十大零售数据增长模型，助力行业新增长

诸葛 io 公司介绍：是一个聚焦用户全生命周期数据采集、分析和决策的平台。基于 UTSE 用户模型和开放灵活的技术平台，赋能企业的数字化战略发展，提升企业的运营和营销效率。

诸葛 io 产品一上线便获得李开复博士创新工场的关注，陆续获得创新工场、蓝驰创投等多家知名机构的投资。公司立足于北京布局全国，现已在上海、深圳设立分部，并在武汉成立研发中心，凭借过硬的产品和优质的客户服务，为越来越多的现代企业注入数据基因，实现业务增长。

2018 年 11 月，诸葛 io 基于微信生态，推出「诸葛小 V」产品，助力企业数据驱动微信生态价值变现，帮助其建立公众号+小程序运营矩阵，实现用户行为分析和自动化运营。

诸葛 io 业务驱动总监王叶鑫拥有 7 年以上产品设计、用户运营的数据驱动实践，擅长结合业务构建自上而下的在指标体系。

以下内容是由王叶鑫在 11 月 7 日 IT 桔子新消费公开课上《如何打造新零售增长体系》的分享的干货整理而出。

 一、十大数据增长模型是什么？

 

第一，评估渠道

为了把用户引流到平台上面来，企业需要做很多的线上和线下渠道投放，比如 SEM, 现在已经不是流量为王的时代，不仅要评估这个渠道能带来多少用户，还需要评估这个渠道带来的用户的质量，以及这些渠道带来的用户，在后续有没有什么关键行为的转化，这个是我们所在意的。

第二，优化落地

通过渠道把用户引流到平台上，如果用户只是看看，但是没有留存下来，那这些用户对我们来说是没有任何价值的。所以我们需要来优化这个落地页，优化落地的目的就是做好流量的承接，然后把用户留到 APP 里面去。

第三，优化内容

优化内容就是为了让每个用户能看到自己更喜欢的内容，用户才能留存下来，并且转化的可能性更大。

第四，分析迭代

我们产品是在不断迭代的，作为一个互联网人，定义产品就一般是：APP 网站、小程序，自己开发的跟客户相连接的平台，我们把叫产品。

从新产品上线来说，要发展到一个成熟，是需要不断迭代的，而每次迭代，有没有达到迭代目标，这个也是我们所关注的。

第五，提升留存

提升是非常关键的，不管是做渠道，做转化也好，最终是希望用户能够留在我们的平台上，最好永远留在这个平台上。

第六，流失召回

如果我们做了很多的流程，很多的事情，但是用户最后还是流失了，这时候就需要做一些用户召回的手段，来把流失的用户唤醒。

第七，支付优化

零售行业，最希望就是用户要支付。从进入产品-查看商品内容-加入购物车-最后购买，最终的目的是支付、付费。我们需要做的是优化支付的路径，来保证用户在转化的路径上没有障碍。

第八，数据打通

我们现在所说新零售，其实就是就是线上和线下的打通，线上是为了连接客户，线下是为了让客户就是有个更好的体验。要实现线上和线下的打通，这时候就需要把线下线上和线下的数据都打通。

第九，系统对接

拿到数据之后，需要进行对数据进行进一步的挖掘。比如将诸葛 io 里的数导出来，跟客户的数据进行一个系统对接。

第十，病毒传播

病毒传播是是最有效的。第一最省钱，第二，用户信任，传播的人基本是认识的人，不认识的人可能也很少会点开。

二、十大场景的应用

1. 渠道评估

 

互联网领域增长模型，其实就是 AARRR 模型，五个节点：

• 获取用户

• 提升活跃

• 提高流程

• 增加营收

• 促进传播

这五个节点叫做海盗指标，反映的是一个用户的全生命周期。

从渠道来获取用户-提升用户的活跃-提升用户的留存-让用户留下-增加收入-再促进用户的传播。这些其实应该是一个环形，它是一个完整的一个生态。今天讲的这十个模型，都归类到这五个节点里面。

在获取用户的这个阶段，第一个模型叫评估渠道。

以前我们只关注的是流量的数量，但是现在有流量也不一定会转化，因为这些流量有可能是这垃圾流量，不是你的目标用户，把这些用户引流过来之后，还要关注的是流量的质量。

质量是什么？

流量的质量其实就是，通过这个渠道进入的用户，后续有没有支付，有没有注册，有没有做一些其他的关键行为，这是需要衡量的？

两个指标：一、流量的数量，二、流量的质量。

 

在诸葛 io 上有三个功能：获取、数字、SEM，能够非常简单的来衡量这些渠道，这三个功能，合起来叫广告监测。

第一，获取。筛选一个渠道，可以添加 UTM 参数，可以识别用户从哪里来？通过新增渠道里新增用户的数量和渠道新增用户的质量，两个指标来衡量这个渠道的质量。

第二，SEM。要衡量每一个关键词的效果，通过自定义关键词进入到自己平台上的这些用户转化率如何。通过把展现的数据和最后的转化数据结合在一起，来衡量每一个关键词或者你的计划的质量是如何，再通过不断的测试与拓展，来做关键词的优化。

第三，数字。最重要的是监测这个用户，从曝光，进入产品，转化，后续的整个路径的转化率。

2. 优化落地

落地页的目的是什么？

落地页没有储存流量的功能，在流量进来之后，我们是希望把它引流到我们的 APP 或者官网里面来，可以频繁的跟用户发生互动。

落地页本质上是承接流量。

落地页的价值在哪里？

第一个，传递我们产品的价值。

第二个，转化。

第三点，辨识虚假流量。

那落地页怎么来优化？诸葛 io 提供两个功能，第一，浏览热图；第二，点击热度，通过点击率，聚焦度等数据监测。

3. 优化内容

内容本质：抢夺的其实用户时间 

怎么来优化？

第一是优化内容呈现方式

第二点是专题策划。

第三点就是推荐体系。

我们要通过这个矩阵衡量这个内容受喜欢的程度。首先，要给内容打标签，比如电商，商品有不同的分类，不同的名称，来识别这些内容是否受用户的喜欢。

 

