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HPX Talk 42:透過用途理論設計定價和新使用者引導
筆記總整理 by 岳霖
2018/08/23
主講人:林威宇
台大土木所畢業,現在身兼股票投資人、魔術顧問,以及財報狗網站行銷經理。
大學擔任魔術社教學,發現比起魔術的效果,對觀眾的認知心理更感興趣。
行銷同樣牽扯到使用者的認知心理。因此結合投資和行銷專業,
目前在台灣最大的基本面股票投資平台──財報狗,
負責市場調查、產品規劃、數據追蹤和分析。
1
2
講座介紹 短片欣賞
使用者為何
雇用你的產
品
訂價 : 如何
從用途決定
付費方案
留存 : 引導
使用者完成
核心用途
先前提要
名言思考
基礎認知
用途理論
定價方法
設計好產品
A.B.C.
設計好方案
1.2.3.4.
延伸問題 月繳/年繳
探討留存率引導使用者
臉書的成功
A. 瞭解使用者需求
B. 根據使用者不同需求做分群
C. 設計滿足使用者用途的產品
1. 瞭解使用者重視的功能
4. 根據不同方案決定價格
3. 設計滿足不同用途的方案
2. 根據使用者不同的用途做分群
筆記資訊架構
P.05 ~ 09
P.10 ~ 79
P.80 ~ 92
講座內容
使用者註冊網站之後,怎麼將他們留下來、讓他們願意付費,是一個困難的挑戰。
根據 Price Intelligently 的研究,
獲取客戶(acquisition)提升 1%,對淨利的幫助平均有 3.32%,
然而留存(retention)和轉換(Monetization)提升 1%,對淨利的幫助分別是 6.71% 和 12.7%。
這次將分享財報狗實際的經驗,如何從使用者的回饋及資料,分析出他們使用網站想達成的用途,
以及如何藉由這項資訊,提高留存率和轉換率。
大綱:
1. 使用者為何雇用你的產品
2. 訂價:如何從用途決定付費方案
3. 留存:引導使用者完成核心用途
3
短片欣賞
https://goo.gl/82XAPX
4
使用者為何雇用你的產品
大綱:
1. 使用者為何雇用你的產品
2. 訂價:如何從用途決定付費方案
3. 留存:引導使用者完成核心用途
5
先前提要
我們從去年 11 月中開始設計新的付費方案,一直到 2 月中農曆年前正式上線,中間花了三個月。
新方案上線後,轉換率成長了 136%。也就是同樣數量的人進到購買頁面,最後實際付款的人數多了 1.36
倍。不過因為價格有降低,收費方式也有不同,所以不代表營收成長 1.36 倍。
財報狗原先的付費方案有三種:半年、一年、三年。不管使用者買多長的付費方案,能夠使用的功能都相同。半年和一年方
案的價格分別為 3000 和 6000 元,三年的方案則是 12000。
我們去年做了另一個網站,叫做策略狗。同樣賣數據服務,只是不同於原本財報狗網站賣的是指標,策略狗賣的則是指標選
股出來的股票排行榜。這個產品的價格是一年 4800 元。
策略狗一開始之所以是一個獨立網站,是因為這樣蒐集到的數據,完全都是對這個產品有興趣的人。透過這些資料,我們比
較容易找到需要優化的方向。直到策略狗優化到一個段落,我們要開始整併兩個網站。包括整合功能、整合網站資訊架構、
以及整合付費的方案。
6
名言思考1 - 資料來源
「人們不想買四分之一吋的鑽孔機。他們需要的是四分之一吋的洞」
— Theodore Levitt
7
名言思考2 - 資料來源
傳奇的創投業者約翰(John Doerr)問網飛(Netflix)執行長里德(Reed Hastings)
「網飛是否跟亞馬遜(Amazon)競爭?」
Reed 回答:「其實我們是和你放鬆時做的每件事情競爭。我們和電玩競爭,我們和喝酒
競爭,酒是特別頑強的競爭對手!我們也和其他的影片網站與桌遊競爭。」
8
名言思考3 - 資料來源
2008年經濟衰退,汽車業受到重挫,BMW的領導團隊開始退一步評估消費者買車的用途,
BMW發現消費者真正想要的用途是移動(mobility):讓我輕鬆從A點抵達B點。
BMW原本是和傳統的高級車競爭,但它也和Tesla、Uber、Zipcar、Google自駕車、電動車競爭。
「我們發現我們是和十八個月前連名稱都不知道怎麼唸的公司競爭。」BMW的全球品牌管理與行銷
服務長史蒂芬(Steven Althaus)回憶道:「我們必須開始把比較標竿放眼到我們的產業外。」
9
訂價:如何從用途決定付費方案
