馮彥永談Growth Hacking:找到產品在市場中成長的方法

作者介紹:

本文作者是陳柚霖先生(Eric Chen),早年進入網路業時,曾先後在力傳資訊、蕃薯藤等知名網路公司任職,從事網路行銷與PM的工作。目前自行創業,優遊於消費性電子產業。

感謝陳柚霖授權TeSA轉載分享這篇文章(出處:yoz.tw),特此鳴謝。

踩雷家事件在網路上引起廣大迴響之後,「Growth Hacking」這個在美國創業圈蔚為風尚的產品成長方法論,忽然又開始在本地網路圈熱絡了起來。

市場中談論「Growth Hacking」方法的人很多,1月20日有幸能聆聽 Tempo 根據自己過去在遊戲產業界帶領團隊開發產品,與近年來創業開發 Cubie App 的 Growth Hacking 心得無(償)私分享。我也要在這裡特別感謝 Tempo 不但對在場聽講的人分文未取,還自掏腰包奉獻了28 瓶啤酒,要答謝 CaCaFly 無償提供的大會議室做為分享場地。

儘管這晚在 CaCaFly 的會議室沒有炸蝦便當與點心,卻擁有滿滿的人潮、 Tempo 的28瓶啤酒與 CaCaFly 的咖啡香。謝謝講者馮彥永(Tempo)與 CaCaFly ,因為你們的無私,讓知識的流傳得以更無遠弗屆。

※  會後小記

今天與會聽講時,心中百味雜陳。特別是對於過去自己在職場中,曾經擔任親手負責產品的PM時,要如何從那些經手的數字迷霧中抽絲剝繭,為產品找尋出路的景象再次一一浮現。

當看到牆上投影片提到的「Retention」、「Product/Market Fit」、「北極星」指標或「Magic Moment」時,也突然對於國外的創投專家為什麼會把「Growth Hacking」奉為圭臬這件事,秒懂了一點箇中奚竅。

———    以下是當天的分享內容   ———

這是當天 Tempo 在 CaCaFly 分享的講稿簡報,內容白話淺顯易懂(建議可以搭配下方的側記分享內容一起服用,效果更好)。


 

———    以下是當天現場側記的分享內容   ———

Growth Hacking 是一種找到產品在市場中「成長」的方法論。

Growth Hacking 方法論是建構在對產品與市場理性分析的邏輯與因果關係驗證上。

Growth Hacking 工作流程:

成長之前 -> 數據、使用者研究 -> 假設 -> 測試 -> 回饋 -> 假設 (循環)

[ Growth Hacking 的4大關鍵要素 ]

1.    留存率(Retention)

產品先天的使用屬性影響留存率,使用行為/頻率愈高的產品,留存率愈高。產品在User 手中的使用頻率、留存率愈高,市場可以成長的可能性也愈大。

每一種產品先天屬性的差異,會造成使用者天生對產品的依賴程度或使用黏著度(Retention Rate)不同(例如:旅遊,使用頻率或留存率低)。留存率也可以說就是產品本身在市場中的定位或是使用者對產品所投入的情感。

2.    Product / Market Fit

沒有 Fit 到市場中 Users needs & wants 的產品,談 Hacking 是沒有意義的。因此,重新對產品下定義,讓使用者更瞭解產品的使用方式,也是可以著手 Hacking 的方法,如Twitter。

具有 Market Fit 的 Product 它應該會是…

a) 好的Retention。
b) 坐在家裡訂單一直來。
c) 一群資深用戶每天都喜歡用。

留存率是一個已經具備 Market Fit 的產品最重要的一件事,它通常在背後有一個好的創意,讓使用者對產品產生黏性或使用依賴。

3.    北極星

意思就像是北極星對旅者產生的意義一樣,產品必須要找到在市場中會影響成長結果的關鍵性指標,它應該是可以被反應出產品的核心價值的,這也可以說是大部份用戶都會使用產品而產生的一種行為結果。

例如:
Facebook -> MAU (Monthly activity users)
eBay -> GMV (Gross Monthly auction value) but not revenue
Cubie -> Messages sent
Airbnb -> Night booked

定義關鍵指標,這對於後續在市場的分析與策略變化會產生重大的影響與改變。關鍵指標指的應該是影響市場發展「最直接」與「最明顯」的那個因素。例如:eBay公司,它們採用每個月競標物件價值的總和而不用營收的目的是在於它們想藉此瞭解eBay在整體交易市場中所佔的份額與影響程度,但營收的意義則容易因為收費政策的調整而造成浮動,營收提高不代表使用者的活躍程度也同時提高。

