本文将以抖音为案例,聊聊什么是用户增长实验,它能达到什么作用,以及如何进行用户增长实验。希望对你有所启发。
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以抖音为案例,讲清楚「用户增长实验」思维导图模板大纲
本文将以抖音为案例,聊聊什么是用户增长实验,它能达到什么作用,以及如何进行用户增长实验。希望对你有所启发。
作者:jinlei886
用户增长(UG)核心工作流是:分析数据→形成假设→实验验证。而本文将用一个大家可能注意到过的案例,来尝试逆推和重现相关的工作场景,争取讲清楚UG实验在做什么。
在刷抖音时部分用户可能会留意到,完成2次播放后分享按钮变成了自己的好友头像,而部分用户依然是常规的分享图标。
案例重点讲每一步应该做什么,具体数值是杜撰的且并不重要,如有雷同纯属巧合。
图1实验组和对照组的用户界面
这个案例我只是借用,下面的表述主要从旁观角度去做逆推和重现。
抖音为什么要下发这个策略?
不难看出,直接目的是提升用户点击分享按钮的比例(分享率)。而用最常分享的「好友头像」替换「分享按钮」是否能提升分享率,需要实验来验证。
曾经了解过一些经验:用户群的互动率(转评赞的用户占比)与其留存率很好的正相关。
从产品逻辑上很好理解:用户有互动,就会收到反馈,持续互动会产生粘性。
假想你的微信好友很少,没有收到信息,你还会经常打开吗?假设你每次发朋友圈,没人点赞评论,势必会大大削弱发圈的积极性。
所以,抖音这么做,更进一步的目标应该是提升用户留存,而留存和用户规模又高度相关,策略的最终目标应该还是提升DAU、时长、收入这些规模数据。
这些都是前期分析数据的关键产出,而「提升分享率能够提升DAU和时长」是一个假设,需要实验验证。
这个实验虽小,但是它背后关联到最核心的增长目标。实验效果的评估,我们也需要关注到这些「结果指标」,而不仅仅是分享按钮的点击率、分享完成率、分享的回流率等等「过程指标」。
02 实验的设计和下发
我们通常会使用随机对照实验,市面上大家基本上用AB实验来代指随机对照实验。通过对比实验组和对照组的指标差异,来验证下发不同策略的两组间,是否产生了显著差异。
随机对照实验最核心的两个要点是「随机分组」和「单一变量」:
2.2 实验的下发
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