产品设计中客户增长思维-牛刀盒子

《增长黑客》中有这样一句话“If you are not growing,then you are dying!”（如果企业不在增长，那么就在衰亡！）

1.0 前言

对于企业和个人来说，增长是个无可会比的主题词汇，它是一个永恒的话题。学生时代我们希望自己的分数与排名能增长；工作后，我们希望收入能增长；创业的时候，我们希望自己企业的业绩能增长，增长是长期伴随着我们生活的一个大话题。

《在大数据时代》一书中提出了“量化一切”的概念，即一切都可以用数据来衡量。其实，在“数字敏感”的互联网时代，电商平台“销量”、电影票房、百大up主、文章阅读10w+等等，我们其实早已在不知不觉中用数据丈量着一切。如何量化快速增长，如何去做客户增长，如何去设计增长策略，如何构建增长指标体系等等问题将在产品全周期不断问我们自己。我们如何更聚焦地在产品成长中落实客户增长设计理念，都是接下来需要探讨的问题。

2.0 认识和理解增长设计

增长设计优先快速应用于互联网设计中，客户增长能力，成为每个互联网企业所讨论的热门话题，在高速发展的互联网时代，客户作为互联网核心资源之一，如何保持客户快速增长是互联网公司从估值开始就一直不可回避的投融资及公司运营核心指标之一。同时与之配套更细分的客户增长作为细分领域之一，也开始登上大舞台。例如在2017 年可口可乐宣布取消 CMO（首席营销官），由 CGO（首席增长官）替代。“增长黑客”与“用户增长”这两个概念开始火爆开来，国内互联网企业大力培养该领域细分人员，并关注该领域的持续发展。

用户增长作为细分领域，也是在经营过程中不断迭代的，最早期的雏形AIDA法则，由路易斯提出推销模式，成为西方推销学中一个重要的公式。AIDA法则也称“爱达”公式，然后到2007年的facebook,提出这个客户增长设计概念，将之应用到到评估广告费用的使用效果中。让客户增长指标作为平台企业用户广告投放的重要指标进行分析，帮助用户建立营销和客户增长的联动思维，然后便是我们知道后期比较流行的AARRR海盗模型这样更加精细的用户增长策略.

体验设计师须关注在做产品增长设计的时候，尽可能的不去伤害到用户，以同理心去思考做增长设计的策略，称为用户增长设计(User Growth Design），即简称UGD，简单的理解为用户增长设计要以用户为中心，以用户的角度和思维方式去想问题，去做用户的增长。

优质的客户体验，良好的操作流程、极具吸引的创新功能、垂直的社交圈等设计策略，都是设计师在产品设计中针对客户增长要求需要选择的增长策略。

2.1 什么产品适合做增长设计

产品都是来自五花八门的类目，那什么样的产品适合做增长或者以什么样的形式做增长合适呢？以下从C端和B端产品进行分析。

（1）C端产品如何做增长设计

C 端的产品，一般是个人消费场景，单一决策购买，所以我们需要给用户持续使用产品的动力，即产品可以持续给用户提供其他产品无法提供的价值。用户在使用产品获得价值提升，例如获得友情、愉快、知识、优惠、收入等等，用户才会继续使用，甚至会给身边的好友去推荐(裂变)。所以C端的产品只有为用户提供价值，用户才会选择留下，甚至会主动传播为产品带来更多有价值的用户，这才是最理想的、良性的用户增长。

（2）B端产品如何做增长设计

B端的产品和C端的产品不同，B端的产品往往是做决策的过程比较复杂，往往能决定购买的人并不是产品的使用者，他们只是负责采购的，另外有的采购量比较大的企业往往和销售的人脉关系挂钩。阿里的团队通过不断的深耕B端的市场发现，虽然 To B 增长很难，但在中小企业的增长很有机会。一般的中小企业，使用的人数不是特别多，一般都是5人以内的使用者，这类企业能决定购买和使用者是同一类的人，所以它会与我们C端的购买决策的路径比较相似。另外中小企业的数量也是比较多，所以这块的市场还是有挖掘空间的。

2.2 什么是用户的增长设计

用户增长设计设计其实就是从吸引新用户的注意力到产品能给用户一些价值最后用户认可我们产品的过程，这是一个从短期流量到长效流量转化的过程，

（1）用户的吸引力（获客）

我们一般获取用户的方式最直接便是去投放广或者软文推广，用户通过点击下载APP来访问我们的产品界面，在我们的产品中寻找自己想要的信息，一直周而复始，直到找到自己想要的信息，反正，产品的内容没能吸引用户，这时候，用户便会退出产品，也就是用户的流失。在这个过程中，一直围绕着三个比较关键的因素“使用者（人）”、“使用场景”、“用户行为”，我们需要明确用户的使用路径中，产生行为的原因和流失的因素。

