网络上关于写产品竞品分析的文章很多，做运营类竞品分析的文章比较少，所以今天抛砖引玉和大家分享一下，我在分析竞品运营中的思考和心得。

每天发生在我们APP里各种变化都是值得运营学习的最好材料，尤其是竞品的变化，更是有许多与自己直接相关的经验可以学习。

通过观察和分析竞品，能够帮助我们了解动态变化，市场格局，找到细分机会；获取灵感，吸收经验，策划优质活动。当竞品出现杀手级功能或病毒型活动的时候，也能够迅速跟进，被对手验证不成功的活动，我们也可以少走弯路。

要想写好一份竞品运营分析报告， 就需要先知道好的标准是什么。

在我看来，好的标准主要是和写报告的具体目的有关，能不能实现写报告的目的才是衡量是不是好报告的唯一标准。

比如领导让你去研究一下竞品的用户运营情况写份报告：

有可能是为了寻找可借鉴学习之处， 有可能是为了摸查竞争对手情况做好应对策略， 也有可能是作为融资计划的参考数据， 还有可能是看你最近工作量不饱和给你找点事做（囧）。 ……

以上几种不同的目的，需要的分析报告非常不同，有可能满足其中一种目的的优秀报告，换到另外一种目的下，就会变得参考价值很低。

明确分析目的

常见的竞品运营分析主要目的和侧重点有哪些呢?

1.学习优点

需要独立思考，通过表象看到内在的本质原因，多问自己几次为什么。

2.开拓市场

在没进入这个领域之前，想看看有哪些竞争者，重点通过多维度的横向对比判断全局。也要把竞品及用户群重合的潜在竞争对手考虑进去。

3.竞争策略

重点分析优缺点，细分人群的需求满足情况，竞争策略一般会从对方的弱点及未满足的细分需求主要着手点。

4.预防性策

略重点通过分析过往运营活动节奏和类型，推测竞品的可能动向，同时这个需要定期观察更新。

5.用于求职加分

至少在一个维度上分析透彻，可以包含一些对产品层面的分析研究，适当地表示出对产品和行业的乐观和喜爱。

明确了做这个报告的目的，接下来就可以更具体的操作了。

确定分析对象

确定竞品分析对象的方法，是先全面后精选:

“先全面”就是尽可能找到竞品和潜在竞品，是为了对行业全面了解 “后精选”是为了聚焦关键竞品

如果是比较主流，常见的直接搜索关键词就会出来比较多的产品了。因为主流产品都会认真地优化ASO，尽量让自己的产品在热门核心关键词能够被搜到，所以这个方面找起来还是比较容易的。

如果是新的领域和行业，可以到这几个新产品发现平台去搜索看看。Producthunt是新产品曝光平台的鼻祖，可以看到每天新产生的各种新产品。36氪旗下的Next是国内类似平台的追随者，更多国内的产品会在这平台发布。mind和today分别是爱范儿和IT桔子旗下的平台，也还不错，可以作为一个补充。

另外，也要看看用户群有重合的产品，即使不是直接竞品也可以考虑进来分析，就像牙膏和牙刷，彼此之间不是竞品，但用户群是一样的，在很多市场策略、运营方法上也是类似的。

怎么样可以把需要的产品找全面呢？

【关键词搜索延展法】

通俗来讲，就是通过一个关键词搜索出来的结果，找到其他相关的关键词。

举个例子：

比如，我尝试一下我不太熟悉的一个婴幼儿领域，搜索“婴幼儿”后就会发现很多相关的关键词，比如“早教”、“胎教”、“启蒙”、“宝贝”、“宝宝”、“萌宝“；

通过搜索“早教”又收获了一些关键词，比如：“识字”、“认水果”、“学数字”、“拼音”、“讲故事”等；

通过搜索“胎教”又发现了“母婴”、“妈咪”、“儿歌”、“起名字”、“亲子教育”、“辅食”、“育儿”等关键词。

通过一个关键词，搜出来的信息提取更多相关的关键词，在通过关键词继续搜索信息，再提取关键词，直到这些关键词能够形成一个看起来相对完整的信息图谱，就对这个领域大概有哪些东西有一个相对完整的了解。

另外，通过搜狗微信搜索，朋友圈搜索都是个很好的信息补充，有的时候可以惊喜地发现到一些一般搜索引擎搜不到的东西。

竞品分析找全面了之后，还是要回归最初开始做竞品运营分析的对象去选择，如果是为了学习优点，一般选择竞品里比较领先的几款产品，如果是为了开拓市场，就要多选几款进行横向比较。

搜集行业资料

查看一些这个领域的分析文章，了解一些这个领域的专家是怎么看行业发展，获取一些优质的观点和认知，以及拓展下看问题的角度，还能收获一些行业的数据和发展预测。

这种资料一般在科技媒体上比较多，以下是常用网站推荐：

收集相关数据

数据一般是一家公司的核心机密，任何时候不会全盘地分享出来。所以对于很多人来说，获取竞品的数据觉得是件非常困难的事情。

尽管一些核心数据我们无法直接获得，但我们也是可以间接获取到一些相关数据。

1. 自己测量统计、抓取数据

可以通过实际体验产品，记录产品的数据变化，从而推断出整个平台的部分产品数据。

举个例子，如果是个社区产品，最核心的数据应该是发帖量、浏览量、回复数、在线时长等，前面3个数据是可以直接通过产品进行手工统计的，以24小时为一个单位，统计一段时间（比如14天）的数据，并进行平均计算等。

有些数据则是可以批量抓取的，尤其是web端的产品，有些数据是显性可见，但手工统计比较麻烦的，可以让开发同事写个脚本跑一下统计出来。

2. 用已知数据进行推测

有一些数据可以利用数据之间的关系，进行推测和估算。

比如想知道某款竞品APP的下载量，我们可以查的到是一些安卓市场的下载量数据，比如应用宝、360、百度、华为应用市场的下载量数据，假设不同手机的下载比例基本一致的情况下，加上自己家产品在不同应用商店的下载量，就可以推断出这个竞品在没有公开下载数据的应用市场（苹果、小米）里的下载量了。

如果自己并没有相对应的产品已知数据，那就用公开报告里的手机市场份额进行推断，比如微信的手机终端型号分布数据，推断出竞品的总体下载量。

3. 获取公开的数据报告、文章报道

这部分可以到研究机构专业的数据报告里去看，比如艾瑞、易观、199it、Talkingdata、企鹅智库、爱知客等，虽然大部分需要付费，但也有不少有价值的免费内容可以参考。

如果公司规模大一些了，还是可以考虑付费买一些数据的，比如Appannie里的，可以看到更多直接的数据，比用推测的方法准确多了，而且是动态变化的。

4. 混入竞品的种子用户群

种子用户群里的用户相对活跃，可以主动和其他用户聊天，了解用户想法和需求，且和对方工作人员沟通起来也很容易，通过混种子群，一点一点地也能够知道不少竞品最新的动态、数据等信息。

注意事项：

1. 现在刷数据的行为非常多，公开数据很多不准确，不要全信，始终保持对数据的怀疑！对得出的结论，也要保持谨慎，有可能的话多用其他角度进行交叉验证。
2. 判断不要过于主观，尽可能深入问题本质，多问自己几遍为什么？真的吗？还有什么原因？ 有什么可以佐证？

选取分析维度

产品和运营是紧密结合的，运营是需要基于产品的，所以我认为在做运营竞品分析的时候，离不开对产品的理解和分析。

所以在选择分析维度的时候，有时候也要加上产品的维度。

下面我列出了综合类、产品类、运营类的一些维度：

实际分析中，结合竞品分析的目的，选取几个（不是全部！！！）作为分析的维度。

不同的维度在不同类型的产品中重要性也不同，怎样知道哪些维度会比较重要呢？

从产品的核心流程相关的维度就会比较重要，比如电商产品，浏览和下单是最核心的流程，所以和浏览、下单有关的，如UV、跳出率、下单率、SKU、GMV就肯定会在电商产品中比较重要，需要作为重点分析的维度。

『体验法』

要做分析，先从体验开始。体验一款产品或活动，可以分别从小白用户视角、忠实用户视角、产品设计视角来看，完整地走完整个流程，去感受整个被引导过程中的心态变化，包括困惑、冲动、烦躁、愤怒、喜悦、诱惑。

通过对产品的整体体验，对产品有个基本的认知，是运用所有方法的基础。

开始操作分析

『对比法』

分析方法中最重要的就是对比法了，因为对比之后发现的差异，最能发现有价值的信息。

对比中既可以是A产品和B产品进行对比，也可以是同一产品不同时期的对比。

不同产品之间的对比，有一个技巧，就是用表格将不同的产品、不同的维度列出来，逐一填充不容易遗漏，最终形成一个看起来非常直观的表格。

下面有个图示，可以参考一下：

(图片截图自一份网易团队很早之前的一份分析报告）

如果上面这个表，用纯文字进行表述，你可以想象下写的人和看的人都会有多累。

在同一产品不同时间阶段的对比上，多结合不同时间段的背景和产品特点，深入思考变化的具体原因。

另外提醒一个非常重要的操作方法，就是一定要把流程图画出来，分析产品务必要画出产品流程图，分析运营活动就画运营流程图，把流程图画出来，就能看到很多表面上看不到的区别。

如果不信的话，你们可以试着去画一下，京东、美团、唯品会3个产品的下单流程，然后就会发现不少意外的收获。

同一产品不同时期的对比，我举一个我日常经常分析的例子，比如我想了解过去1个月虎嗅的公众号哪些文章很火，哪些没人看，从而帮助我了解科技阅读爱好者的喜好，从而对我下一步写出用户更喜欢的文章会有帮助。

我是这么操作的，首先统计一下虎嗅网过去1个月的206篇文章标题、阅读数和点赞数，然后看阅读数最高的前20篇文章，而阅读数最低的10篇文章，并分析和研究，造成这样差异的原因在哪里。

（图：虎嗅网 4.17-5.17阅读数前20的文章）

[这里没有图]

（图：虎嗅网 4.17-5.17阅读数最差的11篇文章）

受制于篇幅，我这里就不做深入分析了。只从标题和阅读数上简单分析可以发现2个结论：

1. Papi酱、成人用品展、杜蕾斯空气炮、百度莆田系、直播等热门话题的报道和剖析本身就容易带来更高的关注和流量。给我的启发是，如果有机会结合热点写一些深度文章会有不小的传播。 2. 阅读量最低的10条中有6条都是广告。

上面还只是从标题和阅读数之间的关系去分析，打开每篇文章对应分析，还会有很多有价值的发现。

『测试法』

通过做一定提前规划的动作进行测试，根据实际反馈，得到有价值的结论。

比如想知道一个社区产品竞品的用户内容喜爱倾向，想了解这个产品的用户，到底是喜欢干货、鸡汤、美女、时政还是八卦，提前把每个类别的内容准备3份，每天选3个时间段，每天按预定的时间发，然后看用户反馈得出结论。

这样做每一类内容都至少3份，消除了一些内容质量的差异，3个时间段都有发，消除了时间段不同的差异，最后体现的效果，就会相对准确一些。

下面这个图就是根据上面的计划要求排的一个内容投放时间表，根据表排的时间发内容，并进行阅读量的统计，这样根据实际反馈得到的结论就会更靠谱一些。

通过最后测算出来的阅读量，发现这个用户群比较喜欢鸡汤和美女，对时政内容不感兴趣。

『推断法』

根据现有的数据和资料，做出一定的推断，从而得出结论。

比如想研究某个活动对某个公众号的效果，在这个活动前，该公众号头条阅读平均是1000（7天以上），某个活动后头条平均阅读数增加了200（7天以上），根据公众号打开率一般在10%上下，就可以粗略地估计出来，这次活动增粉大概是2000人左右，实际的话应该会更少一些，因为会有新增的粉丝打开率高一些，且估算的期间还有非活动带来的增长，所以粗略估计下来，应该是增粉1000-2000人之间。

再看到竞品做这次活动，送了一台999元的手机，10张电影票，成本大概是1500元，也就是这个活动的平均增粉成本在0.75-1.5元/个，如果觉得这个成本可接受，就可以换个噱头模仿对手，同时在各方面多做些转化率的优化，这样就可以通过借鉴和优化得到一个很好的活动策划了。

有些过往活动信息找不到了怎么办？

很多APP里的活动主要是通过Push或者Banner进行推广，活动结束之后就很难找到这些信息的入口了。有个小技巧，一般比较重要的运营活动都会在APP同名的公众号进行发布，浏览公众号历史消息，就可以获取到不少过往活动运营信息。

『套用工具、模型』

分析问题中常用的分析工具：5W2H分析法、十字象限分析法、MECE原则等；市场和战略中常用的方法，如SWOT分析、波特五力分析模型、波特价值链分析模型、SCP分析模型、麦肯锡矩阵等。

这些工具模型都能搜索到，有兴趣可以去学习下。

写好报告的建议

1.报告阅读体验要好：

要充分考虑到阅读报告人的体验，能够让他清晰地理解到你的观点、论据。一般我们在认真看长文件之前，都会先快速拉一遍扫一眼，对于阅读体验差的文件，都会下意识地认为这份文件的质量不会太高。

阅读体验好，有几个具体的注意事项：

• a. 要有目录，章节结构明了，规范段落，加上“1.1、1.2”这样的标识。
• b. 排版清晰，段距、行距适中，字体大小有层次感。
• c. 图文并茂，多用图表，不容易描述的地方要加截图。

2.一定要有结论：

分析报告不是小说，一定要有结论！不能让别人看了你很长的研究论述之后，还要费尽心思猜你想要得出的结论。

即使分析的对象比较复杂，目前无法准确判断得到推论，也是有一个“结论”，即“情况复杂有待进一步研究”。

分析的结论一般可以包括两大部分，一是对研究对象的分析总结，二是对自己的行动建议。

3.观点和描述不要过于主观

过于主观的分析，很难让人信服和接受。即使有主观感受，也试着分析一下，是由哪些客观原因造成的？

举例：“这个界面我比较喜欢”就比较主观，可以分析下喜欢的原因是什么？是更简洁？间距合适？色彩更好？效果很酷？“

这个下单流程体验还不错”也比较主观，好在哪里？加载更快？步骤更少？更符合原有习惯？支持支付方式更多?

