“10天7个好友”怎样成为Facebook增长到十亿用户的独门秘诀?
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“10天7个好友”怎样成为Facebook增长到十亿用户的独门秘诀?

研究留下来的用户的行为就是在研究公司的留存之道。

黑马说

对于一家初创公司来说,留住用户才是产品价值实现的关键。我们没有必要去研究75%的客户为什么离开了,我们只需要关注留下的25%的客户为什么要留下来。分析留下的客户的行为,才是制胜的关键。

文|42章经

作为前投资人,一般衡量一家初创公司的好坏,我最看重的三个指标是“增长率、日活(或相应的粘性用户的指标)和留存”。而这三个里最根本的一个指标就是留存,只有当留存足够高且稳定的时候,公司的增长才有意义,公司的产品和价值才算被市场和用户认可

而一般来说,公司留存率低有三种原因。

第一,你并没有找到属于你的Product/Market Fit,即要么产品不够好,要么需求不够刚性。这种时候,只有你自己能救自己,解决方式就是不断地试错,不断地改进产品,不断地转换市场定位。

第二,你有自己的Product/Market Fit,但获取用户的渠道有问题,拉来的用户不满足产品本身的定位。这种时候,就要不断地做Cohort Analysis,区分不同渠道获取的客户,更有针对性的拉新。

第三,Product/Market Fit都合理,拉来的用户也是正确的,但是用户还没有发掘出产品的益处就走掉了。这种情况其实也是很常见的,因为用户往往是需要引导才能成为粘性用户的。而转化的这个关键节点就叫做“Aha Moment”,该如何找到这个Aha Moment就是本文要着重讲解的。

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Aha Moment就是你的用户发现产品内在价值并形成粘性用户留存的那一瞬间。对于Facebook来说,从很早期开始人们就发现要让一个用户留存下来,并持续使用Facebook的诀窍就是让这个用户在10天内完成7个好友添加的动作。所以促使用户10天内添加7个好友就成为了Facebook内部全体员工的一个核心目标之一,这个目标他们一路坚持,直到达到10亿用户。

同样的,在2009年的时候,Twitter的用户流失率达到了75%,时任增长团队的产品负责人Josh Elman做了一件有趣的逆向思维的事情,他并没有去研究那75%的用户是为什么走的,而是深入地研究了剩下的25%的用户为什么留下来。结果他发现这25%的用户关注的用户数都在30以上,所以他们重新设计了产品,在注册后会进行推荐关注等,以此来提高新用户的关注数量,并最终提升了留存率。

基本上,硅谷每一家公司都能说出来自己的一个Aha Moment,比如Zynga是次日留存(他们发现次日回来的用户的留存率和付费率都明显更高),Dropbox是当用户存放第一个文件的时候,Slack是当某个团队在群组内发送超过2000条信息的时候。

所以,总结来说,一般Aha Moment都是用户某个维度的动作或结果,比如:

网络效应密度——用户几天内达到多少连接度

内容增加度——多少的内容被用户添加到产品内

访问频度——单个用户至少几天内访问一次产品

那么具体该如何找到你自己产品的Aha Moment呢?

首先,你要把所有留存下来的粘性用户都总结出来,并尝试着提取其中的共同点,比如所有留存用户中80%以上的用户都是:

3天登陆一次,或使用了一次相机功能,或更新了5条以上信息,或收到了1条以上私信,或下单了2次以上,等等。

3.1

如上图,可以看到右侧红色代表的是产生某种行为的群体,左侧藏青色代表的是留存下来的总用户群体。在这里,发送8条信息的用户大概率也是留存用户,但是要注意的是,还有更多的留存用户不在未在这个范围内,所以不能说发送8条信息就是该产品的Aha Moment。

3.2

又如上图,可以看到左侧留存用户大多都发送了一条信息,但从右侧图可以看出,发送一条信息的用户其实大多是为留存用户,所以也不符合要求。

3.3

而我们最终需要寻找的是上图中的状态,即留存用户和某种行为发生用户的交集是最大化的。此时,把这种行为提取出来就很可能是该产品的Aha Moment。

但这里要注意的是,很多时候数据不都这么清晰和完美,或者有时候相关的数据不一定就是因果性的,所以当找到某一个或几个Aha Moment以后,要做一些小范围的试验,看看是否新发生这种行为的用户确实留存率都明显升高。

所以,总结一下,其实Aha Moment讲的就是研究留存下来的用户的行为,找出其中的共同点,验证其真实性,然后重新设计产品流程,让更多的用户都能够更快更直接的达到这个行为,并产生留存

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