（2）用户的注意力（激活）

我们在设计中怎么通过设计策略去避免用户的流失呢？我们需要去引导用户的注意力，让用户在使用过程中对我们产品有认可，都可以有效的去避免用户的流失，

·如何引导用户的注意力

我们怎么去衡量我们的产品是否吸引了用户的注意力呢？根据Alibaba Design Ucan 2020所提出的一个公式。用户的注意力＝心理需求*视线所及，用户的注意力是用户的心里所想和目标所看到的交汇，当产品给用户看到的信息是用户想要的东西的时候，这时候，用户便会点击进入，所以通常曝光率则可以验证用户在产品使用中的注意力。

用户的注意力=心理需求*视线所及

例如，我们在浏览商品的时候，我们的目标首先关注的商品的品牌然后是名称和价格，我们用户心里想的可能是哪个品牌会比较可靠，哪个的价值比较低，有没有我常用的品牌，视线所及便是我们展现给用户的列表，当用户看到某品牌有我喜欢的明星的代言或者喜欢明星的同款，这便是用户所想的。当满足这些前置条件，用户便会产生点击行为。

·如何引导用户认同我们的产品

我们想要用户去认可我们产品的价值，我们需要了解用户，了解用户可以从三个关键因素去入手，1.用户群体，2.认同目标，3.说服用户

例如当新用户进去拼多多后，界面会弹出新人的专享红包，引导新人用户的点击，下一个页面便是弹出手气最佳的红包，最后展示页面出现现在限时下单全额度返利的banner,每一个页面的场景关联度极强。一步一步的去说服用户去下单、有效的提升用户点击率。从而提升新用户的首次下单的增长。

（3）用户的安全感（留存）

张小龙曾提出一个产品观叫“用完即走”，与我们常常提到的“留存”“粘性”的原则是背道而驰的，其实我理解的用完即走便是产品其实不想让用户离开，我们的产品能给用户一个确定性的答案，无论是在产品的易用性还是在产品体验层面，都可以保持高效，让用户在使用过程中有愉悦感，让用户迁移成本提升，便是用完即走后的恋恋不忘、

例如早期的打车软件和团购软件，那时候用户在网上打车和线上支付习惯还没养成，对产品的模式的认同度还不够，所以，那时候打车软件和团购软件给予人的确定的心理印象便是，你在我这里支付购买会便宜。培养用户的使用习惯，给用户一个用了该软件确实会便宜的心理安全感，从而实现了用户的留存。

3.设计师的数据分析能力

在产品调研、营销、运营等阶段，产品设计需要依靠实际的市场、产品、业务、行为等数据，发现产品可以调优和优化的策略，在产品全生命周期中不断调整，让产品功能更加契合客户和市场需求。

当我们的产品上线或者上新某一个功能的时候，往往用户的意见反馈代表的是个体的声音，而数据是用户对于产品的客观反馈，数据的变化能代表用户对产品的态度，所以，设计师要是能读一些数据报表，那么我们可以从体验设计师角度去给产品迭代的时候能提出不一样的观点，辅助我们所服务企业的app的成长。

通常将数据的指标分为三大类：1.用户相关指标、2.用户行为指标、3.业务数据指标

行为数据如如何产生的，比较深的知识是不需要我们去深挖的，我们日常接触到数据反馈都是来自产品的“埋点”，而埋点数据的获取通常通过第三方的工具进行获取，比较常见的数据分析企业有友盟、七麦、GrowingIO等，这些工具可以在我们想要的页面或者功能按钮上添加监听功能，当条件被满足的时候，便会完成一次数据的统计，埋点需要提供两个关键的信息：一是需要埋点的内容，二是埋点的名称，这可以方便我们以后快速的找到相关的数据，当埋点完成后，产品上线就会检测用户的行为动作，当用户进入我们的“埋点”界面或者功能的时候，后台系统就会上报数据，我们就会收到数据反馈。

3.1 用户相关指标

常见的与用户相关的指数有像DAU、MAU、新增人数等，我们需要了解的数据为1.用户的活跃指数，2.用户的留存率，3.人均使用时长。

用户的活跃指数:在互联网行业里，通常留下来的人或者是经常回访我们公司网站 / App 的人就称为留存。在一段时间内，对某个网站 / App 等有过任意行为的用户，称之为这个网站 / App 这段时间的活跃用户。常见的用户指标有日活DAU，周活WAU，月活MAU。

