因為不增長，所以增長迫在眉睫！

中國移動互聯(lián)網(wǎng)QuestMobile報告，BAT用戶均超10億，用戶、時長總盤子雙停滯，短視頻成最大贏家 ，國內(nèi)移動互聯(lián)網(wǎng)在社交、視頻、電商、理財、出行等幾個領(lǐng)域，行業(yè)用戶規(guī)模均已突破5億。不過，總體的用戶、時長也都到了頂峰，2019年至今，活躍用戶僅增長了200萬，人均單日時長僅增加了18分鐘 。

總體看，BAT三系用戶都已經(jīng)突破10億，BATT（頭條）四系占據(jù)了全網(wǎng)70%用戶時長，存量爭奪已經(jīng)成了新常態(tài)；用戶端、下沉市場成了唯一高增長突破口；應(yīng)用端、短視頻時長增長占比60%以上，成了唯一贏家。

那么怎么增長呢？大數(shù)據(jù)AI在增長中能起到哪些作用呢？本文講一一道來。

5步數(shù)智與心智增長法

1. 節(jié)日已經(jīng)數(shù)不過來了，不要再造節(jié)日了

我們先大致數(shù)數(shù)全年產(chǎn)品運營的大手筆投入巨資廣告的節(jié)日已有如下圖：

用戶也有疲憊的時候，整那么多節(jié)日，阿里的都過不過來，還要過別的？靠打造節(jié)日搞增長看來有點乏善可陳，所以不建議再造節(jié)日。

2. 裂變

5環(huán)內(nèi)人的需求貴里面挑性價比，5環(huán)外人的需求便宜里面挑質(zhì)量。

裂變特別適用于貪小便宜的用戶群，換句話說拼多多靠裂變是因為他找對了人群找的是四五線城市和鄉(xiāng)鎮(zhèn)，所以裂變要做用戶群分。

用戶群分是指，在買保時捷的群體里分享的是蒂芙尼的愛情故事，在買拼夕夕的群體里分享的是拼夕夕的質(zhì)量。

在裂變過程中產(chǎn)品運營不妨領(lǐng)悟一下5環(huán)內(nèi)外用戶的心智：5環(huán)內(nèi)的需求是在好的里面找性價比高的，5環(huán)外的需求是在便宜的里面找質(zhì)量好的。

你想想，拼多多給你發(fā)個活動說給一百個人轉(zhuǎn)這個鏈接，讓大家來幫你砍價，可以獲得一個50塊錢的產(chǎn)品，5環(huán)內(nèi)的你會干嗎？明顯不會。因為你的人脈比50塊錢值錢，你轉(zhuǎn)發(fā)的時間比50塊錢值錢。所以裂變其實在你這種人群這里是行不通的，但是如果他是一個5環(huán)外的人這件事就成了。

做好用戶畫像和用戶分層，對于5環(huán)內(nèi)的頭腰部客戶如何去深入挖掘這類用戶的需求增加使用深度更重要。例如：你需要的是高品質(zhì)不費時間的產(chǎn)品服務(wù)，所以應(yīng)該給你的是每日優(yōu)鮮版京東plus，同時也是一個會員體系，對于貪小便宜的人可以使用裂變。

3. 找出來爆款

做內(nèi)容和渠道的爆款營銷，唯有爆款才好拉新。

例如：每日優(yōu)鮮等零售平臺，今年夏天在微博上推的19塊錢三盒小龍蝦這個的拉新效果更好。

4. 用爆款代替紅包

可以用紅包，但紅包不是抓手，至少在一線不是。

拿筆者自己舉例，不會因為塞給你一個5塊錢的紅包就去買東西，明顯不會。所以現(xiàn)在的app如果主要客群在一二線城市，應(yīng)該更多的去追求：當(dāng)用戶有這個需求時第一時間想到我即爆款。