大綱:
1. 使用者為何雇用你的產品
2. 訂價:如何從用途決定付費方案
3. 留存:引導使用者完成核心用途
10
什麼是用途理論 (Jobs to be Done)
《創新的用途理論》by 克雷頓‧克里斯汀生,
這本書就是在介紹用途理論 (Jobs-to-be-Done Framework)。
如果想了解用途理論在軟體服務的實作,Intercom 有出一本書分享他們的想法。
當_____,會做______,來達成_______
當_什麼時候_,會做_什麼事_,來達成_什麼目的_
11
用途理論&定價方法
“使用者不買時間,時間是企業付出的東西,不是使用者得到的結果。
會讓使用者付費購買的是結果,他們要的是這東西帶來的價值。”
—《Implementing Value Pricing》,Ronald J. Baker
這句話把我設計產品的方法論與定價的方法論結合在一起。
在設計產品上,我很喜歡 Jobs-to-be-Done 這個框架,中文書可以參考《創新的用途理論》。
定價理論我目前則是遵循 Price Intelligently 分享的 Value Pricing 框架。
12
設計付費方案要決定甚麼 ? (在一份比較完整的產品定價中,下列幾個都是要考慮到的地方)
1. 你要幾種不同的方案?
- 有免費方案嗎?- 有幾種付費方案,一個、兩個、三個?- 有試用方案嗎?
2. 如何決定不同方案的差別? (不同的排列組合可以有上百種,光是從什麼角度切入就是一大問題。)
- 最便宜的方案只有 A 功能,第二便宜的有 A+B 功能,最貴的有 A+B+C 功能?A、B、C 分別是什麼?
- 還是每個功能可以分開購買,我可以單買 A 功能,也可以單買 C 功能?
- 像 Dropbox 這類雲端硬碟,一樣的功能,但用量越多就越貴?
3. 你要怎麼表達你的產品?
這部分有點像文案,但對軟體服務來說,要考慮要把哪些小功能包在一起,然後想一個方式去表達它。
例如把 word 的複製、貼上兩個功能包在一起,把它們叫做「編輯」功能。把匯出 csv、匯出 word、匯出 pdf 包在一起,
統稱叫「匯出」功能。最後,還要想一些好的文案去描述他們,讓使用者能夠知道這到底是什麼東西。
4. 價格要賣多少?
等你上面的東西都決定完了,最後才是價格。你每個方案要賣多少錢?
對我來說,上面第2點是最困難的。我要根據功能做差異,還是根據用量?
還是根據使用者購買的時間長度來做不同方案,你一次買越久就越便宜? 13
怎麼決定產品要賣多少錢 ?
直覺地想,可能會想到以下幾種常方法 :
● 根據成本訂價,先計算我的成本多少錢,然後加上一定的利潤。
● 觀察競爭對手,看其他賣相同或差不多產品的人賣多少錢,然後比他高一點或低一點。
● 覺得自已的時薪值多少。這種方法常見於顧問、家教。
以上幾種方法,都有一個共同的問題:
這個過程中,使用者完全沒有參與。
14
- Patrick Campbell, CEO of Price Intelligently
15
使用者不在乎競爭對手賣多少錢,
不在乎你成本多少,
只在乎他可以得到什麼
思考 : 使用者 來 " "完成甚麼用途
(ex:財報狗)
16
一切圍繞在使用者
現在打造一個好產品的方法論很多,我們都知道如何打造一個好產品:
1. 瞭解使用者需求
2. 根據使用者不同需求做分群
3. 打造滿足使用者用途的產品
如果你是一個產品經理或是常接觸新創的書籍,你對上面這個步驟應該相當熟悉。
打造一個好的產品,一切都圍繞在使用者。
訂價也應該如此,使用者購買的是他想要的結果,不是打造產品花費的成本。
17
站在使用者的觀點
就如巴菲特所說 : 「價格是你付出的,價值是你得到的 」
(Price is what you Pay, Value is what you Get)
使用者不在乎競爭對手賣多少錢,也不在乎你成本多少,只在乎他可以得到什麼。
上面這句話在實體商品可能行不通,不過在軟體服務產業,這句話是適用的。
一來因為邊際成本很低,你不會根據產品的成本去做訂價。
再來是軟體服務都在講求差異化,使用者不會覺得你的產品跟同業完全相同。
18
定價四步驟 - 用途理論&定價方法
19
一、瞭解使用者重視的功能
瞭解不同使用者上財報狗網站的用途,他們想要達成什麼,
他們會使用哪些功能或工具達成這個用途,是在這一步要做的事。
20
需要知道甚麼資料
要怎麽知道使用者對不同功能的看法呢?