如果比较复杂的主观描述，可以用打分替代。

比如对于某个模块的体验，描述好不好的如果用词语的话，就会有“还行”、“很好”、“很棒”、“不错”、“牛逼”、“超赞”的话，就不好进行对比，到底是“牛逼”更好，还是“超赞”更好？

这种情况下，就可以对于这个方面用分数进行衡量，比如用0~10分对这个体验进行打分，这样就能够相对客观地得出不同产品更直接的对比了。

4.求职提交报告的建议

在结构清晰的情况下，字数多、页数多一般代表你的投入了很多，这会在态度上首先赢得一部分加分。

写整体竞品分析比只分析求职产品风险小一些，因为只分析求职的这家产品，不太可能在认知上超过面试官，有亮点也不容易出现，有纰漏却很容易显现，加上竞品一起写就会更容易出彩。

报告最好生成在线链接，再用短链接+二维码工具生成一个二维码，嵌入到简历中，方便HR打开。

最后说的话

其实要完整看完这篇完整挺不容易的，要实际开始写更不容易，甚至是痛苦的，这是很正常的，因为毕竟对这个行业不够了解，需要消耗大量脑细胞进行学习、思考。

但也正是因为这样，写竞品分析报告是一个很好的学习成长的机会。不想写、懒得写的人会逐渐落后，相反的，能够沉下心来写的人，能够在职场上逐渐拥有一个差异化的竞争力。

“知识付费”一词并不新鲜，它并不是互联网催生出的专属词汇。

交学费上学、拿钱补习课外班、付款买书、甚至购买礼品去尊师访友以求指点，都属于付费获取知识。

为什么早在几千年前孔子时代就出现的“知识付费”，却在这几年被互联网“裹挟”，仿佛新生词汇？近三年时间，知识付费行业迅速发展，为何外界依旧褒贬不一？知识的供求双方与平台方皆在局中，好像万事俱备，却总差一股东风。未来，知识付费又该如何破局？

本文将从“互联网知识付费”的过往经历、当前呈现的逻辑、未来前景展望，三个方面阐述。

一、这一轮互联网领域的知识付费，如何产生并迅速发展？

关键句：知识本身就有价值；移动互联网技术成熟；资本的力量。

1. 知识本身就有价值

为什么给知识付费？在手机上听音频、看视频、浏览图文竟然要交钱？有那么多免费的知识内容获取，为什么还要付费？

最初，图片、音乐、音频、视频等内容客户端普遍都是免费播出模式。

但作为内容生产方和平台方，获得收益唯有广告和电商两种方式比较有效，且这两种变现路径较长，容易催生灰色地带，干扰最终效果，加上内容越来越多、鱼龙混杂、版权费用昂贵，优质内容变现获利这件事变得越来越难！由此，内容平台开启了免费向付费的转型。

在这个转型过程中，无论用户喜欢与否，从内容市场的供应方和平台方角度，付费模式使得内容变现更加短、平、快。

随着供应方和平台方对付费模式的“强行”推进，用户也逐渐接受了为优质内容付费。据《中国青年报》统计：从2010年前后开始尝试的付费服务发展到今天，视频网站付费会员总数超过1.7亿人次，比例已经达到会员总数的42.9%。

据艾瑞咨询数据显示：2016年在线视频已经有近20%的收入来自用户付费，这一数字预计到2019年将达到约40%，与广告收入占比基本持平。据36氪研究院《知识付费研究报告（完整版）》，2016年有知识付费意愿的用户增加了3倍，知识付费用户达到近5000万人。

知识内容产品，以前所未有的姿态，在互联网快速生产、快速传播、快速变现。

知识，本身就有价值！上学交学费、买书花钱、听讲座买门票等等例子不胜枚举。知识，需要付出成本才可以获取，是因为知识的产生是需要付出成本的。正是因为互联网付费模式的产生，优质内容才体现出其应有的价值。

1. 移动互联网技术成熟

为什么直到2016年左右，才兴起了移动互联网知识付费内容产品和平台？

主要原因是移动互联网技术的成熟，包括三个方面：智能手机普及、4G网络和Wifi获取便利、以及移动支付技术成熟。

智能手机普及、4G网络和Wifi获取便利，都使用户获取音频、视频、图文等信息的成本大幅降低，内容生产商创作的作品在网上传播的成本也极低。内容市场的供求双方与平台方皆因此而受益。

知识付费的供求双方本质上产生的是交易行为，线上交易的便利取决于移动支付技术成熟。用户在线下场景的购买行为在“线上”得到进一步发展，由此催生出电子商务，如天猫、京东、苏宁易购等电商巨头。

同理，用户在线下场景付费购买内容产品，也延展到线上场景。从交钱去学校或课外班上课，变成付费上网课；从花钱买书，变成花钱在线上听书；从提礼登门拜访名师益友以求答疑解惑，变成线上付费求解答生活和工作中的疑难困惑。

移动互联网上兴起的知识付费，必然依托于移动互联网技术的成熟。

1. 资本的力量

从三年前分答、得到APP兴起，到喜马拉雅123知识节《好好说话》等爆款，再到今天知识付费APP、小程序琳琅满目，新世相、网易等知识付费内容不断刷屏。“知识付费”是如何一路走红、形成规模，进入更多人视野的？

答案是：资本的力量。

文化传播是需要资本助力的。自古，孔子能办学、传播思想，是因为孔子的家庭经济基础较好。吃饱、穿暖、读书，为他创造条件。而后，名家名士著书立章，也要凭金钱去支持出版和发行。

即使当今，自媒体人想仅凭创作好内容，而没有强大的传播能力，也是无法大规模推广和变现。

文化传播本身是有成本的。资本助力的商业化运作，更有效地激发了内容创作的活力和传播的动力。

例如：公开资料显示，喜马拉雅2014年完成了A轮1150万美元、B轮5000万美元融资，2017年9月完成了D轮融资。

在资本的帮助下，喜马拉雅在广告推广、内容版权采购、活动营销、产品用户拉新等各项工作上迅速推进，品牌知名度迅速扩大，收益也因此而增长。

今年8月8日，知乎创始人、CEO 周源正式宣布：知乎已完成 2.7 亿美元 E 轮融资，知乎将加速全民知识内容平台的建设，加大在 AI 技术、内容生态、知识服务和商业化等多个维度的投入。

知识付费的高利润率已是显而易见，资本也愈加青睐。李笑来在接受“界面”专访时说：“我给罗振宇写专栏，总共获利4000万，得到平台要分一半，交税要交一半还多一点，到最后分到我头上只有900多万左右。”

由此可见：文化在资本力量的加持下，大幅度提高传播效率。在浩浩荡荡的内容产业浪潮中，资本甚至决定了内容生产方与平台方的生与死。

小结：知识付费，就是这样在保持其原有的价值、在互联网技术成熟的依托、在资本的助力下，从2016年，一路驰骋，迅猛发展至今。

二、这一轮互联网领域的知识付费，内容呈现的逻辑是什么？

关键句：刚需催生的干货小课；为偶像花钱不计成本；付费享受高质量内容。

1. 刚需催生的干货小课

从用户角度来说：在生活、工作中各个方面，会有各种各样的“想不开”。尤其是随着年龄的增长、从校园走向社会，面临更复杂的环境，父母、师长、朋友可能已无法解决你的难题。

比如：遇到职业发展的瓶颈，或是情感方面的问题，或是投资理财的困惑，或是想快速了解某一领域的知识技能等等，所有这些“想不开问题”都高度垂直、非常具体。

比如：罗胖在爱奇艺的节目《知识就是力量》，每期半小时，用高密度、高质量的知识去解答生活中遇到的小问题。

如：情侣吵架的问题，找工作投简历的问题，有效经营时间的问题。

又比如：知识干货《五步迅速提升职场工作效率》，20分钟，告诉你公式化答案。自认为或被批评工作效率低下的职场人，在遇到这档知识付费栏目时，非常容易产生兴趣。

用户通过互联网，可以直接获得答案，听到什么就照做什么，并能顺利解决这个问题。这种求知的需求会非常强烈；虽然，在用户阅历增加后会逐渐减弱；甚至，在用户度过了“想不开”阶段后，有可能会认为这种知识付费产品其实很无用。

但是，总会有新的适龄用户补充，他们也会遇到同样的生活、工作各方面“想不开”。因此，有这类需求的用户会源源不断。

对于内容生产方或平台方，提供大量因上述这种刚需而生产的干货小课，就是对症下药，会获得市场正面反馈。

此类小课，大多10-20分钟，“总-分-总”结构，内容高度精简，明确分析原因、提出公式化解决方案，列出1、2、3点并解析，最后加以总结。策划制作这样的小课，名家声音不是最重要，而编辑工作要做到引经据典、有理有据、高度简洁、通俗易懂、便于记忆才是最重要的。

这部分内容，得到APP里的《罗辑思维》和部分专栏，做的很好。

1. 为偶像花钱不计成本

每一代人都会有自己的偶像，尤其互联网多元文化环境下，新生代偶像的数量和更迭速度之快令人瞠目结舌。但是，无论何时何地，偶像对自己的粉丝，永远是KOL（Key Opinion Leader关键意见领导者）。

粉丝对于偶像的信赖和崇拜，不仅表现在千里迢迢去北京工体看一场TA的演唱会，也会表现为几乎不计成本的花钱支持偶像周边，甚至发生更多行为以表现支持甚至“忠诚”。

这里的偶像与粉丝，不局限于娱乐明星，也包括文化名师对于学生、包括宗教领袖对于信徒、包括地域性名人对于本地百姓、也包括自媒体大咖对于用户、甚至并非人而是一部剧或者一个机构等等。比如：周杰伦、TFboys、徐峥、易中天、创造101、辽宁都市广播FM92.1等等，都可以是KOL。

偶像们的盈利模式，通常以举办活动的门票收入、出席活动的出场费、获得广告和赞助支持的费用、售卖周边产品的收入为主。

而第四种“售卖周边产品”，在过去通常是CD、签名海报或者著书，在“知识付费”兴起后，一部分尤其是以有声语言表演为主的KOL，便选择策划和制作“知识付费产品”，本质上同样是“偶像周边”。

对于内容生产方或平台方，KOL是当下必争资源。

首先，为KOL精心策划制作知识付费产品，成本较低、输出较快、效果较好。

原因有三：

1. KOL必然善于输出自有想法和观点，善表达；
2. 粉丝对偶像的接受度非常高，甚至会有这样的想法：不论TA说什么，只要是TA，就很满意；
3. 依托KOL的影响力和传播渠道，能够快速并精准吸引目标受众，付费转换率极高。

这部分内容，咪蒙的《咪蒙教你月薪5万》、马东为首的奇葩说团队的《好好说话》、郭德纲的《郭论》、做了6年免费《晓说》的主持人高晓松的付费节目《矮大紧指北》，周杰伦的歌词作者方文山的《方文山的音乐诗词课》，都是具有代表性的KOL的知识付费产品。

1. 付费享受高品质内容

正如视频客户端大多转型付费会员模式，需成为付费会员才可享受优质新鲜内容和无广告体验；又如音乐客户端也大多转型付费会员模式，需成为付费会员才可以收听、下载新歌、好歌。

知识付费也同样兴起VIP会员制。原因与上面两条跑道基本相同，第一、内容版权之争日益严重、版权采购费日益高涨；第二、高质量内容本该获得其应有的价值回报。

知识付费，以音频形式呈现居多。

得到APP创始人罗振宇在艾瑞2018峰会上表示：知识最原始的传播方式，就是人与人之间通过声音讲述出来。后来纸质出版技术成熟，才出现了书籍，以便快速普及。知识付费在移动互联网音频这条跑道上释放了极大活力。

对于用户来说，享有优质知识付费内容，与享有优质新鲜的视频、赏听优质音乐的心理和体验是类似的，例如：解闷、陪伴、消磨时光、获得谈资。

尤其是谈资，比如：你没看过《欢乐颂》，但是听过有关《欢乐颂》的讲解音频，你和别人聊天谈话时就有了话语权；你时间阅读《必然》，但是你听过这本书的转述讲解，再遇到这个话题时，你就可以发表意见和看法；你没看过电影《我不是药神》，但是听了别人评述，你也敢做一些点评。

网评知识付费专属于中产阶级的“知识焦虑”者，也有评说所谓的“知识付费”产品并不能真正使人获得智慧，认为学习新知这件事，不能是简简单单听某个节目就能实现的。

但是，无论外界是褒是贬，这部分中产阶级的“知识焦虑”圈层会长期存在，有人走出这个圈层就会有新人补充。用户愿意为内容买单，内容实际有效与否，已不重要，重要的是像马云、柳传志、雷军等大咖推荐了，你接触到了就会有成功人士的感觉，你和别人聊天就会有话题。

当下内容市场上的“读书类”栏目，细分品类如：历史人文、商学、管理学、科学、艺术、财经等等。展现形式上，有音频专栏点播、音频直播课、音频问答等；售卖形式，有整个专辑、直播课、问答社群售卖、单条声音售卖，以及付费会员的打包售卖；付费会员制的时间大多是按年度、季度、月度、7天、免费体验等等。

如付费办理会员制，诸多优质知识付费即可免费享有。

如付费会员制有时间限制，用户则需要在规定时间内尽快使用会员权益，此机制也可以增加用户活跃度；获客方式主要是线上+线下，线上直接办理VIP会员，线下招募读书会、二级代理等。

目标用户类别主要是toB（针对Business商家）+toC（针对Customer消费者），随着toC的获客成本愈加高涨，为B端（Business商家）提供知识付费内容的市场前景较被看好。

这部分内容和机制做的较好的，例如：得到APP的“每天听本书”、爱音斯坦FM的VIP专区、樊登读书会、今今乐道读书会、知乎读书会等等。

三、这一轮互联网领域的知识付费，下半场应该何去何从？

关键句：内容为王、塑造极致IP；垂直深耕与区域下沉；ToB的销售与获客方式；新技术对传统模式的颠覆。

1. 内容为王、塑造极致IP

无论怎么变换花样，知识付费，最重要的还是内容本身。对于作品的极致化追求应是所有内容生产者的核心创作理念。

未来，内容生产方更加注重IP的极致化塑造；知识付费平台方更加注重独立IP的版权保护，这应是知识付费行业有效、可持续的发展之路。

所谓IP（Intellectual property）即知识产权。它的组成部分是C+M+O。C是Content缩写，译为内容；M是Midea，译为载体；O是Operation，译为运营。成功打造IP，必须满足C+M+O。

C（Content内容），它的定义是具有普世性的价值观；它的属性是可持续开发的故事。

例如：迪士尼IP，里面的米老鼠、唐老鸭比90后、00后的爷爷奶奶岁数都大，但是它们依然在陪伴90后、00后成长，一起“玩耍”。

又如：《金刚狼》中的大金刚狼在前几部演完后，人物设定需要死去，但是一定会编入一个“小金刚狼”继续演绎。

为什么？

因为它们的内容具有普世性价值观——正义战胜邪恶、光明战胜黑暗、人性战胜兽性。

再如：漫威电影中，《超人》几部电影之后、《蝙蝠侠》几部之后，如何继续编故事？

于是——蝙蝠侠大战超人。

钢铁侠、绿巨人、美国队长都先有独立电影，后来如何继续编故事，于是——复仇者联盟，复联1、复联2、复联3……

为什么？

因为它们的故事不能断。

由此观之，知识付费领域，塑造IP的第一条件就是Content内容。

M（Midea载体），它的组成是专业制作发行团队 +平台 +营销机制；它的属性是具有掌控力。

例如： 爆红全网的知识付费栏目《用得上的商学课》，产自于专业制作团队老路识堂团队。思想独到、编辑精致、制作精良。该栏目最大限度的在全网各个平台发行，且诸多平台都给予优质推荐资源支持，体现出该团队的渠道拓展能力极强。

该栏目在“有书共读”平台上采用打卡学习营销机制，极大释放了内容运营推广的活力，如虎添翼。老路识堂是专业制作发行团队，找到了很多优质平台并获得有效营销机制的支持，对该内容的载体具有极大的掌控力。

又如：《凯叔讲故事》从公众号做出自己的APP平台、十点读书从公众号品牌做出“十点课堂APP”。

再如：初期全网发行，后期的在得到APP独家播出的《罗辑思维》。

因此，成功塑造IP是有一定门槛的。是否具有专业领域思想，较高策划和制作编辑水平，能否获得某平台或多平台支持，营销机制能否玩转起来，都是决定IP三要素之一Midea载体成败的必要因素。

最核心的，是掌控力。

缺乏掌控力的失败案例，如：《罗永浩干货日记》从最初兴高采烈的推出，到中期拖延，以致后期停更。

目前，知识付费行业内几乎所有商家的共同痛点，都是对主播的掌控力太差，尤其是对大咖主播。这致使内容生产不能被平台方或生产方很好掌握，最终与成功IP失之交臂。未来，掌控力问题解决不了，成功IP的塑造就会困难重重。

O（Operation运营），它的组成是完善体系 + 持续优化细节，即成熟持久的变现能力。

好的内容产品是靠市场检验出来的，反之，市场检验的反馈会促使内容产品越来越好。

市场的反馈，集中体现为数据，根据数据反馈不断调整内容细节，并形成完善的优化体系，即内容运营。

在移动互联网音频领域，内容的数据维度主要有以下几种，仅供参考：简介页面停留时长、专栏订阅量、音频条播放量、喜欢量、评论量；音频条播放跳出点分布；购买转换率（购买该专栏人数÷进入该专栏人数）；复购率（通常指购买限时产品，过期后再次购买的行为）；用户的直接反馈等等。

