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擁有100萬的用戶不是難題，真正難的是：如何在這100萬用戶里最大限度地提高用戶活躍度？本文筆者將基于模塊化數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)一個(gè)親身經(jīng)歷的低頻產(chǎn)品項(xiàng)目進(jìn)行分析，講述如何更好地提高低頻產(chǎn)品的用戶活躍度。

我們經(jīng)常說產(chǎn)品的0-1，那你知道現(xiàn)在對(duì)于一款C端產(chǎn)品，多少用戶規(guī)模才算到1嗎？

——100萬用戶才算到1，但是按照目前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及程度以及用戶的教育程度，獲得100萬用戶真的不難。

也許100萬用戶在你眼里已經(jīng)很多了，而在投資者眼里，100萬用戶只是起跑線。除了用戶規(guī)模，往往還有一個(gè)期限，越短的時(shí)間獲得100萬用戶，越容易受到市場的青睞。（我曾主導(dǎo)過一款產(chǎn)品，上線一個(gè)月斬獲100萬用戶。據(jù)我所知，還有的產(chǎn)品上線一周，就能獲得100萬用戶）。

對(duì)于現(xiàn)在的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)而言，最大的難題已經(jīng)不是100萬用戶，而是在這100萬用戶里，有多少是活躍的，有多少是能持續(xù)留存下去的用戶。

這是個(gè)很尖銳的問題，更是我們面臨的挑戰(zhàn)。

假如你的產(chǎn)品已經(jīng)有100萬用戶了，但每天活躍的用戶不足5萬，你應(yīng)該怎么辦呢？

產(chǎn)品的粘性認(rèn)知

以前我們會(huì)認(rèn)為，導(dǎo)致活躍度低的罪魁禍?zhǔn)资菢I(yè)務(wù)需求的頻次低，以至于在成立項(xiàng)目時(shí)，一定會(huì)仔細(xì)思考該需求的頻次——即所謂的高頻或低頻需求。

這是老一代互聯(lián)網(wǎng)人的觀點(diǎn)，對(duì)于現(xiàn)在而言，已經(jīng)不是那么適用了。實(shí)際上，在低頻需求里也誕生了很多優(yōu)秀的產(chǎn)品，最有代表性的便是電商領(lǐng)域的顛覆。

嚴(yán)格上來講，電商產(chǎn)品也屬于低頻需求，大部分用戶每個(gè)月只會(huì)有一次網(wǎng)購的訴求。這樣的低頻場景里，后起的拼多多在部分?jǐn)?shù)據(jù)上已經(jīng)超過了老牌京東。

我們?cè)絹碓缴僬劶靶枨蟮念l次問題，在人人都是產(chǎn)品經(jīng)理社區(qū)，也幾乎很難找到分析需求高頻，或低頻的文章，這是因?yàn)楝F(xiàn)在的產(chǎn)品手段已經(jīng)能彌補(bǔ)需求的頻次問題。

用戶的使用頻率已經(jīng)從市場問題轉(zhuǎn)移成了產(chǎn)品問題，又或者說，我們對(duì)用戶活躍度有了更進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)：需求的頻次并不等同于用戶的活躍度。

實(shí)際上，我們有其他辦法提升用戶的活躍度，提升產(chǎn)品的粘性，而需求頻次僅僅是決定產(chǎn)品粘性的因素之一，甚至談不上是主要因素。

吳軍（硅谷來信的大神）在《見識(shí)》這本書里提到了“牙刷功能”這個(gè)概念，對(duì)于一些低頻的產(chǎn)品，我們植入一些牙刷功能，就能有效的提升用戶活躍度。而只有產(chǎn)品的粘性達(dá)到了某種指標(biāo)，用戶具備較高活躍度時(shí)，我們的業(yè)務(wù)才能得到持續(xù)性的使用，才能產(chǎn)生足夠的價(jià)值，才有機(jī)會(huì)成為一款優(yōu)秀的產(chǎn)品。

牙刷功能，意思是：讓用戶像刷牙一樣，一天用3次，盡管每次只有幾分鐘的時(shí)間，持續(xù)時(shí)間長了，就讓用戶形成了使用習(xí)慣。

如果你現(xiàn)在仍然認(rèn)為產(chǎn)品應(yīng)該是純粹的、單一的，不能接受一些與核心業(yè)務(wù)沒有關(guān)系的模塊，那不妨思考一下這個(gè)問題：