一般來說不是做訪談,就是發送問卷。(質性研究 & 量化研究)
這兩種方法我們都很常用。訪談可以問到很深,但相對耗成本。問卷則是便宜,可以大量蒐集回饋。
簡單來說,想知道 Why、How 就用訪談,想知道 What 就用問卷。
在這邊因為我只想知道他們「對每個功能不同面向的重視程度」(What),這種資料用問卷就可以得到,
所以我是使用問卷的方式,盡可能的蒐集每一位使用者的看法。
21
問卷內容
1. 瞭解使用者的用途(Jobs-to-be-Done)
2. 瞭解使用者對不同功能的重視程度
3. 瞭解使用者的願付價格
這三塊都很重要,我們最終希望知道的是:
使用者會用______來達成_______。
為此,他們願意付_____元。
這是用途理論 Job Story 的變形,我少去了前面的觸發情境,加上了價格。
我想知道使用者會用財報狗什麼功能,為的是達成什麼用途,以及他們願意為這個成果付多少錢。
這三個必要資訊就構成上面所說的問卷三大塊:瞭解用途、瞭解對應到該用途的功能、瞭解願付價格。
當_____,會做______,來達成_______
甚麼時候 甚麼事 甚麼目的
22
如何設計問卷
這是常見的問卷設計方式,針對
不同的敘述,問填寫問卷的人同
意程度。據說現在學校的行銷學
主要就是教這種設計方法。 23
如何設計問卷(續)
這種問法不是每一個敘述的同意
程度,而是問你最重視哪個面向,
最不重視哪個面向。 24
25
結論 - 問卷設計
結果是,第二種問卷的回答品質遠高於第一種。
在第一種問卷中,使用者幾乎都是填同意或非常同意,你很難知道他們到底最重視的是什麼,
因為每個面向對他們來講都很好。
第二種問卷有另一個優點,就是問題數量減少很多。
以這個例子為例,同樣的事情,第一種問卷要問 5 題,第二種問卷只需要問 2 題。
" 減少問題的數量可以降低使用者完成問卷的阻力。 "
26
二、根據使用者不同的用途做分群
27
關注Jobs,而不是Persona
我要先搞清楚這些人可以分成幾種,每一種人在意的用途和功能是什麼。
這邊的一個重點是,我在意的是使用者的用途(Jobs),而不是人口屬性(Persona)。
補充 : 甚麼是Persona、Persona的應用、Persona詳介
舉一個簡單的例子:
● 如果是Jobs分,可能會分出一種人的用途是「驗證明牌」。他們已經在其他地方聽到某檔股票接下來表現會很好。
因此只是來財報狗看看有沒有什麼風險是對方沒有提到的。
● 如果是Persona分,可能會分出一種人是 27~40 歲,住在台北的男性。可能未婚,或是已婚但還沒有小孩。
28
問卷太多根本看不完怎麼辦?
在我剛開始學習訂價的時候,我看到這邊都覺得很有道理,感覺也不太難。
實際做下去才發現,一千多份問卷,每份問卷都十幾題,我連看都看不完,更別說區分不同類型的人。
第一次打開問卷 csv,意識到我不可能看完以後。我就回去複習研究所學的分群演算法了 。
基本上,最簡單的 K-means 就能夠做到不錯的分群,要注意的只有變數到底要丟什麼。你如果問卷有十個
問題,就有十個變數,全部丟下去分出來的效度一定不好。這邊就只能多試幾次,想辦法減少變數的量。
K-means演算法介紹
29
不同類型的使用者,對不同功能的偏好是什麼
30
結論
搭配網站的使用行為,你還會知道不同類型的人,在使用行為上有沒有明顯不同的特徵。
配合上這些行為表現,你可以去觀察問卷與行為是否一致。
另外由於我們經常找使用者做訪談,之前每個月的課程也跟使用者有許多互動。
這些全部加在一起,我們大概可以推測出使用者的意圖,以及內部動機。
到這邊,我們就完成了變形版的 Job story :
使用者會用______來達成_______。為此,他們願意付_____元。
而且還知道他們的行為表現,以及內部誘因。
31
三、設計滿足不同用途的方案
32
不同用途的方案
才剛跨過一個門檻,花了一堆力氣分出幾種不同類型的使用者,還要根據網站資料、過去經驗、訪談紀錄
推測他們的想法。接著馬上碰到最複雜的問題—針對上面的資料,設計滿足不同用途的方案。
就算你區分了不同類型的使用者,還是很難馬上決定方案。
這中間還會牽扯到以前免費的功能,如果收費會不會影響很大?
