深入浅出互联网模式下的用户增长（上）
序
用户增长这个命题在各行各业都一直存在，不论是传统行业还是互联网行业，所有行业都追求用户增长，通过用户增长最终带来利润增长。但在互联网逐步兴起后，用户增长成为了一个重要且独特的领域。纯互联网企业借助互联网形成了大规模的用户增长，一些拥抱互联网的传统企业，也借助互联网在传统行业赛道上创造了增长奇迹。
那么，为什么互联网模式的用户增长能带来这么大的效果？我们应该如何构建自己的增长思维？笔者将从自身8年百万级、千万级、上亿级DAU产品的用户增长经验分享给读者一些思考和见解。
什么是互联网模式下的用户增长？
不论是各个行业大拿观点，还是笔者自身的经验，总结下来，互联网模式能让用户增长得以爆发的核心主是以下三点：
互联网放大了规模效应带来的边际成本降低
传统行业受累于线下固定资产，用户增长往往也伴随着更高的固定资产投入。而互联网从诞生之初就面向的全球全网的用户，投入的成本也以虚拟资产为主，拓展用户可能就只是加几台服务器，并不需要额外多写代码或是增加程序员。在传统行业，规模效应也会带来边际成本的降低，但互联网将规模效应带来的边际成本降低放大到了极致，因此不论是纯互联网企业还是传统行业运用互联网思维，都能够带来明显的增长
互联网能通过全链路及用户数据驱动带来增长
传统行业受限于线下场景，大部分只有用户消费的数据且无法跟踪到具体的人。互联网是所有数据连接上网，可以将全链路数据进行整合，了解到用户在哪个环节流失，什么样的用户爱买什么样的商品或是爱看什么内容，从而进行精准营销。阿里有个词叫”千人千面”，就很好的描述了互联网增长对于数据的运用。
互联网能够低成本试错，快速迭代
传统行业要进行试错是相对困难的，比如线下零售店选址若出现问题，只能关店重新选址。商品出现了问题只能进行大规模召回。但互联网若出现类似问题（BUG），小的BUG可能程序员花几小时即可修复，大的BUG也可以采用回滚到上一个没有BUG的版本先让系统正常运转，再花时间解决BUG，大部分耗时也不会超过1天。同时，结合着对全链路和用户数据的运用，互联网可以进行大量的ABTEST，快速将结果最优的测试方案上线。
以上三点是互联网模式进行用户增长的优势，但当前面临的问题也是极其明显的，在当前这个人才济济、资本发达的时代，很多人已经看到了互联网的这三大优势，这个领域已不再是蓝海，想在这个领域创新，得面临众多巨头通过人才和资本的方式快速复制的问题，反而是传统行业借助原本固定资产的壁垒，通过互联网思维进行增长，在近几年中看到了不少成功的增长案例。
互联网模式下的用增发展历程
从混沌到清晰，互联网用户增长的发展也经历了不少的阶段，大致分为产品驱动-数据驱动-运营驱动-标准化驱动-竞争驱动这几个阶段。
产品驱动阶段
在蛮荒时期，大家都还搞不懂互联网是什么东西，能解决什么问题时，当时横空出世一个产品，解决了部分用户的实际需求，就能带来巨大的增长。可能很多人没经历过PC互联网早期，但移动互联网早期应该很多人经历过，在那个阶段，由于可用的APP并不多，因此好用的APP往往能得到极大的口碑宣传，一个大学生随便做的毕业设计扔到应用市场上，也会有很多人下载来体验。
数据驱动阶段
到第二个阶段，由于采集到用户的部分数据，可以借助ABTEST，链路分析，画像分析等方式来设计后续版本的迭代，也可以引入算法来帮助产品进行更好的转化。在这个阶段，手淘通过算法实现了用户千人千面的推荐，今日头条通过算法改变了传统门户类新闻网站获取内容的方式。这里讲一个很有意思的小故事，当年Google在Android上推出了一套新的设计语言叫material design，微信也按这套设计模式去更改了Android版本的交互，但发现改版后很多关键指标都大幅下降，最终还是改回了和iOS同样的交互。相信Google在推出这套设计语言之前也做了很多的测试和调研，但最终还是得看数据说话。
运营驱动阶段
