王曄帶你解密 Google 產品優化的秘密「上」

secret

王曄博士

吆喝科技創始人及 CEO ,清華大學電子工程系碩士,耶魯大學計算機科學博士,曾在Google美國總部負責廣告產品的創新和研發,對A/B測試系統、大規模復雜系統、數據挖掘和分析、互聯網基礎架構有深入研究。

 

一、什么是增長?

1、定義

先說一下產品優化的大背景,大的背景實際上是增長,也就是說我們所做產品優化的目的其實很明確,就是不斷的去促進企業公司業務的增長,這是我們的主要目標。產品優化當然毫無疑問有其他的一些好處,但是它的根本目的是為了獲得企業業務的增長。增長這個概念在經濟學角度講是連續發生的經濟事實的變動,單位時間的變化。這個變化可以是正向的也可以是負向的,所以有負增長這個概念。在互聯網領域里,增長的概念還可以再細化一點,除了業務,比如說公司的凈資產,營業額等等,之外還有一些互聯網運營的一些指標的增長也是我們的目標。

 

2、增長指標

PV / UV / IP
訪問時長/停留時長/使用時長
GMV / LTV /客單價
分享/點贊/轉發

大家可能比較了解,比如說你是個網站的站長, 那么你肯定會關心 PV , UV ,瀏覽用戶 IP 地址等等。你也會關心用戶的訪問時長,停留時間等等,特別是一些視頻類、直播類的網站,尤其關心時長的問題。如果你是電商類的產品,你肯定關心你的銷量 GMV ,或者如果你是一些在線的網站,那么你要關心客單價, LTV 。用戶一生中給你的貢獻,也會有一些分享,轉發點贊等等其他的指標。你可以看到我們優化所有的目的都是針對這些指標 ,讓他們能夠盡量的提升,或者讓他們不要去負增長。

 

二、如何實現增長?

1、傳統方式

那么如何實現增長呢?在傳統的方式來說,往往和產品的關系并不是很大。特別是對傳統企業來說,通常你做出一個產品之后,你想很快速的去迭代它,優化它是很困難的,比如做牙膏的,或者是做手機的。但是你也要獲得增長,那么怎么辦呢?往往就需要去做地推,去打廣告,做促銷。在線也有一些方式,比如從一些第三方渠道購買流量,或者可以給用戶送補貼送促銷,做活動。雖然在線的這種增長方式曾經很有效,但是現在不太能夠持續了。這主要是因為,你無論是做廣告也好,做促銷也好,其實你是一個高投入的事情。隨著競爭越來越激烈,你的對手,他們通過競價的方式不斷的推高了你的渠道的價格, 所以你會帶來一個不可持續性投入,成本越來越高,你買不起了,也補貼不起了。而且你通過補貼這種方式帶來的用戶帶來的這些增長往往是很敏感的,一旦你的補貼沒有了,一旦你的燒錢結束了,他們就會離開,他們就不再能夠持續的為你做出貢獻。

 

2、新興的 Growth Hack

新一代的增長方式就截然不同了,它是一種數據化的方法, 黑客的方法, 通過技術的手段,數據的手段,通過一種很技術人的方法來獲得增長。就是不再是通過花錢去硬雜的方式,而是通過產品數據市場的數據分析,通過快速實驗和迭代產品,來找到我對用戶最大的價值在哪里,我怎么樣可以在用戶進入我產品之后的每一個環節。一共包括了5個環節,就是 AARRR 。可能有些朋友都聽說過這個模型,但是我還是要把它再說一下, 讓大家明確的知道我們到底在討論什么。

 