用户的留存率:最能反映产品是否对用户有吸引力的指标，留存率是基于某个时间段而得出的结论，次日留存和七日留存率如下：
次日的留存率计算公式为：当天拉新的用户中，次日留存率＝在注册的第二天继续登录/第一天拉新用户的总数量
七日留存率的计算公式为：在第一天拉进的用户中，七日留存率＝在注册七天后还有登录的用户数/第一天拉新的用户总数。

人均使用时长：通常是对内容和游戏类的参考价值的很大，它可衡量我们产品是否做的比较优秀。（如果是工具类的产品，例如计算机之类的，这个时候的人均使用比较长，说明我们的产品可能出现了问题，无法让用户在短时间内得到他想要结果。）
人均使用时长的计算公式为：人均使用时长＝总活跃时长 /总活跃用户数。

3.2 用户行为指标

用户行为指标相关常见的有用户的页面访问量率、转化率等指标。

页面访问量率：定义分为两种，一种是PV（page View）即页面浏览量，另外一UV(UniqueVisitor):独立访客数。
PV（page View）也就是页面浏览量，即你每观看一次就会涨一个PV，类似于B站的播放量，我们每个账户只要点开观看一次视频，播放量就会增长一次，关闭在打开，也会在增长一次，所以我们每播放一次，便会涨一个PV值。

UV(UniqueVisitor):也就是独立访客数，类似于腾讯视频和优酷的播放量，每个账户点进去播放只会增长一个播放量，你再关闭再点进去也只涨一个VU值。在正常情况下是依靠浏览器的cookies来确定访客是否为独立访客之前是否访问过该页面。在统计数据的过程中，我们会将不同的点击率来划分，从而更好的可以来统计数据来分析。我们将UV分为：1.曝光UV ，2.点击UV , 3.意向UV。

曝光UV：即曝光在视野内的用户数，在当前的列表停留2-3秒的时候，都可以算一次曝光UV。

点击UV：点击UV即有点击行为的用户数，点击某个商品进去了详情页，那么就可以算一个有效的点击UV。

意向UV：意向UV即进入意向页面的用户数。

页面的转化率是：用户的注册、下单、登录和复购都可以用转化率来进行量化，我们根据产品不同的情况来制定转化率的指标。通常我们计算转化率：产生购买行为的户人数/总的用户访客* 100%。例如我们这个页面访问人数是1000，接下来有100人进行了购买的行动，那么我们页面转化率为：100/1000*100%=10%的转化率。

意向用户转化率=产生购买行为的客户人数/所有到达店铺的意向访人数* 100%，即意向Intention Click Value Rate，简称意向UV CVR，是通过直观科学的角度去评判需求是否达到了预期的效果，意向用户转化率一般用来衡量用户访购行为，是可以通过该指数去发现问题中隐藏的核心问题的依据，非意向UV的转化流失有很多不确定因素，而意向UV的流失往往跟产品体验有更大关联性。

页面点击率CTR=点击次数UV/页面访问次数UV

页面意向率＝意向UV/占曝光UV （通常用以衡量运营活动或者功能的导流能力，主要用来看用户的质量）

页面的跳出率＝页面离开的次数/总的访问次数*100%（一般是运营人员会关心的数据指标。指的是用户通过搜索点击进入该商品的详情页，只是简单的浏览一遍就关掉了页面，在该页面没有任何的活动行为我们称之为一次跳出行为。）

3.3 业务数据指标

对业务的数据指标可以将他们分为两类：一是免费供用户使用的产品，例如微信、B站等产品，我们更多的关注用户的使用时长和停留时长。二是需要用户有购买行为产品，例如淘宝、拼多多和京东之类的，这里的产品我们更多关注的是产品的GMV和ARPU等指数。

GMV：Gross merchandise Volume网站成交金额，属于电商平台企业成交类指标，主要指拍下订单的总金额，包含付款和未付款两部分。GMV=销售额(拍下未支付的订单金额)+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，

ARPU：“The average revenue per user” 平均每用户收入。通常的ARPU用来反映这个产品在这段时间内从单个用户获得的利润和收益，用户生命周期价值是驱动移动市场预算的动力。它会告诉你每个用户值多少钱；你应该花多少成本去获取一个用户。ARPU＝在指定时期总收入/指定时期的付费用户的总数*100%。

付费率：是用来衡量用户转化行为的指标，所有用户/付费用户。前面说到的ARPU值是付费用户的人数来计算的，通常会把付费率和ARPU值放在一起分析。一般该产品的付费率越高，这说明用户对该产品的认可度越高。