到第三个阶段，是需要运营驱动来进行增长，说白话就是人工去找更加精细化的方向，因为现在的AI还不具备独立创新的能力，很多事情的对与错需要人工来进行界定和探索。比如在上一个阶段是由数据来驱动的，通常来说大部分场景下CTR越高代表转化率越好，但在实际情况中，大部分CTR高的图片或内容都与限制级有关，若纯粹以CTR为目标去进行优化，那这部分电商平台或内容平台可能直接就被下架了。除了界定标准，像一些大促节点的运营，商品运营，热点运营都需要运营来介入，因此在当下的存量互联网环境下，经验丰富且专业的运营或许比产品经理和程序员还吃香。
标准化驱动阶段
第四个阶段是已经相对比较成熟的阶段了，产品怎么设计，怎么做ABTEST，链路分析，画像分析，大促怎么做，商品怎么选，热点怎么造等流程都已经形成了标准化的解决方案。比如广告投放领域，前几年信息流优化师还是非常吃香的角色，高级的优化师一年能帮广告主节省百万甚至千万级别的投放费用。但随着行业的逐步发展，优秀的人才不断地涌入，媒体间也在不断地优化和抄袭，将优化师和其他媒体成功的经验直接产品化，让更多小白广告主也能轻松上手投放广告，这时候优化师的在广告投放中起的作用就越来越小了。
竞争驱动阶段
第五个阶段则是竞争驱动，在很多领域都有巨头存在，但由于反垄断的压力，巨头往往市占在70-80%之间。对于低市占的公司，由于还存有一丝希望，会拼了命去创新，去逆袭，而高市占的巨头可以选择直接低成本复制，也可以通过其他手段来限制竞争对手的增长。有的巨头防住了，有的巨头没防住，强如阿里、腾讯、Facebook，也会在自己的领域上诞生出来拼多多、米哈游、Tik Tok，这些公司逆袭过程中创新的增长手段也促使了整个行业的进一步发展。需要注意的是，竞争驱动大部分体现在产品驱动，核心是解决了用户差异化的需求才能避开巨头的狙击。
互联网模式下的用增本质-NMB三要素
随着业内的先驱和资本的力量，互联网模式下的用户增长在移动互联网兴起后开始爆发，短短十年左右时间，涌现了众多成功或是失败的经典案例。在当下这个阶段（2022年），随着对个人隐私的重视和政策上对于互联网公司的管控。互联网模式下的用户增长基本已经达到了一个相对稳定的阶段，下一次有大的增长更多契机于新的技术革新。
结合笔者自身的用户增长经历和行业的案例，我把当前互联网模式下的用户增长总结为需求（Needs）-方法（Methods）-商业（Business）三要素，简称NMB三要素，这个和传统行业的商业模式三要素有点类似，也侧面说明了互联网模式下的用户增长只是在传统用户增长模式上的一个分支。
需求（Needs）这个词，在互联网行业从业者中更多以Requirement出现（比如PRD，MRD，BRD），这两者具体的区别是什么，到底该怎么理解Needs，在美团联合创始人王慧文先生经典的《清华产品课》中有比较详细的讲解，笔者就不再赘述，强烈推荐阅读。笔者对于Needs的理解是用户最深层次的需求，正如乔布斯所言”用户根本不知道自己要什么”，这种需求是难以发现，难以理解的。但正是因为难，行业的先驱者才能在别人完全没搞懂这个是什么的时候，取得先发的机会获得增长，Needs是互联网模式用户增长最基本的东西，以我们的能力可能不足以发现新的Needs，但对于所属行业和产品，要能理解Needs，才能有可持续健康的增长。举两个例子：
零售行业””多快好省””一直是这个行业中用户最核心的四个需求。随着互联网电子商务的逐步发展，平台电商虽然切入点不同，但最终还是围绕着这四个核心需求都在逐步的进行满足，以追求更大规模的增长。
为什么做短视频内容的抖音能成，但主打视频社交的多闪却失利了呢，可以用俞军产品方法论之一的VNOS方法来解释。当前的信息获取速度太快成本太低了，现在人们连电话打都越来越少，视频场景的社交需求就更低频了，主流的IM软件已经覆盖了这部分需求，主打这项功能的IM软件的功能吸引度是远远低于用户的迁移成本的。虽然多闪没有成功，但由于分享到微信的链路不顺，而用户又存在将有趣的视频和朋友分享的需求，现在在抖音的评论区互动和分享上也看到了一些社交和社区化的机会。