3、AARRR 模型

在這個模型中 AARRR 五個環節是用戶進入你產品之后的5個體驗,這個體驗如何能夠優化,如何能夠產生更高的價值,這就是新一代的增長方式,我們叫它增長黑客。它尤其關注的是客戶留存,激活,以及口碑。從用戶最早進來,我們獲得用戶開始,到后面的激活,留存,到口碑,最后到營收,像水從上游流到下游的概念。中間可能還會有一些平級的概念。那么,增長黑客關注的是什么呢? 就是在用戶體驗產品的這五個環節之中,如何能夠不斷的獲得增長。讓每個環節都提高一點,就會最終帶來一個全面的提升。這就是我們剛才所說的增長,或者說是優化的目的。

aarrr

最上面的 Acquisition 獲得了用戶。用戶來了之后, 一個很重要的環節是激活, activation ,就是我們可能從渠道買來的流量,但是并不是所有的用戶都會激活它。可能只是因為你送了一個什么券,或者廣告很吸引人,他來了。或者它是一個預裝的軟件, 但是他并不會真的變成你的一個用戶。真的變成用戶激活很重要,然后接下來呢,激活的擁有有一部分會留存下來。 Retention 。意思是他會長期使用你的產品,有一部分甚至會幫你去 Refferal ,幫助你去做口碑營銷,好找更多的人進來,讓更多的人使用你的產品。所以這個激活,留存,口碑營銷都是非常重要的,任何一個環節都會帶來整體的增長。那么最后當然是最后一步轉化,你的活躍用戶當中一部分會為你貢獻收入,無論是通過在你的軟件里點擊廣告,還是在你的游戲里付費購買裝備,還是在你的電商里采購商品,他都會給你帶來收入。

 

4、轉化率優化,增長是最有效的杠桿

那么 AARRR 這5個環節里面我們都想做增長,其實大家可能也知道這個概念,那么增長的是什么呢,實際上是增長的轉化率。轉化率的優化是增長最有效的杠桿。也就是說從獲取到激活,這是一個轉化,可以想象,我們有10000個獲取的用戶,其中有2000個變成了我們的活躍用戶, 我們就有一個20%的轉化率在這個層面。然后我們轉化的活躍的用戶里面呢又有50%的用戶留存下來,有1000個用戶留存下來 長期使用我們產品,那我們就有50%的轉化率。再從這50%里面,可能又會有10%,他們給我們貢獻了收入,有100個用戶給我們貢獻了收入,這又是一個轉化率。 這每一個環節的轉化率都是特別特別重要。你只要在這個轉化率這件事情上做出了增長,做出了優化。你就可以帶來實際的增長,而且是最有效的。當然也有一些別的可以做增長的地方,比如說你在 acquisition ,激活的地方多開一些渠道,你可以獲得增長,你在轉化的基礎上也是可以從別的地方引流,讓他們活躍,這也是有可能的,但是這些都不是很有效的方法,最有效的方法就是直接提高轉化率。

 

5、沒有轉化率的優化,增長十分困難

其實可能大家都知道這個概念,但是為了強調就再說一次,如果你沒有考慮轉化的情況你會獲得更多的渠道,會更多的開源,但是就像這幅圖里的一樣,你摘的玉米棒子,你可能一路摘一路丟,它沒有形成轉化,沒有形成留存的話,就完全浪費了所有的努力和投入。

 

6.什么是轉化率優化

那么怎么樣去提升轉化率,或者說怎么樣優化轉化率呢?其實對我們產品經理來講是一個非常硬功夫的事情,那就是說我們要去考慮我們自己的產品,比如說網站或者 App ,我們怎么能讓它變得更好,變得更有效,變得對我們的用戶來說更加的高效。

 

最大化優化你的收入,最大化優化你的業務目標,比如讓用戶更多的下單,或者讓用戶更多的購買,這可能是你的目標,但是實際上能夠產生這個效益來說,要產生的最核心的反而是是從你的用戶考慮問題,怎么能夠提升他們的用戶體驗。

 

我舉個非常直白的例子,我們都說怎么讓電商產生更多的收益,我們想讓一個用戶在電商平臺里多停留一些時間,這當然是個方法,我們通過優化我們的推薦算法,推薦相應的商品,提高我們的排序算法,讓用戶可以更快的找到他想要的東西。我們通過UI,競價,展示各個不同層面的優化,讓這個用戶的體驗更好,讓他更有效率的更方便的更可信的找到他想要購買的商品。這樣就有可能讓他在同樣的時間之內多下單,讓他在你這個平臺待同樣的時間但是產生更多的效果,產生更多的轉化,這個就是所謂的轉化率優化的方法。

 