“拼多多”和他的“多多果園”，后者與前者的電商和拼團(tuán)毫無關(guān)系，但卻為前者提供了極大的粘性支撐，盡管沒有數(shù)據(jù)支撐，但我相信多多果園的用戶具備更高的下單率。而現(xiàn)在，拼多多毫無疑問是站在成功那一側(cè)。

多多果園：用戶可培養(yǎng)水果，持續(xù)培養(yǎng)一段時(shí)間后，可免費(fèi)獲得1斤或幾斤水果。所謂的培養(yǎng)，便是要求用戶每天登錄產(chǎn)品，完成一些任務(wù)。整體來講，多多果園是個(gè)游戲化的模塊，拼多多還提供了非常多的游戲化模塊，比如金豬賺大錢，一個(gè)用紅包來購買用戶使用次數(shù)的游戲化模塊。

粘性模塊與低頻業(yè)務(wù)（實(shí)例）

用戶是否活躍取決于產(chǎn)品內(nèi)是否具備一些“牙刷功能”，可以提升用戶的使用次數(shù)。

高頻需求本身可以帶來極大的使用次數(shù)，但對(duì)于一些以低頻需求為核心的產(chǎn)品而言，在植入“牙刷功能” 也能達(dá)到高頻需求相同的效果。

實(shí)際上，高頻需求本身也僅僅只是一種“牙刷功能”，是可以被其他“牙刷”所替代的。

我們一度認(rèn)為需求高于產(chǎn)品，產(chǎn)品僅僅是需求的附庸。但對(duì)于現(xiàn)在而言，真實(shí)的情況是：產(chǎn)品高于需求，產(chǎn)品是最接近商業(yè)模式的存在，也是直接承載商業(yè)價(jià)值的事物。

需求僅僅是產(chǎn)品體系內(nèi)的一部分，很重要，但能夠影響產(chǎn)品價(jià)值的，卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止是需求。這就像房屋里的承重墻特別重要，但是地段、樓層，乃至物業(yè)管理都能夠影響房屋的商業(yè)價(jià)值。

下文是我實(shí)際經(jīng)歷過的項(xiàng)目，我對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了模糊化處理，但整體的比例以及數(shù)據(jù)所傳達(dá)的信息是真實(shí)的。

低頻產(chǎn)品（實(shí)例）

我們已經(jīng)知道電商產(chǎn)品是個(gè)低頻的產(chǎn)品，大部分用戶一個(gè)月只有一次的網(wǎng)購訴求，那么返利就是比電商更加低頻的產(chǎn)品。

這是我親身經(jīng)歷的一個(gè)項(xiàng)目，用戶規(guī)模在百萬級(jí)，我們暫時(shí)稱之為A產(chǎn)品。

項(xiàng)目介紹：A產(chǎn)品是一款返利類的產(chǎn)品，平臺(tái)為京東和淘寶建立合作關(guān)系，用戶通過A產(chǎn)品可以用更低的價(jià)格在京東和淘寶購買到相同的商品。

這款產(chǎn)品深受用戶好評(píng)，畢竟能為用戶帶來確實(shí)存在的利益，然而實(shí)際的數(shù)據(jù)結(jié)果卻比較慘淡。

用戶的活躍度相對(duì)其他類型的產(chǎn)品而言顯得比較低，用戶的生命周期也較為短暫，返利的產(chǎn)品非常多，只有少數(shù)幾款產(chǎn)品活下來，更多的返利產(chǎn)品都死的不明不白。

我們組織過很多次用戶回訪，問題的根源其實(shí)不在于產(chǎn)品的核心業(yè)務(wù)，而是在于產(chǎn)品的粘性。用戶在網(wǎng)購時(shí)，忘記了返利產(chǎn)品的存在，甚至對(duì)曾經(jīng)注冊(cè)過這款產(chǎn)品表示疑惑。而當(dāng)我們向?qū)Ψ秸f明產(chǎn)品的作用時(shí)，對(duì)方則極為認(rèn)可返利這種模式，畢竟能讓用戶獲得真實(shí)的利益。

盡管如此，我們?cè)诤罄m(xù)的監(jiān)測當(dāng)中，該用戶依然沒有產(chǎn)生活躍度。

低頻產(chǎn)品最大的困難，并不是業(yè)務(wù)需求本身的好壞，而是在需求的間隔時(shí)間里，產(chǎn)品被遺忘了，在非需求時(shí)間里，這些產(chǎn)品毫無存在感。

為了驗(yàn)證我的一個(gè)猜想，我做了一次數(shù)據(jù)分析，觀察周期為30天，這次的分析對(duì)象并不是整個(gè)產(chǎn)品，而是將產(chǎn)品里的若干業(yè)務(wù)模塊抽離出來，進(jìn)行模塊化分析。