5. 做細(xì)分領(lǐng)域的電商（可多參考新美大的到綜三板斧）

先介紹一下新美大的到綜三板斧，即：一清晰的店鋪定位；二具有吸引力的產(chǎn)品和三評價閉環(huán)。

做電商不論哪種電商包含平臺級電商、垂直細(xì)分領(lǐng)域電商、新零售電商、社交電商還是短視頻電商等都要把用戶評價要做起來。

在一線城市商鋪里的飯店除非已經(jīng)是連鎖了的店（即被大家共識）不然這個飯店必須明確自己的菜系，不然很難活下去。所以在一線城市，店要開宗明義、產(chǎn)品要吸引人、評價做閉環(huán)，比如：你開個店 取名叫白樺林信不信肯定轉(zhuǎn)化差，因為用戶都不知道你是做川菜還是做本幫菜的。所以做細(xì)分領(lǐng)域的電商一定要學(xué)三板斧。

小結(jié)以上5步中到綜三板斧講求的是用清晰的用戶畫像推薦精準(zhǔn)的商品幫助用戶快速決策下單，從而做到提高客單價的存量增長，爆款用產(chǎn)品的吸引力配合用戶畫像來拉新用戶實現(xiàn)增量增長。

案例分析

下面我們舉個每日優(yōu)先新零售的產(chǎn)品例子：

舉這個例子一來時下做下沉市場，做社交電商，做新零售，做大數(shù)據(jù)賦能零售不僅剛需且屬熱門。二來電商是匯集了AI大數(shù)據(jù)的幾乎所有元素，包含，數(shù)據(jù)匯集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用等需要用到云計算、算法模型等內(nèi)容。

我們先看下商品詳情頁的圖：

看完以上兩張原圖相信從用戶心智上判斷，用戶很難有購物的欲望，從用戶心智上推理，以及我們在朋友圈經(jīng)常能見到曬烘焙的糕點圖修改上面兩張圖。

用戶心智促修改步驟：

• 以美名帶動佐料，強化圈1中的楊枝甘露，用楊枝甘露等做法來推薦消費者買柚子，即用楊枝甘露臨門一腳讓客戶下單柚子；
• 圈2的推薦內(nèi)容太粗暴，這種推薦僅限于用戶猶豫不決購買哪種柚子的情況，但是推薦不止是為了這個功能，這里推薦真實的目的是增加客單價；
• 圈3的內(nèi)容從用戶心智分析，建議直接刪除。

用數(shù)智促修改步驟：

現(xiàn)在無論是做下沉市場，無論是做存量用戶還是做增量用戶都得講究科學(xué)，即用數(shù)字化和智能化的手段實現(xiàn)快速可持續(xù)的增長。

繼續(xù)以上面的例子為例：

步驟一，匯集用戶畫像生成數(shù)據(jù)集

1. 找到正確的“人” ，例如喜歡柚子的人的性別、年齡層次、消費水平、職業(yè)等；
2. 找到正確的“人”，興趣標(biāo)簽，購物、教育、音影、游戲、金融理財?shù)龋?/li>
3. 找到正確的“人”，定制化標(biāo)簽，定制標(biāo)簽A、定制標(biāo)簽B等；
4. 找到正確的“場景”，行為標(biāo)簽，近期活躍的應(yīng)用，近期去過的場景；
5. 找到正確的“場景”，場景標(biāo)簽，機(jī)場、商圈、電影院、景區(qū)、自定義場景等。

步驟二，數(shù)據(jù)治理

1. 選擇適合的寬表
2. 選擇適合的數(shù)據(jù)庫

步驟三，算法模型

1. 從業(yè)務(wù)功能角度看用聚類找出對同類貨有共同偏好的同類用戶；
2. 用關(guān)聯(lián)規(guī)則類算法挖掘出應(yīng)該推薦的商品，以智能大數(shù)據(jù)算法計算上圖圈2應(yīng)該推薦的內(nèi)容。

步驟四，應(yīng)用不同的數(shù)據(jù)集測試算法模型的準(zhǔn)確性

1. 測試；
2. 收集數(shù)據(jù)反饋，改進(jìn)算法模型。

當(dāng)用戶記不住再造的節(jié)日、當(dāng)紅包裂變勞民傷財且拉新低效的時候，我們產(chǎn)品運營技術(shù)是不是更應(yīng)該關(guān)注爆款、產(chǎn)品用戶群體的心智定位，和用大數(shù)據(jù)用戶畫像等技術(shù)搭建更細(xì)更落地的運營？

作者：連詩路

來源：連詩路（LineLian）