以网易云音乐举例，如何建立完整的增长模型？

以网易云音乐举例，如何建立完整的增长模型？

运营要讲求方法，如今增长模型经常被用到各种项目里，根据产品、用户、市场的具体情况制定具体的运营措施，建立完整的增长模型，实现用户的增长；本文作者分享了关于怎么建立一个完整的增长模型，我们一起来了解一下。

今天我们从什么是增长模型、增长模型的好处、构建增长模型的步骤3方面来聊聊。

01 什么是增长模型

一句话概括，增长模型就是北极星指标拆解的结果。

关于北极星指标的内容，请参考我之前的文章《关于增长：如何寻找北极星指标？》

02 构建增长模型的好处

1. 便于寻找增长思路

以网易云音乐的增长模型举例。

网易云的北极星指标是每日总听歌时间，每日总听歌时间=每日总听歌用户*日均听歌用户时长，每日总听歌用户又可以拆解为日新增听歌用户+日均老用户听歌人数…；通过这样逐级拆解，增长模型就建立起来了。

比如日应用下载量是由渠道A、B、C、D的数据共同构成的， 如果发现某个渠道投入成本高但是下载量低，那么我们就应该着力去优化这个渠道。

再比如我们发现网易云音乐首次听歌的比例过低，那么我们就应该分析原因、着力去优化。

2. 可以预测细分指标对北极星指标的影响

模型建立起来之后，底层指标的改进就会间接影响北极星指标的数值。

假设我们把持续听歌的比例从5%提高到10%，那么日均老用户听歌人数将会从15000提高到30000用户（已有用户数300000*持续听歌10%）。

假如老板让我们把日新增听歌用户从5000提高到10000，那么我们可以简单做个预测，应用下载量提高多少、首次访问提高多少、首次听歌比例提高多少才能达到老板的要求。

03 构造增长模型的步骤

1. 定义北极星指标

首先我们要明确产品的北极星指标。有不懂北极星指标的小伙伴可以参考我之前的文章，在这里就不再阐述。只有北极星指标，我们才能围绕北极星指标去构建我们的增长模型。在这里我们把网易云音乐的北极星指标定义为“总听歌时间”

2. 绘制用户核心转化路径

所谓用户核心转化路径即记录用户从对产品一无所知到体验到产品核心价值要经历的主要步骤。

对于网易云产品核心转化路径为：下载应用→首次访问应用→首次听歌→持续听歌

3. 组装增长模型

在增长领域里，大概有4种增长模型，分别为AARRR模型、全链漏斗模型、因子分解模型、全定量模型。下面我们分别介绍。

1）AARRR模型

AARRR模型像一个漏斗一样，自上而下分别是获取、激活、留存、变现、推荐。

获取指的是你通过什么渠道获取用户，获取了多少用户；

激活指用户是否体验到了产品的核心价值，是否和产品形成了良性的互动；

留存指你通过哪些手段使用户留下来，用户是否会持续使用你的产品；

变现指你通过什么方式变现，大概能获取多少收益；

推荐指如何让用户自发地去传播你的产品，用户愿意传播的比例占多数。

以网易云音乐举例，它的北极星指标是总听歌时间。

主要通过付费推广和品牌营销去获取用户；首次听歌是网易云激活的指标；持续听歌是它的留存指标；它主要通过增值服务（收取会员费）、电商、广告、游戏等获取收入；

用户一般通过分享音乐来实现产品的推荐；获取、激活、留存、变现、推荐的核心指标找到，这样整个增长模型就组建起来啦。

AARRR模型是4种增长模型里最简单的模型，对于刚接触增长领域的公司，此模型适合成为第一个版本。

AARRR模型容易搭建，能大体了解影响北极星指标的因素；但缺点是此模型没有说明各个要素之间的相互关系，而且属于定性模型，只能粗略估计数据。

2）全链漏斗模型

可以用乘法公式表示与北极星指标关系的模型即为全链漏斗模型。此模型不仅可以分解影响增长的因素，还可以找到对应的细分指标以及数值，能用简化的公式表示他们的关系。

我们还是以网易云音乐举例，总听歌时间=应用下载量*首次访问比例*首次听歌比例*持续听歌比例*平均听歌时长。

3）因子分解模型

因子分解模型是全链漏斗模型的延伸，因子模型不仅有乘法，还有加法，能更详细地展开细分指标。但是和全链漏斗模型模型相比，搭建起来更费力，需要更多的数据。

还是以网易云音乐举例。网易云的北极星指标是每日总听歌时间，每日总听歌时间=每日总听歌用户*日均听歌用户时长，每日总听歌用户又可以拆解为日新增听歌用户+日均老用户听歌人数…。通过这样逐级拆解，增长模型就建立起来了。通过此增长模型更容易让我们发现增长机会。

不仅如此，我们还可以预测某个指标的提高对上一层次的指标有多大的影响。比如首次访问百分比用户从50%提高到60%，那么日新增用户就从5000用户变成了5940位用户（30000*60%*33%）

4）全定量模型

所谓全定量模型是指分解出影响增长的因素和对应的细分指标，并把所有指标组合在Excel里计算北极星指标。

全定量模型是最精细的增长模型，不仅可以观测历史趋势、预测未来北极星指标的数组，而且能够进行假设分析，量化不同指标变化对北极星指标的影响。但此模型组装和维持起来费时费力。

还是以网易云音乐举例，假设网易云音乐的北极星指标是“月活跃用户”。想要建立全定量模型，要至少在excel里创建三个工作表。（以下数据为虚拟，方便运算，只展示前3个月）

第一个工作表是月新增用户活跃用户数，这里要在excel列出所有的渠道，比如品牌营销、付费推广、用户推荐。

其次列出每个渠道每个月带来的下载量，比如品牌营销这个渠道第1个月带来的用户数是1000、第2个月是1500、第3个月是2000。

然后计算月新增下载量，比如1月的月新增下载量为品牌营销的1000、付费推广的2000、用户推荐的3000。

紧接着写出每个月的激活比例，假设第1个月是50%、第2个月是60%、第3个月是70%。

最后计算出月新增活跃用户，用月新增下载量*激活率即可。

第二个工作表是1-12个月每个月的用户留存率。这里我们假设第1-3月的留存率分别为30%、20%、10%。

第三个工作表是根据前两个工作表计算出月活跃用户数。

1月的活跃用户就是3000，因为在第1月新增活跃用户数（表1）是3000。2月活跃用户数4800：这其中包括，第1月的3000新增活跃用户数在第一个月仅留下了30%即为900；还包括第2月新增的3900活跃用户数。3月活跃用户数是7330，这其中包括：第1个月的3000在第2个月只有20%（3000*20%=600）的用户留了下来，第2个月的3900位用户有780留了下来（3900*20%）；第3月又新增了5950位活跃用户。

在这个模型中，我们只展示了1-3个月的数据，而且变量很少，这仅是方便大家理解；在实操过程中，会更加复杂，不建议刚接触增长的团队就立刻采纳全定量模型。

至此，关于如何建立增长模型已经全部讲完啦，我在这里也祝小伙伴春节快乐哈，我们明年再见。

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