或是這功能收費,對網站大多數的免費會員來說會不會傷害太大,導致整體的效果變差?
33
付費方案通常不只設計一種
如果有不同價格的方案,你就有機會賺到更大的面積。(面積就是你的營收,數量 * 價格)
34
定價原則
1. 使用者一眼就知道不同方案的差別,知道自己適合哪種
2. 盡可能最大化公司長期的獲利
3. 你會覺得很自然,感覺理所當然就應該是這樣
第三點很有趣,你會覺得這樣的設計很理所當然,甚至可能會理所當然到懷疑自己前面花了這麼多時間到
底在幹嘛。這跟克里斯汀生在《創新的用途理論》說的一樣,好的用途也是理所當然的,但他們其實都是
經過許多的研究和分析,才看到這些明擺著的東西。
最後我只設計了兩種付費方案,這是我們最後的方案介紹頁。
35
- Patrick McKenzie, Stripe
36
大部分的SaaS公司,在定價翻倍以後,
收入都會跟著翻倍或上下10%。
(轉換率沒有太大變動)
Strip公司介紹1、介紹2
高價、低價,價值 ?
Stripe 的 Patrick McKenzie 說,
大家以為 10 個願意付 300 元的消費者會等於 1 個願意付 3000 元的消費者,
前者的價值是後者的 10%,但如果考慮留存率等因素,前者的價值其實只有後者的 2~3%。
(用高價排除"不好"的客戶) ---> 因為當價格越高,流失率越低,畢竟花了那麼多$
延伸閱讀 : https://medium.com/@wylin/learning-from-pchome-dont-pay-for-market-share-ff4e3c25a290
300 ≠ 3000 x 10%
300 ≒ 3000 x 2.5%
37
MailChimp 設計的方案 - 2016
38
MailChimp 設計的方案 - 2017
39
MailChimp 設計的方案 - 2018
40
財報狗 的方案
41
CakeResume 的方案
42
四、根據不同方案決定價格
43
問卷的問題
在設計問卷的時候,關於價格的問題也不能亂問。以下是兩種常見,但不好的問法。
1. 你願意付多少錢?
2. 1000 塊你願意買嗎?
第一種是最不好的問法,突然問他一句願意付多少錢,使用者腦中會是一片空白,
根本沒有想法,最後講出來的數字其實沒有什麼意義。
第二種問法好一點,但是你也只知道這個價格的接受程度。因為你一問這個價格,使用者就會被定錨住。
接下來你往上問,他會因為這個價格的定錨,導致他覺得變貴、而不太願意接受。
44
使用者沒有絕對的概念,只有比較的概念
雖然 使用者沒有辦法回答一個數字,
例如:財報狗功能 v.s. iPhone X,你會選哪個?
⇵
但 他們有辦法去跟其他的東西比較。甚至可以回答出一個區間。
例如 : 完全不知道 Apple 新產品 HomePod 的相關價格 (實際349鎂)
EX : 如果現在問我HomePod賣多少,我覺得大概值 5000~12000。
不是說只要在這價格內我就會買,但是這價格內如果他們行銷做得夠好,就有機會勸敗我去買。
高於這價格,不管它再潮我都不太可能購買。
45
問出一個區間
因此,在設計問題的時候,不是去問使用者一個價格,而是要想辦法問出一個區間。
我們會一共問四個問題:
● 一個月付多少錢會覺得十分經濟實惠 ?
● 一個月付多少錢會覺得有點貴,但還是考慮購買 ?
● 一個月付多少錢會覺得太貴了,不考慮購買 ?
● 一個月付多少錢以下會覺得太過便宜,有點擔心品質 ?
