体现在应用层就是流量分发效率(像各种弹窗、公告、资源位、PUSH等,我理解应该也属于信息架构来统一规划,这些会严重影响流量分发效率)。

以上,这个过程和结果暂且称它为产品解决方案(前面有提到过)。

即,产品通过为目标用户提供解决方案来满足用户需求。

到此,我们把分析需求转变成了去分析解决方案(这里,暂且下个私人定义:产品解决方案是实现用户价值的载体)。

回到刚才用户价值高低的问题,就可以转变为分析解决方案的问题:

在目标用户群体和其需求对应不变的情况下(可能不好理解,那先来聊聊 ,“变”是什么意思:假设我们在产品里发现了新的用户需求没被解决,我们为这个新需求设计解决方案以满足用户,这时产品里产生了新的用户价值,即产品整体的用户价值发生了变化,这种情况也是可以提升留存的。

还有一种,目标用户发生变化,那大概率要重新设计一款产品来满足用户需求了,这时变成了另一款产品,用户价值不再由原产品提供,这是产品矩阵了。)

回到刚才的“不变”:因为“不变”,所以在现有解决方案的情况下,用户价值是相对稳定的。

如何提升呢,那就需要优化解决方案。

那我们再来拆解下解决方案是个什么东西:

再次回到以终为始,目的是增长,拆下来是留存,用户价值决定留存,在产品里,通过一个个关键行为(或者可以先简单理解为功能)来实现用户价值。各关键行为都有各自对应的留存,有高有低。

产品的目的就是让用户使用(触发)这些关键行为,只有使用了才能感受到价值,才有留下来的概率。

那这么多关键行为,不同的用户对不同的关键行为的诉求强度不同,会导致留存不同,不同的用户先用哪个后用哪个,用哪个不用哪个,有的用户潜在的需要用哪个不需要用哪个,由于产品设计问题,导致没有用到需要的而用到了不需要的等等,以上这些,是个效率问题。

问题似乎变得复杂了,没关系,干脆让它再复杂点:

如何触发关键行为,这也是个问题,触发关键行为需要为其设计路径,路径由各节点组成,各节点被称为支持行为,用户通过点击路径上的各支持行为,最后到达关键行为。关键行为可暂时理解为是客观需要的,不然从产品整体来看就失去了部分用户价值。而支持行为是主观设计的,如何设计,多少个支持行为,各支持行为怎么设计怎么放怎么出现等等,这又是一个效率问题。

以上,是一个关键行为带来的问题。

那多个关键行为呢,想象下,排列组合一下,是不是会出现N多中路径情况。这就是产品整体的全局效率问题。

以上,关键行为本身怎么设计,对应的路径怎么设计,各路径放一起怎么设计,这就构成了解决方案的一部分。

回到分析前的问题,优化解决方案,现在知道了,可以通过提升这个全局效率问题来优化解决方案。

全局效率这个问题太复杂,绝大部分公司做不到,我们采取各个击破的方式来尝试接近全局最优。

可以从各业务线或核心场景或一级页面等出发(这里可理解为是对需求的分层),单个进行来找局部最优解(其实就是流量分发效率的问题),简化点来看可以理解为比如a页面怎么设计,A功能及其所在的路径怎么设计,或者说哪个功能什么时候或什么场景下出现或被引导让用户使用更合适。

所以,这里暂且统一称它为——优化用户路径(目的是提升流量分发效率,让各核心功能渗透和留存整体更大)。

进一步,也可以从用户群体出发(这里可理解为用户分层),不同用户群体如何找局部最优解。

所以,这里引出了——用户分层(比如用户生命周期管理可能是一个解,也可能有其他更合适的分层方式,需要结合实际业务具体分析)。

需求分层和用户分层也可以结合起来找局部最优解。

优化解决方案的本质是在想办法让触发关键行为这个事变得更高效,虽然当前产品的用户价值是相对稳定的,但用户价值并没有被最大化的开发利用(张三如果早点在某场景用到了功能A,他可能就不会现在就流失了。这里,功能A的用户价值在产品里是存在的,只是受限于当前产品的解决方案效率,让功能A的受众用户张三没能用到A,导致流失),所以可以通过优化解决方案来让用户价值相对更大化。进而提升留存。

最后,从供给侧分析,供给、供应链等稀缺资源如何影响业务的增长:

内容供给,首先需要供给源,即能产生内容的人,比如创作者,结合实际业务,你的创作者是否属于稀缺资源,供给内容是否需要长期持续更新等。对应的,可能需要建立内容保障体系(比如创作者激励相关),供给有了,站内流量还得能消化承接主,消费侧可能需要做对应的消费者激励。

总结下,对增长,从下往上看:

1、内容供给:保障内容的数量、品类、时效等;
2、流量获客
3、流量承接:内容分发、流量分发
4、产品主路径设计,分支路径
5、路径相对最优的基础上,做用户分层
6、用户分层的基础上,做激励体系

本文由 @产品李十三 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议。

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。