根据数据反馈，不断完善、优化知识付费内容产品，不断迭代后续产品，从而形成成熟持久的变现能力，这就是IP三要素之运营。

举个例子：某平台新上线一档知识付费栏目，上线半小时后突然下架。

原因是这半小时内数据表现，反馈出该栏目诸多地方需要修改。根据数据和策划团队主观能动性分析，马上对内容细节做以调整，之后再上线平台，数据反馈就比之前好转许多。

知识即产品，知识付费本质上与电商逻辑类似。

刚兴起阶段，用户存在“因冲动付费”，但最终会走向“为效果付费”。因此，知识付费的未来，依然尊重内容为王的规律，按照C+M+O 三要素，塑造极致IP，是通用法则。

1. 垂直深耕与区域下沉

最初爆发的知识付费内容，大多集中在职场、财经、创业、亲子等几大品类，并形成为数不多的爆款，红极一时，一大批内容生产者蜂拥而至。

一方面，在热门品类中，已有大量内容囤积，耳熟能详的是屈指可数的爆款，中腰部内容有多少能被用户消费？

另一方面，还有许多品类并未受到太大关注，但却有很大市场空间；比如：农业及其细分领域、工业及其细分领域、医疗健康及其细分领域等等。

对于万千内容生产方，一方面需保持冷静，不可盲目跟风；另一方面应多关注垂直小众领域，找到精准用户、规避竞争风险，还将大有作为。对于平台，若自身用户体量不足或用户喜好不聚焦，囤积太多内容，反倒是累赘。

应紧盯用户需求，做垂直小众平台里的佼佼者，同样是成功。例如“天天学农”等垂直细分领域的平台和内容，还应更多更强。

除了垂直领域，区域下沉也是知识付费未来发展一条明路。

虽然，近几年经历了互联网、移动互联网、人工智能、房地产等几大行业的迅猛发展和升级换代，“消费升级”不断地被人们所提及。但是，拼多多和趣头条的成功，也唤醒了人们对于“小城市、大市场”的认知。

知识付费兴起至今，内容大多数是解决中产阶级“知识焦虑”，提供碎片化时间场景下的学习内容，这天然与一线、二线城市中高端消费人群相匹配。

然而，VC SaaS 2018年6月报告显示，资本青睐、投资数量的趋势，是二三线城市比北上广要好。从当前的社会形势来看，我们需要清楚地认识到，“消费升级”浪潮致使很大一部分人 “被动中产”。

中国的社会总体富裕了，但不代表大家都上升到了一个新的资产阶层。实际上，大部分人还是普通老百姓，老百姓才是最大的人群。

在北上广以及经济相对发达的城市，大家较先适应前卫、新潮的生活方式。比如：上班路途时间长，催生“听”的生意；又如：企业职场压力大，催生各式各样的职场技能付费知识产品。

然而，随着经济发展，现在相对不发达的地域，也会很快接触到各式新鲜的生活方式。庞大的三线及以下城市市场亟待开发。内容生产者、消费者、平台方，在这一点上依然有大好机会，即区域下沉。

内容生产者可以思考结合地域环境和产业，创造区域特色的付费内容，比如：《台北故宫文物与历史》、《探秘西藏：心灵解压十讲》、《互联网营销山西特产秘笈》、《上海2018十大热门求职行业指南》等。

内容平台方可以思考如何吸引下沉区域用户，某一地域、某一省份、某一城市等。在这方面，爱音斯坦FM在“宝岛台湾文化”内容方面的探索与建设已见成效。

关注垂直领域和区域下沉，都是知识付费行业未来发展的比较被看好的路径。其核心思想，都是发掘市场真正需求、规避竞争旋涡、切忌跟风。

1. ToB的销售与获客方式

移动互联网发展至今，流量红利骤减，C（Customer消费者）端获客成本剧增，诸多线上内容平台公司为此头疼。

有一个客观现实：即使你给一个人100元钱，请他下载某APP并使用，你也很难要求他持续使用而不卸载。

为此，内容提供方和平台方想出很多解决办法，比如：开通线下体验店以增加粘性；又如上文所讲的关注垂直领域和区域下沉；还有一种解决方案，值得思考和推崇——ToB（to Business）。

为什么做ToC越来越难？

试想一下：每个人本身就是Customer消费者，每个人都以为自己能理解消费者。

实际上，个人永远没办法用自己的“想当然”去代替真正的C端消费者的想法。现在的消费者严重的碎片化。

举个例子：有一档知识付费栏目，在蜻蜓FM是付费播出，在喜马拉雅FM是免费播出。结果是，这档节目在蜻蜓FM销售的很好，在喜马拉雅FM免费播出却未获得过多关注。你也许很难理解，这些用户都是怎么想的？

因此，未来，可选择的一条发展之路，是将你的用户定义为企业级用户，或者政府级用户。即企业主、政府机构、事业单位；即B（Business）端用户。

ToB的业务本身容易规模化，目标更精准。知识付费在做ToB的时候，需求更加清晰可见。通常是对方明确告诉你需求，你再提供合适的内容产品。如：企业管理的系列课程、国学知识礼包、财务管理付费知识等。双方沟通起来也更直接，以便对内容进行快速迭代。

ToB也包括ToG（Government政府）。比如：文创、体育产业，政府还愿意提供补贴，这些优势都可能为内容创业者提供了相对更稳定的现金流。

例如：与某城市相关部门达成一致，为居民社区打造专属的医疗健康知识付费内容平台；为企业主订制公司培训的管理类课程等等。

1. 新技术对传统模式的颠覆

一个产业的爆发往往源于某项科技的进步。这一轮移动互联网知识付费行业的兴起，主要原因就是移动互联网技术的成熟。因为技术成熟，所以在移动端实现音视频播放、移动支付成为可能，进而产生平台，激发内容生产方活力。

按照这个规律，假设又有新的技术发展和普及，便会再次影响到一个行业。因此，对于知识付费行业未来发展，参与者都应积极关注各种新技术的动态，积极思考。新技术，意味着新机会。对新技术保持敏感，是内容产业“安身立命”的必备思维方式。

猜想：

1. 5G技术的发展和普及，将进一步提高内容传输的效率，用户观看视频将更快捷便利，到时候，视频或短视频知识付费会不会兴起？单纯的音频播放会不会被取代？
2. 人工智能的发展将进一步影响人类生活，新的生活方式催生出新的求知欲，如何捕捉这些新动向？
3. 区块链底层技术，为原创内容标记不可篡改的“数字指纹”，知识付费内容平台的版权引进、法律维权等工作，是否会因此改变？
4. 区块链技术使平台的“中介”功能减弱甚至消失，各大知识付费平台会不会被颠覆？该如何顺应趋势、持续发展？
5. 以上猜想仅供参考。

总结

知识付费作为一个方兴未艾的行业，已初见规模，由于其变现路径短等诸多优势受到资本市场的青睐。

在目前阶段正在蓬勃发展，未来也将面临“洗牌”。每一位参与者，对于这个行业的过去、现在都应有很好的认知，对未来的发展应做好相应准备，做到不沉于过往、不囿于现在、不惑于未来。

付费的背后，都对应着我们的一些需求，或者说我们希望解决的问题，或者达到的目标。那么，各类互联网产品是怎么向C端收费的？

虽然我从事互联网广告相关工作，但我并不计划一直在这领域发展，我计划了解和实践更多商业相关的事情。

向C端收费或向B端收费或向政府收费，是所有行业获得收益的方式，互联网也不例外。近期我打算对互联网上的各种赚钱方式做些梳理，我们从C端开始。

本文分为3部分：

• 第一节谈谈我对C端付费动力的理解；
• 第二节梳理了各类产品向C收费的情况；
• 第三节是我对要不要向C收费，以及怎么收费的一些思考。

时间不充裕的同学可以重点看第一、第三节。

一、C端付费的动力是什么？

付费的背后，都对应着我们的一些需求，或者说我们希望解决的问题，或者达到的目标。学术界对于人的需求有很多成体系的探讨，例如马斯洛需求层次理论、KANO模型等。它们在网上的资料很多，大家有兴趣可以去查。

我并不想基于这些理论来讨论，而是想直白地讲讲我自己的一些体会。在我看来，人们需求的来源，本质上都对应着一些感受：

• 饥饿 VS 温饱
• 寒冷 VS 暖和
• 单一 VS 丰富
• 不安 VS 安全
• 自卑 VS 自信
• 恐慌 VS 从容
• 难过 VS 欢愉
• 自卑 VS 虚荣
• 延后 VS 当下
• 边缘 VS 中心
• 失控 VS 掌控
• 麻烦 VS 便捷
• 昂贵 VS 便宜

对于绝大多数人而言，我们都希望追求右边的状态、避免左边的状态。

• 为什么电商对传统零售业冲击很大，因为其带来了便宜、温饱、便捷、丰富。
• 为什么我们要为音乐和电影付费，因为其带来了欢愉、丰富、安全。
• 为什么今日头条有这么多用户，因为其带来了丰富、安全、掌控、便捷，甚至便宜。
• 为什么增值服务撑起了腾讯，因为其带来了虚荣、安全、中心。
• 为什么游戏火爆了几十年，因为其带来了欢愉、当下、虚荣。

让用户接受和付费的关键，是给用户带去并且放大右侧这些感受。同时，为了增加其意愿，我们也可让客户感知到当下正处在左侧的一些状态中，让其认知到改变的迫切性。

二、各类产品怎么向C端收费的？

当下人们对于互联网已经习以为常，似乎早已忘记互联网欠发达时的生活状态。当我开始整理资料时，我才重新感知到，互联网给我们带来的变化有多么大。

接下来，我们聊聊一些关键的领域，看看它们的发展状况及向C端收费的方式。

1. 交通

在网络打车、共享单车出现之前，互联网并没有明显改善出行问题。由于用车的场景比较复杂和随机，在pc互联网时代，我们很难在街边、在饭馆靠互联网来发送用车需求，司机也很难通过互联网接收需求。移动互联网的快速发展，为市内交通方式的升级提供了基础。

人们在交通方面主要有运人和运货两类需求。前一个领域，诞生了滴滴、摩拜等公司。后一个领域，诞生了58速运、货拉拉等公司。这些公司直接向用户收费，距离、时长是重要的收费因素。

滴滴是这个领域的领头羊。17年滴滴为全国400多个城市的4.5亿用户，提供了超过74.3亿次服务。按照每次交易平均15元来计算，直接收入过千亿。

除此之外，我特别想提一下共享汽车领域，我算是其高频用户，也挺希望这块能快速发展。

共享汽车在业界有3种模式：

• 第一种，传统租车模式的线上化、分时化。车辆仍然归属于租车公司，但与线下的方式比有了更灵活的使用方式、更低的使用费用。典型的平台有途歌、gofun、熊猫用车、神州租车等。在这些平台租用车辆会收取时长费、公里费、保险费、停车费等。在北京我最常用gofun，因为其仅按时长计费，性价比很高，且车辆的网点非常密集、取还较方便。
• 第二种，撮合个人车主和用车人的平台。这是我认为真正的“共享”，能减少车辆的保有量、提升车辆的使用率。这个领域典型的平台有start、凹凸租车，它们按照用车天数付费。遗憾的是，经过了几年的发展，这些平台依然没成规模。以我实际的体验和观察来看，信任、安全、收益等问题都没有很好地解决，这阻碍了其规模化发展。
• 第三种，共享车内座位的平台，典型的如滴滴的顺风车，它按照具体的行程付费。这也是真正意义上的共享，出发点非常棒。当路上大部分的车辆只有司机一人时，不仅浪费能源，还影响社会整体的通勤效率、生活质量。然而，当下该领域的发展仍然面临难题，滴滴顺风车就因为安全问题在今年无限期下线了。

社交

提到社交，必须谈的是腾讯。QQ刚上线的那几年，腾讯靠的是短信服务赚钱，借着行业的红利维持生计。增值服务的崛起为QQ的商业变现带来了大的转变。增值服务有两大王牌，QQ会员和QQ秀。

QQ会员：用户付费成为不同等级的会员，享有不同的权益。会员按月购买，不同的时长有不同的折扣。会员标识能给用户优越感，会员特权也能使用户在多方面放大这种优越感，同时获得一些实用价值。早期时，特权主要集中在QQ的功能及装扮上，后期也在游戏、生活等方面提供了特权。

QQ秀：用户付费装扮自己在QQ上的虚拟形象。装扮的内容包括衣服、裤子等，也包括眼镜、饰品等，通常可按单品或套餐购买。装扮QQ空间也是一种场景，和QQ秀的出发点类似。现实生活中我们装扮自己是为了让周围人看到自己的个性、体面等，虚拟生活中也是如此。

在线上支付还没有成熟的时代，为了让用户更方便地购买增值服务，Q币体系也早早地诞生了。用户可以通过报刊亭、电话等多种线下渠道购买到Q币。Q币后来也用于各种游戏中的消费。

除了腾讯的QQ，我还想提一款职场社交产品：脉脉。它在C端付费上也有些尝试，主要提供会员服务，按月或按年计费。它的特权包括加更多人为好友、更快联系陌生人、增加职位曝光等。这服务主要面向有拓展人脉、求职、招人等需求的用户。

直播

直播在2016年突然火了起来，涌现出大量的平台。有深耕游戏领域的斗鱼直播、虎牙直播等，有秀场类的一直播、花椒直播、映客直播等，也有体育类的直播吧、风云直播等。这些平台一边是内容提供方，一遍是内容浏览方。

它让浏览方付费的主要方式是打赏。这类似于看街头表演，你觉得满意或者有冲动时就愿意打赏。为了使线上的打赏变得便捷、体面，平台搭建了虚拟礼物的体系，例如：火箭、保时捷等。部分直播平台一年有数亿的打赏流水。

直播在社会上引起了不小的争议。很多人理解不了为什么主播靠直播吃饭就能收到挺多钱，也不能理解五音不全的女主播为什么能比专业歌手挣钱效率还高。未成年人非理性打赏也引起过舆论关注，徐州的一个高中生，偷拿了家里40万，就为了给主播打赏。

秀场直播是个很容易让人“冲动消费”的场景，因为他符合人性根源的一些需求。在心理上，人会在一些场景下非常偏好获得关注、得到认同、赢得虚荣，并且为此付出成本和代价。观看直播时就容易陷入这个状态而变得不够理性，从众心理会加剧这情况。

短视频

抖音、快手、微视等短视频平台，成为继微信、今日头条后，近些年又一波成功分流用户时间的产品。

严格来讲，短视频不算是很新鲜的产物，十年前的微电影，也可视作短视频。微博快速发展的时代，很多人也发布或分享短视频内容。这些，都没让短视频成为独立的、火爆的领域，直到加入了社交元素、丰富了创作方向、降低了创作成本的各类短视频应用出现，才改变了这一局面。

与直播不同，短视频主要靠广告来赚钱。电商导流、直播打赏也存在于短视频产品中，这些是面向C端的收费场景。在淘宝搜索时，“抖音同款”都变成了一个重要的关键词。

金融

赚钱永远是绝大多数人都在意的事情，除了获得工资性报酬外，怎么获得更多投资性收益，被越来越多关注。父母那一辈年轻时多数习惯把钱存活期或定期。得益于理财方式的逐步丰富、理财信息的逐步透明，现在的年轻人越来越早有了投资的意识。

互联网与金融的结合在最近几年都很火，它大致有以下4个领域：

（1）传统商业银行业务的线上化

这些业务包括开户、理财、贷款等。各家银行都推出了自己的网上银行业务，招商银行在这一块可以说是业界典型。也有一些平台定位成“金融超市”，聚集了各个机构的金融产品，在网上零售，例如融360。