這方法是荷蘭經濟學家 Peter van Westendorp 所提出,叫做 Price Sensitivity Meter。
根據這些回答,可以畫出不同類型的人,他們願意接受的價格區間。像下頁這張圖。
46
畫出一個區間 - 詳細資訊
這張圖的橫軸是價格,縱軸則是人數比例。我們關注的是這四條線交會的地方。有了這張圖,你就可以看出什麼是最適合的
價格區間(最左邊的交會點到最右邊的交會點)、什麼價格購買人數會最多(最下面的交會點)、什麼價格收入會最多。 47
(續)解釋
以這張圖來說:
● 當價格 $10,只有 12% 的人不覺得划算。當價格 $26,有 90% 的人不覺得划算。(Not a Bargain)
● 44% 的人覺得 $5 太便宜了,但只有 5% 的人到 $19 還是覺得太便宜 。(Too Cheap)
● 當價格 $30,62% 的人覺得太貴了,31% 的人覺得不貴。
也就是 69% 的人覺得有點貴(這 69% 的人包括那 62% 覺得太貴的人)。 48
(續)討論
以這張圖來說 ,
你怎麼規劃方案 ?
最多人購買的價格不一定是收入最多的價格,要用哪一個價格會取決於你的目的。
例如我希望先培養使用者付費的接受度,所以選擇了最適價格區間中,比較偏低的價格。
舉例 (0,10$,20$) ---> (0,15$,25$) 49
總結
50
產品定價除了告訴我們不同等級的方案 (tier) 賣什麼、多少錢,
還有一個重點:使用者想達成什麼目標。
這關係到我們要向使用者傳遞什麼價值,包括我們怎麼設計現有功能、文案要主打什麼訴求。
設計好的付費方案有四件事:
1. 瞭解使用者重視的功能
2. 根據使用者不同的用途做分群
3. 設計滿足不同用途的方案
4. 根據不同方案決定價格
延伸問題1 : 制定方案,月繳還是年繳 ?
51
只有月繳 : 70%
只有年繳 : 6%
有月也有年 : 18%
各有優缺點
根據統計
52
每個人的心理帳戶
每 月 繳 500元 = 每 年 繳_?_元
每 月 繳 500元 = 每 年 繳 3000 元
歸咎 : 使用者心理的認知不理性
月繳便宜但”每個月的繳費提醒”也是顧客流失的關鍵
年繳雖貴顧客流失率較低
前面有提到 “價值” 100 ≠ 1000 x 10% (10位月繳100元的顧客的價值不等於1年繳1000元的人)
100 ≒ 1000 x 2.5% (因為以一整年來說,月繳的人會流失)
53
DropboxBusiness 設計的方案
54
Dropbox 設計的方案
55
Dropbox 設計的方案 - 年繳
56
Dropbox 設計的方案 - 月繳
57
思考
月費 or 年費 or 月/年混合 優缺點? 應用差異 ?
58
持續更新定價,有最好的利潤比率
資料來源 10:35
Continual
(一季或半年)
59
LTV、CAC
介紹在下一頁
To understand the marketing metric LTV to CAC ratio, we first need to break down the two components:
LTV是客戶終身價值,CAC是客戶獲取成本,LTV:CAC即為二者的比值。
一個顧客身上的價值(LTV)是否超過獲取顧客的成本(CAC)? LTV:CAC可以幫創業者和投資者回答問題
Lifetime Value (LTV), sometimes referred to as customer lifetime value, is the average revenue a single customer is
predicted to generate over the duration of their account.
Customer Acquisition Cost (CAC) is the average expense of gaining a single customer.
The ratio of lifetime value to customer acquisition cost helps you determine how much you should be spending to
acquire a customer. Calculating this ratio will show if you’re spending too much per customer or if you’re missing
opportunities from not spending enough.
A ratio of 1:1 means you lose money the more you sell. A good benchmark for LTV to CAC ratio is 3:1 or better. Generally, 4:1 or higher
indicates a great business model. If your ratio is 5:1 or higher, you could be growing faster and are likely under-investing in marketing.
LTV, CAC 怎麼應用 ? 怎麼計算 ?
60
61
方案的呈現依序由左到右,價格也跟著由高到低較好(範例看下一頁)
方案呈現的排列
PriceIntelligently 的方案
62
財報狗 的"改造"方案
63
Crazy Egg 的方案
64
延伸問題2 : 重視 留存率 Retention
65
Retention 為何重要?
