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增长的后半程,是挖掘用户的多面性

腾讯广告 2022-10-27

The following article is from 梁将军 Author 梁将军

互动有礼,文末有惊喜


东京奥运会上,苏炳添在半决赛里跑出了9秒83的亚洲记录。有人统计了苏炳添的9秒83和博尔特9秒58的世界记录。发现苏炳添前60米耗时6秒29,比博尔特快了0.02秒。


换句话说,如果田径比赛只有60米,那么苏炳添有可能赢伟大的博尔特。


如果把企业增长看成一场田径比赛,我们必须明白一件事:前半程和后半程不是一种竞技方式。苏神前半程的领跑,会被后半程发力的博尔特超越;企业的前半程的领先,也会被后半程的无知所摧毁。


今天我们来聊聊,如何在后半程正确地发力,才能持续获得增长。


增长的前半程 VS 增长的后半程


增长的前半程靠什么?增长的前半程靠两样东西:一个叫“大势至”,一个叫“加速度”。


2020这特殊的一年,为网服行业带来了增长契机。一来,大家都在居家隔离,网民数量爆发式地增长。仅仅2020年上半年,新增网民数就超过了2019年一整年;二来,因为不出门,大家越发依赖网络服务解决生活问题。


受疫情冲击,大部分企业都没钱投广告了,而网服客户增加广告预算,单单婚恋交友类APP的广告消耗就增长了2.4倍。


这一年之于网服行业,称得上“大势”。“大势”来自哪呢?一般来自于两个方面:


一是,大的技术革命。


比如,移动端的发展让互联网行业重新洗牌;新能源的发展将会催生电动车行业;未来5G的发展将会催生“元宇宙”创业。


二是,大的国家政策。


比如,中国在“十四五规划”里,没有提出明确的增长目标,却渗透出对经济质量的关心。于是,我们看到国家重拳打击垄断、整肃娱乐行业不良之风、浇灭资本助推的在线教育虚火。


所谓的“大势至”,就是在巨大的趋势下,某些行业会爆发出巨大的“自然增量”,只要把握住这个大势,企业就抓住了“躺赢”的契机。 


但有时候,即便等到“大势至”也没用,还要看我们能不能抢先一步占住风口。所以,贝索斯在《2008年致股东信》里写道:“速度,在商业领域就是一切。”


今日资本创始人徐新曾经在一次演讲里,讲过美团布局外卖赛道,成为后起之秀的故事。


美团进入外卖赛道的时机不算早,但当美团研究透了外卖生意模式时,美团干了一件事。


美团在暑期招了一千个人,集中培训一个月后,派到了一百个城市。当时整个外卖行业的市场渗透率还不高,当美团一下子占领百余个城市后,这场下沉战争就结束了。


美团之所以能后发制人、从大盘子里抢走一大块蛋糕,就是在大势面前,美团做到了“加速度”。


为什么“加速度”对增长如此重要?我想用王兴的一个观点来解答:一切互联网市场都会遵循“721格局”。第一名将占有70%市场份额,第二名占有20%市场份额,其余玩家分享剩下那10%。不仅团购市场,我们看搜索市场、短视频市场、社交市场都不约而同地遵循“721格局”。


也许你只比第一名慢了一个身位,但只要你位列第二,你就只剩20%的市场份额可以吃。


速度不仅决定名次,速度决定的是市场份额!


很多人把增长的前半程称之为“粗放式增长”,我觉得这个说法看低了增长的前半程。因为唯有在前半程里,企业才能实现指数级增长。


在增长前半程里,企业比拼的其实是发现机会和把握机会的能力,是对“机会占有率”争夺! 


而进入增长的后半程,又会发生什么呢?


首先是大势会消失。大势消失意味着自然增量就没了。比如,2021年5月,中国移动用户增速出现了负增长!所以,现在我们很少看到APP创业者,大家都在往新消费领域扎堆。


当增量消失之后,我们就进入了存量竞争时代。狼多肉少时,大家自然就会吃不饱。


那么,增长的后半程,企业是如何谋求增长的呢?一般有两种思路:一个对内、一个对外。对内叫“产品扩容”,对外叫“从存量找增量”。


大家发现没有?这两年,很多网服客户都在从「单一型服务平台」向「综合型服务平台」转型。


你现在打开滴滴打车APP,底部有各式各样的生活服务按钮。比如,买菜的橙心优选,首单价只要几块钱就能买走大包的生活用品。滴滴原本就是一个出行服务平台,现在以出行为用户入口,试图抢夺更多的生活服务业务。


去年,饿了么开始大改版,提升了团购、非餐饮型玩乐和同城零售业务的入口级别,品牌定位从“送餐“到“送万物”。


这就是“产品扩容”。相当于之前只卖10件东西,现在卖100件了,当可售卖的SKU增加了,增长自然就有了。


但是“产品扩容”可能带来虚假繁荣,不断延伸的产品线会不会成为拖累?企业的战略资源会不会分散?组织架构是不是支撑这种调整?这些都可能导致“产品扩容”失败。


对内调整牵一发而动全身,很难在当下就判断出是对是错。更常见的思路是对外调整,从存量找增量。


如何从存量找增量?

