首頁 找知識 分析優化. 「10天7個好友」怎樣成為 Facebook 成長到十億用戶的獨門秘訣?

「10天7個好友」怎樣成為 Facebook 成長到十億用戶的獨門秘訣?

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作為前投資人,一般衡量一家新創公司的好壞,我最看重的三個指標是“成長率、日活(或相應的黏性用戶的指標)和留存”。而這三個裡最根本的一個指標就是留存,只有當留存足夠高且穩定的時候,公司的成長才有意義,公司的產品和價值才算被市場和用戶認可

而一般來說,公司留存率低有三種原因。

第一,你並沒有找到屬於你的 Product/Market Fit,即要麼產品不夠好,要麼需求不夠剛性。這種時候,只有你自己能救自己,解決方式就是不斷地試錯,不斷地改進產品,不斷地轉換市場定位。(關於 Product/Market Fit 的概念請見公號42 章經ID:MyFortyTwo 第10 篇)

第二,你有自己的 Product/Market Fit,但獲取用戶的管道有問題,拉來的用戶不滿足產品本身的定位。這種時候,就要不斷地做 Cohort Analysis,區分不同管道獲取的客戶,更有針對性的拉新。(關於 Cohort Analysis 的概念請見公號42 章經ID:MyFortyTwo 第7 篇)

第三,Product/Market Fit 都合理,拉來的用戶也是正確的,但是用戶還沒有發掘出產品的益處就走掉了。這種情況其實也是很常見的,因為用戶往往是需要引導才能成為粘性用戶的。而轉化的這個關鍵節點就叫做“Aha Moment”,該如何找到這個Aha Moment 就是本文要著重講解的。

Aha Moment 就是你的用戶發現產品內在價值並形成黏性用戶留存的那一瞬間。對於 Facebook 來說,從很早期開始人們就發現要讓一個用戶留存下來,並持續使用 Facebook 的訣竅就是讓這個用戶在10天內完成7個好友新增的動作。所以促使用戶10天內增加7個好友就成為了 Facebook 內部全體員工的一個核心目標之一,這個目標他們一路堅持,直到達到10億用戶。

同樣的,在2009年的時候,Twitter 的用戶流失率達到了75%,時任成長團隊的產品負責人 Josh Elman 做了一件有趣的逆向思維的事情,他並沒有去研究那75%的用戶是為什麼走的,而是深入地研究了剩下的25%的用戶為什麼留下來。結果他發現這25%的用戶關注的用戶數都在30以上,所以他們重新設計了產品,在註冊後會進行推薦關注等,以此來提高新用戶的關注數量,並最終提升了留存率。

基本上,矽谷每一家公司都能說出來自己的一個 Aha Moment,比如 Zynga 是次日留存(他們發現次日回來的用戶的留存率和付費率都明顯更高),Dropbox 是當用戶存放第一個文件的時候,Slack 是當某個團隊在群組內發送超過 2000 條訊息的時候。

所以,總結來說,一般 Aha Moment 都是用戶某個維度的動作或結果,比如:

網路效應密度——用戶幾天內達到多少連結度

內容增加度——多少的內容被用戶增加到產品內

造訪頻率——單個用戶至少幾天內造訪一次產品

那麼具體該如何找到你自己產品的 Aha Moment 呢?

首先,你要把所有留存下來的黏性用戶都總結出來,並嘗試著提取其中的共同點,比如所有留存用戶中80%以上的用戶都是:

3 天登入一次,或使用了一次相機功能,或更新了5 條以上訊息,或收到了1 條以上私訊,或下單了2 次以上,等等。

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如上圖,可以看到右側紅色代表的是產生某種行為的群體,左側藏青色代表的是留存下來的總用戶群體。在這裡,發送 8 條訊息的用戶大概率也是留存用戶,但是要注意的是,還有更多的留存用戶不在未在這個範圍內,所以不能說發送 8 條訊息就是該產品的 Aha Moment.

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又如上圖,可以看到左側留存用戶大多都發送了一條訊息,但從右側圖可以看出,發送一條訊息的用戶其實大多是為留存用戶,所以也不符合要求。

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而我們最終需要尋找的是上圖中的狀態,即留存用戶和某種行為發生用戶的交集是最大化的。此時,把這種行為提取出來就很可能是該產品的 Aha Moment。

但這裡要注意的是,很多時候數據不都這麼清晰和完美,或者有時候相關的數據不一定就是因果性的,所以當找到某一個或幾個 Aha Moment 以後,要做一些小範圍的試驗,看看是否新發生這種行為的用戶確實留存率都明顯升高。

所以,總結一下,其實 Aha Moment 講的就是研究留存下來的用戶的行為,找出其中的共同點,驗證其真實性,然後重新設計產品流程,讓更多的用戶都能夠更快更直接的達到這個行為,並產生留存。

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