7、轉化率優化的力量

轉化率優化可以擴大你的用戶獲取渠道,可以讓你的市場行為更加有效。比如說你轉化率在注冊這個環節上提升了10%,那么你原來可能來了10000個用戶,最后轉化了1000個注冊,但是現在你就可以變成1100個。也就是你的平均成本下降了百分之幾個點。你原來花100塊錢的事情現在花九十幾塊錢就可以干。如果你能注冊轉化率提升50%,就不得了了。你可以打開新的有效的增長渠道,比如說你現在留存變好了,你現在轉化變好了,你就可以更大膽的更積極的去燒錢,更積極的去促銷,更積極的去打渠道。當然最重要的還是提升用戶的體驗,讓你的用戶更開心,讓他們可以產生傳播,讓他們給你帶來更多的流量。當然最重要的是當你看到你的轉化率還不是最好的時候,還不是100%的時候,就可以繼續尋找改進的空間。

 

8、AARRR中的轉化率

那么回到 AARRR 這個模型我們就可以看到轉化率包括了哪些。最簡單的是一開始。比如說網站,或者是 App ,一開始是訪客,然后呢是留存,他不離開,然后呢他可能是 a-ha moment ,進來之后他的第一次訪問,覺得你的產品很棒,完全達到了甚至超越了他的需求,那么他可能就會形成進一步的轉化。然后會有注冊這樣一個過程,最后可以形成一個有效的賬號。然后,在留存這個環節,就可能出現用戶用他這個賬號更多的打開你給他發的通知,然后重新回到平臺上,然后在你這個產品里面做更多的訪問,然后,那么更加酷的一個環節是轉化可能會更低,但是效果會更好的一個環節就是這個口碑營銷,他們會去宣傳,“誒,你產品很棒,體驗很好,我希望拉更多的人進來”那么這就是所謂的 Referral 。到最后, Revenue ,可能轉化率更低,但是它的意義就會更大,它會點擊廣告,它會產生購買,會成為你的收入的主要來源。

fc

大家可以看到這張表的一個例子就說明了:轉化的越深,用戶的行為對我們的價值就越高。我們看到最后可能就是購買更高價值的商品之后它可能對我們的價值是最高的,是25塊錢,這樣一個行動。但是要產生這樣一個行動,他要經過前面的層層的環節,每一層環節轉化率的提高都會對最后一個環節產生巨大的影響。這就是我們的AARRR模型的意義,讓我們知道在哪些環節上可以去優化,可以去增長,他最終產生最后的效果。

 

9、優化方程式

然后呢說到這個優化的話,其實,轉化率優化這件事情我們用一個數學方法去描述的話,我們在 maximum conversion ,我們在最大化轉化率。

 

Constraint,受限條件

constraint ,就是它受限制的條件,可能是你本身有的用戶數量,或者你能夠觸達的用戶數量。你受限制的可能是你 budget 預算,然后也受限制于你企業本身你有多少研發力量,你有多少數據分析能力,你有怎么樣的這種條件。然后從數學理論來講它就是一個數學問題,這個數學問題有意思在哪里呢。就是我們的目標很明確,我們要去優化,我們要去最大化我們的轉化率。同時我們的受限條件也很明確,就是我們現有的企業還有現有環境的限制,但是這個變量卻很復雜,就是我們可以控制變量來不斷的提升轉化率最終達到最大化。

 

從產品,運營兩方面優化轉化率

但是這個變量本身卻很復雜,它包括了至少兩方面是我們產品經理和產品負責人特別重視的,一個是我們的產品本身,一個是我們的運營,那產品可能就包括你的UI的設計,然后你到底有哪些功能,你的用戶體驗流程是什么樣,然后細節上的文案是怎么樣的,你的界面布局或者用戶交互是怎么樣的,然后我們后端的一些,比如說推薦算法,排序算法,風控策略,派單策略等等,都是我們產品的一部分,她都可以做各種各樣的調整,各種各樣的變化。它是一個很復雜的變量。那么運營環節也是,我們可以做各種各樣的活動,做各種各樣的促銷,做內容營銷,然后做大量的PR,傳播,分享等等各種各樣的努力都可以做。這些都是我們可控的變量,我們通過控制這些變量,來最大化我們的轉化率,這就是整個優化所做的事情。

 

