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如何通过行为角色推动产品增长

《如何通过行为角色推动产品增长》

保留是建立良好业务的关键。

当您的核心产品体验让您的用户一次又一次地回来时,您将获得一些令人难以置信的优势。 您在购买上花费更少,更快地向用户学习,并通过口口相传和推荐开始建立社区。

如果您无法留住您的用户,那么您将在收购上花费更多而不会快速增长。 你会对你的产品产生厌恶,而不是喜悦。 很快,你会发现没有更多的用户在那里流失。

保留是一种简单的现象 – 但您需要%E5%AE%A2%E6%88%B7%E8%A7%92%E8%89%B2%E6%9D%A5%E4%BA%86%E8%A7%A3%E7%94%A8%E6%88%B7%E9%80%89%E6%8B%A9%E8%BF%94%E5%9B%9E%E4%BA%A7%E5%93%81%E7%9A%84%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E3%80%82″>

这不是运气 – 它是关于了解您的用户

蓬勃发展的产品和僵尸产品之间的区别在于用户希望继续使用前者。 蓬勃发展的产品和改变世界的产品之间的区别在于每个人都希望一直使用后者 – 几乎每个人都是超级用户。

通过深入研究用户的行为方式和价值,您可以使用分析从非粘性网站转变为粘性网站。

引入行为角色

我们用来理解客户行为的主要途径是进行%E4%B8%AA%E4%BA%BA%E7%A0%94%E7%A9%B6” target=”_blank” rel=”noopener noreferrer”>基于日期等事项的同类群组 – 例如,2017年1月注册的用户。 行为角色很相似,但是根据用户使用产品的模式对用户进行细分。

如果您正在分析检查所有用户电子邮件的拼写和语法的Gmail扩展程序,那么您可以想象一些与使用情况相关的简单行为角色:

  • 大批量电子邮件处理比中等用户多的电子邮件的用户
  • 小批量电子邮件处理电子邮件少于中位数用户的用户

您可以将其扩展为包括非常快速编写电子邮件的人,花费更多时间在他们身上的人,人们拥有的网络的广泛程度(无论他们是通过电子邮件发送许多不同的人还是少数人),等等行为人物角色是一种非常灵活的工具。

当前用户诊断

一旦你有了行为角色,你就想看看每个角色如何与用户粘性相对应。 研究当前用户的两大目标是:

  • 了解用户从您的产品中获得的价值,以及
  • 了解导致保留的模式

为什么当前用户? 营销人员往往只想看看他们的新用户 – 或者仅仅是他们的用户。 他们想要确定他们的收购是否有效,或者他们想找出方法来收回那些正在搅拌或正处于搅拌边缘的用户。

弄清楚当前用户对您的产品的喜好,然而,开始构建它,并且您将使每个人的网站更好。

示例:具有社交功能的移动游戏网站

让我们说它做得很好,保留其用户群的平均百分比。 然而,团队并不是百分之百地确定网站的核心价值是什么 – 它是游戏方面,还是事实上还有社交层可访问? 什么让用户回来?

你可以有三个基本角色,每个角色都会以某种比例存在(并且具有不同的保留号)。

  • 仅限社交用户大量使用社交功能但不玩很多游戏的用户。
  • 仅限高游戏玩法:主要玩游戏但不使用社交功能的用户。
  • 高游戏性+高社交性:既玩游戏又积极使用社交功能的用户。

研究当前用户的关键是建立在用户重视并使其更好的核心体验的基础上。

为此,我们将根据他们返回我们网站的可能性对这三个群体进行细分。 这将告诉我们,它是最具社交性,最具游戏性,或最具社交性和游戏性的用户往往会回来。

为了理解这三个群体在参与度方面的差异,我们将导出一些原始事件数据,然后分析其保留情况。

创建数据透视表

Hubspot的Dan Wolchonok 说明了如何使用Google表格或Excel中的一些数据透视表进行基本分析:第一步是获取原始数据。

例如,您可以从您有兴趣在Google Analytics中浏览的视图中导出此视频。

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对于您选择的任何事件(点击次数,综合浏览量等),您可以导出每日(或每周或每月)执行事件的次数以及各个用户ID。 我们可能选择“玩游戏”,“打开聊天”和“邀请朋友”等事件来捕获用户游戏玩法和社交活动的数据。

您可能必须手动重新组织或转置数据,直到获得如下所示的内容(对于单个用户):

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或者以下,对于许多用户:

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现在我们要创建一个数据透视表。 数据透视表是一个功能强大的工具,可让您操作大量数据以回答问题。 不,他们并不是那么复杂。

我们对数据透视表感兴趣的原因的最基本解释是,它允许您以常规Excel或表格电子表格中很难做的一系列不同方式查看数据。

要开始使用,请转到数据>数据透视表(如果您使用的是Google表格),然后将您的用户ID添加为行,将列添加为值。

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当你完成后,你将有一个完成的数据透视表,看起来像这样:

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为什么使用数据透视表?