4.    Magic Moment

這是從使用者的角度,讓使用者沉迷或對產品產生 「A Ha~」這就是我要的產品使用結果或使用利益。一但產品的 Magic Moment 被 Hacking 到,產品就會開始 Growth。

例如:
Twitter -> 30 followers or channels
FB -> see 10 friends in 14 days
Airbnb/ebay -> Finding unique items  (buyers)  /  Get paid for the sellers  (sellers)

[  如何成長 ]

要讓產品持續保持成長應該…
建立好的存留率 (Having Mkt Fit Product) -> 定義 北極星 ->找到 Magic Moment
再從…
建立假設 -> A/B testing -> 回饋 讓更多用戶感覺 Magic Moment ,同時也造成留存率與北極星指標的成長。

[ 找出產品的 Magic Moment !]

  • 從數據下手,建立Funnels。Cubie: messages sent, new friends, users, download funnels, register funnels…
  • 從長期追蹤的 User Accounting 瞭解哪個部份是造成市場成長、流失的主因?如下:
    • Yesterday total active users? 1,000,000
    • New users registration (今天新增加的使用者)? +20,000
    • Resurrected users (過去28天沒使用,但今天又開始繼續用)? +1,050
    • Deactivations (今天正式退出的使用者)? -50
    • Gone Inactive (已經在過去28天都沒使用的使用者) -10,000
    • Net Change +11,000Active users total 1,011,000
    • 然後該怎麼做?當然應該選擇從比較容易的先下手…
      • New ?
      • Resurrected ?         (v)
      • Deactivations ?
      • Churned (Gone Inactive) ?
    • 將資料庫裡的使用者由 light -> casual -> heavy 依不同使用族群提出假設與刺激使用的做法。
  • 或例如 following = 0 -> following小於30 -> following大於30   (Twitter)
  • 把資源集中在激化不太使用的用戶,一但市場已經開始成長,heavy user 會因為忠誠度較高可以暫時不用理會,也因為忠誠度高,他們的要求也會「與眾不同」。
  • 透過消費者質化研究找出Magic Moment,質化研究的關鍵性意義在於讓使用者親口告訴你他認知的產品是什麼。

[ 成長分析 ]

從以上的量化或質性研究,找出哪一個(使用者)關鍵的使用結果,會讓 User 產生Magic Moment,並且可以藉此對資料庫中的用戶分群,對於使用頻率或留存率的差異產生真正正相關的影響?

例如:
Cubie:曾經送出過照片的用戶比一般用戶的存留時間更久。
經由成長分析的假設(曾經送出過照片)與驗證(用什麼手段會讓 User 願意把照片寄給朋友?),這是一個需要不斷被修正的過程。(事實上,到後來發現提高送照片的使用結果對留存率並沒有產生顯著的影響,表示這可能並不是一個 100% 可靠的關鍵指標。

腦力激盪,提出可以激化使用行為,讓用戶產生 Magic Moment 的做法,最後根據可能提案執行的…

  1. Impact 可能影響程度。
  2. Confidence 可能會造成影響的信心程度。
  3. Easy 執行的難易程度。

給予測試驗證排序。在這個過程通常是主觀而直覺的,但顯而易見的是過於大眾化的手法,結果一定也會愈來愈趨於普通。

[ 成長技巧 ]

  1. 產品優化,如註冊流程。
  2. 病毒行銷。K factor 指的是當你透過一次對目標對象發送的行為,會產生一次的 feedback 結果時,K值=1。當 K 值愈大時,表示這樣的行為過程愈容易發生 Viral loop 的病毒效果,如當年的「開心農場」送蔬菜。
  3. 讓Power User 願意主動幫忙(產品)做事。
  4. SEO/Social/Mkt tactics。
  5. A/B Testing : 找出成長的關鍵性差異,the more frequency, the more effectively。

[ 結論與回顧 ]

留存率 / 北極星 / Magic Moment / 合適的工具 / 正確的指標 / 持之以恆的假設 -> 測試 -> 回饋

歡迎網友分享轉載(請註明出處),或有任何指正也很歡迎在本文下方討論或留下建議。

※ 書單

※ 補充

 

★ 延伸閱讀:賽局理論(Game Theory)在買賣價格談判過程中的應用

★ 本文特色圖片來源:pixabay

★ 責任編輯:Vista Cheng

 

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