增长设计是时下的热门话题,越来越多的企业开始关注增长设计,成立独立的增长部门。在蚂蚁体验技术部,我们除了做好体验设计的「老本行」外,也在往增长的方向探索。在现有的增长理论指导下,我们结合自身业务,边落地实践,边沉淀总结。以下是我们的一些小心得。

本文会讲述我们是如何利用增长大图梳理产品各个环节,以及如何用定量的用户行为数据漏斗,和定性的痛点比重数据,综合分析,去找到机会点。辅以在 Kitchen 和语雀中的增长实践案例说明。在增长一块,我们还处于初步探索阶段,若有不成熟的地方,欢迎大家一起讨论。

为什么要关注增长?

说到增长,过去 10 几年是中国互联网高速增长的阶段,但近 2-3 年来,随着人口、流量、资本的红利衰退,越来越多企业开始关注增长。典型的是,2017 年可口可乐宣布取消 CMO(首席营销官),由 CGO(首席增长官)替代,之后各种增长类职位相继涌出。

如何在B端做增长?来看阿里设计师的实战案例!

来源:CNNIC 中国互联网网络发展状况统计调查,每年互联网网民用户数

什么是增长?

增长是建立在用户基础上的,用户产生需求,需求又衍生出产品,产品之上才可能有增长。所以我们理解:产品在创造价值,而增长其实是传递价值,让价值被发现。只有让更多的用户最大限度地体验产品的核心价值,才可能迅速扩张以及有效地变现。它有几个特点:

  1. 首先他是关注用户全生命周期,不仅仅是获客、变现。还需要关注怎么激活用户,让用户用起来,留存下来,传播出去
  2. 另外,增长不是一个单打独斗的独行侠,而是体系化的,以团队共创聚焦的方式来推动增长
  3. 强调数据和实验:从数据分析中洞察,提出假设,循环实验的过程

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增长过程是价值的传递过程

什么产品适合做增长?

那什么样的产品适合做增长?我们所做的 To B 产品适不适合做增长?

首先看下 To B 和 To C 的差异:To B 产品,多数是群体决策,决策链路复杂,买的人不一定是用的人,如果是客单价较高的话,基本靠销售关系驱动购买,但像具有 C 类属性的产品,因为是个人消费场景,单一决策购买,就像平时大家在淘宝买东西一样,随心所欲。那运用增长策略去推动转化,能节约很大的获客成本,可见增长更适用于 C 类属性的产品。

但经过大半年的实践,并且和其他增长团队交流,我们发现虽然 To B 增长很难,但在 SMB(中小企业)的增长很有机会。SMB 中小企业,有可能是 2-3 人组成的小团队,这类企业的客户和用户通常是同一类人,我们理解这也具有 To C 属性。并且中小企业数量多,实验数据也有保障。

一句话总结:To SMB 中小企业客群的产品可以做增长。

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面向中小企业客群的产品可以做增长

那具体怎么做呢?结合我们自身经验,给大家分享 1 张增长大图,2 个实践案例。

增长大图

增长大图是基于 AARRR 模型,在用户旅程图的基础上进化得来。为什么不用用户旅程图,而用增长大图呢?用户旅程图主要通过情绪曲线来体现问题的严重性,但在使用上也存在难以量化的问题。

所以在增长大图上,我们选择定量的用户行为数据漏斗来取代情绪值。漏斗其实是对一个流程和路径的分析,目的是定位出问题的关键所在,这样才能对症下药。但定量数据通常只会告诉我们是什么,而定性数据能告诉我们为什么?