這里我將一些有說明性的數(shù)據(jù)分享給大家。當(dāng)然，數(shù)據(jù)本身經(jīng)過了模糊處理，但從比例上來講與真實(shí)數(shù)據(jù)出入不大。

名詞釋義：

• 購物：使用A產(chǎn)品完成淘寶購物或者京東購物的業(yè)務(wù)，是產(chǎn)品的核心業(yè)務(wù)；
• 好友助力：一個(gè)拉新功能，分享給好友，讓自己獲得更多的傭金；
• 搖紅包：一個(gè)粘性功能，每天都可以搖紅包，兩次搖紅包間隔5分鐘，用戶平均每天會(huì)參加10次搖紅包；
• 早起打卡：也是一個(gè)粘性功能，和常見的早起打卡相同；
• 初始用戶：是指針對(duì)該模塊的新用戶，比如第一次搖紅包，第一次早起打卡；
• 留存：是指針對(duì)該模塊的留存，比如第一次搖紅包以后，第二天依然參與搖紅包，視為該模塊的留存，若用戶使用了產(chǎn)品里其他業(yè)務(wù)，但沒有使用搖紅包，則不會(huì)記入該模塊的留存；
• 活躍用戶占比：該模塊的活躍用戶，在整個(gè)產(chǎn)品活躍用戶里的占比，60%表示，搖紅包的用戶占比今日總活躍用戶的60%，假如今天有1000人搖紅包，那么A產(chǎn)品整個(gè)活躍用戶就是1666，搖紅包的用戶占比整體活躍用戶的60%。

這份數(shù)據(jù)的各項(xiàng)比例已經(jīng)非常接近真實(shí)數(shù)據(jù)了，我們不難發(fā)現(xiàn)，搖紅包的用戶活躍度占據(jù)了非常重要的位置。換個(gè)角度來講，如果我們將這個(gè)模塊舍棄掉了，那么產(chǎn)品的日活將會(huì)降低60%，甚至更多。

從留存的角度去思考，搖紅包的數(shù)據(jù)也遠(yuǎn)超其他模塊，我們甚至可以認(rèn)為：參與過搖紅包的用戶，將有更高的概率留存下來，甚至有更高的使用頻率。

搖紅包在A產(chǎn)品里，完全充當(dāng)了“牙刷功能”，平均每位用戶每天會(huì)參加12次搖紅包，盡管每次只會(huì)停留2分鐘的時(shí)間，但一天卻會(huì)使用12次產(chǎn)品。

這是一種模塊化分析的方法，我在數(shù)據(jù)分析的過程當(dāng)中，舍棄了對(duì)整體數(shù)據(jù)的解讀，改為對(duì)某個(gè)模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析。

由于分析的顆粒度更加細(xì)致，確實(shí)讓我們發(fā)現(xiàn)了很多以前不曾考慮到的問題。

比如：我們發(fā)現(xiàn)用戶的活躍度并不是取決于我們的核心業(yè)務(wù)，反而是一個(gè)支線業(yè)務(wù)帶動(dòng)起了用戶的活躍行為。

我曾通過一些第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)做了一些調(diào)研，A產(chǎn)品在返利類產(chǎn)品里排名在TOP5，發(fā)展比較好的返利產(chǎn)品，均存在一些能夠明顯提升用戶活躍度的功能，比如：花生日記的傳銷能力。

至于一些死亡的返利產(chǎn)品，幾乎都不包含能夠有效起到粘性作用的模塊。

而現(xiàn)在，非常多的優(yōu)秀產(chǎn)品，我們都不難從中去發(fā)現(xiàn)一些看似與核心業(yè)務(wù)無關(guān)，但又能極大提升用戶活躍度，乃至裂變能力的模塊。

借助這次模塊化的數(shù)據(jù)分析，我們做了一個(gè)非常明智的決策，將新用戶導(dǎo)流至搖紅包模塊，這樣的一個(gè)決策，讓整個(gè)產(chǎn)品的留存提升了30%，我記得日活也因此提升了15%。

基于模塊的數(shù)據(jù)分析

在大廠，模塊化的數(shù)據(jù)分析非常常見，因?yàn)樗麄兊哪K非常多，也是因?yàn)榇髲S里，一個(gè)項(xiàng)目組也許只負(fù)責(zé)一個(gè)模塊。