（2）证券业务借助移动互联网快速发展

我在09年第一次接触股票，那时开户很麻烦，操作也主要靠电脑，很不方便。移动互联网的出现，使得大家可随时查看行情并交易，极大地降低了成本，使证券行业实现了普惠化和平民化。现在炒股的大学生远多于十年前。

（3）以余额宝为代表的货币基金类产品不断涌现

余额宝目前已有6亿用户，这意味着这批用户能够在不损失流动性的情况下，获得比传统的活期存款、定期存款更高的收益，这在我看来是最近10年金融领域最伟大的一次创新。

（4）P2P为代表的陌生人资金匹配模式出现

P2P的初衷是让陌生人之间能建立直接的、安全的资金借贷交易，降低大家对银行等金融中介的依赖，也能够让个体投资人获得5%-10%的高额收益。这非常有颠覆性，市场的接受度也高，每年的交易额有上万亿。遗憾的是，任何新事物在刚起步时或多或少会有些问题，P2P也一样。

P2P最大的问题有两方面：

• 一是监管滞后，导致有些公司并不纯粹，投资人的资金并没有被对接人个体借款人，而是借给了公司，或是挪给自己用；
• 二是有些公司对于坏账风险的关注和把控，远不及银行。

这样的问题使得其变成了庞氏骗局的模样，拆东墙补西墙，当没有新资金进入时，这个游戏就玩不下去了。从17年至今，多个P2P平台出现暴雷，投资者的资金打了水漂，我身边不少案例。现在这个领域的玩家少了许多，人们也越发冷静地对待。

电商

电商平台的发展，经历了从从少量品类到全品类，从国内商品到海外商品，从纯线上到线上线下结合，从新产品到二手产品等阶段。每个阶段的演变，给用户带来了额外的价值，包括便宜、便捷、安全、丰富等。

电商平台的主流模式包括C2C、B2C，B2B2C。在各类模式下，C端都是直接的付费方，为购买商品或服务而付费。有些情况，平台主要赚取交易差额，有些情况，平台主要赚取商家给的广告费。京东自营、网易严选、网易考拉海购偏自营模式，以赚取商品差价为主。天猫、淘宝等则主要赚取广告费。

电商平台近些年还有些新颖的收费方式，例如：京东PLUS会员卡、天猫88VIP等，它们通常按年收费。这类服务能给用户提供价格折扣、运费减免、优惠券派发等服务。

应用市场

主流的应用市场，都有付费的软件和游戏供C端下载。应用市场会和开发者按照一定比例分成。

付费的应用多是工具类应用，或是免费应用的升级版，或是单机游戏，定价多在20元以内，且大部分是1元-2元。这些应用之所以付费，在我看来主要的原因是：由于产品定位及用户规模所限，后续难以靠广告、增值服务等赚钱，所以在下载环节就获利。

我在App Store付费下载过一些应用，例如素记、一言等。这些都挺有意思，我觉得物超所值。大家有兴趣也可下载各类付费应用体验下。

游戏场景

游戏对互联网的普及、网吧的兴起、巨头的崛起等，有非常重要的贡献。腾讯游戏在17年营收突破1000亿元，网易游戏17年营收是收入363亿元。这两个加起来，是成都17年gdp的十分之一。

用户下载游戏后，最常见的收费方式有两种：购买时长、购买道具。

按时长收费是最早开始流行的一种收费方式。那时，购买时长是通过买点卡、月卡之类的方式实现的。十几年前，我也沉迷过游戏，常玩的《梦幻西游》就是需要购买点卡的。

近些年，仍然有挺多游戏是按时长收费的。不过，比较主流的网络游戏，多以道具收费为主。购买道具这种方式比购买时长晚几年出现，它大体的逻辑是游戏你可以免费玩，但想获得更好的体验、满足更大的虚荣心，就需要付费购买道具了。《王者荣耀》就是典型，赵云的皮肤曾经在单日就给腾讯带来了1.5亿收入。

旅游

互联网和旅游业的结合非常早，行业龙头携程与百度、腾讯、阿里等巨头诞生于同一个时代，即1999年前后。

旅游场景下，人们的需求包括机票、酒店、租车、门票、跟团游等服务。前两者对在线旅游的贡献大，时至今日，携程机票、酒店业务的营收占整体的比例依然在90％以上。后来者美团在这个领域也有非常大的投入。

在旅游这个事情上，有些公司提供了比较创新的解决方案。例如：airbnb，可以让你预订全球的私人民宿，和酒店相比，有趣且便宜。再例如：租租车，让你能顺畅地在全球各地租车，降低了用户在搜寻、沟通上的难题。

马蜂窝也是个有趣的例子，让用户能了解各个目的地的优质内容，使大家在做准备时更为安心。不过，马蜂窝并没有成规模的向C端收费的方式。

视频

腾讯视频、优酷、爱奇艺等是传统的视频平台，他们主要提供电视剧、电影、综艺等完整的、系统的视频内容，这与近年兴起的短视频平台明显不同。

1990年代，中国的视频、音乐、游戏等领域的盗版浪潮一浪高过一浪。这使得国内的大部分互联网用户，没有养成为上述内容付费的意识。早期的各类视频平台为了吸引用户，也为了降低版权成本，在版权问题上处于模糊的状态。

就这样，在各方的默契下，这种状态持续了很多年。直到近些年版权保护才被政府大力推进，各方也在逐步适应新规则。平台该买版权就买，用户该付费就付费。

视频平台面向C端收费，最主要的形式是购买会员、点播内容。

以在爱奇艺观看《我不是药神》为例。用户可以选择仅点播这个片子，费用是5元。用户也可选择购买爱奇艺的会员，这样就能观看带有“VIP”字样的片子了。用户可选的会员套餐有19.8元/月、45元/季、178元/年等。

2017年国内网络视频用户的付费比例继续增长，有超过四成的用户曾为视频付费，付费意识已经养成。付费比例比2016年增长了7.4%。截至2017年12月31日，爱奇艺移动端日活跃用户为1.26亿，付费会员5080万。

音乐

音乐平台和视频平台，在很多方面是相近的。这一方面是因为用户对于两类产品的需求有相似之处，另一方面是因为两个行业在线下的运作模式也比较接近，也一直相伴前进。

互联网时代，在线音乐早期以网站播放的形式存在，后来推出了千千静听等pc客户端。和视频一样，那还是免费的时代。移动互联网的崛起和音乐版权保护的升级同步进行，各类平台越来越重视版权的购买和保护，音乐库的丰富程度很大程度决定了产品的存亡。

不过，这给用户带去了一些小麻烦。比如我最常用网易云音乐，但我想听五月天的新歌时，只好打开虾米音乐。

音乐平台向C收费的方式主要是购买会员。会员一般有以下特权：曲库更丰富，可选高音质，可免费下载。网易云音乐有两个会员套餐，一个叫“音乐包”，主要享受上述特权。另一个叫“黑胶VIP”，可额外享受免广告、个性皮肤、商城折扣等特权。前者8元/月，后者18元/月。买6个月或12个月有折扣。

除了会员外，平台也允许客户购买单曲，2元/首居多。

在线教育

互联网不仅提高了信息搜索的广度和效率，也使得教育资源的分享变得容易。

这个领域的玩家很多，大体上分为以下4类：

一是面向大学生和职场人的课程视频平台，IT、金融、语言、职业培训等课程都可在这类平台找到。网易云课堂、腾讯课堂等是典型，优质的课程，一般需要用户付费点播才可学习，价格多在100元至500元之间。从网易云课堂的数据看，有挺多课程的销售量在几百至几千之间，上万的也不少见，这是不错的数据表现。

二是K12的在线课程平台，典型的包括学而思网校、新东方在线、猿辅导、51talk等。这些平台提供录播课程，也提供一对一，或者一对多的直播类课程。这类平台也是按课程报名，课程费用比第一类平台普遍要高一些。付费之前，用户通常可以免费试听。

三是面向幼儿的早教类产品。他的用户不仅是幼儿，更多时候是家长。家长需要通过这些平台了解如何更好地陪伴、引导孩子成长。小伴龙、悟空识字、凯叔讲故事、宝宝巴士儿歌等是典型产品，这些产品在内容付费上有些尝试。例如：小伴龙的学堂模块需要付费，其提供了拼音、数学等优质课程，以讲故事的方式让幼儿学习，每次1元，它每月付费用户数已达到百万量级。

四是学习工具，包括：记单词的，如百词斩；练题的，如猿题库；辅导写作业的，如作业帮。这些产品的基础内容免费，优质内容需要付费。此外，有些也在售卖与产品相关的书籍、衣物等周边商品，有些甚至尝试售卖四六级考试的保险，考试未过平台会赔偿。

知识分享

共享经济在14-16年很火爆，知识领域也出现了共享的平台。

它们有以下2类：

一是线上预约、线下一对一咨询的平台，如：在行。

通过在行，用户可以寻找各个行业的专家，并支付费用、邀请行家线下见面。行家会提供各类沟通主题供用户选择，不同行家、不同主题的费用有差异，从几百元到几千元不等。

不过，经过了3年多的发展，在行的订单量并不算高，大部分行家的订单没超过50次。找行家咨询特定问题，交流一两个小时，在我看来对用户或多或少会有一些启发。实际的回报以及交流带来的启发，也使行家有一定的动力。

二是在线问答交流平台，如：分答、知乎。

以分答为例，用户可在线选定行家，付费向其提问，行家也在线回复，通常是语音的方式，浏览的用户也可付费收听行家的回答。分答上线初期邀请了王思聪入驻，收获了一大波流量，它后来却有些没落。

我个人认为分答淡出人们视野最主要的原因是对内容生产者和需求者而言，这种形式的沟通都难获得足以让其持续活跃的收益，双方都没有动力。知乎与其在产品逻辑、收费模式上有挺大的不同，更能让创作者获得成就感，也能让浏览者获得启发，它目前的状态还不错。

在线阅读

pc时代，在线阅读就已兴起，以起点中文网为代表的在线阅读网站曾经吸引了一大批用户。这类网站以连载网络文学为主要卖点。它们以购买会员、购买章节等方式向用户收费。

移动互联网时代，在线阅读有了蓬勃发展，iReader、微信读书、网易蜗牛读书等先后涌现。这个阶段最大的变化是各类书籍都逐步电子化，包括经典著作、近期新书以及网络文学，它们上架的节奏并不比线下慢多少。

用户需要在线购买书籍，以完整地阅读其内容，这和线下场景相似。用户在购买前通常可以试读。此外，微信读书在18年推出了“无限卡”的服务，按月计费，用户可在享有该服务的时间段阅读无数本书籍。把健身房领域的做法用到在线阅读领域，这在我看来是很有意义的创新。

三、关于C端付费的一些思考

梳理了上面这些，让我对各类互联网产品向C的收费状态有些了解。然而，知其然似乎不太够，知其所以然可能更有意义。

有两个问题困扰着我：一是要不要向C收费；二是该怎么收费。

下面我谈谈对这两个问题的一些思考。

1. 要不要向C收费

面对这个问题，我的思考路径是这样：

• 第一，提供的商品或服务，其沉默成本和边际成本是否足够低。如果成本足够低，意味着平台不需要成规模的收入来维持运营。否则，就要尽快考虑收入来源的问题。
• 第二，有没有别的资金来源能够短期维持运营。如果产品获得了大额的投资，或者有集团层面的资金支持，那即便平台有收入压力，短期也可不考虑收入问题。移动互联网高速发展的这几年，正好也是资金大量涌入的时候，所以很多公司在早期都没考虑变现的问题，那时流行的观点是：等有了用户、自然就会有收入。
• 第三，除了向C收费，还有没有更好的潜在收费对象。很多平台主要的收入来源不是C。像百度这样的平台，采用对C免费的策略保持其规模化增长，从而吸引和激励B持续付费，建立正向的商业循环，使其持续运转。
• 第四，C有没有足够的付费动力。本文第一节谈了对用户需求的理解，产品能满足用户需求并不代表C就会付费。替代品的情况、使用产品的收益、使用产品的成本、用户的转移成本等，也会影响C的付费动力。

简单来讲，向C收费会有这么一些前提：需要钱，暂时没有别的来源；与别的对象相比，向C收费是最佳选择；产品情况使C有足够的付费动力。

2. 怎么向C收费

收费的方式，总结起来就两种：一次性收费，会员制收费。

我们看到，多数平台同时包含这两种收费方式。这是因为，不同用户群的需求是不一样的，有些人期望按次消费即可，有些期望持续使用并获得优惠。

在我看来，一次性收费的方式是必要的，但除此之外，是否要考虑增加会员制收费，应当再评估下以下问题：

• 第一，总体而言用户对你的服务的需求是低频的还是高频的。如果多数用户的需求是低频的，那会员制的意义可能不大，对用户如此，对平台也如此。例如：瓜子二手车推出会员制收费的必要性，就远赶不上网易云音乐。
• 第二，平台提供服务的边际成本高还是低。会员制意味着后续服务用户有机会享受相对低的价格。如果服务的资源有限、边际成本较大且稳定的话，会员制会使平台的利润率面临下降的风险，难以持续运转。反之，如果增加一个用户或增加一次服务，平台的边际成本很低，那么会员制就是好手段。

除了收费方式外，收费的触发点也很有意思。对于那些免费、付费两个逻辑并存的平台而言，这尤其重要。

好的触发点，应该能让用户感知到付费将带来明显的收益，并且让他很难放弃。这里会应用到经济学的一些原理，例如：锚定效应、沉没成本、从众效应等。

1. 锚定效应能够让用户感觉到当下的交易是划算的，例如同时呈现如下信息：新客9元/月，限今天，老客20元/月。
2. 沉没成本成本能够让用户不愿意舍弃已付出的东西而停止前进。典型的例子如微信读书的试读，网易云课堂的试听等。
3. 从众效应能够让人有跟着大家一起行动的冲动。在直播场景引导打赏就是很好的例子，当你看到众多人都在向主播示好时，你或许也想尝试。

其实还有个问题，收费的金额怎么定。这就得根据具体的业务情况来讨论了，在此不展开。按照成本定价法、精准定价法、需求定价法的基本思路进行组合和试验，总会找到不太差的方案。

提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“ 分析 ”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。

这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。

一.数据分析的战略思维

无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？

1.1 数据分析的目标

对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值 ，驱动企业业务增长。

1.2 数据分析的作用

我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。

通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。

1.3 数据分析进化论

我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。

阶段1：观察数据当前发生了什么？

首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何？ 又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。

阶段2：理解为什么发生？

如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分， 也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。

阶段3：预测未来会发生什么？

而当我们理解了渠道 A、B 带来流量的高半年销量不到百万部，苹果要放弃印度市场吗？低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道 C、D 的时候，猜测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。

阶段4：商业决策

所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。

1.4 数据分析的 EOI 框架

EOI 的架构是包括 LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。

其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得很多利润。谷歌的战略性任务（在 2010 年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必成型。风险任务对于创新来说是十分重要的，比如谷歌眼镜、自动驾驶汽车等等。

数据分析项目对这三类任务的目标也不同，对核心任务来讲，数据分析是助力（E），帮助公司更好的盈利，提高盈利效率； 对战略任务来说是优化（O），如何能够辅助战略型任务找到方向和盈利点；对于风险任务，则是共同创业（I），努力验证创新项目的重要性 。首席增长官需要对公司业务及发展趋势有着清晰的认识，合理分配数据分析资源、制定数据分析目标方向。

二.数据分析的3大思路

而面对海量的数据，很多人都不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。下面为大家介绍做数据分析时的 3 个经典的思路，希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。

2.1数据分析的基本步骤

上面我们提到了数据分析与商业结果之间关联的重要性，所有商业数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。数据分析该先做什么、后做什么？基于此，我们提出了商业数据分析流程的五个基本步骤。

第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。

第二步，需要制定分析计划，如何对场景拆分，如何推断。

第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。

第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。

第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。

举个例子：

某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？ 我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义。