如果说需求（Needs）是决定这个产品/解决方案/模式是否能够从根本上成立，方法（Methods）是决定这个产品/解决方案/模式多快能成，那商业（Business）则是决定这个产品/解决方案/模式能成多大规模，能成多久的关键因素了。互联网的商业模式大致分为广告变现，佣金收入，自营收入，增值服务收入（会员，技术服务等），虚拟商品收入几大类。大部分资本看互联网公司，只要能够有大规模的用户增长，最差也能通过广告变现来获得盈利。因此在前几年互联网高光的时候，只要产品能增长，那不论怎么亏都能融到钱。同时，由于用户增长和资本的不断注入，互联网企业也在不断的通过产品商业模式的越界来获得更多的商业收入，提高自己的估值和股价。常见的就是工具/交易类产品会逐步的扩展内容型产品，内容型产品会逐步的扩展其工具属性或社区属性。但在当前用户增长衰退，经济寒冬的情况下，以往的模式已经经不住考验，大部分没有找到成熟可靠商业模式的产品都开始逐步消失，笔者写这篇文章的时候，前几年风光无限的每日优鲜也因没有探索出可持续盈利的商业模式，导致业务大幅度关停，难以继续维持经营了。
关于商业（Business）这块，再举几个例子：
闲鱼是一款优秀的二手交易平台产品，用户量也很大，既解决了用户需求，也通过一些方法实现了用户增长，但闲鱼现在一直没有探索出来比较成功的商业模式，大概率这个业务是亏损的，闲鱼若是想从亏损变成盈利，大可以直接针对二手交易发布收费或增加广告条数，但带来的后果可能是用户规模衰减，或是流失到其他二手交易平台（如转转）。
ofo是共享单车模式的探索者，但在商业模式上动起了用户押金的主意，以及后续管理层的经营不善和决策失误导致整个公司业务停滞。但即使这样，ofo也还能从存量庞大等待押金退还的用户群中获取广告收益。ofo的经历说明了在商业模式上的创新和探索是艰难且具有较大风险的，因此往往互联网行业的创业者都会选择相对成熟的商业模式来考量自己的产品，但商业模式一旦能够创新成功，那带来的收益和壁垒也是巨大的。
淘特是近几年用增领域的标杆，短短一年时间就做到千万级别DAU。但淘特面临的问题也是比较实际的，如果要尽可能提升这批用户的商业化价值，就应该将其导流至手机淘宝，让用户买更多天猫的商品，点击更多的天猫商家广告。但淘特独立的意义又在于与天猫做隔离，去抢夺部分下沉市场的用户。之前淘特的商业模式有C2M或者M2C这样的口号，但这俩种模式其实是适合所有用户的，并不是专攻下沉用户的商业模式。目前，京东的京喜已经开始止损，淘特面临同样的困境，如何去避免，也是考验淘特相关高层的难题了。
社区团购是一种近几年比较创新的模式，但在当前社区团购竞争激烈的情况下，平台只能压低商品毛利来获得竞争上的优势，同时寄希望于用户增长带来履约边际成本下降和更多毛利调控空间，但事实却是在当前亏损的情况下，每增长一批用户，反而给业务带来的是更多的亏损，社区团购的商业模式能否经受住考验，还需要时间来进行验证。
需求（Needs）和商业（Business）这个两个要素即使对于笔者来说也是极具挑战的，就不在文章中班门弄斧了，我们接下来重点展开讲一下方法（Methods）。方法（Methods）这个词我也犹豫了很久，有朋友建议我用策略（Strategy）来代替这个要素，但一个是互联网常讲方法论，方法这个词我个人认为更贴近这个要素要描绘的东西，另外NMB三要素组合起来更容易有记忆点（不过感觉可能容易被封或搜索不到，当然NSB也记忆点也挺强的），因此便采用了方法（Methods）作为需求（Needs）和商业（Business）中的连接点。针对宏观和微观的需求（Needs），也有宏观和微观的方法（Methods）。比如电商从宏观需求（Needs）来看，方法（Methods）可以大致认定为”人货场”的匹配，但具体细化到如何去执行，那又需要另外的方法（Methods）。
互联网模式下的用增经典方法论-AARRR模型
AARRR模型是用增领域一个经典方法论，其涵盖的范围涉及到了业务的全链路流程，在实际的工作中，国内的用增团队往往聚焦在用户获取（Acquisition）和用户激活（Activtaion）。在做到了用户激活（Activtaion）后，自然就会产生用户留存（Retention），提升狭义的用户留存（Retention）的方式有很多，但最有效的还是VNOS和损失厌恶。