所以,我们还建议梳理用户调研中的定性数据,按流程、阶段、产品模块、问题类型等维度归类,通过痛点比重公式,算出每个维度痛点比重的百分比,去综合分析,找到机会点。另外,增长大图还可以记录从业务总目标拆解增长目标的过程,以及实验的策略、方案、指标结果,所以增长大图也是一份连接战略和执行,不断更新的「活文档」。

公式:痛点比重= [每个阶段的问题数 / 问题总数 ] X100%

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分析利器:增长大图

那怎么用呢?当你确定某个项目可以做增长时,最关键的是邀请不同角色的 Key Person,包括 PD、技术、运营共创去搭建增长大图。

从业务总目标出发拆解增长目标,然后将定量和定性数据梳理到大图上,找出机会点,从而确定聚焦领域,开始增长实验。想想就像大家在吃自助餐的过程,基本都是先看一遍有什么,再筛选一下,小份量的取餐尝试,最后再确定几样好吃的,重点吃。

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增长大图共创流程

小份量的取餐尝试,就等于增长实验的过程。分为 4 个步骤:

从定量和定性数据中分析洞察——不断的提出假设——然后排定优先级,进行实验——验证应用的过程。

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增长实验流程

案例

接下来,分享两个我们在增长中做的小 Case。

案例一:1 块钱 6 周 Ant Design 设计工具 Kitchen 增长实践

Kitchen 是一款为设计者提升工作效率的 Sketch 工具集。先利用增长大图看下 Kitchen 的现状,我们捞取用户从访问——下载——安装——使用的数据漏斗,可以看出整体漏斗还是很不错的,整体留存率达到 40%。

然后我老板就说:「可以去做拉新增长,给你一块钱成本,去撬动一个地球吧。」其实,我当时就想给他一个白眼,现在一块钱能做什么?但反过来想想,这确实是增长很重要的一点:怎么用最小的成本去撬动最大的价值,找到最大的发力点。

基于当时的 DAU 数据现状,并初步讨论后,我们敲定 6 周 DAU 增长翻倍的目标。围绕这个目标,再进一步拆解为新增和留存,前面有提到留存率不错,所以我们这 6 周的增长聚焦在拉新上。那么拉新最重要是找到低成本的渠道运营。然后,我们脑爆了一些平时设计师会去的和我们可以切入的网站,虽然筛选了一些,但还是有很多,我们不可能全部去铺。在人有限、钱有限、时间有限的情况下,再回归我们的目标,需要找到最合适和低成本的渠道去运营。

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利用增长大图分析 Kitchen 访问到使用的流程

所以基于 ICE 评分体系以及结合业务,我们做了局部调整,最终以渠道的「影响力」、「转化率」和「可行性」3 个维度进行打分,确定前 4 个打星标的渠道去做实验,这里主要分享下在 Ant Design 渠道上做的小实验。

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所以基于 ICE 评分体系以及结合业务,选定渠道

在增长之前,我们已经在 Ant Design 首页投下过广告,通过数据发现转化率不足 0.2% ,后来我们分析 Ant Design 各个页面上的数据,从中发现一个有趣的现象,从招聘贴过来的用户竟然比首页过来的用户还多。

对比这两个入口,一个是首页,一个是很内页的文字链,比较偏僻的入口,位置是微不足道,但给 Kitchen 带来的用户却是首页的 10 倍。

我们又对比了他们之间的差别:首页虽然是比较大的位置,浏览量大,但用户普遍是大致浏览,看的欲望不强。而点击招聘页,通常是带着目的进来,所以这部分的用户是高欲望点击的。正所谓,欲望 - 摩擦 = 转化,为了提升转化,要么提升客户的欲望(Desire) ,要么减少摩擦(Friction), 往往消除摩擦要比提升客户欲望更简单。所以让用户有欲望进行来时,我们把摩擦尽量减少,则可以带来更大的转化。

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高欲望、低摩擦带来高转化

所以我们就提出了一个大胆的假设:如果我们在用户点击欲望更强,关注度更高,浏览量更高的页面,并且和 Kitchen 功能相关的页面上增加引导,这个引流的效果可能会更好。因此开始了我们的实验,首先分析 Ant Design 浏览量最高的前 20 的页面,从中筛选出和 Kitchen 功能相关的页面。

