数字增长第二曲线 —— 做一个懂你的数字产品


你是否有过这样的体验?当你正在使用手机软件,碰到问题想要跟朋友吐槽,于是截图,这时候屏幕马上跳出一个弹框,提示你可以反馈你碰到的问题,如此“善解人意”的功能让你选择在离开之前给它一次改正的机会,你进入反馈页面,发现系统已经预先把潜在的问题分好了大类供你选择,你可以在某一分类下详细描述你的问题,同时刚刚截屏的图片也已经自动添加到图片说明里。

数字平台在0-1的阶段,更多关注在平台本身定位、核心功能规划、所提供的产品/服务的优势等,形成平台的基础调性。然而,仅有基础调性无法让一个数字平台在激烈竞争的互联网时代存活,随之而来的关键落在了产品运营 —— 一个赋予数字平台持续生命力的主要核心因子。数字产品运营已经形成了很多完整的体系,例如业界常常提到的*3A3R体系和*PRAPA等框架,在这样的体系中会产生大量的运营数据,但数据带来的是“what”,是问题本身,如“流失率高”,但对于企业而言更重要的是“why”,为什么这里的流失率会高?而是否能系统、有效的解决“why”的问题,往往成为一个数字产品是否能持续增长、保持成功的关键。

*3A3R模型是Awareness、Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这六个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

*PRAPA模型是指Promotion、Register、Active、Pay、ARPU(用户价值)。

图片来源:beBit

回到我们开篇的场景:用户在使用过程中碰到了问题,这时候平台及时推送问题反馈入口。如何有效获取用户反馈,同时将获取的体验数据(x-data)跟既有的运营数据(o-data)进行串联,形成一套闭环机制,成为解决数字产品持续增长的核心。相较于运营数据,体验数据能够协助互联网产品更好地解读产品目前的运营问题,进行有效的资源部署配置,进一步提升运营数据的表现。

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获取互联网产品体验数据的过程中,有2个关键点值得关注:

1) 解决谁的问题?

2)解决什么类型的问题?

1. “解决谁的问题?”

既然要找到问题的原因,就必须要知道这是“谁”的问题。第一次使用平台的用户和已经是十分活跃的老用户面临的问题一定不一样;流失用户有流失的理由;浏览导向跟交易导向的用户在关注的倾向上也会有所不同;活动型用户又会有需求上的差异点。

beBit在其最新针对某电商平台的NPS研究中发现,用户的NPS值与用户所处的生命周期阶段呈正向相关的关系。

 

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因此在不同用户阶段,建议实时了解用户的NPS及变化,定位到具体体验维度表现(如搜索体验、购买体验等),并进一步下钻分析驱动因子表现,给到终端改善方向。

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针对不同阶段的用户监测可以在相应阶段或节点设置用户的反馈入口或调研问卷。例如:

  • 用户阶段:活跃

活跃用户是平台最主要的用户群体,对平台而言,能够从活跃用户这里能收集到大量的有效反馈。以活跃用户支付成功后为例:

  • 用户阶段:新用户

用户初次使用平台后会对各项功能/服务形成初始印象,系统可在用户做出关键动作后触发用户反馈机制。例如用户做出在售前咨询客服这一动作,用户咨询结束后,可通过客服机器人收集服务反馈。以淘宝APP为例:

  • 用户阶段:流失

当用户离开时,系统自动进行拦截调查。以滴滴APP为例:

2. “解决什么类型的问题?”

有了对用户的基本认知,知道要解决“谁”的问题之后,进一步就是要回答“解决什么类型的问题?”用户在数字产品上的需求类型基本上可以分成三大类:

– 基本型:是用户认为“必须有”的产品功能,若产品功能无法满足用户需求,用户将表现出明显的不满意。基本型产品,更应该关注形成贬损者的影响因素,避免NPS的下滑

– 期望型:是用户满意度与需求满足程度成正比的产品功能。若产品表现满足用户需求,用户满意度会增加,反之,用户也会感受到明显不满意。因此形成推荐者和贬损者的影响因素都需要密切关注

– 兴奋型:是用户原先无特别预期的产品功能,而用户需求一旦得到满足,将会有“意外之喜”,用户满意度会显著提升。兴奋型产品更应该关注创造推荐者的影响因素,形成亮点,提升NPS

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以电商平台为例,商品种类、价格、品质属于基本型因子,假如平台在这方面的体验感知做的不好,很可能初次使用的用户很快就会流失,即使花了很多营销资源获取来的客户,也很难在平台中沉淀下来。

期望型因子是决定用户是否成为活跃用户的关键,例如客服是否专业,商品的评价展示是否有参考价值,消息推送是否符合用户需求。

兴奋型因子则是跟平台的亮点相关,这些因子能够给用户带来意想不到的惊喜,也是用户会推荐他人使用平台的动机,比如说完善的会员体系机制,高质量的内容,精准的商品推荐。

小结:

如今大多数企业已经完成了数字化从0到1的搭建,产品运营得如何,成为“增长第二曲线”的关键,产品所产生的大量运营数据的背后隐藏着怎样的体验数据,又如何将体验数据和运营数据有效串联,成为现阶段的重要课题。