但是我認(rèn)為，更多的因素在于大廠有很多的前輩，那些有豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品人，會(huì)將模塊化數(shù)據(jù)分析作為一個(gè)要求，一個(gè)規(guī)范在團(tuán)隊(duì)里進(jìn)行應(yīng)用。對(duì)于野路子產(chǎn)品人，以及一些還沒有成為大廠的潛力團(tuán)隊(duì)，其實(shí)很難接觸到“模塊化數(shù)據(jù)分析”的概念以及方法。

這很遺憾，但至少現(xiàn)在開始，還不算太晚。

我可以非常確定的告訴你，產(chǎn)品是由若干個(gè)模塊構(gòu)成的， 核心的業(yè)務(wù)需求僅僅是諸多模塊里比較大的一塊，就像房屋里的承重墻，非常重要但不是唯一的。

在產(chǎn)品里，每個(gè)模塊扮演不通的角色，有的實(shí)現(xiàn)付費(fèi)轉(zhuǎn)化，有的實(shí)現(xiàn)商業(yè)營收，有的則負(fù)責(zé)裂變拉新，還有的則負(fù)責(zé)用戶活躍度的提升，彼此互相關(guān)聯(lián)，又完全獨(dú)立。

尤其是現(xiàn)在的產(chǎn)品市場，已經(jīng)足夠成熟了，產(chǎn)品設(shè)計(jì)的方法也是一個(gè)接一個(gè)，僅僅是打造一個(gè)核心業(yè)務(wù)已經(jīng)完全沒有辦法在現(xiàn)在的環(huán)境里與其他人展開競爭。

趣頭條用戶已經(jīng)過億，和傳統(tǒng)資訊產(chǎn)品不同，趣頭條的文章質(zhì)量并不高，在閱讀層面也和騰訊新聞、今日頭條有非常大的差距。然而，趣頭條的裂變模塊確實(shí)其他資訊產(chǎn)品所沒有的。

趣頭條的做法，在曾經(jīng)的互聯(lián)網(wǎng)被稱為不務(wù)正業(yè)，這樣脫離主業(yè)務(wù)，另辟蹊徑的做法不是沒有人想過，而是不被團(tuán)隊(duì)所接受，又或者過不了自己這一關(guān)。

云集也是如此，電商并不是云集的競爭力體現(xiàn)，店長系統(tǒng)才是，300萬店長，為云集帶來了3000萬用戶。

產(chǎn)品開始進(jìn)入模塊化時(shí)代，市場競爭的舞臺(tái)已經(jīng)逐漸從核心業(yè)務(wù)競爭，轉(zhuǎn)移到了明確數(shù)據(jù)指向的模塊競爭，我們比的是誰的裂變模塊能帶來更多新用戶，誰的粘性模塊能帶來更高的用戶留存，用戶活躍。

鑒于這樣的市場情況，我們掌握基于模塊化的數(shù)據(jù)分析方法以及具備對(duì)應(yīng)的能力就變得尤為重要。

很多的問題放在整個(gè)產(chǎn)品上很難找到解決辦法，但把問題分配給對(duì)應(yīng)的模塊，就比較容易找到解決辦法。

在模塊化的數(shù)據(jù)分析里，我們提倡將產(chǎn)品進(jìn)行肢解，這會(huì)分成幾個(gè)階段。

我們以粘性模塊為例：

1. 先給每個(gè)模塊進(jìn)行標(biāo)簽化管理；
2. 將用戶的每次使用行為進(jìn)行單獨(dú)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；
3. 對(duì)比用戶的首次使用日期，計(jì)算用戶每天的留存情況；
4. 對(duì)全平臺(tái)的用戶進(jìn)行正態(tài)分布；
5. 得到一份基于模塊的留存數(shù)據(jù)報(bào)表。

整個(gè)過程，相當(dāng)于做了一個(gè)迷你版本的BI系統(tǒng)，復(fù)雜度和成本還是比較高。

這樣的一份模塊化的數(shù)據(jù)留存報(bào)表，可以幫我們更清晰的判斷模塊的質(zhì)量，模塊的價(jià)值，最終會(huì)影響我們的三個(gè)重要決策。