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筛选出高频页面,以及相关功能

在相关功能页面下,增加一个叫设计师专属的模块。在不同功能的页面下,加入了不同的引导文案,去吸引设计师点击。比如 Table 这个组件,我们加入的引导文案是:安装 Kitchen Sketch 插件 ,两步就可以自动生成 Ant Design 表格组件。(甚至连在文案前加 emoji、文案后加或不加 emoji,我们都尝试做了实验 )

Ant Design 的用户有一半是设计师,那么当设计师进入到该页面,并且也想使用 Table 这个组件时,就可以减少用户的摩擦,增加转化。

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在 Ant Design 表格组件页加入引导

1 个月后我们发现:对比首页,在功能页上的引流效果更好,也说明这次试验是成功的。通过 Ant Design 渠道过来的访问量,总体提升 2460%。并且这个影响是长久性的。

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渠道优化带来访问量提升

在同一时间,获得实验成功后,我们继续在不同的渠道尝试了不同的增长实验。6 周后,DAU 整体提升 42%,虽然 6 周的目标没有达成 100%,但最关键是不断试验的过程。

更详细的案例实践请查看 : https://zhuanlan.zhihu.com/p/68707241

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Kitchen 增长实验总结

案例二:语雀用户增长实践

语雀,是蚂蚁金服孵化的一款知识协同产品。在蚂蚁、阿里内部,大家都是用语雀来管理自己的办公文档与个人笔记,是十万阿里人都在使用的笔记与文档知识库。当然,语雀不仅在阿里内部使用,对外,语雀也服务外部企业和个人用户,所以没有使用过的同学欢迎大家来试试。

作为文档管理工具,「写」是其中的关键环节。因此,语雀将「注册后写一篇文档」作为用户的激活动作,此次增长实践的目标,就是提升新用户的激活率。

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利用增长大图分析语雀注册激活流程

同样利用增长大图先梳理新用户注册激活的流程,从数据漏斗中我们可以看到,从注册登录后,到激活的转化率是非常低的,这是我们的一个机会点。

由此我们也去做了一轮用户调研,从调研结果来看,许多用户在注册后其实不知道「语雀能拿来干啥」「能怎么样解决我的问题」。具体反映在用户的操作和困惑上是:一是引导太弱不知道怎么开始写一篇文档,二是概念抽象令人费解,三是整个激活流程冗长容易失去耐心。这里边其实有比较大的提升空间,那我们能不能通过一些实验去提升转化率呢?

首先分析原有方案的问题:

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老引导方案

这是我们老的引导方案,用户注册完成后,默认会进入到他的个人页面,语雀默认为用户创建一个空的默认知识库。

现在回顾这个页面,也难怪用户会说不知道语雀能拿来干什么了。

首先,场景引导弱。每天不同用户带着各自的场景和问题,来到语雀,有希望做办公文档协同的,有希望做读书笔记的,有希望写专栏博客的。面对这形形色色的需求,语雀只提供了一个空的「默认知识库」,余下的便留给用户自行探索,也难怪用户会感觉无从下手。

此外,像「知识库」等概念,对于小白来说,其实非常抽象,难以理解。而且在此页面中还有像「关注了」「关注者」等与创作关系不太大的干扰信息。这些东西,都会阻碍用户激活,需要优化。

针对上述问题,团队同学经过讨论,提出假设:我们是否可以通过场景化引导的方式,来提升整个激活率呢?

