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本文整理自網易資深數據分析師李琪在友盟+2018U-Time冬季巡回杭州站現場演講
產品總價值=活躍用戶規模╳單個用戶價值–異常用戶損失
最近，友盟+2018U-Time首站在杭州開啟，友盟+、網易嚴選、大搜車的多位數據專家，以AI·超級用戶增長引擎為主題，從數據思維、行業應用到工具實操，全方位多場景地為App開發者、經營者奉上互聯網下半場的破局之道，通過AI助力流量增長和用戶增值。
在開場演講中，友盟+COO尚直虎分享了他對超級用戶思維的理解：移動互聯網下半場是一個非常有挑戰的周期，我們需要重新思考過去習以為常的模式，超級用戶不僅僅是一種思維模式，更將引領經營模式的升級：第一是從過去追求用戶規模增長轉向聚焦目標導向的客戶價值提升的增長方式轉變;第二是從強調速度到關注質量，可持續的價值增長。我們的業務運作模式從過去粗獷的通過資源、流量操控，轉向以數據為基礎支撐的精細化的經營模式轉變。
為了迎接以上挑戰，友盟+在持續升級產品能力，從統計、監測到深度分析和系統應用，所以大家可以在U-App AI版中洞察用戶畫像，預測用戶價值、做到靈活的精細化分析。包括剛上線的智能拉新，已經對接了非常多的主流媒體，開發者可以基於全域數據和AI算法能力，更高效地獲取超級用戶。
友盟+的超級用戶理念與頭部App正在探尋的數據經營方向是非常一致的。網易資深數據分析師李琪就以《網易嚴選用戶增長實踐分享》為主題，通過體系化、可評估、可復制的數據經營方法，幫助APP持續挖掘新增長點。
一、用戶增長的三件事
第一、識別真實的增長。
假如有兩個產品：產品1在春節期間沒有做大規模推廣，用戶有小幅下滑，到三四月又恢復到穩定的增長狀態。而產品2平時都是穩定的增長狀態，卻在春節期間突發10倍擴張。
看到這兩組數據，你的第一反應是什麼?假如你已經確定產品沒有做大規模的傳播事件促發增長，首先建議你關注這些用戶是不是真實用戶。通過帳戶體系計算用戶增長的規模、再看這些用戶之間是否有帳戶關聯並且有統一的逐利行為，如果是這樣，你獲得的很可能不是真實用戶，而是羊毛黨等。只有真實的持續使用產品的用戶才能產生價值，而那些苛求極致利益的用戶，往往帶來的是企業的損失。
第二、活躍用戶規模的擴大
當我們有了豐厚的護城河能夠獲取真實數據，我們還需要關心兩件事，活躍用戶規模的擴大和單個用戶價值的增長。以嚴選為例，月GMV其實是這個月發生支付行為用戶貢獻的。所以要保證每月新增用戶數+流失用戶挽回數，大於流失用戶數，才能保證活躍盤子持續擴張。
第三、單個用戶價值的增長
用戶增長是依靠嚴密的管理體系來識別用戶在平台內的存活和留存。進一步，單個用戶價值增長需要分層管理，來滿足用戶對產品的不同需求。以嚴選為例，我們會賣很多四件套，同時也有文創商品滿足學生群體需求。居家類用戶的購買金額會高出文創類產品用戶，但用戶是變化的，我們只有識別當下階段的用戶需求並滿足，才能保證逐個擊破滿足各個層次的用戶需求。
我們認為用戶增長的本質是提升產品總價值，首先要確保活躍用戶擴張，單個用戶價值提升，再減去異常用戶帶來的損失。
二、用戶增長的指標體系
如何用數據推動增長?從數據角度，通過構建用戶生命周期管理的指標體系，就是在不同階段做到大規模用戶管理，尤其對C端產品而言，你所面對的用戶群體是非常龐大的，需要提高單個經營人員管理用戶的半徑，才能更高效地管理各類用戶。
指標體系的核心就是把大規模數據管理變成可監控可拆解，把指標變的可被驅動可被影響。指標體系的構建，一是拉新二是促活。
所以我們會通過終端的方式拆分表現，比如小程序、媒體管道，以及對這個用戶利益點的輸送方式，用戶本身的屬性。
用戶進入產品後會產生大量的數據，我們可以獲取用戶跟平台的很多交互行為。在電商層面，指標構建會圍繞著R、F、M這三個指標，評估的是單個用戶價值，包括R末次支付距今時長、F周期內支付次數、M周期內支付金額(反應的是用戶的購買能力)。
除了RFM，還有一個非常重要的指標A，用戶與產品的互動。在目前的電商環境下，它不僅承載用戶需求，更多是創造用戶需求，讓用戶來了以後就產生更多的需求，並且鎖定對你的選擇。比如，淘寶上非常火的網紅，還有今日頭條、抖音做的帶貨模式，都是通過不斷互動加深感情，最終讓用戶選擇並認知平台。
