我們在做產品運營的時候，是不是經常碰到這樣的情形？
- “最近怎麼沒多少人購買我們的產品呢？看來要多搞點活動！”
- “馬上就要推新的產品了，得趕緊組織人員，儘快多拉人進群，不然怎麼賣？”
- “漲粉速度這麼慢，沒有新粉絲，哪裡會有人來買我們的產品呢？”
想提升產品的銷量，你會怎麼做？
找好的渠道方合作，分成比例一高，自己賺的就少了。辦一場活動，不僅成本太高，還可能得不償失。
把手裡的資源再用一遍，預期效果卻可想而知。
“用戶增長”往往成了最後的“撒手鐧”。就像拼多多2019年瘋狂的用戶裂變一樣。錢砸了很多，但並沒有得到與其的效果。
因為，“用戶增長”就是“裂變”、“爆粉”、“漲粉”的代名詞。但事實上，很多人都理解錯了。
如果能真正地理解並正確使用“用戶增長”，效果絕對比單純的裂變、爆粉，好上100倍！
你因為你瞭解用戶增長，但實際上卻是錯的
用戶增長作為外來詞User Growth，可以從兩個方面進行理解：
我們國內大部分互聯網公司的運營，好像戴了什麼魔咒似的，只對於用戶量的增長情有獨鍾，通過裂變活動、爆文、爆款視頻、爆款引流課等吸引來更多的粉絲。
而通過裂變完成拉新、有趣的話題增加活躍度、優質的內容提升留存、促銷活動完成轉化、品牌活動達成自傳播。最終實現“用戶價值”的增長。這塊卻很少有人提及。
產品運營人大部分時間都在做：“社群裂變”、“公眾號裂變”‘、“個人號裂變”；這些只是增長用戶量的方式，用戶價值增長的一部分。
而整個用戶體系並沒有很好的建立，效果可想而知！
用戶增長的三大底層邏輯
想要快速掌握用戶增長的本質，就一定要先清楚它的底層邏輯。一般來說，短期看用戶增長；中期呢要看用戶價值的提升；而長期要看用戶是否高頻次的使用產品。
還是以拼多多2019年的瘋狂拉新來做分析，拼多多很好的做到了第一個底層邏輯，但是對後續的用戶留存和活躍，以及高頻次的使用拼多多產品；卻沒有很好的重視。
因此，很多新人登錄上去，領完獎品和優惠，基本上就很少登錄拼多多了。
這就是沒有好好的建立用戶增長的三個底層邏輯導致的。
用戶增長的增長模型，你用的對嗎？
既然說到了用戶增長的三個底層邏輯，就不得不說一下用戶增長的方法論，也就是我們常用的用戶增長模型。
基本上所有產品運營人都耳熟能詳的模型就是我們的海盜指標模型了，也就是AARRR模型（拉新、激活、留存、變現、自傳播）。
這一增長模型出自2007年Dave McClure提出的業務增長模式，正好對應用戶生命週期的5個階段：導入期、成長期、成熟期、休眠期、流失期。
我們則可以通過這一模型，針對不同時期的用戶生命階段，實施對應的策略。例如，圍繞著拉新，我們可以打造一整套獲客體系（新媒體+漲粉神器+線下門店+渠道投放+……）；圍繞轉化，我們可以設計一場營銷活動（限時折扣+拼團+……）。
但如果讓我來使用的話，我會推薦另外一個殺手級的增長模型：北極星指標。
可以說，“北極星指標”是用戶增長模型中比較高階的玩法。《精益數據分析》中說到如果創業真有什麼秘訣的話，那一定是專注。意思是產品的不同階段，總有那麼一個指標，值得你關心它勝過一切。
同時跟蹤多個指標很了不起，卻也是你失去專注度的不歸路，只有把整個公司擰成一股繩，朝著同一方向使勁可能是最快的方法。
我們可以分析一下常見產品的北極星指標都是啥？詳見下圖：
北極星指標應該怎麼用呢？
《增長黑客》中把北極星指標分為三步走的方式，
- 就是找到可以反映現階段用戶增長問題的指標。
- 繪製用戶觸達的路徑；
- 就是組裝你的增長地圖。
例如我現在運營的產品是IT職業教育，且具備一定規模，需要已經購買了課程的學員，能真正地活躍起來，並且學到知識，從而進行下一步的課程復購。
因此，我們將北極星指標定為“活躍用戶數量”。
而一個活躍學員的必經之路是：諮詢助教→試學課程→試學過後進行購課→持續上課。
因此，組裝如下：
如果已有學員量相對穩定，那就可以通過不同的手段，來提升其他環節的數據。例如，通過做推廣，增加諮詢量；優化試學課程質量，提升轉化率；每次開課前一對一發送上課提醒，增加活躍學員的比例。
但我們在執行這個指標的過程中，也注意到幾個問題，見下圖：
為什麼實際過程中，達不到預期？
看到這裡，我們對用戶增長也已經有了完整的瞭解。只是大腦明白了是一回事，落到實處又是另一回事。在實操的過程中，我們經常會面臨失敗或者效果不如預期。原因出在哪裡呢？
我認為主要有以下的幾點：
1.用戶痛點分析步到位，沒有抓住用戶的核心痛點。因此要清晰的認知你面向用戶群體的痛點到底是什麼？
2.你的路徑不對，也就是你的整個用戶增長的路徑，某個環節可能會有問題，這時候就要趕緊的反思和優化。
3.同質化的運營手段，如果你總是從網上抄襲一些用戶正在的活動文案和方案，沒有新意，用戶都對這樣的手段免疫了。那樣效果也不會很好。
理論結合實戰，才能達到好的效果；用戶增長，需要我們產品運營人不斷的去琢磨，實踐，反覆的驗證，並進行持續的優化，才能達到預期的效果。
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