王晔带你解密 Google 产品优化的秘密「上」

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王晔博士

吆喝科技创始人及 CEO ,清华大学电子工程系硕士,耶鲁大学计算机科学博士,曾在Google美国总部负责广告产品的创新和研发,对A/B测试系统、大规模复杂系统、数据挖掘和分析、互联网基础架构有深入研究。

 

一、什么是增长?

1、定义

先说一下产品优化的大背景,大的背景实际上是增长,也就是说我们所做产品优化的目的其实很明确,就是不断的去促进企业公司业务的增长,这是我们的主要目标。产品优化当然毫无疑问有其他的一些好处,但是它的根本目的是为了获得企业业务的增长。增长这个概念在经济学角度讲是连续发生的经济事实的变动,单位时间的变化。这个变化可以是正向的也可以是负向的,所以有负增长这个概念。在互联网领域里,增长的概念还可以再细化一点,除了业务,比如说公司的净资产,营业额等等,之外还有一些互联网运营的一些指标的增长也是我们的目标。

 

2、增长指标

PV / UV / IP
访问时长/停留时长/使用时长
GMV / LTV /客单价
分享/点赞/转发

大家可能比较了解,比如说你是个网站的站长, 那么你肯定会关心 PV , UV ,浏览用户 IP 地址等等。你也会关心用户的访问时长,停留时间等等,特别是一些视频类、直播类的网站,尤其关心时长的问题。如果你是电商类的产品,你肯定关心你的销量 GMV ,或者如果你是一些在线的网站,那么你要关心客单价, LTV 。用户一生中给你的贡献,也会有一些分享,转发点赞等等其他的指标。你可以看到我们优化所有的目的都是针对这些指标 ,让他们能够尽量的提升,或者让他们不要去负增长。

 

二、如何实现增长?

1、传统方式

那么如何实现增长呢?在传统的方式来说,往往和产品的关系并不是很大。特别是对传统企业来说,通常你做出一个产品之后,你想很快速的去迭代它,优化它是很困难的,比如做牙膏的,或者是做手机的。但是你也要获得增长,那么怎么办呢?往往就需要去做地推,去打广告,做促销。在线也有一些方式,比如从一些第三方渠道购买流量,或者可以给用户送补贴送促销,做活动。虽然在线的这种增长方式曾经很有效,但是现在不太能够持续了。这主要是因为,你无论是做广告也好,做促销也好,其实你是一个高投入的事情。随着竞争越来越激烈,你的对手,他们通过竞价的方式不断的推高了你的渠道的价格, 所以你会带来一个不可持续性投入,成本越来越高,你买不起了,也补贴不起了。而且你通过补贴这种方式带来的用户带来的这些增长往往是很敏感的,一旦你的补贴没有了,一旦你的烧钱结束了,他们就会离开,他们就不再能够持续的为你做出贡献。

 

2、新兴的 Growth Hack

新一代的增长方式就截然不同了,它是一种数据化的方法, 黑客的方法, 通过技术的手段,数据的手段,通过一种很技术人的方法来获得增长。就是不再是通过花钱去硬杂的方式,而是通过产品数据市场的数据分析,通过快速实验和迭代产品,来找到我对用户最大的价值在哪里,我怎么样可以在用户进入我产品之后的每一个环节。一共包括了5个环节,就是 AARRR 。可能有些朋友都听说过这个模型,但是我还是要把它再说一下, 让大家明确的知道我们到底在讨论什么。

 

3、AARRR 模型

在这个模型中 AARRR 五个环节是用户进入你产品之后的5个体验,这个体验如何能够优化,如何能够产生更高的价值,这就是新一代的增长方式,我们叫它增长黑客。它尤其关注的是客户留存,激活,以及口碑。从用户最早进来,我们获得用户开始,到后面的激活,留存,到口碑,最后到营收,像水从上游流到下游的概念。中间可能还会有一些平级的概念。那么,增长黑客关注的是什么呢? 就是在用户体验产品的这五个环节之中,如何能够不断的获得增长。让每个环节都提高一点,就会最终带来一个全面的提升。这就是我们刚才所说的增长,或者说是优化的目的。

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最上面的 Acquisition 获得了用户。用户来了之后, 一个很重要的环节是激活, activation ,就是我们可能从渠道买来的流量,但是并不是所有的用户都会激活它。可能只是因为你送了一个什么券,或者广告很吸引人,他来了。或者它是一个预装的软件, 但是他并不会真的变成你的一个用户。真的变成用户激活很重要,然后接下来呢,激活的拥有有一部分会留存下来。 Retention 。意思是他会长期使用你的产品,有一部分甚至会帮你去 Refferal ,帮助你去做口碑营销,好找更多的人进来,让更多的人使用你的产品。所以这个激活,留存,口碑营销都是非常重要的,任何一个环节都会带来整体的增长。那么最后当然是最后一步转化,你的活跃用户当中一部分会为你贡献收入,无论是通过在你的软件里点击广告,还是在你的游戏里付费购买装备,还是在你的电商里采购商品,他都会给你带来收入。