優化方程式的解是無限的

如果大家學過優化理論的話可能知道,如果在一個很明確的限制條件下,有一個很明確的優化目標,再有一個變量解的空間,我們是有很多算法來找到這個最優解的。比如說 gradient 這種算法,比如說模擬退火等等這樣人工智能的算法都可以。但是很遺憾,在我們的企業運作中,在我們的互聯網產品優化過程中我們這些算法都幫不上忙,原因就在變量的解的空間太大了,解集是無限的,也就是說我們沒有辦法去遍歷,沒有任何的辦法找到最優的解,所以我們需要一個迭代的方法。

 

10、如何優化轉化率

youhuafangfa

在這張圖里就展示了它的方法。可能非常非常的原始和粗暴, 但它也是我們唯一可以仰仗的方法。也就是說我們不斷在已有產品已有運營的基礎之上,我們去做些微的調整 ,然后去嘗試哪些調整有可能帶來轉化率的增長,哪些不可以。然后我們通過這樣的方式一點一點去優化提升我們的轉化率。方法很簡單,根據我們要優化的目標,把比如說頁面上的改動灰度的發布給一部分用戶,然后去看它的數據。比如在這張圖里, 可能藍色的改版放給了一半用戶,他們的轉化率是11%,而原來這個綠色的版本是23%。數據結果告訴我們 ,這個綠色的版本更好,也就是說我們嘗試了解空間里至少兩個點,其中一個點比另一個點好我們選擇綠色的版本。那么在這里要注意,這個流程是只改變一個條件的單盲試驗,也就是這個對比里面我們僅僅是對比了這個產品的不同。產品本身的用戶流量應該是比較相似的,他們用戶的來訪時間應該是比較相似的,其他的促銷活動,所有的用戶應該都享受。在其他條件都不便的情況下,只改變網頁一點點的變化,去對比數據轉化率的數據,然后去做決策到底哪個更好。要注意這是只改變一個條件的單盲實驗,我們后面再去提到這一點。

 

11、通過優化打造MVP

優化的時候這種迭代的思想其實是從我們第一天就開始的, 也就是我們大家都聽說過的MVP的概念, 最小的最有效的產品,這樣一個概念。那么從一個最簡單的,可以滿足用戶需求的,達到我們市場目標的產品開始,我們不斷的對它進行優化,進行改進,知道它越來越好,達到一個最優的效果。

 

那么要注意的一點是, MVP 的做法,第一個方法是不對的, 最上面那種。 MVP 說我現有一個很完美的設計,然后我先做它的一部分,做一個輪子不能用,做兩個輪子還是不能用,做個車架子也不能用,把他們堆起來才能用, 這不是 MVP 的方法。這樣的方法就跟傳統產品一樣,就跟你做一個牙膏或者手機一樣。你先做個設計,然后把它做出來,然后再推向市場,這樣的話你就失去了我們剛才所說的產品優化的迭代的效能, 你就變得跟傳統企業一樣,你的優化會變得愈加的困難。

mvp

那么另外一種方式也更加不可取,就是你先做一個滑步車,然后再做一個自行車,把它變成摩托車,最后變成汽車,也就是說你總是在改變你的產品形態。那么這個并不是一個不可以的迭代方法,但是它的成本太高,就是它是一個非常糟糕的路徑。正確方法就是下面所說的,你現有一個產品,然后不斷的對它進行改進,當然改進的時候要通過試驗的方法,這是我們后面再提的。

 

12、優化中常見問題

a)獲取優化試驗結果,試驗結果準確度、可信度可能不準

舉例:我們做了一個游戲的產品,很小的一個產品,然后我們發現有一些玩家愿意在上面付費,我們希望能提高玩家在付費環節的轉化率,我們做了一個嘗試,做了嘗試之后呢比如說我們推給500個玩家,我們發現這500個玩家付費比其他的用戶要多,那么這一定說明我們新推出的這個方案好么,我們新推出的這個碉堡好么?不一定,可能你做實驗的這500個人里面你恰好圈中了王思聰,他的下單率遠遠大過其他人,那么你的這個試驗結果就不準確。那么剛才所說的那種迭代方法就沒有真的產生效果, 因為結果可能是不對的,它促使你做出了一個錯誤的判斷。