对于VNOS，比如早期的12306，体验并不算好，但用户只能到上面抢票，后来随着12306开放接口，其他旅行类App也开始支持火车票购买，那体验更好，效率更高的App就能获得用户青睐，从而产生持续的留存了。再如微信构建了人脉的沉没成本，同时金钱成本近乎为零，很难有其他竞品能影响微信在沟通工具上的地位。
损失厌恶主要是以会员制，付费券包等方式出现的，比如阿里的88VIP，京东Plus，拼多多省钱月卡，美团会员券包等。
业内也有另一种做用户留存（Retention）的方法，这是一种广义的留存口径（比如回访App），那就是拓展用户的需求边界。比如，早期淘宝是不支持物流信息查询的，但用户需求又真实存在，只能去物流网站上查询自己的物流信息，但当淘宝支持物流信息后，用户就可以直接在订单相关的页面看到物流状态从而产生留存（回访App）。这种场景中其实是从原有的AARRR的第一个R中展开了一个新的AARRR分支，新的功能也会有自己的用户获取（Acquisition）和用户激活（Activtaion）方法，进而用户再对新的功能产生用户留存（Retention），比如Push物流消息状态，就是物流功能的一种用户获取（Acquisition）场景。
回到用户获取（Acquisition）和用户激活（Activtaion），用白话来讲，用户获取（Acquisition）就是怎么让用户来，用户激活（Activtaion）就是怎么让用户转化（比如下单）。前者更多做功在站外，后者更多做功在站内。拿电商来举例，可以通过广告投放吸引用户打开app，再结合站内的玩法/活动/补贴引导用户进行下单转化。
从用户获取（Acquisition）到用户激活（Activtaion），我是按如下的链路进行拆解的：
1. 潜客规模：由于用户激活（Activtaion）是这个链路的终点，潜客正是对应着这个用户群激活的目标。潜客决定了这个事情究竟要搞哪部分用户，规模决定了能搞多大。比如针对于拼多多，淘宝，微信，他们的用户规模已经接近于到顶了，如果这时候目标定为拉新，那这事儿一个是做的空间就很小，大家也不用抱有太高的预期，第二个是如果真的要做，那做的方式肯定和其他百万级，千万级的产品完全不一样，不能直接参考其他规模产品的拉新办法来操作；
2. 渠道覆盖：在定义好潜客后，我们需要通过渠道来覆盖这批潜客，才能进行触达，比如广告投放，如果我们只在腾讯上投广告，那在抖音上活跃的用户我们就可能无法触达；
3. 广告位覆盖：渠道是一个很大的概念，腾讯，字节这些广告渠道，通常会涉及非常多的产品矩阵，比如投字节可以投今日头条，也可以投抖音。像厂商渠道，可以投应用商店，也可以投厂商商业化push和信息流。像一些可以从内部app导流的产品，也会涉及到底从首页弹窗引流还是从下单后页面引流的问题。通常我们只会关注渠道是否覆盖，而缺少了对于这个渠道中不同广告位是否覆盖的关注；
4. 创意覆盖：创意是广告位的下一级，比如在朋友圈广告位，有图文，也有视频的素材尺寸，渠道会结合用户体验尽量避免总是出同一类的素材类型，因此如果想要尽可能多的去覆盖广告请求，创意的覆盖也是必不可少的；
5. 定向人群：在尽可能多的覆盖渠道，广告位，创意后，则是需要定向去投放我们的目标人群，在这里会遇到一个人群准确率和人群覆盖率的问题。比如我们投放拉新，但广告引入的是老用户，那这个老用户只会抬高拉新的成本，拉低转化率。另外，像上面提到的淘宝，拼多多，他们的用户规模已经很大了，常见的拉新目标人群是直接过滤老用户来进行投放，但由于这些头部App的规模足够大，如果按照这样的方式去投放，很多换机用户也会被广告投放，从而导致引来的还是老用户。所以针对这类产品，通常不会采用反选设备的方式投放，而是会定向一批设备投放，这就会涉及到定向人群的覆盖率问题。覆盖率会直接影响后续用户激活（Activtaion）的规模；