1. 新用戶向哪個(gè)模塊導(dǎo)流，因?yàn)槟K的留存能力能直接作用于新用戶，從而極大提升新用戶的留存能力。
2. 那些看上去很重要，實(shí)際上留存較低的模塊表示用戶并不會(huì)持續(xù)性的使用該模塊，或者該模塊的使用頻率比較低，并不能起到“牙刷功能”的作用，我們可以停止對(duì)該模塊的資源投放，甚至舍棄掉這個(gè)模塊。
3. 留存和粘性也是用戶信任度的一種表示，處在該模塊的用戶往往對(duì)產(chǎn)品具備更高的信任度，相對(duì)于其他模塊的用戶而言，他們更具備付費(fèi)可能性，甚至于多次付費(fèi)，復(fù)購的可能性，這個(gè)模塊的用戶，會(huì)更容易誕生產(chǎn)品的超級(jí)用戶。

有的國家，僅僅依靠某一個(gè)城市，就能帶動(dòng)整個(gè)國家的游客規(guī)模。比如：柬埔寨與吳哥窟，對(duì)于前者而言，超過80%的外來游客，都會(huì)集中在吳哥窟這個(gè)地方。

產(chǎn)品和國家一樣，并不需要每一個(gè)模塊都那么的吸引人，很多模塊僅僅是為了完成某種業(yè)務(wù)的支撐， 這些模塊是有價(jià)值的。但我們要明白，價(jià)值和吸引人并不完全相同，除了有價(jià)值的模塊，我們還需要一些看上去沒有太大業(yè)務(wù)價(jià)值，但卻吸引人的模塊。

如何進(jìn)行模塊化數(shù)據(jù)分析？

對(duì)于大多數(shù)團(tuán)隊(duì)而言，要進(jìn)行模塊化數(shù)據(jù)分析非常困難，原因在于我們沒辦法支付“數(shù)據(jù)模塊化”的研發(fā)成本，這相當(dāng)于一個(gè)本地版的BI系統(tǒng)，成本和難度都非常高。

我在嘗試模塊化分析時(shí)，僅僅是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)和挖掘就用了兩周的開發(fā)時(shí)間，還沒有算上我自己進(jìn)行的計(jì)算和模版化設(shè)計(jì)時(shí)間。

排除自己開發(fā)的選項(xiàng)，有一個(gè)值得我們作為從業(yè)人員慶幸的事情，部分第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)也具備了模塊化統(tǒng)計(jì)的能力，只要簡單接入和設(shè)置就可以進(jìn)行模塊化的數(shù)據(jù)分析。比如：友盟+的自定義留存，便能滿足我們對(duì)每個(gè)模塊進(jìn)行留存監(jiān)測的需求，我們可以很輕松的看到哪些模塊的留存高，哪些模塊的留存低。

這個(gè)功能確實(shí)非常的適用。我們可以將自己的粘性模塊都接入自定義留存系統(tǒng)，設(shè)置好事件的名字，便能跟蹤監(jiān)測到每個(gè)模塊的新用戶（初始用戶），以及用戶在該模塊下的留存情況。

這讓每個(gè)團(tuán)隊(duì)都具備了模塊化粘性數(shù)據(jù)分析的能力，盡管更多的模塊化統(tǒng)計(jì)我們都還在摸索當(dāng)中。

總結(jié)

我們一起探討了用戶粘性的問題，當(dāng)我們?cè)噲D提升用戶粘性時(shí)，可以嘗試植入一些具有“牙刷”性質(zhì)的功能，用戶對(duì)自模塊的粘性會(huì)傳遞到產(chǎn)品本身。

我們也通過實(shí)際案例，知曉了模塊化數(shù)據(jù)分析的方法，可以通過模塊劃分，對(duì)每個(gè)模塊進(jìn)行獨(dú)立的數(shù)據(jù)分析，來獲得更具有指向性的信息。

對(duì)于粘性模塊而言，可以嘗試分析該模塊自身的留存能力，以及活躍用戶相對(duì)產(chǎn)品活躍用戶的占比，來判斷該模塊的質(zhì)量以及潛在價(jià)值。

最后，與大家分享了友盟+提供的自定義留存功能，能夠讓我們很簡單的實(shí)現(xiàn)關(guān)于粘性的模塊化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析。

未來有機(jī)會(huì)，我們可以繼續(xù)探討，裂變模塊以及付費(fèi)轉(zhuǎn)化模塊的數(shù)據(jù)分析方法。

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作者：枯葉，微信公眾號(hào)：產(chǎn)品經(jīng)理充電站。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。近9年經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品經(jīng)理，擅長社交、社區(qū)、細(xì)分群體挖掘。

本文為「人人都是產(chǎn)品經(jīng)理」社區(qū)和友盟＋聯(lián)合舉辦的“2019「友盟杯」數(shù)據(jù)分析大賽”中獲獎(jiǎng)作品，未經(jīng)作者及平臺(tái)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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