通过数据透视表,您可以对数据执行各种快速计算:

  • 平均
  • 求和
  • 统计唯一值
  • 计算方差
  • 标准差

这些类型的计算对于生成有关数据的报告或探索趋势非常有用。 只需坐在枢轴桌前一段时间,调整数据的呈现方式就可以清除这些蜘蛛网并找到有趣的东西进一步探索。

示例:探索新用户如何成为当前用户

我们想知道我们的入职是否有任何可以改进的内容,因此我们正在寻找那些经常访问我们网站并随后下线的用户。

要了解您在入职新用户方面做得如何,您可以调查那些在第一次联系后每天返回您网站三天的用户,但不会在此之后进行调查。

为此,您可以在数据透视表中创建一个过滤器,过滤掉第1-3天中的所有空值。 这将重塑我们的数据透视表,并仅向我们显示那些在第1,2和3天回来并执行操作的用户:

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然后你会在第4-5天进行相反的操作,在空白处过滤。 你得到的将是所有在第1-3天但不在4-5上执行操作的用户的视图 – 换句话说,是所有流失用户的ID列表。

过滤和细分用户

同样的技术可以应用于更复杂的保留研究 – 例如,用时间括号。

也许您经营杂货配送服务,并且只希望用户每两周左右回到您的网站一次。 然后,您可以以两周为增量(内置小缓冲区)过滤掉您的列,以便:

  • 仅显示第1-3天活动的那些,以及
  • 第14-16天,和
  • 第28-32天,依此类推

这样可以更准确地了解您的网站是否成功恢复用户。

但是这两种方法都涉及采用一组静态用户,然后根据执行事件的方式和时间模式缩小视图范围。 例如,正如我们演示的那样,您可以只查看流失的用户。

如果您想与看似从应用中获得最大价值的用户进行交流,您可以根据执行操作的次数对活动列进行排序。 然后,您只会看到最活跃的用户,您可以跟进他们,找出最重要的用户。

但是,您不必一直查看静态用户组。 如果您确定要进一步调查的特定用户,也可以对更具体的用户组进行此类分析。

使用Google Analytics进行细分和过滤

实际上,每个分析工具都会让您根据人口统计或行为特征细分出您想要调查的用户。 在Google Analytics中,您可以通过输入要分析的视图设置并点击“细分”来执行此操作:

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从那里,您单击“新建细分”并填写要对用户进行分组的信息。 在此示例中,我们使用Google Analytics的行为细分来仅查看25个或更多会话中已停用5天或更长时间的用户:

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然后,您可以导出此用户列表,并执行与之前相同类型的数据透视表计算。 但是,这一次,您会看到这些“搅拌”用户特有的行为趋势。

保持对保留的关注

然而,当您按行为组合细分用户并查看其保留时,这种分析的真正威力就来了。

要返回我们的游戏示例,我们可以使用Google Analytics的高级条件来创建与以下内容相对应的用户细分:

  • 与社交功能的高度互动,但不是游戏玩法
  • 与游戏功能的高度互动,但不是社交
  • 与游戏玩法和社交游戏的高度互动

然后,将该用户数据导出到数据透视表中,我们可以看到每个用户段在保留时如何堆叠。

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在这个例子中(在Amplitude中生成),我们可以看到高游戏玩法+高社交用户显然是最吸引人的群体。 高社交和高游戏玩法也没有被保留,但仍然保持比当前用户的整体队列更好。

这并没有为您提供任何证据 – 但它确实表明鼓励用户利用这两个功能,社交和游戏玩法,可以提高整体保留率。

如果您还不知道可能会将当前用户分开的内容,您如何弄清楚要分析哪些行为? 你必须发现习惯形成的驱动因素。

发现习惯形成的驱动因素

目前的用户习惯于使用您的产品。 要了解他们如何到达那里,您需要根据您网站上的行为事件来查看您的数据。 您需要弄清楚哪些行为会区分您当前的用户与最新的用户。

要将行动定性为行为驱动因素:

  • 完成操作的大多数用户应养成习惯并成为当前用户
  • 在成为当前用户之前,大多数未完成操作的用户会流失

通常,当有人开始使用您的产品时,他们将在成为当前用户之前经历几个时段。 他们将从入职开始,转向价值发现,进入习惯形成,然后成熟到当前用户。

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识别与保留相关的行为的4个步骤

您可以通过识别与保留相关的行为模式来确定您的习惯形成阶段的位置。 想想Facebook的“10天内7位朋友”的基准 –他们的观察结果是,在平台的前10天内添加了7位朋友的用户往往会坚持下去。

识别这些行为模式涉及对您的产品的一些直觉,它涉及一些数据分析。 如果您想真正了解用户如何与您的产品建立例行交互,您必须比较习惯形成阶段的用户旁边的用户与当前用户的行为。

1. 创建一个在习惯形成期间保留的用户群。 例如,所有那些在第4-6天期间继续返回的人。

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2. 创建一个保留的用户群,这些用户在习惯形成后的下一个时期保留 (即那些有资格成为当前用户的用户)。 例如,所有那些在第8-14天到第15-28天期间继续返回的人。