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场景化引导

所谓场景化引导,就是通过语雀产品定位以及用户实际使用情况,提炼出最典型的场景模板,打包出样板间。用户带着场景与问题来到语雀,语雀带着相应的解决方案去迎接用户,如此一来,需求和方案就能很好的匹配上,「语雀能用来干什么」的问题自然迎刃而解。

与此同时,新方案将「知识库」等很难理解的概念通过场景化包装,变成「笔记本」「攻略书」等更具像化的东西,用户不再需要上来就学习这些概念,只需要在使用的过程中慢慢去体会其作用即可。

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第一批场景模板

以上就是我们最初提炼的六大场景,我们将它放置在新用户注册后进入的第一个页面。此处以学习笔记为例子:新用户完成注册后,如果想用语雀做学习笔记,他可以点击笔记下方的「立即新建」。

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学习笔记新建流程

此时,会进入学习笔记的创建流程,语雀会默认帮用户填写好表单内容,并在右侧紫色框框内展示一个样板,通过样板,用户就能大概知道语雀是如何解决他所在场景下的问题。下一步,用户只需要点击新建,就能创建出一个适用于做学习笔记的知识库。

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学习笔记知识库

瞧,一个学习笔记知识库也就新建好了,这里,用户可以选择自行「新建文档」,或者基于我们为他进行准备的模板文档,开始自己的创作。整个引导过程,始终围绕用户的目标与场景,并将结果前置供用户预览,让他更有体感。

最终,我们的增长实验取得了还不错的效果。相较于旧版,新版用户激活率提升了 52%。

既然实验效果不错,是否能百尺竿头更进一步,放大成功影响呢?这里运用了两个小方法,举一反三和乘胜追击:

  • 举一反三:把成功模式运用到产品的其他地方
  • 乘胜追击:针对同一个点进行更多实验,看能否进一步提升实验指标

回到刚才的例子,在验证了场景化引导的有效性后,我们也将模板用在用户日常的新建流程里,除新手引导外,用户在自己常规的新建过程中,也可以通过我们总结出来的场景模板去新建知识库或团队,做到举一反三。

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将模板复用到常规新建流程中

这一设计有利于向存量老用户介绍语雀的用法,也方便他们去探索语雀更多的可能性,在弄明白「语雀怎么样解决我的问题」之余,还能知道「原来语雀也能干这个!」

与此同时,我们在原先六大模板的基础上,借着双 11 和双 12 的东风,提炼出了「电商团队」模板,乘胜追击。

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电商团队模板

希望借此转化一部分商家流量,让商户也在语雀中管理自己的进销存等内容。

经过一轮举一反三以及乘胜追击,场景化增长实验取得了还不错的效果,除刚刚说的整体激活率提升 52% 以外,自语雀场景化模板上线以来,语雀新建的所有团队中,有 57% 是通过模板创建的;新建的所有知识库中,有 21% 是通过模板创建的。可以说,我们的场景化模板还是比较契合用户实际场景,被用户接受的。增长实验取得了不错的成效。

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模板使用情况

整个过程,在产品功能上,其实并没有做多少增量,从前语雀能做的,现在也能做;从前语雀不能做的,现在也不太能做。

通过场景化的方式,让产品的价值显性化,通过让显性化后的产品价值被用户发现,促使用户增长。

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场景化,让价值被发现

场景化,让价值被发现,这是我们在语雀增长实践中学习到的小小经验,分享给大家。

结语

最后总结一下关键点:

利用增长大图,用定量的用户行为数据漏斗和定性的痛点比重数据,去综合分析,找到机会点,然后从业务总目标出发去层层拆解增长目标,确定增长实验的聚焦领域,现阶段先做什么,后做什么?用最小的成本去撬动最大的价值。但增长大图也只是工具和手段,最关键是与 Key Person 共创聚焦、共同推进,这样才能做到事半功倍。

增长实践不是一帆风顺、一蹴而就的,最重要的是持之以恒,反复迭代实验的过程。如果实验成功则可以通过乘胜追击和举一反三的方式,继续放大成功影响。如果实验失败则要吸取教训,了解原因,继续下一个试验。

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最后想说的是,增长只是一种思维方式,在设计中增长,让产品核心价值被更多人发现和使用,通过设计的方式去最终帮助业务增长,甚至还可以做到对商业有影响。

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