用户经营思维的三个变迁


在增长的后半程,“从存量找增量”是大家的共识。但是具体如何找法,大家的做法却各不相同。


具体而言,从最早的概率思维、超级用户思维、到如今的LTV思维,用户经营思维发生了三次大的变迁。


1.增长的概率思维

我拿梁将军这个公众号来举例。假如我想提高公众号的阅读量,我能怎么做?


第一种方式是提高粉丝数量。粉丝量更多的公众号,文章阅读量自然会更大一点。就算梁将军的文章写的再好,如果我的粉丝数不到100万,文章的平均阅读量也很难做到10万。


第二种方式是提高文章打开率。比如,用标题党来吸引读者点击、建立免费社群推送文章等,这些手段都可以提高文章打开率。


如果用一个公式来表达这个时期的增长思维,那就是:


增长=用户规模×转化率


进入增长的后半程,用户规模已经没法增长。我们只能想办法提高转化率。


但大家很快就发现这种增长思维的弊端,那就是:它只能通过一些运营优化手段,微小提高增长幅度。比如,提升外层广告素材的质量、优化落地页的排版布局,这些都可以提升转化率,但只是杯水车薪。


所以,这种概率型的增长思维就逐渐被抛弃了,大家开始倡导“超级用户思维”。


2.增长的超级用户思维

如果想理解超级用户思维,我们只要看看B站、Keep这样的APP是如何崛起的,就明白其中的原理的。


B站和Keep都是先切入了一个亚文化圈层,培育了一众超级粉丝。再凭借超级粉丝的口碑扩散、多次复购能力和文化聚合效应,最终破圈上位。


超级用户思维对比概率思维有什么好处呢?超级用户思维可以大幅降低品牌的增长成本。


从拉活角度看,超级用户是品牌的死忠粉,会高频地到访、互动、消费,企业只要适时地制造一些运营活动,就能让超级用户尖叫。根本不用采买外部流量,来做老客的唤醒。


从拉新角度看,超级用户因为太过热爱品牌,会主动宣传你的品牌,带来用户的自然裂变。


而且,超级用户会形成一个稳定的流量池,稳定的用户流带来了稳定的现金流,成为业务的定海神针,抵抗市场的波动和资金风险。


超级用户思维下,增长的公式是这样的:


增长=(超级用户数×变现力)×裂变力


但是超级用户思维也有它的问题。首先是,超级用户思维并非适合所有类型的客户。比如,淘宝这种综合型的电商平台,就很难利用超级用户思维做增长。


其次是,用超级用户思维做增长有明显的天花板。因为超级用户总是少量的,企业增长到一定阶段,战略焦点就必须从超级用户身上转移到全局用户上,这个时候超级用户的利益和全局用户利益会产生冲突,企业需要打通这个关节,实现跳跃式增长。


显然,我们需要更系统的用户经营思维,来解决长期的增长问题。于是LTV(life time value),即用户全生命周期思维就诞生了。


3.增长的LTV思维

以网服类APP为例,如果用LTV思维看待一个用户,我们该如何定义他?


以前,我们只是把用户分成新客和老客。现在,我们会按时间周期来定义一个用户的身份,最常见的划分是:引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。


每一个周期下,企业会采用不同的运营手法和用户沟通。比如:成长期的客户,会用游戏化的运营手法,增加用户的到访次数;流失期的用户,会尝试用社交关系或者账户福利来挽留。


用LTV思维做增长,有两个突破:


一是,我们终于认识到了用户的多面性


同一个用户在不同的时间周期内,他的需求是不一样的,企业要采取的增长方式也应该不一样才对。


就像两个人谈恋爱,男人身边都是同一个女人,但是在初恋、热恋、结婚、离婚、复婚这五个情感阶段里,女人的情感诉求是完全不同的。男人不能在初恋时,就和女人谈婚论嫁;也不能在离婚时,认为女人还像热恋时那么爱你。


二是,LTV是用长期主义视角看待用户经营


在长期视角下,很多短期不利于增长的事情,可能会变得无比正确。


比如,数据中台的搭建。只有拥有强大的数据运算能力,才能精确识别出一个用户到底处在哪个周期。但如果用季度财报来衡量数据中台对增长的作用,数据中台就是个赔钱货。


但LTV思维也有它的局限。因为LTV也只是从时间维度把用户需求进行拆解,其实用户的需求可以从更多的维度、进行更多层面的挖掘。


比如,场景、身份、时间……如果把这些维度综合在一起,可以搭建出更多元的“用户结构模型”。 


从概率思维、超级用户思维、到如今的LTV思维,我们可以看出一个明显的现象:用户运营的颗粒度越来越细。


• 概率思维还是把用户当成一个整体,是面状经营;


• 超级用户思维,已经把用户分成两部分,核心用户和非核心用户,是块状经营;


• LTV是把用户分成不同的生命周期,是点状经营。


• 而未来,点状经营也不够,我们还要经营一个点的不同面。


从面到块、从块到点,从点到一个点的不同面。用户经营的大趋势就是:谁能挖掘出用户更多元的需求,谁就能获得更大的增长。


我们来设定一下未来的增长公式:增长=用户数量×用户需求ⁿ


增长的后半程,就是挖掘用户需求的多面性。



如何挖掘用户需求的多面性?


