利用高效率的補貼策略驅動用戶增長

• 2019 年 11 月 21 日
• 筆記

文章作者：白朔天

編輯整理：張祥

本次分享的內容有：

• 什麼是用戶增長
• 增長的必殺技是補貼
• 智慧化補貼的框架

關鍵詞：增長、補貼、效率

增長是目標，補貼是手段，效率是評價。

▌用戶增長

定義：用戶增長是用戶的新增量大於用戶的流失量，就像一個游泳池一樣，在動態維持用戶的增長。增長包括兩個方面：人數（用戶的絕對數量）和品質（每個用戶貢獻的價值）。

整體上可以用一個公式來表達：

規模=(DAU + growing – dying) * 品質

當 growing > dying 時，表明用戶量是增長的。若平均品質也在增長，說明整體盤子的用戶品質很高，也是屬於增長。所以做增長，需從人數和品質兩個角度著手。

1. 增長模型的演變

隨著時間的變化，增長模型發生了如下變化：

圖1：用戶增長模型演變

• 共同點：增長模型依然是5件事情，只是順序發生了改變。
• 不同點：在互聯網的早期，各個垂直領域都是缺少競品的空白區域，平台屬於野蠻生長時期，最需要做好獲客，適合 AARRR 模型。而在當下各個細分領域的供需雙邊都飽和的情況下，獲客成本越來越高，且留存的成本遠比獲取新用戶成本低，所以做好留存的重要度明顯比獲客高。

2. 用戶生命周期曲線

將用戶從了解某 app 到離開 app 的過程劃分為6個階段，分別為潛在期，新手期，成長期，成熟期，衰退期，沉默期。按照用戶價值與時間的關係如下所示：

圖2：用戶生命周期曲線

很明顯，用戶在成熟期價值最大，其次是成長期和衰退期。那麼，不同生命周期，我們能做什麼呢？

圖3：AARRR 模型應用於用戶生命周期中

從圖3 來看，圖形類似於一個煙斗，這裡稱呼為煙斗模型，煙斗模型解釋了每個時期，我們能對用戶做哪些操作，使用用戶給平台帶來更大價值。

• 獲客：發生在潛在期，對潛在用戶進入引導，讓其進入平台
• 激活：發生在新手期，用戶進入到平台，引導用戶熟悉 app
• 留存：從用戶進入到 app 到離開 app 都要做留存，以最大程度的延長用戶生命周期。
• 收益：即讓用戶向平台付費，主要發生在用戶使用 app 一段時間後，即成熟期和衰退期。
• 推薦：品牌認可，用戶將 app 向好友推薦，獲取優質的用戶。發生在新手期、成長期、成熟期。

▌增長的必殺技是補貼

定義：通過補貼，讓用戶嘗試使用產品，給予用戶好的體驗，並讓其在未來留下來繼續使用 app。

1. 補貼案例

案例1：加班補貼：用補貼換時長增加

圖4：調整前後，不同時間段下班的員工數量分布

實施打車策略後，原本8-9點下班的員工會工作到9-10點，對公司而言，付出了打車費用，總的工作時長增加了，但 ROI 是否會增加具有不確定性。

方案2：補貼增強用戶體驗

圖5：優惠券抵扣，增加體驗

對有打車需求的用戶，給予補貼。通過平台讓利的策略，提高用戶發單的概率，以提高平台營收。

小結：用補貼的方式使更多用戶來體驗產品，讓用戶更加頻繁的使用 app 並留下來。常見的補貼有現金紅包、現金券、折扣券、積分、實物獎勵等。

2. 該如何補貼

發小錢辦大事，提高補貼效率，補貼效率公式：

分子為補貼後的效果減去補貼前的效果，即補貼收益 ；補貼金額等於活動投入的金額，即補貼成本；ROI 等於補貼前後的收益處以補貼金額。若想使 ROI 呈現遞增趨勢，在補貼成本不變的時候，使補貼前後收益增加，或補貼收益不變的時候，減少補貼成本。

3. 如何提升補貼效率

提升補貼效率的關鍵因素：市場供需

圖6：供需關係

投放補貼，應該圍繞市場供需來做，滿足用戶的需要，驅動增長。對於增長來說，提高 ROI，有兩種方式，保持分子不變，分母變小，即補貼前與補貼後的收益效果不變，認為市場需求達到了天花板，通過減少補貼，驅動 ROI 增長；保持分子變大，分母不變，認為市場有供給需求，即市場供需不足，在補貼成本不變的情況下，帶來了收益增加，就需要提高補貼效率。