首先要了解市场部想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对 P2P 类网站来说，是否发起 “投资理财” 要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。

第二步，制定分析计划。

以 “投资理财” 为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及最终转化的效果。记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数，进一步判断渠道质量。

第三步，拆分查询数据。

既然分析计划中需要比对渠道流量，那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据，进行深入的分析和落地。

第四步，提炼业务洞察。

根据数据结果，比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果，根据流量和转化两个核心KPI，观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好，可以思考是否产品适合移动端的客户群体；或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等，需找出业务洞察。

第五步，产出商业决策。

根据数据洞察，指引渠道的决策制定。比如停止神马渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估；或优化移动端落地页，更改用户运营策略等等。

以上这些都是商务数据分析拆解和完成推论的基本步骤。在接下来的内容中，我们都会有这个分析思路。

2.2 内外因素分解法

在数据分析的过程中，会有很多因素影响到我们的北极星指标，那么如何找到这些因素呢？在此向大家推荐内外因素分解法。内外因素分解法是把问题拆成四部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题。

举个例子：

某社交招聘类网站，分为求职者端和企业端。其盈利模式一般是向企业端收费，其中一个收费方式是购买职位的广告位。业务人员发现， “发布职位” 的数量在过去的 6 月中有缓慢下降的趋势。对于这类某一数据指标下降的问题，可以怎么分析呢？

根据内外因素分解法，我们可以从四个角度依次去分析可能的影响因素。

内部可控因素：产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化。

外部可控因素：市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化。

内部不可控因素：产品策略（移动端/PC端）、公司整体战略、公司客户群定位（比如只做医疗行业招聘）。

外部不可控因素：互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化。

有了内外因素分解法，我们就可以较为全面地分析数据指标，避免可能遗失的影响因素并且对症下药。

2.3 DOSS 思路

DOSS 思路是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。首席增长官需要快速规模化有效的增长解决方案，DOSS 是一个有效的途径。

举个例子：

某在线教育平台提供免费课程视频，同时售卖付费会员，为付费会员提供更多高阶课程内容。如果我想将一套计算机技术的付费课程，推送给一群持续在看 C++ 免费课程的用户，那么数据分析应该如何支持呢？

我们按 DOSS 思路的四个步骤，分解如下：

具体问题：预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。

整体影响：首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析、数据挖掘的预测，之后进行延伸，比如对整体的影响，除了计算机类，对其他类型的课程都进行关注。

单一回答：针对该群用户进行建模，监控该模型对于最终转化的影响。

规模化方案：之后推出规模化的解决方案，对符合某种行为轨迹和特征的行为进行建模，产品化课程推荐模型。

三.数据分析的8种方法

上面介绍了3个经典分析思路，它们可以帮你搭建一个清晰的数据分析思路框架。那么对于具体的业务场景问题，我们又该怎么办呢？我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。

3.1 数字和趋势

看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。

对于电子商务网站，流量是非常重要的指标。上图中，我们将网站的访问用户量（UV）和页面浏览量（PV）等指标汇汇聚到统一的数据看板（Dashboard），并且实时更新。这样的一个数据看板，核心数字和趋势一目了然，对于首席增长官来说一目了然。

3.2 维度分解

当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。

举个例子，当监测到网站流量异常时，可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度，发现问题所在。图 7 中，当天网站的访问用户量显著高于上周，这是什么原因呢？当我们按照访问来源对流量进行维度拆分时（图 9 ），不难发现直接访问来源的访问量有非常大的提升，这样就进一步把问题聚焦了。

3.3 用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群（segmentation ）的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。 例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。而针对“北京”用户群体，我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间，这样我们就创建出该用户群体的画像。

在数据分析中，我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化，效果会更加明显。上图中，我们通过 GrowingIO 的用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来，然后推送相应的优惠券。这样精准的营销推广，可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。

3.4 转化漏斗

绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。

其中，我们往往关注三个要点：

第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？

第二，每一步的转化率是多少？

第三，哪一步流失最多，原因在什么地方？流失的用户符合哪些特征？

上图中注册流程分为 3 个步骤，总体转化率为45.5%；也就是说有 1000 个用户来到注册页面，其中 455 个成功完成了注册。但是我们不难发现第二步的转化率是 56.8% ，显著低于第一步 89.3% 和第三步转化率 89.7%，可以推测第二步注册流程存在问题。显而易见第二步的提升空间是最大的，投入回报比肯定不低；如果要提高注册转化率，我们应该优先解决第二步。

3.5 行为轨迹

关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量（UV）和页面访问量（PV）这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。

通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。

上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因；通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题（比如是不是商品不匹配等等），从而为决策提供依据。

3.6 留存分析

在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产品，每一项服务，都应该核心关注用户的留存，确保做实每一个客户。我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。

在 LinkedIn，增长团队通过数据发现，如果新用户进来后添加 5 个以上的联系人（上图红色线条），那么他/她在 LinkedIn 上留存要远远高于那些没有添加联系人（上图绿色和紫色的线条）的留存。 这样，添加联系人称为 LinkedIn 留存新用户的最核心手段之一。

除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等，这些都是常见的留存分析场景。

3.7  A/B 测试

A/B 测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。

举个例子，我们设计了两种不同的产品交互形式，通过比较实验组（A 组）和对照组（B 组）的访问时长和页面浏览量两个衡量指标，来评估哪一种交互形式更佳。

要进行 A/B 测试有两个必备因素：第一，有足够的时间进行测试；第二，数据量和数据密度较高。因为当产品流量不够大的时候，做 A/B 测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样大体量的公司，每天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。

8.数学建模

当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。

作为一家 SaaS 企业，当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。

我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。

中国移动网民每日平均有4.2小时花费在手机app的使用上；其中花费在社交网络类app的时长最长，为88.6分钟

• 2018年Q3，中国移动网民手机中人均安装app的总量为50款，与Q2相比有大幅增长
• 2018年Q3，平均每月中国移动网民人均新装app数量为12.9款，同期卸载app数量为3.9款

• 中国移动网民每日平均有4.2小时花费在手机app的使用上；其中，花费在社交网络类app的时长最长，为88.6分钟；花费在网络视频类app的时长达62.7分钟；花费在新闻资讯类app的时长为23.9分钟

• 在女性移动网民app偏好指数top 10中，对女性健康管理类app美柚的偏好指数最高，分享社区类app小红书偏好度达65.2，在线视频类app韩剧TV的偏好度为61.4
• 在男性移动网民app偏好指数top 10中，对汽车资讯类app汽车之家偏好指数达58.4，对实用工具类app货车帮偏好度达54.3

• 不同年龄段层的中国移动网民对app的偏好存在明显差异。15岁及以下和36~45岁的移动网民对教育学习类app有较高的偏好；16~25岁移动网民对小红书偏好指数较高；26~35岁偏好指数top 1是小豆苗疫苗助手；45岁以上移动网民对今日头条极速版偏好指数达73.1

• 一线城市的中国移动网民最偏好的app为ofo共享单车；新一线城市移动网民对车来了有较高偏好度；二、三线城市移动网民均偏好快看漫画及美柚；四线及以下城市移动网民对美柚、作业互助组的偏好度较高

• 轻颜相机渗透率环比增长2478.7%，9月渗透率达1.3%；百度团队推出的好看视频9月渗透率达5.8%，环比增长145.7%；办公工具类应用腾讯文件管理器环比增长率为141.3%；云闪付9月渗透率增至3.2%，环比增长率达66.6%；短视频类应用微视环比增长63.4%，9月渗透率达1.8%

• 被网红效应带火的轻颜相机，DAU环比增长3480.7%，9月DAU达233.6万；贝店环比增长201.9%，9月DAU达200.4万；好看视频、微鲤头条和清理大师的DAU环比增长率均过百，其中好看视频9月DAU达到1068.7万；游戏推荐平台TapTap 9月DAU达173万，DAU环比增长81.6%

• 社交网络领域在近年趋于饱和，但同时也有试图从不同角度切入社交网络领域的挑战者入场。从过去一年的社交网络行业渗透率来看，该领域发展平稳，全行业渗透率在2018年9月达到99.7%，9月行业月均DAU达7.3亿

• 社交网络霸主微信9月渗透率为85.8%，DAU均值达6.2亿；QQ 9月渗透率为69.3%，9月月均DAU近2.7亿；新浪微博渗透率达34.3%，月均DAU增长至近1.2亿；上榜应用中，百度贴吧和最右的渗透率分别上升了7.5%和9.5%

• 在过去一年里，新闻资讯行业渗透率同比增长11.3%，2018年9月渗透率达62.2%。相较同年4月，行业月均DAU有千万级增长，9月DAU均值达2.9亿、

• 在新闻资讯领域，腾讯新闻以23.8%的渗透率位列第一，9月DAU均值达9400.4万；今日头条以21.4%的渗透率居于次位；今日头条极速版以7.3%的渗透率紧随其后；top 10 app中，趣头条环比增长最多，达47.7%，9月渗透率为5.7%

• 或受今年3月版号停发的影响，手机游戏行业整体呈现波动下降态势。截至今年9月，手机游戏行业渗透率为49.6%，同比下滑7.6%。行业DAU在过去半年里下降了734.2万，9月行业DAU为9958万

• 2018年Q3手机游戏市场的头部玩家阵营依然由腾讯主导。王者荣耀以17.4%的渗透率位列第一；排名第二的绝地求生：刺激战场渗透率上升至13.0%，环比增长6.2%，9月DAU均值达1493.6万；迷你世界9月渗透率环比增长12.4%，DAU均值达372.4万

• 汽车服务行业渗透率在过去一年里呈现波动增长趋势，截至今年9月，汽车服务行业渗透率达到27.5%，同比增长34.8%。9月DAU均值为3735.8万。近年来随着中国汽车市场规模不断扩大，对汽车服务行业的需求或将进一步增长

• 交管12123的9月渗透率为8%，环比增长19.3%，在top 10 app里最高，DAU均值达303.3万；平安好车主9月渗透率环比增长10%，DAU均值达156.5万；懂车帝、瓜子二手车以及途虎养车的9月渗透率均有不同程度上升

• 知识付费行业渗透率在过去一年里呈现波动上升趋势，截至2018年9月，该行业渗透率达18.9%，同比增长67.3%。行业月均DAU在今年9月达到了1835.8万，相比同年4月有百万级增长

• 9月份，以喜马拉雅为首的知识付费应用渗透率多呈上涨趋势；喜马拉雅以13.4%的渗透率居于首位，知乎渗透率达6.2%，位居第二，环比增长11.0%；上榜app中，网易云课堂渗透率环比增量最高，为16.4%，9月DAU均值达13.3万

• 或受不同时间的电商节活动影响，过去一年里，综合商城行业渗透率处在波动上升状态。截至今年9月渗透率达82.6%，同比增长11.3%。9月行业DAU达2.09亿，较4月下降了629.8万

• 综合商城app中，前三甲手机淘宝、拼多多和京东的9月渗透率较6月基本持平，渗透率环比分别增长了0.3%、0.2%和0.4%；苏宁易购9月渗透率为4.8%，环比增长7.5%；当当渗透率环比增长最多，达17.6%，9月DAU为57.8万

• K12教育的行业渗透率及月均DAU有明显随时间变化的趋势，在今年9月开学季，K12教育行业渗透率达 20.6%，同比增长20.5%；月均DAU也从8月的2028万增至3804万

• 9月份，作业帮以9.8%的渗透率领跑K12教育领域，DAU达1022.2万；一起小学学生9月渗透率3.4%，环比增长17.5%，DAU增长至681万；纳米盒涨幅明显，9月渗透率达1.3%，环比增长17.2%

• 或因政策影响，跨境电商在过去一年里的渗透率呈上升趋势，截至今年9月，跨境电商行业渗透率达2.6%，同比增长136%。9月行业DAU均值达231.2万

• 9月份，网易考拉海购渗透率在跨境电商中排位第一，达1.29%，环比增长11.6%，DAU均值从6月的161.6万上升至9月的205.8万；环球捕手9月渗透率达0.22%，环比增长25.1%；别样奋起直追，9月渗透率环比增长62.4%，月均DAU达21.9万

• 在各电商巨头的带动下，过去一年里，生鲜电商行业渗透率同比增长133.3%，2018年9月渗透率达4.2%，呈现明显的上升趋势。截至今年9月，生鲜电商行业DAU均值达298.1万

• 9月份的生鲜电商领域，渗透率整体呈现上升态势。多点以1.3%的渗透率领先，环比增长15.4%，9月DAU均值增至136.4万；阿里系的生鲜电商盒马渗透率为0.8%，环比增长53.6%；与阿里巴巴牵手的大润发优鲜9月渗透率为0.2%，环比增长6.4%

• 在线旅游行业2018年9月渗透率为35.8%，相比去年同期增长了9.4%。9月行业DAU均值达4004.1万，与同年4月DAU均值相比有千万级增长

• 在线旅游app中，携程旅行和去哪儿旅行依旧保持着领先优势；携程旅行9月渗透率为16.4%，DAU均值为1108.9万；去哪儿旅行9月渗透率为11.9%，DAU均值为973.2万；阿里系旅行品牌飞猪9月渗透率为4.2%，环比增长22.3%

• 从过去一年的数据来看，用车服务行业渗透率增长趋势明显，9月渗透率达22.5%，同比增长51.0%；行业DAU经过过去半年的涨跌，9月DAU均值为1759.1万

• 滴滴出行在用车服务领域仍独占鳌头，9月渗透率达15.1%，环比增长5.5%，DAU均值小幅降低至1425.5万；嘀嗒出行9月渗透率为2.4%，环比增长23.8%，DAU均值上涨至134.5万；首汽约车9月渗透率为0.4%，环比增长54.8%

• 由ofo共享单车和摩拜单车领头的共享单车行业，2018年9月渗透率为10%，同比下降3.8%。9月行业月均DAU达914.7万，相较同年4月增长了85.6万

• 9月的共享单车领域，摩拜单车以4%的渗透率跃居第一，环比增长1.8%，DAU均值小幅下降至269万；ofo共享单车渗透率达3.8%，退居第二，9月DAU均值为389.3万；哈罗单车和全能出行9月渗透率均有明显涨幅，分别上升了20.1%和32.5%

• 在过去一年里，短视频行业经历了各大厂商纷纷入水的火爆期，也经历了不合格内容关停整顿的冷却期。行业渗透率波动上涨，截至今年9月，短视频行业渗透率达65.1%，同比增长52.8%。行业DAU在9月达到2.95亿

• 9月，抖音短视频以33.8%的渗透率领军短视频领域，环比增长13.2%，涨速相较上一季度有所放缓；位居第二的快手9月渗透率为22.7%，DAU增长至9739.1万；由百度团队打造的好看视频9月渗透率为5.78%，环比增长145.7%，跃居第五位

• 或受政策影响，网络直播行业渗透率同比下降10.8%， 2018年9月渗透率为18.9% 。行业月均DAU为2124万，相较同年4月DAU均值有一定量的下滑

• 9月的直播领域，或因下架风波影响，渗透率和DAU均值多呈下降趋势。斗鱼直播以4.1%的渗透率保持第一，DAU均值达758.4万；虎牙直播9月渗透率为3.5%，DAU均值达525.2万；企鹅电竞渗透率环比增长2%，渗透率排名上升至第五位

• 截至今年9月，在线视频行业渗透率达80.4%，相比去年同期增长5.8%，行业整体呈现波动上涨趋势。同时，行业DAU出现千万级下滑，9月行业DAU均值为2.1亿

• 9月份，腾讯视频、爱奇艺及优酷分别以48%、44.6%和30.8%的渗透率位列在线视频领域前三，其中腾讯视频DAU过亿；芒果TV 9月渗透率环比增长8.9%；此外，上一季度因世界杯版权影响渗透率猛增101.5%的咪咕视频，9月渗透率为3%