横轴：内容的留存率，纵轴：留存的标准差

大气泡代表有很多人的阅读，小气泡代表阅读的人数比较少，也是代表这个内容受欢迎的程度。

第一个指标就是内容的留存率

我们有一个功能是自定义流程，比如一个商品，初始行为是查看商品详情，可以看到这个商品的内容留存率是多少，再通过统计学的一个公式，算出标准差。

接下来衡量的是这个内容被用户阅读的次数，我们在埋点的时候，就已经把内容打上标签了，就可以非常容易就是监测到了。

知道这些数据怎么获取，就能画出图，再一些运营手段，让留存率变得非常稳定，并且提高留存率。

4. 分析迭代

产品是从 0 到 1 的一个过程，要不断的来迭代它。

增长模型是从每一个节点里进行一些优化，从而达到整体的一个营收的增长。

而每一个明细数据，在不同版本之间，有没有达到你的目标。

比如迭代目标是某一个行为的触发次数。那么达到这个行为触发次数的时候，这个行为触发的次数，在这个版本不断迭代的过程中有没有变好？同样也可以衡量产品里面这些功能的联系，粘性有没有变高。

5. 提高留存

流存本质, 其实就是把客户像鱼一样把它圈起来，延长着用户的生命周期，并且让他在生命周期里面，从他的口袋里掏更多的钱。

怎么来提升留存

第一步：找到用户流失的模型，什么样的用户，在什么时间点流失的。

第二步：找到这个流失的用户和留存用户之间的差异。

为什么有些用户留下来，有些用户没有留下来，通过分析它的差异，能否把没有留存下来的用户留下。

如何进一步分析

我们可以通过分不同的用户群，只有每一个用户群的留存都提升了，用户总量才会提升。

第一：用户活跃度模型，用户跃频率是什么样的，什么时间活跃的，一周活跃多少次，一个月活跃多少次。

第二个行为特征模型，用户在产品上看了什么做了什么点击了什么喜欢什么不喜欢什么，通过行为特征模型是可以结论。

第三个是用户的身份特征模型。职业、身份、特征、年龄、地域等。

这些其实就是用户活跃、用户行为和用户属性进行，只有这样我们才能结合自己的业务做精细化的分析。

如何运营

第一：进行用户细分

通过不同的分组判断，不同年龄的用户喜欢什么，与用户建立联系之后，通过公众号或者小程序每一次推送的触达，刺激用户重复消费

第二：找出用户的活跃路径

通过对用户的分群，对比用户群之间的差异，同一时间的留存与新增流失，监测用户，在哪一个行为上的差异导致留存和流失的区别。

6. 流失召回

用户召回的时候，应该召回的是什么？

首先排除虚假流量，召回真实用户。

找回的主要是体验差、不知道怎么用、不符合需求而流失的这些用户

7. 支付优化

通过数据的功能，排除用户在转化路径上面的障碍。

支付的本质就像是一滴水在漏斗里面，出来的是比较小的一滴水。这滴水在漏斗里面已经干了，或者在其他地方流失了。我们要做的就是进去有的水，然后出来也不喝水。

通过漏斗可以知道用户它流失的位置是在哪里，对漏斗进行细分，再进行分析。了解用户的整个支付路径，监测用户为什么没有加入购物车没有付款？什么原因导致的。

8. 数据打通

 

新零售是线上和线下这两部分，线上对这个用户进行触达线下增加用户的体验，线下线下和线下的数据打通。可以不断的对用户进行触达，把用户放到自己营销网络里面来，线下是给用户更好的体验。优化线上和线下，共同提升这个支付的一个效率。

9. 系统对接

 

采集到数据，把这数据应用起来，对数据的一个对接。

比如一个客户在线上了解了产品，我们记录了他的数据。到了线下，我们就可以知道在这个用户在线上的数据。这就是数据的打通，相当于一个 U 盘承接两台电脑的数据。

那能对接的是什么？

比如诸葛 io 里的一个例子，我们通过 API 接口，可以对接客户系统的 EDM 邮件、报表系统，通过到数据仓库里面取数，再做数据挖掘、智能推荐等。

10. 病毒传播

病毒传播最重要的几点是什么？

第一：愿意分享的内容；

第二：合理的激励机制；

第三：恰当的提示时机。

这里主要讲的就是恰当的提示时机。

我们希望用户来分享的核心行为是什么？加入购物车、注册购买、浏览，购买是离核心行为关联最紧密的。

我们找出一个行为，跟核心行为关联最紧的，通过一个指标叫相关系数。通过这个相关系数的计算，就可以看到分享行为，和哪一个行为的相关系数最紧密。

 

相关系数的计算

通过计算可以看到购买是与核心行为最紧密的。接下来还需要跨过两个障碍：

1. 用户标记；

2. 信息同步；

比如有人分享了一个网页，希望我能在 H5 网页看到感兴趣的内容，但是要下载 APP, 当中还有一个应用商店，怎么跨过这个应用商品？以及这个 H5 是谁分享的？这个需要解决。

用户标记：通过不同的链接或者二维码，加入 utm 参数，来监测用户的来源。就可以识别是谁进入这个页面，并且是由谁分享的进入。而应用商店。我们可以进行数据的打通，可以在 H5 里面采集设备的信息，再 APP 里又采集信息，将整个分享的内容打通。

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