实战---留存：唤醒并留住客户

一、用户留存率每提高5个百分点，利润就会提高25~95个百分点。

高留存率的好处：

1、减小吸引新用户的成本；

2、留住用户的时间越长，从他们身上获得更多收益的机会就越大；

3、可以让你的口碑营销和病毒营销收到更好的效果，因为用户使用产品的时间越长，他们谈论它，甚至向朋友和其他人推荐它的可能性就越大；

二、增长团队需要发现留存率下滑的早期迹象，并利用快节奏的实验过程，不断提高留存率；

平稳的留存曲线绝非是留存的终极目标，应该不断的开发新的产品功能提高客户的参与度

三、不同的留存阶段需要采用不同的留存方法。留存可分为三个阶段：初期、中期和长期。留存初期非常关键，因为这个阶段将决定用户是继续使用或者购买产品或服务还是使用一两次之后就“沉睡”。因此，初期留存率可以作为衡量产品黏性的一个指标。留存初期并没有一个统一的时间长度。对移动App来说留存初期可能是一天，对于社交网络来说可能是一周或者两周，对SaaS产品来说可能长达一个月甚至一个季度，对于电子商务公司来说留存初期通常是90天。你应该根据产品的行业标准以及你对用户行为的分析来决定产品的留存初期应该多长。

留存初期有一个优势。研究表明，这一阶段用户从产品中获得的价值越大，他们长期使用产品的可能性就越大。而且通常这一阶段有许多改善用户体验的机会。

中期阶段。这时产品带来的新鲜感开始退去，要留住中期用户，增长团队的核心任务是让使用产品成为一种习惯，让用户逐渐从产品或服务中获得满足感，这样无须鼓动用户也会继续使用你的产品或服务，因为这已经成为他们日常生活的一个组成部分。（品牌大使计划、认可客户成就、客户关系个性化）

长期阶段。在这一阶段，增长团队的作用是确保产品继续为用户带来更大价值。团队必须试验各种方法不断完善产品，帮助产品开发团队决定升级现有功能或者推出全新功能的时机。这个阶段最关键的地方在于让用户不断重新认识到产品的不可或缺性。

（1）优化现有的产品功能、推送以及对重复使用的奖励；

（2）在一个较长的时间周期里定期推出新功能;

（3）持续的用户指引，了解产品中获得的价值;

（4）复活僵尸客户;

四、确定留存的衡量指标：

不同的公司衡量留存的方法可能不同。这是因为用户购买产品或者使用服务的频率在很大程度上取决于产品或服务本身的性质。用户购买一些东西频率很高，但购买另一些东西频率却很低。脸谱网希望用户每天都使用它的服务，但苹果却明白，已经购买过iPhone的客户接下来几年内可能都不会再买（那些新款一上市马上就去买的“果粉”除外）。所以苹果只能等三年之后甚至更长的时间才能知道是否留住了某个iPhone客户。正因为如此，苹果逐渐发展为不仅向客户提供设备，还提供服务。这是一个了不起的增长策略，它使苹果公司得以在新产品发布的间歇更大地挖掘留存用户的价值。购房者在Zillow上搜索房源信息的频率也与食客在Yelp上搜索餐馆推荐的频率不同。同理，买床垫的用户与买鞋子的用户购买频率也不同。

五、筛选留存数据：

用群组分析方法来确定不同用户群的留存率，这可以让你更加深入地解读数据，找出用户留下或者离开的原因。

你可以将用户细分为不同类型的群组。最基本的做法是按照获客时间进行划分，也就是按用户完成注册或者第一次购买的日期来分类。通常是按月份分组，但正如前面所讲，对于某些类型的公司而言，按周甚至按天分组可能更有意义。这听上去十分烦琐，但它可以让团队发现留存方面存在的问题，所以一切辛苦都是值得的。