• 在线音乐领域，2018年9月行业渗透率达71.5%，同比增长7.7%。过去半年内行业DAU变化相对稳定，9月DAU均值达1.3亿

• 在线音乐领域，酷狗音乐9月渗透率为32.7%，DAU均值达6892万；QQ音乐9月渗透率为25.5%，DAU均值为4936万；网易云音乐渗透率环比增长12.7%， 达12.2%；虾米音乐9月渗透率上升至2.3%，环比增长3.8%

• 团购外卖行业经过收购洗牌后，行业渗透率进一步增长，在今年9月达到54.4%，同比增长24.2%。9月行业月均DAU达5134.6万

• 9月，美团以33.3%的渗透率领跑团购外卖领域，9月DAU均值达3265万；大众点评渗透率达11.2%，环比增长0.5%；饿了么渗透率为8.2%，环比增长8.2%；口碑，肯德基渗透率环比增长均超10%，9月渗透率分别为3%和2%

• 在过去一年里，求职招聘行业整体处于波动上升状态，截至今年9月，行业渗透率达8%，同比增长135.3%。求职招聘行业9月DAU均值达632万

• 9月，求职招聘领域的上榜app渗透率普遍上涨。脉脉渗透率环比增长23.2%，DAU均值增至214.3万；智联招聘及前程无忧渗透率分别增长了5.4%和7.4%；而在上季度中排名第一的LinkedIn领英9月渗透率跌出前三；Boss直聘及其兄弟app看准，渗透率均有一定幅度的增长

• 在过去一年，买房租房行业渗透率同比增长80%，9月渗透率达到4.5%。行业DAU在今年9月达到了347.1万，较半年前增长了78.7万

• 9月的买房租房领域，安居客以2%的渗透率位居第一，环比增长10.1%，DAU均值增长至233.5万；而链家升级打造的贝壳找房9月渗透率为0.7%，环比增长88.2%，DAU均值达64.2万；自如、住这儿以及房多多渗透率均有一定量的增长

10月下旬，一篇以《在这个从小躺赢到大的女人面前，杨超越真的不算锦鲤…》（下文简称《锦鲤》）为题的文章横空出世，随后迅速刷爆朋友圈。一夜之间文章收到的打赏便达到了上限，新媒体圈的朋友称，别家一年的指标，她家靠这篇文章就达到了。

打开文章，可以发现全篇讲的只是作者从小到大的光辉“幸运史”：中考低分飘过；高考前随手翻到第二天的考题；公务员面试，排在前面的人刚好缺席；一毕业家里就被划分到雄安新区…..

这个自称福娃的作者，讲述了一个个充满戏剧性的故事，通篇都是玄而又玄的巧合。客观的讲，作者的故事禁不起推敲，而她也没拿出什么像点样子的证据证明她的故事。

那为什么还是有那么多人买账，给她转发、给她点赞、给她打赏呢？

文章的作者是不是福娃，我并不想讨论，我想说的是，她绝对是一个挑动用户心理的高手。

一、好文章如同好产品，用户定位一样很重要

纵观《锦鲤》全篇，作者引用的事例包括了：中考、高考、六级、求职… 从文章选用的例子就可以发现，在读者受众的选择上，作者一开始就明确地把目标锁定在大学生和职场新人身上。

对这些目标读者来说，作者所讲的经历，都是他们刚经历不久记忆尤新的，或几经艰辛深深地烙在脑海的，因而读者能对文章内容产生强烈的代入感。

对于学生党来说，繁重的考试压力是生活主要的忧虑，在目睹作者说讲的神奇考试经历之后必然会心生向往。

试想一个为了升学，为了考试已经屡败屡战、艰苦奋斗的大学生，在考试的重压之下，任何看起来能给考试结果提供一点帮助的方法，再不靠谱也会试一试。毕竟考试除了努力，本来就有运气的成分，运气自己控制不了，就只能试着求助“锦鲤”了，反正试试又不要钱。

对于职场新人，他们初出茅庐，开始品尝到了生活的艰辛和社会的残酷；毕业前的美好憧憬和现实的巨大落差，使他们失落而迷茫。而“锦鲤”恰好是她们身边最容易获得的“速效救心丸”。

一篇《锦鲤》的出现仿佛给了职场新人们一个情感的发泄口，让他们可以表达自己的艰辛以及对轻松生活的向往。

选择这些读者，是因为作者就是读者群的一员，了解他们的心理诉求，而他们，刚好需要”锦鲤”。

或许会有人疑问，这些读者都受过高等教育，他们为什么就没有意识到“锦鲤”是多么荒诞的事情。

可以很明确地说：他们不能！

《乌合之众》中指出，当一群人有了共同目标，他们就形成了一个群体。在群体中，人们趋向于本能行动、依靠情感来做决策而不是理性思考，这就是群体心理。构成群体的人们，不管他们来自什么不同的地方，有着怎么不同的背景，一旦形成群体，就都会拥有共同的群体心理：他们不会观察，不会思辨，只会认定自己相信的东西。

《锦鲤》的读者们就是这样一个群体。

二、影响用户的心理手法

之所以说《锦鲤》的作者是位挑动用户心理的高手，除了她能准确找到目标群体外，更重要的是她深谙影响群体的手法。

我们来分析一下，《锦鲤》中用来挑动用户心理的手法：

1. 竖立鲜明的形象

前文中我们已经说到，《锦鲤》文中所用的事例，包括了升学、考试、就业等一些几乎每个读者都会经历的事情。

作者的这些经历几乎与每个人一样，但最后的幸运结果却和普通人截然不同，这样的反差一出现，就将“幸运儿”这一鲜明的形象深深地印在读者心里。

鲜明形象的作用是为了加深读者的认知和记忆，确保读者能接受收到作者的意图。

2. 刻意营造巧合

在《锦鲤》中，作者从小到大几乎所有重要的事件，都有好运气出现。这种反常规的巧合一次一次的出现，就将事件从巧合变成了事实，让读者更加笃信确有其事。而这个“事实”又刚好是读者们希望看到的样子。

几千年前，陈胜在鱼肚子里塞上写着“陈胜王”的字条，吴广装神弄鬼地躲在篝火后叫着“大楚兴”，借此发起了中国历史上第一场农民起义，不也是用了“营造巧合”这个方法吗？可见“营造巧合”这一手法对群众心理有着极大的煽动性。

3. 巧用暗示

《锦鲤》中作者提到自己因为幸运而被家乡邻里所熟知，甚至有学弟把作者的名字剪下来夹在书里，祈求占点运气，而最后这个学弟也如愿考上理想的大学。

这种本没什么必然联系的事件，在作者的描述下具备了很强的暗示性，仿佛是在告诉读者们：“只要膜拜我，和我扯上一点关系的都能沾染一些好运”。读者看完之后自然也就会有“转发膜拜一下求个好运”的想法。

暗示的作用是通过极具倾向性的现象，让读者自己推导出显而易见的结论，因为这个结论来自于读者自己。所以他们的潜意识里会对此深信不疑，殊不知这个结论只是作者刻意让他们推导出的。

4. 制造传染

在这篇《锦鲤》的底下，点赞最多的一条评论，是一位读者声称转发了这篇文章之后就如愿收到面试邀请了，我们有理由怀疑这条评论的出现是否是作者营造的又一个巧合。

三人成虎，多个人一起发生这样的好运巧合，事情的可信度就高了。其他人一旦相信，就会开始模仿，就形成了传染。所以，制造传染的首要任务就是要提供一个可模仿的对象，并且模仿的成本不能太高。

我们常见的网红店雇一批假顾客来排队，或者刻意减少店内座位，营造一种门庭若市的想象，就是一种制造传染的行为。

总的来说，《锦鲤》挑动读者心理的手法，是一个从建立形象，到提高可信度，再到推动读者行动的神奇过程。这个过程不动声色，却能让读者如提线木偶一样随着作者的意图行动，不可谓不高明。

三、锦鲤的塑造

网络上有人将《锦鲤》事件形容为“像邪教一样”。其实，与其说是邪教，倒不如说作者是在塑造某种意义上的偶像崇拜。

不单是写作，对于商业产品等领域来说，塑造偶像都是最为成功的一个境界。

以前我们总说，用户就是上帝，产品服务于用户。但现在我们知道，其实用户更需要的是一个满足他们情感需要，给予他们希望和方向的偶像。像苹果与果粉、小米与米粉、索尼与索尼党、又或者是抖音、微博上的网红与粉丝。从某种意义上来讲都是一种成功的偶像与信徒的关系。

产品从特定程度上满足了用户的情感诉求，向他们传递了某种价值观、生活理念或是品味追求，用户的内心潜意识里一旦接受了这些，便成为了产品的信徒。

当产品与用户形成了偶像与信徒的关系之后，这层关系牢靠且会不断壮大。信徒不但对偶像绝对忠诚，还会将偶像传播给其他人，雷军说的口碑传播，其实也是这种信徒间的传染。

总结

《锦鲤》一文所传递的价值观，我们并不认同，但不可否认，《锦鲤》中塑造“偶像”的手法值得我们思考和学习。

在没有做文案的时候，大多数人对文案都有一些既定的错误认识，这种错误认识通常两极分化，要不就是认为文案极其容易，要不就是认为文案非常难。

• 认为文案容易的人，主要是因为文案的准入门槛并不高，没有工具上的技能要求，只要会写字就能从事文字工作；
• 认为文案难的人大多属于文字能力不太好的一波，而且这类人通常会把文案和文学艺术的界限模糊掉，把文案神化了。

“文案”这个词在广告行业外的普及，可能还就是这几年。在移动营销的大环境下，相比于画面设计，文案起着决定性的作用，这也是为什么现在这么多文案课程教你起标题、写内容。

如今朋友圈的海报，无论是H5测试活动的结果页面，还是各种知识付费、各种大会的海报，大多都是以文案为核心的大字报，设计板式已经基本固定下来了。

关于文案的三大误区

外行对文案通常会有下面几个误区：文笔很重要、文案能速成、文案学不来 。

文笔很重要

尽管许多文案小白们在求职的过程中，会看到文案岗位的专业要求是广告、新闻、传播、中文类的，误认为文案对文笔、文采要求很高。

在应聘某些创意文案时，若你没有太多商业作品，面试官可能会要求看看你写的散文诗歌什么的，但千万不要因此认为文案是多么文艺的一件事。

实际上，文案跟文采可能并没有什么关系，耐克的“Just do it”、Keep的“自律使我自由”，你真能看出什么文采出来吗？这不都是大白话嘛。文案写作是个洞察游戏，而不是文字游戏。

中文系的朋友们更容易陷入文学的误区中，忽略文案的商业目标，奥格威说文案是“纸上销售术”，是个“带着镣铐跳舞”的活。写文案时，别再当一个放飞自我的文艺青年了。

文案能速成

“文案7天训练营”、“30天文案大咖课”……层出不穷的文案速成班不仅反映了文案的重要性，而且折射出职场白领的焦虑与浮躁。文案在我看来是一件非常难速成的手艺，说文案是手艺，因为文案需要日积月累的练习，而且在传统文案的领域，有挺明显的师承关系。

在XX训练营的课程中学习文案，往往是一种治标不治本的做法，因为课程中往往讲的都是一些思维方式和文字技巧。思维方式是无法速成的，就算被点明也需要长期的实践训练；文字技巧虽然可以速成，但若没有深入洞察则会显得非常做作，比如：一些实战课程中会提到的“谐音字起标题法”，动不动就来个双关语，这其实就非常粗糙。

我曾跟朋友聊天时说过，一个好的文案通常是善于生活的人，生活中的各种经验都是文案写作中的灵感来源，对人对事的观察与想象，读万卷书或者行万里路，又或者是多谈几场恋爱……这一切都是文案的写作素材。

文案总体上来说是个杂学，除了产品信息外，社会学、人类学、心理学、历史人文……各种学科内容都多少要懂一点，不同于其他技术岗位，文案可能是“越老越值钱”。

但并不能就此全盘否认各种文案课程的价值，对于刚入行的小白或者打算入行的人来说，各种课程也许会有“打开新世界窗口”的作用。就像文案要读各种领域的书，但最好先把《文案发烧》读一遍。

文案学不来

“文章本天成，妙手偶得之”，许多人认为文案是一种天赋，后天努力无法习得。

在文案的写作中确实很看所谓的“灵性”，这是一种可以称之为天赋的东西，但这种灵性是一种锦上添花的事，其实不必神化天赋这回事，画龙点睛之前，你得先画出一条龙出来。就像各种鸡汤励志文所说的道理一样，大量的练习与实践能确保一个文案白痴变成一个文案高手。

如今的互联网新媒体文案相比于传统文案在文字上已经是非常不规范了，由于推广时间节点总是安排的非常紧凑，很少有人能有大量时间琢磨一句文案，甚至连错别字在时效面前也不那么重要了。而在传统文案（如报纸广告）的写作中，往往为了一句标题要写出几十个备选，这种对单一主体的高强度打磨成就了文案能力，当然最重要的还是大量练习背后的主动思考。

而新媒体领域文案这种现象相对较少，在匆忙的时间节点下，只有数量却忽略了文案练习的深度，这可能会让不少新媒体文案感觉不到技能的提升，最终学会的只是一些网络流行词和段子，一到真正考验文案功底的时候就傻眼了，从而认为文案是靠天赋。

文案的三个重要素质

优秀的文案各式各样，有巧舌如簧的、也有沉默内向的，有爱摇滚的、也有爱民谣的，有学计算机的、也有学考古的……总之各种各样稀奇古怪的人都有吧，但我相信就算文人相轻许多人互相瞧不上，优秀的文案也一定会有一些相通的素质。

优秀文案的素质主要有三点：同理心、好奇心、想象力

同理心——转换视角的能力

“同理心”这个词近几年说的比较多了，按马化腾的说法就是“一秒变小白”，互联网行业里的说法就是“用户视角”。归根到底，同理心就是一种转换视角的能力，能否在用户、在第三方的视角中观察事物。

据我的生活观察，通常偏内向的人同理心会更好一些，因为内向者对人际情绪会更加敏感，同时也更加脆弱，因此内向普鲁斯特写出了《追忆逝去的时光》，孤独张小龙就做出了微信这种封神的产品。

而在文案写作上，最忌讳的就是自说自话，你写的东西只有你懂是没有意义的，比如：要用用户的口吻去讲述，用简单易懂的语言去让用户理解，而不是把广告文案写成说明书，做技术出身的人写文档、写文案许多就会带有这类习惯。

同理心是文案与用户沟通的必备素质，每个人更关心的都是自己，告诉别人“你要什么”比告诉别人“我有什么”要有效的多。另外，同理心也在人际交往、日常生活中有很大帮助，这里就不展开了。

好奇心——对生活各种事情的广泛兴趣

好奇心一方面是指对生活各种事情的广泛兴趣，另一方面是指追根究底的态度。

前面说了，文案或者说广告，在学科方面是个杂活，各类学科知识多少都要涉猎一点，各种话题多少都能搭得上话，而且需要在短时间内学习消化大量资料的能力。面对众多学科获取不同知识，这都是依靠好奇心来驱使的。

好奇心能让人从平凡中看到不凡，从而发现生活中平常细节中的美感或乐趣。而对事物的追根到底能让我们发现常人忽略的信息，洞察，往往就来自于此。

总之，好奇心能让我们发现更多的生活乐趣，获取更多的日常灵感，在文案写作中也就会有更多的原始素材。

想象力——“灵光一闪

比较少有人拿想象力出来说事，但对于一个创作类工作而言，想象力是必不可少的。

大家都知道创意的本质是旧元素的新组合，这其实就是一种想象能力，许多创意类工作的“灵光一闪”，靠的就是一种无意识的想象力，当然这背后是需要大量的素材积累的。连爱因斯坦都说过“想象力比知识重要，因为知识是有限的，而想象力概括着世界的一切”。