 

4、转化率优化,增长是最有效的杠杆

那么 AARRR 这5个环节里面我们都想做增长,其实大家可能也知道这个概念,那么增长的是什么呢,实际上是增长的转化率。转化率的优化是增长最有效的杠杆。也就是说从获取到激活,这是一个转化,可以想象,我们有10000个获取的用户,其中有2000个变成了我们的活跃用户, 我们就有一个20%的转化率在这个层面。然后我们转化的活跃的用户里面呢又有50%的用户留存下来,有1000个用户留存下来 长期使用我们产品,那我们就有50%的转化率。再从这50%里面,可能又会有10%,他们给我们贡献了收入,有100个用户给我们贡献了收入,这又是一个转化率。 这每一个环节的转化率都是特别特别重要。你只要在这个转化率这件事情上做出了增长,做出了优化。你就可以带来实际的增长,而且是最有效的。当然也有一些别的可以做增长的地方,比如说你在 acquisition ,激活的地方多开一些渠道,你可以获得增长,你在转化的基础上也是可以从别的地方引流,让他们活跃,这也是有可能的,但是这些都不是很有效的方法,最有效的方法就是直接提高转化率。

 

5、没有转化率的优化,增长十分困难

其实可能大家都知道这个概念,但是为了强调就再说一次,如果你没有考虑转化的情况你会获得更多的渠道,会更多的开源,但是就像这幅图里的一样,你摘的玉米棒子,你可能一路摘一路丢,它没有形成转化,没有形成留存的话,就完全浪费了所有的努力和投入。

 

6.什么是转化率优化

那么怎么样去提升转化率,或者说怎么样优化转化率呢?其实对我们产品经理来讲是一个非常硬功夫的事情,那就是说我们要去考虑我们自己的产品,比如说网站或者 App ,我们怎么能让它变得更好,变得更有效,变得对我们的用户来说更加的高效。

 

最大化优化你的收入,最大化优化你的业务目标,比如让用户更多的下单,或者让用户更多的购买,这可能是你的目标,但是实际上能够产生这个效益来说,要产生的最核心的反而是是从你的用户考虑问题,怎么能够提升他们的用户体验。

 

我举个非常直白的例子,我们都说怎么让电商产生更多的收益,我们想让一个用户在电商平台里多停留一些时间,这当然是个方法,我们通过优化我们的推荐算法,推荐相应的商品,提高我们的排序算法,让用户可以更快的找到他想要的东西。我们通过UI,竞价,展示各个不同层面的优化,让这个用户的体验更好,让他更有效率的更方便的更可信的找到他想要购买的商品。这样就有可能让他在同样的时间之内多下单,让他在你这个平台待同样的时间但是产生更多的效果,产生更多的转化,这个就是所谓的转化率优化的方法。

 

7、转化率优化的力量

转化率优化可以扩大你的用户获取渠道,可以让你的市场行为更加有效。比如说你转化率在注册这个环节上提升了10%,那么你原来可能来了10000个用户,最后转化了1000个注册,但是现在你就可以变成1100个。也就是你的平均成本下降了百分之几个点。你原来花100块钱的事情现在花九十几块钱就可以干。如果你能注册转化率提升50%,就不得了了。你可以打开新的有效的增长渠道,比如说你现在留存变好了,你现在转化变好了,你就可以更大胆的更积极的去烧钱,更积极的去促销,更积极的去打渠道。当然最重要的还是提升用户的体验,让你的用户更开心,让他们可以产生传播,让他们给你带来更多的流量。当然最重要的是当你看到你的转化率还不是最好的时候,还不是100%的时候,就可以继续寻找改进的空间。

 

8、AARRR中的转化率

那么回到 AARRR 这个模型我们就可以看到转化率包括了哪些。最简单的是一开始。比如说网站,或者是 App ,一开始是访客,然后呢是留存,他不离开,然后呢他可能是 a-ha moment ,进来之后他的第一次访问,觉得你的产品很棒,完全达到了甚至超越了他的需求,那么他可能就会形成进一步的转化。然后会有注册这样一个过程,最后可以形成一个有效的账号。然后,在留存这个环节,就可能出现用户用他这个账号更多的打开你给他发的通知,然后重新回到平台上,然后在你这个产品里面做更多的访问,然后,那么更加酷的一个环节是转化可能会更低,但是效果会更好的一个环节就是这个口碑营销,他们会去宣传,“诶,你产品很棒,体验很好,我希望拉更多的人进来”那么这就是所谓的 Referral 。到最后, Revenue ,可能转化率更低,但是它的意义就会更大,它会点击广告,它会产生购买,会成为你的收入的主要来源。