近幾年許多行銷人開始將目光從廣告、行銷活動等獲取客戶(Acquisition)的角度,
轉移到留存率 (Retention)、使用者參與 (Engagement)。
分享為什麼我覺得留存率是網路公司 (尤其是 SaaS 類型) 最值得投資的指標。
整體來說,原因有以下三點:
1. 留存率是最能判斷產品好壞的指標
2. 長久的成長需要靠留存率
3. 提升留存率對各面向都有幫助,尤其是獲利
66
另外,
不論是 B2B 或 B2C 型的 SaaS 企業,客戶獲取成本 (CAC, Customer Acquisition Cost) 都在逐年成長,
這表示不論是廣告、行銷推廣活動等各種獲取客戶的管道,每年都在變貴。
統計 - 資料來源
Data shows that pricing is 4x as efficient in improving revenue as acquisition, 2x as efficient as improving retention.
SaaS 公司將客戶獲取能力提高 1%,淨利潤可以成長 3.32%。
然而如果是將留存率提高 1%,淨利潤可以成長 6.71%。
67
好的產品跟留存率有關
不同的領域會有不同的留存率,如果你是電商,10%、20% 的留存率就可以讓你很成功。
如果你是社交產品,你的留存率應該要高於 50%。
使用者持續使用你的產品就是判斷 product/market fit 最好的方法。
Facebook 成長團隊提到:
判斷一個產品有沒有達到
product/market fit,最好的方法就是
看它的留存率曲線有沒有達到水平。
可以說,如果留存率沒有達到水平,
花再多資源去獲取客戶,長久下來都
沒辦法維持高成長。
68
Facebook - 成長駭客
使用者不會因為你的產品好就主動來使用它
就算做出一個好產品,它也不會自己成長,你需要去推動它的成長。Facebook 廣告平台在成長團隊成立之後才爆發性成長。
2012 年在 Facebook 上下廣告的人數年成長率只有 10%,對他們來說太慢了。於是廣告團隊找成長團隊來尋求幫助。成長團
隊第一個問的問題是,它有沒有好的留存率曲線。確定有良好的留存率後,成長團隊開始專注在獲取使用者 (acquisition),
讓這個產品從 10% 的年成長率提高到 300% 的年成長率。到 2017 有 500 萬使用者,四年成長 16 倍。
成長駭客 (Growth Hacker) 這個字出自於
Facebook 的成長團隊 (Growth Team)。
最早是 Mark Zuckerberg 找了一群人組
成一個團隊,這團隊唯一的目標就是讓網
站成長。後來這文化和方式傳到
Dropbox、Twitter,之後整個矽谷都在
建立成長團隊。Twitter 成長團隊的建立
者就是 Facebook 出來的,Uber 和
Airbnb 也從 Facebook 的成長團隊中挖了
不少人。
先確定人們喜歡你的產品,再來思考成長 成長的基礎是 product/market fit,
你的產品必須是人們想要的。先確認人們喜歡你的產品,再去想成長。
69
舉例1 - 資料來源
可以看到整體活躍使用者成長
會隨著時間逐漸趨緩,到最後
甚至每個月新加入的使用者會
跟流失的使用者抵銷。
而你為了獲得這些客戶,必須
付出的廣告成本卻越來越高。
MAU (Monthly Active User)
By the end of 2018,
the new people you’re adding every month are barely replacing the people who abandon your product from all of your previous cohorts.
Let’s say you continue to have 1,000 people sign up every month,
but over time those people end up quitting your product.
This is what the chart looks like past 2016:
70
舉例2 - 資料來源
在這個案例中,每個月新加入
的使用者,最後有 50% 願意留
下來持續使用它。相同的兩年
裡,它的活躍使用者比上一組
高了 53.8%。儘管成長率相較
一開始趨緩,但仍然有在成長,
比上一組好多了。
You can see the big difference between the graphs. In the bottom right you have rectangles that build on top of one another. Your
overall growth rate is still decreasing (as a percentage of your install base), but your total number of active users continues to
increase. In the previous example your growth had basically stalled, in this graph you are growing at a constant rate. The best
products in the world retain a large percentage of cohorts over time, and the bars are a large percentage of the initial cohort size.
71
(續)舉例1 - 資料來源
If you can forecast how many people will be using your
product, you should also be able to project how much money
you’ll be making. Let's look at what your revenue looks like
(again, broken down by cohort) when you have poor retention:
過了3年 過了5年
As your cohort sizes go to nothing, those people won’t keep
paying for your product. This graph doesn’t look too bad, but
what about if you look further into the future? That doesn’t look
good, you’re barely making any more money two years later.