以前有种流行的想象力锻炼方法是，给陌生人加戏。比如说你站在地铁站前，旁边有个老人带着小孩也在等地铁，这时你就可以尽情想象这个老人和小孩从哪来、要到哪去、今天做了什么、为什么做……你能够迅速构建出一个戏剧故事出来。通过这种加戏的想象，能够在心中重构许多生活及故事场景，也能顺便打发点无聊时间。

我所认识的优秀文案，通常都有些写虚构类故事的创作冲动，在一个架空的世界里构建人们的喜怒哀乐，他们大多对影视、戏剧、音乐等艺术方面涉猎较深，这些艺术领域都是用逻辑和理性难以归纳的范畴，也就是属于想象力的领域。

最后说点鸡汤的话，成为好的文案，重要是善于生活，成为一名生活师。所谓洞察，都是来自于对生活的观察。

原本不打算写关于用户生命周期模型这篇文章的，觉得大家应该都明白，但是这几天发现：

1）很多人将用户生命周期模型和AARRR等其它一些模型混淆了，这两个并不是一回事；

2) 千篇一律在介绍什么是用户生命周期以及其中一些概念的普及，比如什么是生长期之类；

3) 正如上一篇RFM模型一样，希望大家不仅了解，还能通过技术流的方法去实操。

所以，写了这篇文章。

一、什么是产品生命周期

在介绍用户生命周期前，需要先了解产品生命周期。一款产品的生命周期，我们用专业词汇表述就是PLC（product life cycle），大家在网络上看的多了产品生命周期的图片，大多呈现一个“睡倒的S型”。

根据上图，任意一款产品，以时间为参考维度，以用户量或者收入水平等作为衡量标准，我们可以将一款产品的生命周期划分为四个阶段：初创期、成长期、成熟期、衰退期。可以理解为：从产品设计到停止对这款产品的运营，整个周期为产品的生命周期。

怎样判断一款产品当前处于生命周期的哪个阶段呢？

1、下载量

通过酷传、App Annie获取产品某一段时间或者历史下载数据，根据历史下载量的趋势判断（如果可以获取历史下载数据，可以和“睡倒的S型”进行拟合）。以从酷传上获取的某App过去一年下载量生成的趋势图为例：

过去一年内，该App的用户量从2000w提升至将近5000w，且趋势图的任意一点的切线与坐标系横轴的夹角都比较大，说明产品处于用户快速增长阶段，可能属于成长期。

2、百度指数

在百度指数输入你想查看的产品名称，以及该产品在行业内一直处于领头羊位置的竞品名称，通过百度指数的数值以及和头部产品百度指数的对比，基本可以判断产品所处阶段。

以上图为例，该产品过去半年的百度指数平均值为2000左右，某些指数高点基本上是产品大力推广新增或抓住行业热点带来的用户搜索。作为一款比较成熟的产品，百度指数应该可以稳定在4000-6000。所以，基本判断这款产品还未达到成熟期。

百度指数还有一个比较有用的地方：有时候不知道为何，自家产品留存率出现大幅跳跃，或者希望对产品的发展进行更好的把控，百度指数作为舆情监控的渠道，可以带来很大的帮助。当然，除了百度指数，还有360、搜狗、阿里等都有相应的免费服务。

3、累积下载量

可以通过酷传获取产品的累积下载量，对比该行业的市场总量，潜在用户总量进行判断产品所处阶段。

4、版本迭代

根据产品版本迭代频率，基本可以判断一款产品所处阶段。发展期的产品，大有敏捷的成分在，迭代频率较快。

明确产品所处生命周期哪个阶段的作用是什么呢？站在运营的角度，得到产品的生命周期之后，使用如下步骤进行分析，可以帮助确定当下及未来一段时间的核心运营策略和运营方向，接下来：

a.使用思维导图梳理产品结构；

b.根据产品结构，梳理出该产品当前的核心业务逻辑；

c.根据产品结构，梳理出可能的典型用户使用路径；

d.结合行业、市场、产品等信息，梳理出产品商业逻辑；

e.综合上述判断出的产品所处生命周期的阶段可能遇到的共通的一些问题，结合上述1/2/3/4进行运营规划。

本文主要说的是用户生命周期，关于产品生命周期点到为止。

二、什么是用户生命周期

用户的生命周期，简单来说就是：用户从开始接触产品到离开产品的整个过程。

根据上图，用户的生命周期分为：导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。

导入期可以理解为将市场流量中的潜在用户转化为自家产品的用户，这个阶段我们称之为获客阶段；当用户进入产品之后，我们需要想办法让用户活跃起来，进入成长期以及成熟期，成长期和成熟期的用户属于产品最为核心的用户，是最具挖掘价值的忠实用户。所以，我们称之为升值阶段；用户从成熟期开始，会出现休眠、流失状态，我们称之为留存阶段。

我们将用户生命周期、不同生命周期用户的行为表现，不同阶段运营所关注的重点工作进行阐释：

1) 获客区：对应着导入期，对应的用户行为是由流量成为用户，运营的核心工作是拉新获客以及促进新用户的活跃。

2) 升值区：对应着成长期和成熟期，对应的用户行为是在产品中活跃、为产品贡献、持续留在产品内，运营的核心工作是促进用户活跃、转化/付费、制造留存。

3) 流失区：对应着休眠期和流失期，对应的用户行为是离开产品、停止使用，运营的核心工作是对沉没流失用户做好安抚工作或者新产品的转移工作（如果有）。

假设你已经知道了你们产品内不同用户当前所处的生命周期，你可以做些什么呢？这个问题和前文介绍产品生命周期的时候类似，我们分析了一堆内容，最终定义好生命周期之后，一定要对运营有相应的促进作用。

我们可以这样思考：

我们最渴望达成的目的是：“把自己的思想装进用户脑袋，把用户的钱装进自己的口袋。”这里的思想可以是让用户接纳我们的产品规则、可以是让用户喜欢我们的活动、可以是让用户对我们产品有粘性；用户的钱可以是用户的时间、可以是用户的内容、可以是用户的互动，当然也可以是用户的钱。把我们的思想装进用户脑袋和把用户的钱装进自己的口袋无疑是这个世界上最难的两件事。

所以，如果做好这两件事，就算是做好了用户运营。这个过程可以理解为用户管理的过程，如果希望管理好用户，两个维度务必关注：

1. 每个用户都可以被监测、被评估；
2. 我们可以影响每个用户、可以驱动每个用户。

因此，用户运营可以理解为“用户生命周期管理”，本质是：

1. 如何监测和评估一款产品的平均单体用户价值；
2. 如何驱动用户价值的提升？

对于问题1，可以通过RFM模型去定义，可以通过AARRR模型去定义，大体都是通过数据，基于用户行为，找到不同的分层点。接着，针对不同层级的用户评价其价值。本文使用生命周期模型定义用户价值，其实，也就是找到用户处于生命周期的哪个阶段，接下来会详细说明。

这里，补充一个更加直观的方式，基于以下两个维度对用户价值进行监测和评估：

1. 使用频次
2. 是否有直接消费行为

第一象限，用户会直接付费，使用频次高。如饿了么、摩拜单车，用户价值主要体现在使用频次、使用时长、收入情况。

第二象限，用户会直接付费，使用频次低。如出行产品携程，用户不会每天打开，但是有需求的时候，会直接买单。用户价值主要体现在收入上。

第三象限，用户不会直接付费，使用频次低。有人说，这个象限的产品没有价值和意义，有时候觉得，如果让我运营这样的产品，可能确实会很糟心。

但作为运营，不能首先放弃，我认为这个象限的用户价值体现在收入上，这个收入和第二象限又有所不同，以房多多为例，很难让用户在不看房的情况下，通过一款App购买价值百万级别的房子，所以，返利、折扣、房屋经纪人的评级等等都影响到客户有需求时是否能够通过长期的引导进而付费。

第四象限，用户不会直接付费，使用频次高，比如脉脉、今日头条，用户主要价值体现在访问频次和使用时长上面，今日头条之前公布平均用户使用时长达到了60多分钟，这对他们来说就是用户价值。

插入一些题外话：

经常有人问我，为什么文章写到这里，逻辑就应该是这样的？比如上述，为什么非要通过使用频次和是否有直接消费行为进行用户价值的监测和评估？

能问出这样问题的伙伴，相信你经常光顾各类网站，看过无数的干货文章，但也仅仅局限于看过，回头一想，基本上属于忘得差不多的状态。大家还是缺乏思考，在这里，我把拆书领域用的RIA法则推荐给大家，这个方法同样适用于文章阅读。

首先，你阅读这篇文章，阅读之后，你要去思考，最后，你要结合自己的经验去融合文章的内容。如果你走完以上步骤，就意味着，你可能会发现很多文章写得也不一定是正确的，如果你看过的文章都觉得还不错，那就很危险了。

回到上述所说对用户价值进行监测和评估的两个维度，任何一款产品，不论是高频还是低频、不论是初创期还是成熟期、不论商业模式是现金流还是流量，他的核心指标一定有用户要打开App，不打开谈不上是自己家的用户，他的核心指标一定有是否消费，这个消费可以是直接付费，也可以是产品导流进而转化，甚至说广告点击营收。这也是商业社会、商业化公司、能够养活一群人的前提。

在访问频次和是否有直接消费行为下，你可以结合自己家的实际业务情况去找出你们更加关心的指标，比如访问频次是一级维度，你们更关心访问时长、视频观看数量等二级指标。

用户价值，不仅仅只能大概的监测和评估，甚至还可以计算出每个用户的价值。但是实际工作中，涉及到这个模块的工作并不多，并且当有这样的需求时，更多是统筹数据、开发等同事一起完成。所以，我们的文章站在运营的视角，到这一步已经可以了。

对于问题2，驱动用户价值提升的方向有两个：

1. 提升单体用户价值；
2. 延长用户生命周期。

最终，我们对用户生命周期模型的研究，演变成为对用户生命周期管理的本质：如何提升单体用户价值及延长用户生命周期。当然，这个过程必不可少的是数据驱动、对典型用户使用路径的引导及精细化运营。

有两个问题需要跟大家强调：

1) 是否所有用户都会经历完整的用户生命周期？

否。站在整个产品的角度，因为用户分布在不同阶段，所以，可能会走完一个完整的生命周期，也就是上文所说导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期，比如：注册-登录-活跃-付费-分享-流失。

但是，作为个体用户，用户可能在导入期之后就流失了，比如：用户注册登录之后，因为新手引导做的不到位，用户直接放弃使用，直接进入了流失期。

2) 是否所有产品都需要管理用户生命周期？

否。从产品生命周期来看，处于初创期的产品，由于资源不足，用户量级不够，一般可以不做用户生命周期管理。从产品的需求强烈程度和市场供应情况来看，需求越强烈，供应越稀缺的产品，越不用过多考虑做用户生命周期管理。

比如，12306，不论你在携程、去哪儿还是飞猪上买火车票，最终都是通过12306，市场供应紧缺、需求量大，用户也没有其它选择，要么选择别的交通工具，所以，这样的产品不需要做用户生命周期管理。比如：航司，有南航、中航及东航等等，这些航司的价格、服务、餐食、优惠、活动等，很有可能影响用户的选择，供大于求，所以，这样的产品一般需要做用户生命周期管理。

三、如何搭建用户生命周期模型

通过上文的铺垫，我们已经了解到，搭建用户生命周期模型，其本质就是根据用户发生的行为，找到用户处于生命周期的哪个阶段，是导入期还是成熟期，知道了用户所处阶段，才能方便我们进一步开展运营工作。

如何搭建用户生命周期模型呢？搭建用户生命周期模型的一般步骤如下：

1. 业务逻辑梳理；
2. 找到影响用户留存/消费的关键功能；
3. 定义各阶段用户行为。

简单举例，以脉脉为例：

a.脉脉的核心业务逻辑如下：

b.可能影响用户留存/消费的关键功能

根据核心业务逻辑图，对于用户端来说，分为生产者和消费者，我们站在消费者的角度，影响消费者留存和消费的关键功能可能是：投递简历、消费内容、建立社交关系、购买会员。

c.定义各阶段用户行为

我们先看一下行业内通用的用户行为定义的模板：

根据上述模板，结合我们定义的影响用户留存/消费的关键驱动功能，我们可以做如下定义：

四、如何围绕用户生命周期，提升单体用户价值？

提升单体用户价值，大家可以思考，哪些用户的价值需要被提升呢？导入期的需要吗？我认为不需要，这个阶段处于获客区；流失期的需要吗？我认为不需要，这个阶段主要是做用户召回延长用户生命周期。所以，我们主要针对处于成长期和成熟期的用户进行单体价值的提升，体现在用户行为上是：活跃、转化、付费、留存。

通过上一部分内容，我们已经根据用户行为对用户进行定义，以脉脉为例，我们定义：在一定时间内，关注XX个行业人脉的用户即为处于成长期的活跃用户，那么，XX到底是多少呢？比如，当我们通过数据收集发现，关注10个行业人脉的用户即处于成长期，那么，我们就可以针对未到达成长期的用户做关注人脉行为的引导。

所以，我们需要按照以下步骤进行分析，找出用户定义的数据节点，并通过在相应的节点制定运营策略，完成用户引导：

1、用户行为路径梳理；

2、数据定义/数据收集；

3、通过数据找到发力点；

4、完成用户引导。

1、用户行为路径梳理

我们仍然以脉脉为例，进行脉脉典型用户行为路径梳理，假设在脉脉内，一个用户从导入期到成熟期典型使用路径有如下2种：

a.用户注册→完善个人主页→上传简历/完善在线简历→搜索职位→投递简历→添加招聘方为好友→购买会员→添加更多人脉

b.用户注册→完善个人主页→添加行业人脉→查看动态→发布动态→购买会员→添加更多人脉

2、数据定义/数据收集

我们需要哪些数据呢？一般解决用户从A阶段到B阶段价值提升的问题（当然B阶段的用户价值一定是高于A阶段的），我们需要先筛选出B阶段的用户，再在B阶段用户身上获取三种数据：

a.典型用户使用路径的相关数据，围绕用户从A阶段到B阶段典型使用路径提数据需求；

b.用户基础数据，比如用户的性别、职业、年龄、地区、爱好、家庭状况等；

c.用户行为数据，判断产品内哪些模块可能会影响用户的后续行为，然后拉出使用过该模块的用户数据，比如注册微博后，立刻关注5个其它用户，则活跃和留存都比较好。

除了从用户身上获取如上三种数据，还可以参考用户渠道来源数据、业务数据等进行数据分析。

3、通过数据分析找到运营发力点

数据分析的几个关键思路：

a.用户从A阶段到B阶段，哪条路径更优？

b.从A阶段到B阶段，大部分用户符合什么特征？

c.从A阶段道B阶段，大部分用户是否发生过一些相同行为？

d.从A阶段到B阶段，是否受到不同渠道来源影响？

我们结合数据定义/数据收集以及数据分析的几个关键思路，以脉脉为例，我们仍然假设：

a.通过对脉脉10w用户的数据分析，发现走完路径1的用户有2w，走完路径2的用户有8w，那么，我们可以初步猜测，用户从A阶段到B阶段，路径2更优;

b.我们看大部分用户符合什么特征，通过基础数据进行分析，发现处于成熟期的用户，男女比例为7:3，男性中22-30岁占比70%，互联网从业者75%。

c.我们发现，投递过3次简历的用户，会员购买率为89%，站内会员平均购买率为21%； 发布过10条消息的用户，购买其他用户服务的占比为70%，站内服务平均购买率为11%。

4、完成用户引导

我们基于上述通过数据找到的一些可发力点，设计相应的策略，对用户进行引导。需要强调策略和手段的区别：如果是一套机制和规则，就是策略，如果是拍脑门单次给用户的推送，就不是。很多伙伴在制定策略时，巴拉巴拉写了一大堆活动方案、触达方式，其实都是在策略支撑下的具体可落地的手段。