 

b)試驗結果分析算法置信區間的收斂速度,試驗的敏感性可能不敏感

另外如果你的試驗流量,試驗分析,還有試驗的設計不是很理想的話,那么你通過一個置信區間的分析你會發現, 你統計的結果從概率角度講可能會非常的不準確。舉例來說,你對比兩組數據,實驗組和對照組相比,結果可能是-200%到+500%這樣一個變化的區間,你根本拿不準這個迭代使你的產品變好了還是變壞了。這也是另外一個痛點。

 

c)大量優化并發試驗,針對特定用戶群體的定向試驗,分層試驗、交叉試驗等等可能很繁瑣

如果你要去做迭代的話呢,你要大量去做嘗試, 做改動,但是大量的改動,如果你同時上線,或者分開給不同的用戶去體驗,可能會遇到一個苦難,就是他們試驗的結果會不會互相干擾,試驗的用戶會不會之間有一些問題,那么這也是一個挑戰。

 

d)管理海量優化試驗,包括海量歷史數據與經驗,細致的試驗數據分析可能很復雜
最后當然也包括你如果能夠管理海量數據。當然大家都是產品經理,都會有自己的 idea 。 你可能有10個想法,10個對你產品優化的想法去上線, 一個公司如果有3個就是30個, 如果有10個產品經理就是100個。 那么過了兩個星期你還會記得你做了哪些試驗么,這會很痛苦。

 

13、優化的方向,可以優化的地方

說了這些,我們要慢慢引出我們核心的概念,其實,我們優化的目的很明確,剛才已經說過了,留存轉化,用戶活躍轉化行為,比如購物車的添加購物車的退出,功能使用等等。然后,你可能要做的優化迭代的方向就是你的各種創意, 你的各種想法,你根據用戶行為作出一些判斷。比如說在 UI 層面,在用戶體驗層面做了一些改進。比如說你的頁面布局,有的時候這個東西影響非常的大,你是把用戶的4個籃子放在最上面,還是最下面,還是左邊還是右邊,這都很有影響。當然文案也很重要,如果我現在看到這個案子上面寫的是現在申請,我打賭它的轉化率肯定不如點擊領取大獎的效果要好。

 

14、優化中需要注意的事情

推薦的算法,產品的新功能這些,都是我們平時就想到,就要去迭代的東西。但是這些迭代,和我們前面所說例子的一樣,到底能不能產生優化的效果呢,到底能不能提升訪問率 UE ,點擊率,支付率等等, 那么我們就需要注意什么呢?

 

我們需要科學的流量分隔,我們要讓實驗組實驗對象具備典型的用戶特征, 不要出現像王思聰這樣奇葩的被采樣的用戶做實驗。另外我們需要一個可信的能夠快速收斂的95%置信區間,他能告訴我們這個迭代能夠帶10%的增長,這10%的置信區間是從5%到15%。那么我就確定了我至少有95%的概率可以提升5%,另外你也可以考慮在試驗當中做人群的定向,比如說我只對上海的或者深圳的女性用戶做試驗,我能從中學到什么東西,能對我的產品有什么啟發。

 

 

吆喝科技:國內唯一同時支持前端(Web/H5、iOS、Android)及后端(Node.js、PHP、Java 等) A/B 測試服務的專業 SaaS 平臺。支持線上灰度發布、多維度數據統計分析、科學的流量分配系統、一鍵發布新版本無需應用市場審核、定向測試。
用數據幫助用戶優化產品,提升轉化、留存和你想要的一切。 AppAdhoc 用數據驗證最佳方案,提高產品設計、研發、運營和營銷效率,降低產品決策風險。

5206 Views
即刻實踐文章理論 A/B測試 灰度發布 產品優化 免費申請
Please wait...

訂閱我們

對于每位訂閱讀者,每兩周,吆喝科技會為您發送4篇精選文章,可能是最新的A/B測試實踐,也會是你所期待的增長干貨。
qq宠物捕鱼大师 双色球走势图带连线图 跑步钱进怎样赚钱 排列三网站 辽宁11选5开奖 德甲积分榜新浪 足彩进球彩18102期推荐 彩友网群 河北快3和值推荐 海南4+1论坛 腾讯棋牌手游