MRR (monthly recurring revenue) : 每月經常性收入
72
(續)舉例2 - 資料來源
What about in the case where you have good retention? Assume that 10% of the long term users end up paying for your product,
and they pay $50 / month. They don’t immediately upgrade—it happens slowly over time. What would that graph look like?
Holy crap!
In the bad retention example, you are making $15,000 / month in recurring revenue. (上一頁的圖)
What about in the good retention example?
Over $80,000 / month.
73
衡量留存率需要花太多時間
按大眾化的分法,
產品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分为初創期、成長期、成熟期、衰退期,
在產品的每個接段,數據分析的工作權重和分析重點有所區别。
不同階段也有不同的數據指標可以運用。
參考資源
74
留存率 是最能判斷產品好壞的指標 - 資料來源
這張圖的橫軸是時間,縱軸是有多少比率的使用者
留下來。第 0 天都是 100%,之後這數字會隨著時
間下滑。舉例來說,如果第 30 天的數字是 20%,
表示 30 天後只剩 20% 的使用者使用這個 App。
可以發現在 Google Play 上面排名最前面的 10 個
Apps,留存率高於在它之後的 50 名,這 50 名又高
於後面的 100 名。也就是說,留存率越高的 Apps,
在 Google Play 上越有可能排名在前面。
如果只能選擇一個指標,來分析成長最快的前 1% 產品和剩下的 99% 產品差在哪裡,那就是留存率。
75
提升留存率對各面向都有幫助,尤其是獲利
留存率越高對獲利越有幫助。這不僅僅是因為使用者越多就越多人給錢這麼單純。
根據 Gartner 的研究,公司未來 80% 的收入,來自於 20% 現有的客戶。
Brian Balfour 寫了一篇文章,說明提升留存率在其他許多面向都有幫助,
1. 留存率越高,總體使用者會越來越多,這對獲取客戶的角度有幫助。尤其如果是使用者產生內容類型 (UGC, User-generated content)
的網站,例如 Facebook、Pinterest,更多的使用者可以幫你產生更多內容,讓你更容易獲取客戶。
2. 提高口碑行銷的能力:像 Slack、Dropbox 這種產品,使用者在使用過程中,會很自然的推薦給他們的同事或朋友。因此你留住越多
使用者,就會有越多人去幫你做宣傳。另外提高留存率也會讓你的口碑變好,如果使用者使用一陣子就放棄你的產品,通常他們會產生負面的口碑。
3. 提高變現能力(前面提到轉換率):越高的留存率代表顧客的終生價值越高(LTV, Life-Time Value),對 freemium model 如 Spotify 的公
司來說,越高的留存率也表示他們有越多機會讓使用者付費。
4. 建立獲取客戶的競爭優勢:越高的 LTV 表示你可以付出越高的成本獲取用戶,你可以出付更高的廣告金額,將你的競爭對手逐出這個
管道(channel),甚至你可以進入其他競爭對手因為成本太高而無法進入的管道。
5. 除了提高 LTV,提高留存率也可以加快達到損益兩平的時間,縮短你初期投資的回本期,讓你有更多的資源可以投入下次成長。
76
舉例
Brian Balfour 寫了一篇文章,說明提升留存率在其他許多面向都有幫助,
在文章的試算裡,Brian Balfour 用試算表分析幾種不同案例:
● 第一個是類似 Dropbox 能夠有自然口碑行銷的案例,它將留存率從 25% 提升 35%,一年就可以多獲得 20% 的使用者。
● 另一個是類似 Spotify 這類 freemium model 的案例,將留存率從 70% 提高到 80%,一年營收提升 43%。
77
How Retention Drives Monetization - 資料來源
廣告模式 訂閱模式 交易模式 免費模式
78
總結
提高留存率其實是在優化你的產品,讓使用者更喜歡它,並且在對的管道、用對的訊息傳
達給對的人。 所以提高留存率並不僅僅是可以留下更多使用者,而是會讓你的產品在各方
面都有所提升。
留存率是新創公司長期能否成功的關鍵指標。
如 Brian Balfour 所說:留存率會成就或毀滅你的公司。
79
留存:引導使用者完成核心用途
大綱:
1. 使用者為何雇用你的產品
2. 訂價:如何從用途決定付費方案
3. 留存:引導使用者完成核心用途
80
還記得嗎
https://goo.gl/82XAPX
引導使用者
81
指標
講者威宇發現 : 達成一週上網站3次就翻倍 (財報狗統計)
也就是說,新使用者第一週來訪財報狗的網站超過3次,之後再回訪的機率就會顯著提升 !