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大家可以看到这张表的一个例子就说明了:转化的越深,用户的行为对我们的价值就越高。我们看到最后可能就是购买更高价值的商品之后它可能对我们的价值是最高的,是25块钱,这样一个行动。但是要产生这样一个行动,他要经过前面的层层的环节,每一层环节转化率的提高都会对最后一个环节产生巨大的影响。这就是我们的AARRR模型的意义,让我们知道在哪些环节上可以去优化,可以去增长,他最终产生最后的效果。

 

9、优化方程式

然后呢说到这个优化的话,其实,转化率优化这件事情我们用一个数学方法去描述的话,我们在 maximum conversion ,我们在最大化转化率。

 

Constraint,受限条件

constraint ,就是它受限制的条件,可能是你本身有的用户数量,或者你能够触达的用户数量。你受限制的可能是你 budget 预算,然后也受限制于你企业本身你有多少研发力量,你有多少数据分析能力,你有怎么样的这种条件。然后从数学理论来讲它就是一个数学问题,这个数学问题有意思在哪里呢。就是我们的目标很明确,我们要去优化,我们要去最大化我们的转化率。同时我们的受限条件也很明确,就是我们现有的企业还有现有环境的限制,但是这个变量却很复杂,就是我们可以控制变量来不断的提升转化率最终达到最大化。

 

从产品,运营两方面优化转化率

但是这个变量本身却很复杂,它包括了至少两方面是我们产品经理和产品负责人特别重视的,一个是我们的产品本身,一个是我们的运营,那产品可能就包括你的UI的设计,然后你到底有哪些功能,你的用户体验流程是什么样,然后细节上的文案是怎么样的,你的界面布局或者用户交互是怎么样的,然后我们后端的一些,比如说推荐算法,排序算法,风控策略,派单策略等等,都是我们产品的一部分,她都可以做各种各样的调整,各种各样的变化。它是一个很复杂的变量。那么运营环节也是,我们可以做各种各样的活动,做各种各样的促销,做内容营销,然后做大量的PR,传播,分享等等各种各样的努力都可以做。这些都是我们可控的变量,我们通过控制这些变量,来最大化我们的转化率,这就是整个优化所做的事情。

 

优化方程式的解是无限的

如果大家学过优化理论的话可能知道,如果在一个很明确的限制条件下,有一个很明确的优化目标,再有一个变量解的空间,我们是有很多算法来找到这个最优解的。比如说 gradient 这种算法,比如说模拟退火等等这样人工智能的算法都可以。但是很遗憾,在我们的企业运作中,在我们的互联网产品优化过程中我们这些算法都帮不上忙,原因就在变量的解的空间太大了,解集是无限的,也就是说我们没有办法去遍历,没有任何的办法找到最优的解,所以我们需要一个迭代的方法。

 

10、如何优化转化率

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在这张图里就展示了它的方法。可能非常非常的原始和粗暴, 但它也是我们唯一可以仰仗的方法。也就是说我们不断在已有产品已有运营的基础之上,我们去做些微的调整 ,然后去尝试哪些调整有可能带来转化率的增长,哪些不可以。然后我们通过这样的方式一点一点去优化提升我们的转化率。方法很简单,根据我们要优化的目标,把比如说页面上的改动灰度的发布给一部分用户,然后去看它的数据。比如在这张图里, 可能蓝色的改版放给了一半用户,他们的转化率是11%,而原来这个绿色的版本是23%。数据结果告诉我们 ,这个绿色的版本更好,也就是说我们尝试了解空间里至少两个点,其中一个点比另一个点好我们选择绿色的版本。那么在这里要注意,这个流程是只改变一个条件的单盲试验,也就是这个对比里面我们仅仅是对比了这个产品的不同。产品本身的用户流量应该是比较相似的,他们用户的来访时间应该是比较相似的,其他的促销活动,所有的用户应该都享受。在其他条件都不便的情况下,只改变网页一点点的变化,去对比数据转化率的数据,然后去做决策到底哪个更好。要注意这是只改变一个条件的单盲实验,我们后面再去提到这一点。

 

11、通过优化打造MVP

优化的时候这种迭代的思想其实是从我们第一天就开始的, 也就是我们大家都听说过的MVP的概念, 最小的最有效的产品,这样一个概念。那么从一个最简单的,可以满足用户需求的,达到我们市场目标的产品开始,我们不断的对它进行优化,进行改进,知道它越来越好,达到一个最优的效果。

 