▌智慧化補貼

1. 必備條件

多部門合作，需具備人工智慧、心理學、經濟學知識。

圖7：智慧補貼協作

2. 優化思路

如何對上文案例1中的打車補貼與工作時長關係優化，最大化 ROI 呢？下面從兩個角度來優化策略：補貼敏感度和市場供需環境。

角度一：補貼敏感度

問題：無效補貼

圖8：減少無效補貼

明確哪些因素會影響收益和成本，找到對收益沒有影響但增加了成本的因素。在打車補貼案例，實施補貼策略後，會有部分原先不屬於補貼範圍的員工向補貼區域轉移，使得享受補貼的人數增加，補貼成本也會增加，收益是轉移進入補貼範圍用戶的工時增長。對於原先工作到9點後下班的員工，工作時長沒有增加，補貼成本增加了，這部分人的補貼就是無效補貼。

對於無效補貼的用戶，是需要待優化的。

3. 優化策略

① 引導用戶增加工時

圖9：引導用戶增加工時

實施打車方案後，工作時長沒有得到有效增加，但支出增加了。結合員工歷史下班時間，如果員工工作時長增加60分鐘，就給予打車費報銷。採用策略引導員工增長工作時長，達到了預期的工作時長，對其給予補貼。對公司而言，獲得了更多的工作時長，同時剔除了無效的補貼，ROI 的分子變大，同時分母變小。

② 彈性補貼

圖10：彈性補貼

在策略1的基礎上，繼續優化補貼成本，對不同的員工給予彈性的補貼，從整體角度來看，收穫的工時不變，公司投放的成本減少，ROI 增加。

③ 價值轉化

圖11：員工邊際效用與邊際成本

在策略2的基礎上，考慮每個員工的邊際效用與邊際成本，若是邊際效用大於邊際成本，給予補貼，否則不給與補貼。同時，給予補貼的員工給予彈性補貼。整體上來看，工時增長了，投入的成本減少，ROI 減少。

角度二：市場供需環境

這時，結合市場的供需環境，給予員工福利待遇：

④ 增加補貼，換留存

圖12：增加補貼，提高留存率

⑤ 減少補貼

圖13：市場環境惡劣，對員工不利

4. 復盤

圖14：復盤

前面3版本，從員工畫像角度考慮，利用大數據千人千面的能力，對員工的勞動能力、勞動價值、對錢的敏感度做出運營策略；第4和第5個版本，結合市場的供需環境、企業提供的崗位數量之間的供需關係做出的策略。整體上，就是補貼與收益的動態平衡。

▌精細化營銷框架

圖15：精細化營銷引擎系統框圖

每個框中包含了相應的數據和技術要求。底層搭建系統和提供數據支援，模型層將數據加工成用戶畫像以及做預測問題，機制層結合用戶畫像、預測結果等設計動態收益模型，保持平台盈利和生態平衡，最上層是產品，直達用戶。

1. 演算法工程師工作規範

圖16：演算法工程師工作規範

明確目標，知道到底在做什麼事情；有合理的指標體系來分解目標；從指標中提煉出行之有效的方法，也就是機制；機制抽象為模型，做成系統化的需求；最後是評估，對策略做數據評估，以便於迭代優化。不同職業發展階段，不同方面的能力的重視程度不同，在剛步入職業階段，模型尤為重要，越是職業發展後期，指標和評估更為重要。

2. 模型

• 用戶模型：刻畫用戶能力和勞動意願。
• 供需模型：預測類型，包含時序模型、指數因子模型、特殊修正模型，其特徵體系包括指標序列、線下特徵，還具有一定的周期性、趨勢性、隨機性等特徵。

3. 補貼機制

圖17：補貼機制

第一個：在業務早期，驗證市場有效，目標是最大化收益，同時保證投入就可以帶來收益；

第二個：在業務快速成長階段，加大投入，提高業務覆蓋面，最大化 ROI，保持投入效率最大化；

第三個：在業務成熟階段，保持收益不減少，減少補貼，提高 ROI。

4. 產品思維

• 資訊不對稱，供給不足：在資訊不對稱或壟斷的情況下，採取漲價措施，提高收益。
• 損失厭惡的心理：利用損失厭惡的心裡，換取未來一段時間的活躍度，適用於競爭態，提高用戶忠誠度和留存度的場景。
• 通過不確定性的獎勵來增加趣味性。

5. 風險

可能的風險：用戶感知殺熟，認為不公平的情況。

如何規避：

• 規則透明：明確告知用戶規則機制。
• 提高定價，反向補貼，完成差異化定價，先提高定價，再給用戶實惠折扣來吸引用戶下單。

▌總結

圖18：跨學科能力

智慧化用戶增長，需要具備多項技能，技術使得我們具備接觸數據、熟悉數據、加工數據的能力，人工智慧幫助我們準確的預測用戶，微觀經濟學幫助我們理解收益平衡機制、明確 ROI 增長思路，黑客增長和心理學拓寬我們的思維和了解用戶，擁有更多的途徑來實現策略的落地成為產品，更加好用的產品直達用戶。