嚴選有專門的實物頻道承載用戶內容，通過良性互動產生需求。所以圍繞單個用戶價值提升，我們會構建R、F、M、A。結合這一體系就構造出了不同的客群，比如R特別高、F並不高、R、F都高的，這樣就可以對用戶做結構劃分、做活躍用戶規模的結構管理，找出用戶規模結構中的潛力人群，並找到痛點比如流失等，這樣就可以做分群管理。
但如果只關注產品內的數據，我們所獲取到的認知完全來自於產品自己的行為表現，通過各種拆解發現所有的指標都下滑了，一樣都查不出原因，我們需要外部的宏觀指標構建達成綜合評估。比如評估品牌的輻射範圍或者增長空間，這是嚴選平台的品牌知名度;如果我們比較關心用戶是否有傳播能力和轉化意願，我們會關注用戶對產品的滿意度和搜尋商品的頻率，了解我們在用戶心里是什麼樣的地位，這樣輔助數據層面的指標評估用戶意向，得出更貼近用戶實際的結果。
圍繞增長，數據分析同學會設計數據策略產品，讓業務的同學做增長變的不那麼費力，這也是數據化管理的理念。
三、用戶增長的策略工具
在拉新階段，會涉及到獲客管道管理。當用戶進入平台產生大量交互行為，產生大量數據時，就要構建用戶的標籤體系，並配套CRM閉環服務精細化經營。嚴選的精細化管理一端是人，一端是貨，所以要做到人與貨的精細匹配，就需要有選品系統協同。
我們有四個象限的指標體系，包括管道獲客能力、流水貢獻能力、拉新的規模體量及管道用戶質量判斷，來綜合衡量管道表現。
通過對思維指標的應用，在實踐中會用算法模型搭建管道評分體系，描述管道特點。當新管道資源來了，通過快速測試定位這個管道在我們平台屬於哪個類型，劃分一個標桿線，更好定位它的特徵，同時做到管道KA管理。
比如，對於質量高的管道，進行更深層次的用戶合作，將註冊入口嵌入到產品中。還可以在管道投放流失召回的素材，在嚴選流失的用戶也可能再訪問這個管道，所以在拉新和流失召回兩個環節都有價值。
通過管道評分體系，做到對管道的控制也就是提效、控本，這樣就可以讓業務方做到花錢有理。
當平台有大量產品合作的數據後，就可以構建屬於自己產品特點的標籤體系。在標籤體系的設計上首先通過基礎數據的搜集，然後會有一個基礎的清洗工作。這里特別要注意的是，大體量的標籤管理成本是非常高的，我們建議加入數據清理層，保證大量數據導入之後明確業務邏輯及基礎整合。上層各類ETL人員在處理數據時就會形成統一的指標體系，所產生的標籤體系也會更有價值。
標籤體系有兩類，統計標籤和預測標籤，這在各大平台都大同小異。我們正在嘗試的方向是識別購買意向，比如訪問很久卻沒有下單的用戶應該如何轉化，這在電商環節是非常典型的場景。我們在平台上找到有購買意向的用戶，通過其交互行為展現其意圖，有了這些標籤就可以尋找與其匹配的商品和利益點，做臨門一腳的定向觸達，這時往往有比較好的轉化效果。
歸納起來，數據分析師在這部分的工作是畫像側寫、定量描述、目標鎖定：
一是從分析師的視角定期盤點用戶總體情況，讓業務方了解用戶是誰;
二是定量刻畫出不同群體用戶規模，幫助業務同學更好的分群管理;
三是鎖定目標客群，通過標籤的靈活運用達成業務目標。
當鎖定了目標客群之後，就完成了一個閉環的用戶經營實踐。
更進一步，我們會設計MVP經營模式，做到閉環的數據服務。包括鎖定用戶，結合用戶特徵找到匹配的經營策略，比如選取什麼樣的利益點如何輸送。然後監測經營策略，構建一套長期可用的指標體系，使其具備復用性，因為閉環不是一次完成的，需要反復的經驗積累，驗證最優的效果，通過不斷測試最終形成用戶經營的策略體系。
為了達成這套策略體系，就必須讓前面的閉環快速運轉起來。所以，我們構建了CRM系統，未來讓MVP的試驗能夠落到產品上，讓經營更好的配置，包括溝通方式、服務方式以及標籤和用戶管理能力。這樣MVP模型就會做到用戶+方式+玩法+文案+商品等在靈活場景中的迭代，最終是為了形成一套策略化系統化方案。
回到嚴選本身，所有圍繞著用戶的增長都離不開產品。所以回歸產品，我們更多是做人貨匹配。結合商品、用戶需求以及推廣場景，比如拉新會選擇經典商品，來做到用戶綜合價值的增長。在實踐中也發現，一款優質的產品遠比你做很多的玩法措施來的更有效力。
本屆U-Time巡回還在繼續，近20位數據經營大咖，正在奉上超級用戶經營三部曲：AI增長雙引擎、頭部App價值增長實踐、生命周期經營培訓，不僅革新理念，更賦能App價值持續增長。12月13日成都站、12月18日北京站、1月10日深圳站、1月15日廣州站，火熱報名中。歡迎登陸友盟+官網、友盟全域數據微信號報名活動並下載嘉賓演講資料。