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3. 创建一个由基本队列中但未在保留队列中的用户组成的流氓队列。 在第4-6天但不是第8-14天至第15-28天期间返回的所有用户。

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4. 比较保留和搅拌的群组,以查找保留群组中存在的行为,但不会在流失的群组中查找。 比较在第4-6天,第8-14天和第15-28天期间返回的用户的行为以及在第4-6天但不是第8-14天到第15-28天期间返回的用户的行为。

《如何通过行为角色推动产品增长》

您可以通过将这两个队列导出到电子表格中来检查不同的行为,并将它们的保留率与它们执行特定事件的频率进行比较 – 如上述数据透视表中所述 – 尽管您最初需要通过头脑风暴来思考您认为的事件类型可能是重要的驱动因素

与您的客户交谈

与您的客户交谈,找出您最积极参与的用户对您的产品的重视程度。

SaaS专家和客户开发大师Hiten Shah 询问以下调查问题,以评估特定产品成功的原因:

  1. 如果你再也不能使用[产品],你会有什么感受?
  2. 你是怎么第一次使用[产品]的?
  3. 如果[产品]不再可用,您可以选择使用什么?
  4. 如何改进[产品]以更好地满足您的需求?
  5. 您从[产品]获得的主要好处是什么?
  6. 您认为哪种类型的人会从[产品]中受益最多?

这个过程的诀窍是第一个问题,“如果你再也不能使用[产品],你会有什么感觉?”会触发响应中的细分。

那些回应他们会“非常失望”的人被置于一个桶中,那些说他们“有点失望”的人被置于一个,而那些说他们“不会失望”的人会被置于另一个桶中。 然后,您可以开始了解产品的不同投资用户在行为方面的差异。

这基本上就像创造行为角色一样。 您的用户并非完全相同,您不应该这样看待它们。 您需要根据他们的行为以及他们是否从您的应用中获得价值(无论您是通过调查问题还是事件数据来定义)来对其进行细分。

然后,通过一些潜在的驱动程序,您可以开始分析您的流氓用户和当前用户的行为方式。

使用您学到的东西来塑造用户的行为

当您进入更复杂的分析时,您应该考虑关键问题,例如:

  • 您认为习惯形成的驱动因素有哪些关键行动? 您可以测试哪些方法来吸引更多新用户超过这些阈值?
  • 您的最少和最积极的用户有何不同?
  • 您的行为人格分析是否揭示了您没有预料到或没有认为非常重要的任何用例?
  • 您的某些角色对您的主要业务目标(如收入)更重要吗?

这些将需要更多的数据比较,但也需要挖掘特定的角色。 例如,如果您的主要目标是收入,则可以轻松比较不同用户群的消费情况。

但是,如果您看到在第一次访问网站时添加三个朋友的人会更好地保留,那么您需要调查该角色中的用户是如何出现的。 也许您会发现,在第一次会话中,有75%的人在网站上添加了三个朋友,他们自己也被朋友邀请访问了该网站。

然后,驱动更多用户邀请朋友可能比要求用户找到他们认识的人更有价值。

介绍实验和A / B测试

达到这样的接合点是开始测试假设以提高用户保留率的理想场所。 你所拥有的是相关性 – 而不是因果关系 – 因此你需要进行实验,以确定你对用户行为的洞察是否真实。

您可以从设置A / B测试开始,其中一半注册的新用户会通过额外的入职步骤,鼓励他们添加三个朋友,一半不会。

《如何通过行为角色推动产品增长》

假设您确定您的用户在第4-6天之间经历了习惯形成,并且在第7天之前是相当稳定的当前用户。

你可以在星期一开始这个测试,到下周一你将有足够的信息来看看额外的入职步骤是否有所作为。 如果经历该步骤的用户部分在第7天以比您的控制部分更大的数量返回,那么您有一些很好的证据可用于您的假设。

你可能还不知道这些用户会长期坚持下去,但你知道他们会在你的习惯形成阶段回来 – 增加他们成为现有用户的几率。

这取决于具有正确的用户样本大小,因此如果您的受众较小,则可能需要运行测试更长时间

通过这些实验,您可以开始发现可操作的见解,从而提高您的保留率。

结论

当前用户是了解提高保留率的最佳方式的窗口。 他们是那些已经意识到产品价值并将其融入日常生活中的人 – 养成了一种习惯。

通过查看与其他用户组相比的当前用户,您可以开始揭示导致用户习惯性地与您的产品交互的模式。 构建分析的基础是:

  • 识别当前用户
  • 为您的产品寻找相关的行为角色
  • 比较群组以识别潜在的保留驱动因素
  • 集思广益,从您的比较中进一步分析
  • 测试你的假设

建立您当前的用户群非常重要,因为它是您成长的基础。 虽然很难确切知道驱动用户行为的因素,但花时间来梳理不同用户群的复杂性可以构建您的长期价值。

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