6. 参竞：参竞是广告投放中的一个术语，代表各个广告主对于一个广告请求的竞价环节，最终会是出价最高的广告主获得这次广告曝光的机会。虽然在实际的用户获取（Acquisition）中，并不是都会发生竞价的请求，但所有产品都会遇到同样的问题，如何在此时此刻获得用户的芳心，让他打开自家产品。比如广告是按出价和素材来竞争。Push可能是按到达时间（如爆炸性新闻），文案的吸睛程度来竞争。甚至一些产品通过预装来进行竞争，相较于没有预装的App，用户还需要下载，这些预装的App，已经早早出现在用户的手机桌面上了；
7. 竞得：竞得也是广告投放中的一个术语，代表最终这个广告主赢得了广告参竞环节，获得了给用户曝光广告的机会。这个环节在实际操作中没有什么意义，其价值是在于这个链路的数据可以进行归因分析，帮助产品了解到在参竞环节核心获胜的原因。（比如Push到达时间更早之类的）；
8. 曝光：代表我们投放的广告或者策略在用户侧得到曝光，是在用户侧感知被触达的第一个节点；
9. 点击：代表我们投放的广告或者策略被用户感知后，产生了正向的点击行为，一般在这个行为之后，则代表用户获取（Acquisition）成功，后续则进入了用户激活（Activtaion）的链路；
10. 唤起（下载）：以App的承接来举例，如果安装了App，用户点击后则会唤起App，到达指定的落地页。若未安装App，则会引导用户去下载并唤起App。
11. 转化：以App的承接来举例，用户唤起App后，App内会对用户进行一系列的策略动作，最终引导用户产生目标转化，完成了用户激活（Activtaion）；
从这个图中可以看到，我们所有用户增长的方法（Methods）最终的目标，就是尽可能得优化这个链路中每一个漏斗。在实际的工作中，我们可能只是负责其中几个链路，或者一个链路，但不论怎样，在每个目标或者策略背后，都存在着一套分析问题和解决问题的架构。
互联网模式下的用增分析问题架构-TCP/IP架构
增长相关的从业者，大多数都是面临一个明确的目标，而非具体的事情，我根据接手过的问题和解决这些问题的经验，设计了一套分析增长问题的架构，能帮我们快速的看到目标背后的问题，以及当前需要聚焦在哪个部分。
这个架构叫做TCP/IP增长架构，架构分为两块，其中TCP是以目标（Target）为导向，通过渠道拓展（Channel）和链路策略（Path）来实现目标的业务层，是必不可少的模块。而IP则是支撑以上业务的数据智能（Intelligence）和运营平台（Platform）的系统层，是锦上添花的模块。
以我们常见的增长目标拉新来举例，假设我们要做一个K12教育行业的产品拉新，我们首先要定义我们的目标，是让新用户购买K12的课程（Target），因此我们并不限制用户到底是在线上，线下或是哪个特殊的载体上成交。其次，我们需要定义这个目标的潜客群体，K12小孩子是不大可能主动来购买我们的课程的，所以我们的潜客群体会是以父母为主，那我们就需要去拓展能触达这些群体的渠道（Channel），学校周围的地推、广告外投、老师或家长转介绍渠道可能都是不错的选择。然后再根据每个渠道的特性和空间去优化链路（Path），比如地推渠道不太方便下载App，我们需要搭建微信小程序的承接能力。针对广告外投K12教育产品转化率较低，为了控制成本的问题，需要去对接oCPX出价能力。针对老师或家长的转介绍可能需要设置相应的激励政策，才能不断的刺激产生裂变。在这个基础上，结合数据和算法（Intelligence），进一步提升转化链路的效率，再通过平台（Platform）的建设让运营有更多可以干预的空间和手段，比如调整激励政策，调整广告出价等。
在实际的工作中，增长的产品或者运营往往只负责其中一块，最常见的就是做具体某个链路优化，或者是某个平台能力。比如，如何通过App Push带来更多的DAU，如何提升用户在商品详情页的购买转化率，如何搭建运营平台让营销活动搭建的更快。像渠道拓展这类工作往往是由BD去做拓展，数据智能方面主要由算法来控制，产品或运营能介入的不多。平台建设是一个比较大且枯燥的话题，目前各类营销平台，用户运营平台，渠道管理平台，广告操作平台都很成熟，各个模块大差不差，如果想深度了解做一个竞品调研即可。因此，文章下半部分将主要针对目标拆解（Target）和链路优化（Path）展开。