增长=用户数量×用户需求ⁿ


用户需求ⁿ,就是我们要从一个用户身上,创造出不同维度的需求。比如,微信的用户量早就碰到了天花板,早就进入了增长的后半程,它不断实现增长的方式就是挖掘用户需求的多面性。


微信用户的需求=即时通信+内容娱乐+快捷支付+电商购物+O2O服务……


增长=用户数量×用户需求ⁿ。在这个公式里,N代表了需求发生的场景数量。


比如,“快捷支付”是微信的一个用户需求点,但是快捷支付发生的场景是多元的,比如打车支付、吃饭支付、购物支付。不同的发生场景,会幂次放大同一个需求点的增长效果。 


以往,大家认为“从存量找增量”的意思是:让老客拉新客,并让老客多次复购。


但我认为,“从存量找增量”真正的内涵是:挖掘同一个用户,不同层面的需求。


挖掘用户需求的多面性,其实是把用户做千人千面的分类,构建颗粒度更细的用户分层体系。


有些企业围绕场景来做用户分层,有些企业按生命周期来做用户分层,有些企业仍然按照兴趣标签来做用户分层……


但更有可能的是:我们都将综合所有因素做用户分层,搭建属于自己的用户结构模型,这种思维可以被称之为“用户建模”。


比如,腾讯广告围绕六大典型场景,给网服类客户做了一次“用户建模”。


1.常规拉新用户:从未安装过APP


2.破圈拉新用户:非行业用户


3.预装未激活用户:厂商预装APP


4.卸载用户:已卸载APP


5.沉睡用户:装载了APP、但未启动


6.次日拉活用户:昨日激活,次日唤醒



但想要利用“用户建模”实现用户的分层运营,实现“拉新拉活”,还有两个关键痛点要解决:数据安全和技术对接。


数据安全:用户分层运营的“眼”

想要识别用户的分层,我们首先得能识别出用户需求。用户处在哪个生命周期?当下会触发什么类型的需求?这个时候,我们就需要大数据来帮忙。


但是在大数据的利用上,行业一直有个痛点,就是数据安全。之前,客户会把“一方数据”共享给媒体,媒体再结合自己的大数据做用户拉新。但这种“一方数据”是死数据,因为考虑到数据安全,企业不敢开放更多数据权限给媒体。


美团在做拉新时,曾解决过这个问题。美团和腾讯广告共建了「联合专区」。这种大数据的「联合专区」有点像大数据的私域池,品牌拥有自己的数据接入通道、独立的云空间和自主的数据分析工具。


美团会在「联合专区」上传自己的“一方数据”作为用户建模的样本,然后对这些用户数据做分级、关联、打分、回传,形成自己的“高价值用户模型”,让拉新更精准。


技术对接:用户分层运营的“手”

当大数据有效识别出不同层次的用户后,下一步就是依靠技术来“实时”进行广告优选。


比如,腾讯广告平台针对不同层次的拉活人群,可以设定不同的出价。如果某个分类人群的转化意愿最高,那么平台就可以给到更高的价格权重,提高广告出价。


理论有点枯燥,举个例子解释一下:


以前,客户甲做竞价广告时,只会针对不同的广告位来出价。


甲(全部用户):广告位A,10块;广告位B,12块;广告位C,6块。


现在,客户甲把自己的用户分成了不同层级,不同层级的用户都有不同的出价标准。


甲1(高权重用户):广告位A,10块;广告位B,12块;广告位C,6块。


甲2(中权重用户):广告位A,8块;广告位B,9块;广告位C,6块。


甲3(低权重用户):广告位A,4块;广告位B,7块;广告位C,5块。


这种技术叫“RTA”,全称叫Real Time API。准确点说,就是一种实现用户分层拉活拉新的实时竞价系统,目前是网服行业拉新拉活的首选之一。


“用户建模”思维是用户分层运营的“脑”,“数据安全”是用户分层运营的“眼”,“技术对接”用户分层运营的“手”。三种方式相互影响,共同挖掘出用户需求的多面性。


结语


增长的本质就是创造需求,我们能创造多大的需求量,就能创造出多大的增长。


增长的前半程,是创造更多的用户。而增长的后半程,是挖掘用户的多面性。




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