按获客月份对用户进行分类只是群组分析的第一步。你还需要创建其他类型的群组，例如按照获客渠道来划分群组，如用户推荐计划群组和付费广告群组等。

实战---变现：提高每位客户带来的收益

一、公司的商业模式不同，提高用户终身价值的基本做法也不同。但是无论哪种情况，增长团队都应该首先通过一个最基本的诊断过程来提出增收的试验想法。

绘制变现漏斗：

增长团队要回到根据整个用户旅程绘制的基本线路图，标出从获客到留存的整个过程中所能从用户身上盈利的机会。同时，还要找出用户旅程中阻碍创收的所有环节，比如，支付摩擦、展示屏、购物车、结算页等等根据行业不同而不同。

确定了基本路线路图中的重要环节之后，下一步是分析哪些环节带来的收益最高，哪些环节是夹点（pinch points），也就是损失潜在收益的地方。

二、根据用户创造收益的高低来组建群组。

其他群组包括（但不限于）：地点、年龄和性别、客户购买商品的类型或者使用的功能、获客渠道（是通过谷歌广告还是推荐计划）、使用哪种设备访问网站或App（台式机还是移动设备，是使用微软Windows系统还是苹果系统）、使用的是哪种网络浏览器、在某个时间段内访问网站或App的次数、用户第一次购买或者第一次采取行动的日期等。同样，在这个阶段重点不是寻找留存规律，而是寻找每个群组和收益之间的关联，从而帮助团队找到试验想法。

三、认识你的用户：

按照某些相同特征对用户进行大致分类。这些特征可能包括：用户来自同一地区，有着相同的经历，消费水平大致相同，有相同的产品需求，或者是几个因素的组合。

四、调查用户的需求

案例：

向每个群组发送调研问卷，询问需要的产品改进。稳步而且非常谨慎的提供，新产品、新功能，以持续增加营收。

五、利用数据和算法为用户制定产品和功能：

根据客户兴趣爱好提供量身定做的产品推荐或者通过邮件和移动推送用户个性化推荐。

六、注意隐私边界：

测试个性化定制策略的一个好办法是先向一小部分用户发送个性化邮件和短信推送，并且评估这些用户的反应和个性化定制的效果。完成这一步后增长团队就能获得用户体验有效性方面的早期数据，如果结果是积极的，那么团队就可以进一步在个性化方面做投资。大多数邮件营销软件提供各种各样的个性化选项，既可以简单地将收件人姓名插入邮件正文，也可以根据他们的历史行为向他们发送不同的信息和产品推荐。

七、优化定价：

增长团队通过和产品、财务团队合作，通过开展调查问卷和用户调研找出最佳定价区间并进行实验。

例如：

问卷可以按照下面这个顺序向用户提四个问题：

• （产品）在哪个价位会让你觉得太贵而决不会考虑购买？

• （产品）在哪个价位会让你觉得略贵，但你还是会考虑购买？

• （产品）在哪个价位会让你觉得购买很划算？

• （产品）价格低到哪种水平会让你开始怀疑产品质量？

将定价调研和功能调研结合起来，创建一个由用户最看重功能和支付的价格所组成的矩阵，这样就能得到画像-定价匹配。它可以帮你信心满满的设计出满足购买者需求和期待的产品计划和定价。

对个级价格所享受的服务项目进行详细说明。

对价格进行定期的调研和调整。

增长团队与管理层一起设计定价实验时应该考虑长期以来经过实践和研究确立的定价原则。其中一个原则叫作定价相对论（pricing relativity），也就是人们对于价格高低的判断会受到其他价格选项的影响。（烟雾弹套餐）团队应该试验增加一个产品选项，利用定价来帮助用户更好地了解你向他们出售的产品和计划的相对价值。

低价确实常常能够带来更高的销量，但其实并非总是如此。有时，降价甚至会损害销售，或者至少不像你期望的那样增加需求量。因此，在面向所有用户调低价格之前首先进行降价试验十分必要。

定价实验时应小心翼翼的推进，因为用户不喜欢看到太大的价格变动，同时增长团队通常没有权限自行决定测试定价改动，应需要同产品、财务以及销售团队共同来决定。

如果你的产品是移动App，你往往别无选择，只能让它成为免费产品。应努力开发其他附加产值，如附带产品、广告、虚拟商品等等，产生收益。或它在免费用户的使用体验中展示一些只有付费用户才能打开的高级功能。当这些免费用户试图使用这些功能时就会跳出一个行为召唤，鼓励他们先从免费版升级到付费版，然后就能使用这些高级功能。增长团队也应该试验不同策略间的组合来为免费增值产品创收。