82
引導使用者 Onboarding
83
Intercom - The Onboarding Starter Kit
84
產品失敗不是因為沒有 X 功能,而是客戶沒有體會到價值
在研究 Retention 這個議題時,
這當中看過最震撼的一個研究是 Hubspot 當年在做 Sidekick 這項產品這項數據的調研。
它們針對不願意續用的客戶做了一項調查,挖掘一個血淋淋般的數據:
30% 人離開,是因為不懂得如何使用
30% 人離開,是因為沒有體會到當初宣稱的價值
10% 是因為產品做得爛
10% 人是因為其他競爭者比較好
許多人往往以為自己公司生意不好,是因為公司產品這個不好那個不好,或者是競爭對手這個好那個好。
其實完全不是這樣的,絕大多數客戶不再光臨,完完全全是因為「不會用使用,從而感到沒有價值」離開的。
其實,只要把「不懂得使用」這個大缺點修掉,讓使用者可以體會到這個服務得價值,基本上就可以大幅拉升留存率。
資料來源 : https://www.inside.com.tw/2017/07/24/onboarding-value
85
提升留存率 ⇒ 有沒有讓用戶建立「習慣」
後來,在研究 Onboarding Framework 這個方向時,還更驚奇的發現,
Onboarding 的原理竟然是與「建立習慣」這件事是相通的。
也就是,要提升業績,未必要是(有能力)在短時間拉升品質,
而在於你能不能管理客戶的預期,從而建立起「消費習慣」。
例如:
回想一下你最喜歡去的火鍋店是哪間? 為什麼臉書改版後覺得難用抱怨,但還是繼續用 ?
原因就是:「習慣」
資料來源 : https://www.inside.com.tw/2017/07/24/onboarding-value
86
讓用戶留下來
魔法數字
LinkedIn 發現 → 第一周增加 5 個社交關係的用户留存度很高;
Facebook 發現 → 第一周增加 10 個好友的用户留存度很高;
Twitter 發現 → 第一周有 30 個 followers 的用户留存度很高;
Dropbox 發現 → 第一周安裝 2個以上操作系统的用户留存度很高。
財報狗 發現 → 第一周內查10檔股票的用户留存度很高 → 用戶未達標就寄信"提醒"
資料來源 : http://www.iyunying.org/yunying/cpyy/70700.html
87
案例 : 又是Facebook
88
Facebook的成長1 - 資料來源
Facebook的部分功能其實比其他公司還晚做出來,但後者的步驟流程太過麻煩而不受歡迎
● 流程按部就班
● 流程走越少步越好
89
Facebook的成長2 - 資料來源
減少阻力
不要把表格改成多個步驟,在低階手機上,他們嘗試過把註冊表單改成多個步驟,
結果轉化率降低了 20%,主要問題就出在 loading 網頁是一個巨大的阻力。
90
Facebook的成功行銷1 - 資料來源
1. 對的人
例子 : 粉絲專頁找尋的改進
2. 對的地點
例子 : Messenger推出後宣傳下載
3. 對的時機
例子 : 下廣告放棄填表,之後會提醒
4. 減少阻力
例子 : 註冊表單步驟縮減成一頁
5. 個人化
例子 : 信件和推播通知客製化
6. 不要用專業術語
例子 : 下廣告按鈕 Promote → Boost 91
Facebook的成功行銷2 - 資料來源
92
參考資料與延伸閱讀
93
相關連結
● 創新的用途理論,連結、Clayton M. Christensen
● Intercom on Jobs-to-be-Done,連結
● Intercom on Onboarding,連結
● Patrick McKenzie, Stripe,連結、Atlas、SaaS
● Patrick Campbell, ProfitWell,連結、PriceIntelligently、Blog
● Facebook F8 Conference,連結
● Brian Baulfour,連結、Retention
● Sean Ellis,連結、GrothHackers
● Ronald Baker,連結、Pricing on Purpose
94
本次講座與內容之原作者 - 林威宇
威宇的 Medium 網誌
威宇的 Facebook
威宇&阿堯的 YouTube
部分內容參考來源 : iThome、INSIDE
95
https://www.facebook.com/events/263935457775036/
下一場 Talk
96
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