以上述找到的可发力点为例：

a.路径2更优，我们的核心策略是加强在路径2各个节点对用户的引导，具体引导的手段可以是推荐更多精准的用户和优质的动态等；

b.针对投递过3次简历，会员购买率更高，更容易到达成熟期，我们的核心策略有两方面，一方面是大力引入B端招聘数量，一方面试面向C端求职者更加精准的推荐，具体的手段可以是增加B端入驻福利、给求职者1V1服务等；

c.男性互联网从业者多，我们的核心策略是加强同类属性用户的获取和运营力度，这样可以更容易提升产品的整体收益。

（以上关于脉脉的分析都是假设，特别是数字的部分。主要是为了说明用户生命周期模型的实操方法，如有不妥，还望及时指正。）

五、如何做好用户流失预警机制，延长用户生命周期？

上文已经说过，驱动用户价值提升的方向有两个：

1、提升单体用户价值；

2、延长用户生命周期。

围绕用户生命周期提升单体用户价值的方法已经详细说明，接下来重点关注如何延长用户生命周期让用户尽可能长时间待在产品内，为产品贡献价值。

延长用户生命周期，大家想，可以怎么做？

1. 预防用户流失，让用户一直待在产品内；
2. 针对已流失用户，做用户召回。

提到预防，一般都能联想到机制化、自动化，当系统判断用户具有流失特征时，及时自动触达用户，尽可能的挽留用户，所以，这里需要设计一套自动化的机制。

针对已流失用户也可设计一套自动化触达系统，但实际情况是，已流失用户数量巨大，流失原因不明，甚至在注册之后就流失、价值较低，外加短信、电话等触达手段成本较高，一般会通过人工的方式对流失用户进行筛选后手动触达，相信很多伙伴都做过。

所以，下面我们主要讨论预防用户流失，最终设计一套用户流失预警机制。

如何设计流失预警机制？

流失预警机制设计步骤如下：

• 流失用户定义
• 分析流失预兆
• 设立预警机制
• 完成用户引导

1.流失用户定义

我们只有定义了什么样的用户属于流失用户，才能针对未流失用户做相应的流失预警，在未流失用户出现流失用户关联行为时，系统及时响应，避免用户流失。定义一个用户是否流失，我们一般从两个维度进行评估：用户行为，时间。

用户行为

简而言之，用户发生怎样的行为，我们认为他流失了。用户在产品内发生的行为，一定会依托产品的功能、服务，所以，用户行为要根据一款产品的基础功能或核心功能综合评估。我以一些产品举例：

• 理财产品，核心功能是理财，用户将资金投入到标的中去，当用户停止了这个行为，我们猜测用户可能将要或者已经流失。还存在一种情况，用户每天都会来App内，查看有哪些收益率比较高的理财产品，看完之后就退出了，并没有进行投资，因为没有满足用户收益率预期的标的，这部分用户我们称为“沉睡用户”或“休眠用户”。用户没有离开或卸载App，但如果不及时挽留，或者用户发现其它更高收益的理财产品，就会成为流失用户。
• 工具产品，比如网易邮箱，核心功能是收发邮件，但是我们判断流失用户行为的方式可能不需要查看用户在核心功能上的操作，因为不论是收邮件还是发邮件，都需要登录邮箱，我们可以通过分析用户的登录行为来判断用户流失情况。
• 电商产品，比如网易严选，用户登录账号后，每次打开App不需要重新登录，用户可能会在首页看一下推荐的好物，没有购买行为就关闭了App。我们可以基于用户的付费行为来判断用户流失情况。
• 内容产品，比如36kr，用户每天早上都会看一下创业版块的文章，有一天突然不访问了，那我们就要基于用户对36kr内容的访问行为判断用户流失情况。

所以，一般流失行为的标志性关键动作是登录、访问、付费。具体的流失行为定义，可以结合自家产品的实际情况进行定义。

时间

当我们选定了XX行为作为流失用户的关键流失动作后，需要对这个动作发生的时间进行定义。以网易严选为例，用户没有发生付费行为，我们就定义该用户已经流失了吗？显然是不科学的，我们需要判断多久之后还没有发生首次付费或二次付费的用户才是流失用户。

在这里，我们需要引入一个概念：回访用户。

GA（Google Analytics ）上定义的 Returning Visitor指的是，当用户首次访问的时候，会生成一个独立的Client ID，当用户再次访问时，GA监测已存在的Client ID发生一个新的会话，这时候就是 Returning Visitor，GA的回访用户是与新用户相对应的。

我们今天提到的“回访用户”指的是：用户流失后，再次访问的用户。

比如，当你通过大量数据分析之后发现，对于一款社交产品，10天内没有打开App的用户，被定义为流失用户。有一位用户已经15天没打开App了，我们认为他已经流失了，但是我们的运营很强大，通过各种吹拉弹唱的技能把该用户请了回来，这位用户就属于我们今天提到的回访用户，即，流失后再次回来。

对于用户流失时间，我们有一个一般定义：用户回访率在5%-10%区间，这个区间对应的时间点及之后的时间，我们认为用户已经流失。从网络上找到一张图片如下：

用户回访率=回访用户/流失用户100%

在拐点处，用户回访率为5%，这个拐点对应的流失期限是5周，在5周之后的用户回访率均低于5%。所以，我们认为，这款产品的用户流失时间，可以选择在用户停止发生XX行为5周后，该用户即为流失用户。

基于用户行为和时间维度，我们定义流失用户如下：

上图是用户回访率和流失天数的关系，我们可以看到，当用户流失10天之后，回访率降低到5%以下，由此，我们可以对产品内的流失用户进行定义，明确哪些用户是流失用户。

注意：回访用户不仅仅是回来打开App的用户，要根据具体产品属性进行判断。对于理财类产品，回访用户指的是投资；对于工具类产品，回访用户指的是登录；对于社交类产品，回访用户指的是互动；针对内容型产品，回访用户指的是访问。

2、分析流失预兆

本文的核心是设计一套流失预警机制，即，针对未流失用户做好流失预警，避免用户流失。所以，我们得到哪些是已流失用户之后，需要针对已流失用户进行研究分析，找出他们流失前的共同点，如果当前的活跃用户在未来某一天出现已流失用户的相似征兆，则需要触发流失预警机制。

分析流失预兆步骤如下：

• 确定流失用户，分析用户流失前的行为
• 假设用户流失的影响因素
• 通过访谈，明确用户流失的行为路径
• 分析流失用户流失前的行为，一般可以从以下几个方向进行数据分析：
• 用户流失前发生了哪些相似的行为
• 用户是否集中在某一渠道
• 用户属性是否一致
• 流失前，产品、运营、市场是否发生某些变动

注意：分析流失前的用户行为，我们只需要分析用户导入期、成长期、成熟期的数据。

我们以当前用户拉新做的比较好的拼多多作为案例，做一些数据上的假设，来分析流失用户流失前的行为，以拼多多成长期用户为例：

拼多多成长期用户占比为30%。

成长期各渠道流失占比：

拼多多一直以裂变效果好著称，但裂变邀请好友存在的弊端就是，好友为了配合你拆领红包而注册使用拼多多，忠诚度可能较低，所以，在流失方面，好友邀请这个渠道带来的用户，流失率达到30%，其次是微信公众号软文投放带来的用户，流失率达到25%。

处于成长期的用户，购买次数达到3次的用户只有10%，90%的用户只有1-2次购买行为，也就是刚刚进入成长期，后续没有进一步转化到成熟期就流失了。

处于成长期的用户，购买金额达到200元的用户只有5%，95%的用户只有1-200元的购买金额。

作为拼多多最强福利模块，邀请好友可以带来显而易见的实惠，但是我们发现，成长期的用户，主动发起邀请好友行为的用户占比仅有30%，且只有1次，70%的用户未发起过任何邀请行为。

假设用户流失的影响因素

基于以上数据图表分析，我们假设用户流失的影响因素：

• 好友邀请渠道带来的用户流失率高达30%，说明用户忠诚度不够，易流失

• 90%的用户购买次数只有1-2次，说明用户未养成购物习惯

• 95%的用户购买金额不到200元，可能是用户对产品需求偏弱或对平台信任度偏低

• 70%的用户未发起过邀请行为，可能是活动引导或激励程度不够

访谈，明确用户流失路径

找到流失用户，直接进行访谈，判断用户流失路径，明确假设内容。访谈这一部分，属于用户研究的工作，但是我们仍然可以了解一些工作方法，如果在一些资源支持不足的公司，便于快速开展工作，这里简单说明用户访谈的步骤：

• 收集产品内外部信息，外部环境是否发生变化。产品是否发版、是否有运营活动上线、是否有负面新闻、行业监管是否变化，如P2P产品的业务发展和行业监管紧严格程度紧密相关。

• 制定方案。明确访谈目标是什么，访谈的对象是谁，访谈的流程如何设计。

• 方案落地实施。可以邀请用户到公司进行访谈，可以通过线上问卷形式进行信息收集，也可以通过电话甚至竞品分析等形式对流失路径进行分析。

有人问我，如果分析出用户流失前的行为，不进行假设、不做用户调研可以吗？感觉加上这两步之后，变得好复杂。实际上，我们仍然可以按照MVP的原则进行敏捷测试，将分析出的问题，通过小范围、人工的形式推动去解决。如果被验证是对的，可以逐渐系统化。

3、设计预警机制

根据上述得到的何为流失用户，以及流失用户在流失前的行为，我们就可以开始设计预警机制了。预警机制在不同公司的体现形式不同，主要还是基于业务规模和业务类型进行设计。

• 如果是一家初创型的公司或者业务快速变化中的公司，可能压根不需要设计预警机制，仅仅需要做好用户流失预警。运营伙伴通过数据分析，定义流失用户的标签，给到数据分析师，数据用SQL帮我们跑出来这些用户的名单，我们就可以通过push、短信等渠道对用户进行简单的触达。

• 如果业务具备一定的规模或者业务已经成熟稳定，除了做流失预警，最好能够搭建一套自动化预警机制。以微信读书为例，用户性别、年龄、爱好、阅读习惯、阅读进程等等存在数十个标签，如果靠运营手动定义标签并交给数据分析师导出用户名单，工作量太大，效率极低，而且容易死机（皮一下..）

• 根据流失前用户的行为指标，分别对这些指标赋予相应的权重，根据这些指标、权重进行计算，当数值高于XX值时，系统定义该用户具有流失风险，要么自动触发、要么将名单传输到运营手里，运营人工召回。当然，如果加上权重比较复杂，也可以根据定义好的用户行为指标直接做预警，凡事可以变通。

• 预警最好可以分等级执行，以上述拼多多为例，成长期的用户，流失前，90%的用户购物次数只有1-2次，流失时间假设是20天之后。那么，当用户在10天的时候，如果购物次数保持在1-2次，我们可以基于用户购买或浏览行为为用户进行更精准的推进；12天的时候，如果购物次数仍然保持在1-2次，我们可以在推荐的基础上，给用户发放折扣券或进行商品返现；如果15天的时候，用户还是只购买过1-2次，我们可以进行人工客服电话召回，告知用户现在针对该用户有一个XX元优惠券等在账户里，2天内有效，可以使用；如果18天的时候，还是1-2次，那么我们可以提升对该用户的push、短信频次，并加上感召性的文案。如果超过20天仍然只有1-2次，我们认为该用户已经流失，可以按照流失用户的标准进行日常召回。

• 我所知道的流失预警机制，可以有两种呈现形式：

.

一套取数系统，像上文所说，系统会每日导出名单，由运营定制化触达用户。

一套自动触达系统，最好的就是这样的系统，可以大大提升效率，只有在分等级触达情况下，实在无法召回，才会导出名单给运营，进行电话、用户回访调研等。

4、完成用户引导

截止到上述3步全部完成，已经搭建了一套流失预警机制，也就是完成了用户引导。但是，针对用户引导制定怎样的策略是一个很重要的环节，所以，我们拿出来单独讨论。

既然是预警机制，最核心的还是怎样留住用户，那么，单单分析出谁是流失用户、流失用户有哪些流失前的行为以及在流失前进行触达还是不够的。怎样触达？触达的内容是什么？触达的渠道是什么？触达的形式是什么？还需要针对性一步步去做。

仍然以上述拼多多为例，我们针对预警触达动作制定相应的运营策略：

• 好友邀请渠道带来的用户流失率高，增强对这部分用户的引导；加强对这部分用户的激励。

• 成长期90%的用户购买次数只有1-2次，通过发放优惠券，提供专享商品等形式培养用户购买习惯。

• 成长期95%的用户购买金额不足200元，增强媒体宣传，提升用户对平台的信任度，提升用户购买大额产品的几率；推荐更精准的产品给到用户，并附带大额优惠券，主动帮用户发现需求并刺激转化。

• 成长期70%的用户未发起过邀请行为，加强对邀请活动的引导，或者当用户在App内连续发生某些动作后，增加这部分用户参与好友邀请活动的额外激励，比如只要他们参与，就立刻送一张5元无门槛代金券。

（上述关于拼多多用户构成、不同用户行为数据均为假设，主要是为了将文章中的理论通过实际案例呈现，如有不妥，请及时指出。）

这里补充一些常见的触达渠道：

邮件召回

• 优点：
• 成本较低
• 邮件可传达的内容多
• 邮箱的新邮件提醒到位
• 缺点：
• 国内用户的电子邮件使用率较低，邮件打开率更低；
• 发送设置有一定的技术要求，不然容易被屏蔽。

短信召回

• 优点
• 送到率较高
• 缺点
• 成本比邮件高
• 智能手机的软件可能会把短信屏蔽
• 适合的产品种类较单一

站内信召回

• 优点
• 成本相对来说非常低
• 送达率高
• 缺点
• 打开率低

Push推送

• 优点
• 成本相对很低
• 触达率高
• 用户打开率高
• 缺点
• 用户卸载App就收不到消息
• 设置拦截就收不到消息

电话回访

• 优点
• 更加人性化，成功率高
• 缺点
• 效率低
• 成本高
• 对电话发起者要求较高，话术、发音等

至此，关于用户生命周期模型搭建的内容暂告一段落，虽然文章中有案例，但如果没有实际操作过，这些对我们来说，都处于纸上谈兵的阶段。希望有机会，大家可以真正去做一下。欢迎大家共同在留言区探讨交流。

来源：Chris

中秋借势文案很不好写，能想得到的元素有限：

团圆、月亮、月饼、嫦娥……

怎样利用这些有限的元素，写出特别点的文案？我试试，您姑且看看。

1、月饼

文案：团圆是月饼里最好的馅儿。

2、外卖APP

文案：可以一个人吃外卖，但别一个人吃月饼。

3、航空

文案：离月亮最近的地方，是回家的路上。

4、交通APP

文案：世上本没有思念，只是因为有了离别。

5、理财APP

文案：只在这一天，允许你们成为月光族。

6、婚恋APP

文案：

——知道月亮和太阳什么时候最近吗？

——当你在我怀里的时候。

7、社交APP

文案：有一种孤单，是把中秋过后的月饼当早餐。

8、通讯APP

文案：只要心在一起，天南地北都是团圆。

9、地产

文案：小时候想当英雄，想变超人，后来只想做一个普通人，有一个小房子和一起赏月的人。

10、酒

文案：酒里匿明月，月中有故人。

11、安全套

文案一：海上生明月，天涯共此事。

文案二：满月宜听潮。

12、情趣产品

文案：但愿人持久，千里共缠娟。

13、黑暗料理

文案：不用苇叶包出来的汤圆不是好月饼。

14、花店

文案：月有嫦娥，我有你。

15、童话书

文案：现实生活里的团圆已经很奢望了，故事就不必再破碎了吧。

16、求职APP

文案：抬头仰望月亮时，也别忘了脚下的六便士。

以上。

PS：“海上生明月，天涯共此时。“这句诗词，出自唐代诗人张九龄的《望月怀远》，大家也一定再熟悉不过。我的名字，即出于此哦~