那么要注意的一点是, MVP 的做法,第一个方法是不对的, 最上面那种。 MVP 说我现有一个很完美的设计,然后我先做它的一部分,做一个轮子不能用,做两个轮子还是不能用,做个车架子也不能用,把他们堆起来才能用, 这不是 MVP 的方法。这样的方法就跟传统产品一样,就跟你做一个牙膏或者手机一样。你先做个设计,然后把它做出来,然后再推向市场,这样的话你就失去了我们刚才所说的产品优化的迭代的效能, 你就变得跟传统企业一样,你的优化会变得愈加的困难。

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那么另外一种方式也更加不可取,就是你先做一个滑步车,然后再做一个自行车,把它变成摩托车,最后变成汽车,也就是说你总是在改变你的产品形态。那么这个并不是一个不可以的迭代方法,但是它的成本太高,就是它是一个非常糟糕的路径。正确方法就是下面所说的,你现有一个产品,然后不断的对它进行改进,当然改进的时候要通过试验的方法,这是我们后面再提的。

 

12、优化中常见问题

a)获取优化试验结果,试验结果准确度、可信度可能不准

举例:我们做了一个游戏的产品,很小的一个产品,然后我们发现有一些玩家愿意在上面付费,我们希望能提高玩家在付费环节的转化率,我们做了一个尝试,做了尝试之后呢比如说我们推给500个玩家,我们发现这500个玩家付费比其他的用户要多,那么这一定说明我们新推出的这个方案好么,我们新推出的这个碉堡好么?不一定,可能你做实验的这500个人里面你恰好圈中了王思聪,他的下单率远远大过其他人,那么你的这个试验结果就不准确。那么刚才所说的那种迭代方法就没有真的产生效果, 因为结果可能是不对的,它促使你做出了一个错误的判断。

 

b)试验结果分析算法置信区间的收敛速度,试验的敏感性可能不敏感

另外如果你的试验流量,试验分析,还有试验的设计不是很理想的话,那么你通过一个置信区间的分析你会发现, 你统计的结果从概率角度讲可能会非常的不准确。举例来说,你对比两组数据,实验组和对照组相比,结果可能是-200%到+500%这样一个变化的区间,你根本拿不准这个迭代使你的产品变好了还是变坏了。这也是另外一个痛点。

 

c)大量优化并发试验,针对特定用户群体的定向试验,分层试验、交叉试验等等可能很繁琐

如果你要去做迭代的话呢,你要大量去做尝试, 做改动,但是大量的改动,如果你同时上线,或者分开给不同的用户去体验,可能会遇到一个苦难,就是他们试验的结果会不会互相干扰,试验的用户会不会之间有一些问题,那么这也是一个挑战。

 

d)管理海量优化试验,包括海量历史数据与经验,细致的试验数据分析可能很复杂
最后当然也包括你如果能够管理海量数据。当然大家都是产品经理,都会有自己的 idea 。 你可能有10个想法,10个对你产品优化的想法去上线, 一个公司如果有3个就是30个, 如果有10个产品经理就是100个。 那么过了两个星期你还会记得你做了哪些试验么,这会很痛苦。

 

13、优化的方向,可以优化的地方

说了这些,我们要慢慢引出我们核心的概念,其实,我们优化的目的很明确,刚才已经说过了,留存转化,用户活跃转化行为,比如购物车的添加购物车的退出,功能使用等等。然后,你可能要做的优化迭代的方向就是你的各种创意, 你的各种想法,你根据用户行为作出一些判断。比如说在 UI 层面,在用户体验层面做了一些改进。比如说你的页面布局,有的时候这个东西影响非常的大,你是把用户的4个篮子放在最上面,还是最下面,还是左边还是右边,这都很有影响。当然文案也很重要,如果我现在看到这个案子上面写的是现在申请,我打赌它的转化率肯定不如点击领取大奖的效果要好。

 

14、优化中需要注意的事情

推荐的算法,产品的新功能这些,都是我们平时就想到,就要去迭代的东西。但是这些迭代,和我们前面所说例子的一样,到底能不能产生优化的效果呢,到底能不能提升访问率 UE ,点击率,支付率等等, 那么我们就需要注意什么呢?

 

我们需要科学的流量分隔,我们要让实验组实验对象具备典型的用户特征, 不要出现像王思聪这样奇葩的被采样的用户做实验。另外我们需要一个可信的能够快速收敛的95%置信区间,他能告诉我们这个迭代能够带10%的增长,这10%的置信区间是从5%到15%。那么我就确定了我至少有95%的概率可以提升5%,另外你也可以考虑在试验当中做人群的定向,比如说我只对上海的或者深圳的女性用户做试验,我能从中学到什么东西,能对我的产品有什么启发。

 

 

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