八、问卷调查在找出人们愿意出多高价钱方面确实强大，但我们都知道，消费者的行为并非总是理性的或者可预测的。他们嘴上说想要A，最后却买了B。所以，尽管用户反馈可以极大地帮助增长团队想出可以试验的增长手段，但明白消费者行为心理学对变现用户、增加营收有很大的价值。

大量有趣的研究带来了很多能够揭示人们购买行为心理的洞察。增长团队可以从这些心理学研究结果中寻找增加营收的实验灵感。丹尼尔卡尼曼《思考快与慢》，丹艾瑞《怪诞行为学》，娜伊加尔《选择的艺术》

九、影响客户行为的六原则：

1、互惠原则。本质上，互惠原则是说投桃报李是人的本能。公司和营销者在设计增长实验时可以首先围绕给予展开，而不急于向用户索要购买的承诺，这样就可以发挥互惠原则的力；（购物连锁店的演示环节）；

2、承诺和一致原则。在利用承诺和一致原则时你可以先让用户先许下一个小的承诺，然后引导他们之后完成更大金额的购买行为，从而增加收入。（在没有法律效应的清单上签字、将想要购买的产品加入心愿单）；

3、社会认同原则。遵循社会规范或者效仿他人的做法是购买行为最强大的驱动力。转化专家安吉·舒特米勒找到了有效评论和有效证言的7个核心要素，她用“CRAVENS”这个首字母缩写来概括了这些要素：可信（credible）、相关（relevant）、有吸引力（attractive）、可视（visual）、可量化（enumerated）以及具体（specific）；

4、权威原则。研究表明，相比普通人我们更愿意相信专家和权威人士的话，哪怕只是在语言上稍微暗示这种权威性就能够增加购买行为；

5、喜好原则。如果深受我们喜欢的人推荐了一款产品或者服务的话，我们会买得更多；

6、稀缺原则。当我们觉得自己要错失良机的时候，我们采取行动的可能性更大；

实战---良性循环：维持并加速增长

一、避免增长停滞：

对市场变化反应不够灵敏是想实现长远成功的公司面临的最大威胁。可能你会觉得，如此突如其来的倒退一定是市场中突然出现了干扰所造成的。但研究表明，通常这些停滞并不是由刚进入市场的大胆竞争者或具有破坏性的创新导致的。

造成增长停滞的内部因素包括：

1、公司长时间疏于监测用户满意度，也没有积极地去发现用户不满的早期迹象。通常，用户忠诚度下降已经持续好几年，但公司却浑然不觉，等到发现的时候已经太晚；

2、公司取得市场主导地位后自信心膨胀，这往往也会导致增长停滞；

3、公司没有专注自身的核心产品或服务，而将精力用在推出吸引人眼球的新产品、附加扩展功能或者进军新市场上，那么这也会带来增长停滞；

4、人才的流失也会引发停滞，比如那些对驱动增长至关重要的明星人物投奔了竞争对手；

5、让组织机制不再完备，或者公司因为失去他们的远见卓识和鞭策而无法继续维持强劲的增长；

6、营销团队骄傲自满或者不创新的话也会导致增长急剧减速；

7、公司过度依赖一些已经不再有效的营销渠道。（比如依靠百度、脸谱等主题，当对方调整算法时对自身的影响就会很大）；

二、增长团队可以帮助公司保持警觉，不断监测用户行为变化并试验新的增长想法。增长团队既能积极应对同时也能未雨绸缪。他们能够洞察到早期预警信号，并且可以全身心地投入到获取、激活、留存和变现最大数量的用户上，甚至通过创新找到驱动增长的新机遇。

但增长团队也只是肉眼凡胎，他们也可能变得骄傲自满，因为分心而偏离增长使命，或者受到市场力量和颠覆性技术的冲击。但是快节奏的增长黑客过程可以让增长团队以最快的速度有效地修正航线。

三、不要停下来：

那些没有持续进行创新，没有持续挖掘用户数据、开展用户调研，没有快速进行试验并且得出结论的公司日子都不会长久。首要目标过多、资源有限、企业惯性这些问题能够将那些曾经表现卓著的团队迅速拖垮。这对于实现高速增长的创业公司尤其危险。创业公司人员配备不足，仅仅为满足日益庞大的用户群的需求就手忙脚乱，或者仅仅是让公司正常运作就有做不完的工作，所以增长团队成员有可能被安排去做别的事情。而且，公司通过高强度的快节奏试验（比如发布新产品），在实现大规模获客之后稍微放慢试验节奏也是合情合理的。毕竟，在这种令人羡慕的情况下增长不是问题。但是，团队需要时刻保持警惕，决不能陷入这种自满心理。记住，增长停滞往往发生在公司最没有防备的时候。

四、决心很重要：

一旦增长团队发现有效的增长手段，就应该最大限度地挖掘它的增长潜力，而不是急着进入下一个战场。下决心取得更大成功可以让你一次又一次地赢得增长。

五、深挖数据金矿:

增长团队还有可能（错误地）认为，他们已经充分挖掘了整个数据池的潜力，所以增长杠杆已经不能继续带来增长。如果是这种情况，团队就必须考虑投入时间和金钱创建一个更加全面的数据库来提升团队的分析能力。

要判断哪些数据值得深挖，增长团队首先应该回顾顾客和用户在到达产品的“啊哈时刻”之前需要完成的主要任务和途径。对于每一个关键任务和体验，增长团队需要找出数据缺失的地方或者数据相对稀薄或者粗糙的地方，然后加固数据。

除了填补产品使用和用户行为方面的数据缺口外，团队还应该问自己是否具备必要的分析能力来最大限度地利用所掌握的数据。如果增长团队一直都没有一位全职的数据分析师或者数据科学家，那么公司应该考虑聘请或者调配一位这方面的专家全职加入团队。

六、发现新渠道：

增长过程前期团队最好专注于一两种获客渠道。但是随着时间的推移，团队应该试验增加新渠道。这不仅是实现更大规模增长的途径，同时还能避免现有渠道突然改变游戏规则所导致的增长停滞。

如果团队发现在现有渠道内很难再想出新的增长策略，这就是一个信号，说明应该开始试验新渠道了。

七、引入全新视角：

对于陷入停滞或者缺少想法的增长团队来说，最好的解决办法莫过于引入全新视角。邀请其他部门的同事、其他团队或者个人一起出谋划策能够碰撞出大量有创意的新点子。

八、敢于给想象插上翅膀

想要追逐更大增长的公司面临的最大挑战是如何摆脱目前成功的做法带来的思维禁锢——“只要没坏就不用修理”的思维模式。增长团队能够极大地帮助公司打破思维禁锢，突破这种思维定式，寻找更好的做法。

第一步，最好是测试已经获得成功的产品、功能或者营销策略的关键设计，看看能否对它们进行实质的改进。团队一开始可以从小处着手，先试验重新设计那些似乎已经最优化的功能或界面，看看能否让它变得更有效。你可以把它当作超越局部最大值（local maximum）原则。局部最大值被定义为某个区域中的最高点，但又不是全局最高点。例如，在一年的时间里试验同一个定价页面能够让你找到那个定价页面效果的局部最高点。但是要实现更大的成效，团队应该试验完全不同的定价页面风格。超越局部最高点对于持续推动新增长十分关键。

第二步，增长团队应该定期进行更大胆的创新试验，而不只是局限在优化方面。这些不着边际的做法是公司最好的护身符，可以帮助它们避免常常导致增长停滞的渐进式创新。当然，这些大的改动通常需要更长的准备时间。最好的做法是在两次渐进式的优化之间引入一次大动作。定期进行这样大胆的试验十分必要。如果这些大的改动与持续的优化努力保持步调一致的话，将会带来飞跃式的增长。