做資源型增長最重要的就是留存，我們獲取到了核心用戶，但是用戶并不一定喜歡我們的產(chǎn)品，所以數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理在這時(shí)需要重點(diǎn)關(guān)注我們自己的產(chǎn)品留存數(shù)據(jù)是否有問題，如果不正確在根據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)來分析問題，解決問題，在指標(biāo)方面我們需要關(guān)注新增均值，留存算數(shù)平均值，次留存人數(shù)均值，次留幾何平均值（拋去異常數(shù)據(jù)）。
02 投放型增長
投放型增長屬于規(guī)模化增長，它的成本往往非常大，但是能夠帶來海量用戶，比如說紅果小說，只用了3個(gè)月，整個(gè)的產(chǎn)品DAU就從0增長到了500萬，
做投放型增長我們需要注意一個(gè)完美的投放要滿足花最少的錢，得到最多的用戶，這里以廣告投放舉例，也就是說我們的新用戶要滿足LTV(客戶生命周期價(jià)值=新用戶訪問天數(shù)*每天產(chǎn)生價(jià)值)>CPC（投放成本/投放新增 品牌新增），比如我們的獲客成本是３元，但是用戶帶來的價(jià)值是５元，這個(gè)時(shí)候我們就會(huì)考慮快速的做投放；
這個(gè)中間客戶的價(jià)值由產(chǎn)品特性決定，但是我們可以重點(diǎn)改變廣告點(diǎn)擊價(jià)格CPC，首先我們看下廣告點(diǎn)擊價(jià)格怎么來的：廣告點(diǎn)擊價(jià)格CPC=廣告預(yù)算/廣告點(diǎn)擊量，也就是CPC=ECPM/1000/CTR，這個(gè)過程中我們需要關(guān)注的是廣告投放邏輯：
在這個(gè)過程中相信很多人關(guān)注到了一點(diǎn)就是業(yè)務(wù)線的問題，毫無疑問我們需要選擇ROI較高的業(yè)務(wù)線，而ROI＝LTV／CAC，這個(gè)時(shí)候我們就需要對(duì)每天業(yè)務(wù)線建立一個(gè)評(píng)測(cè)指標(biāo)體系，在投放效率上我們需要關(guān)注消耗成本，點(diǎn)擊量，曝光，點(diǎn)擊率，CPM，CPC，在轉(zhuǎn)化效率上要注意轉(zhuǎn)化率，新增成本，次流量，次日留存率，LTV30，最終得到ROI，對(duì)于ROI低的，我們要立刻放棄這條業(yè)務(wù)線，防止不必要成本。
03 平臺(tái)型增長
平臺(tái)型增長簡而言之就是站在巨人的肩膀上做事，我們可以在一些流量大的平臺(tái)上強(qiáng)化我們自己產(chǎn)品的IP，走進(jìn)我們
目標(biāo)用戶的心理，也就是說這個(gè)過程更加的注重運(yùn)營：
就拿日活很高的抖音來說，我們可以建立一套自己的故事主線，突出我們的產(chǎn)品特色，但是在這之前，我們有一個(gè)很重要的事情就是了解各大平臺(tái)的推薦機(jī)制，比如抖音的推薦規(guī)則：推薦量=冷啟動(dòng)量 a*觀看時(shí)長 b*點(diǎn)贊率 c*播完率 d*分享 e*個(gè)人中心頁時(shí)長
知道這幾塊我們?cè)賮碜鑫覀兊牟呗?，比如說在頁面停留時(shí)長上
我們從上面這個(gè)頁面中可以發(fā)現(xiàn)作品獲贊、粉絲數(shù)都是不可改變的變量，但是我們可以改變封面圖，但是一般的線性回歸分析比較難處理圖片，這個(gè)時(shí)候我們就要采用深度學(xué)習(xí)的一種特殊的非線性回歸，通過池化進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，提取大號(hào)的特征，找到具備哪些特征的圖片，它的點(diǎn)擊率更高，從而制作我們自己的封面來提升用戶點(diǎn)擊率，從而影響個(gè)人中心也時(shí)長，提升抖音的推薦量。
04 裂變型增長
裂變型增長是一個(gè)以用戶為渠道的增長方式，更加注重用戶的關(guān)系鏈，在這里有一個(gè)很有意思的小程序可以給大家借鑒，就是小年糕，它是一個(gè)工具型產(chǎn)品最后轉(zhuǎn)型UGC社區(qū)，通過利用微信流量進(jìn)行觸發(fā)分享，帶來千萬級(jí)增長，通過內(nèi)容運(yùn)營來匹配用戶；
這里不得不說，小年糕的用戶定位很特殊，甚至可以到６０后這樣一類特殊群體，包括微信PM也在說小年糕的存在拓寬了微信的用戶邊界，我們也可以看看小年糕的裂變帶來的日活增長：
我們?cè)趺磥碓u(píng)測(cè)我們自己產(chǎn)品的裂變效果呢？首先我們需要明確的是病毒系數(shù)=回流率/分享率 ，這個(gè)系數(shù)>1，才能持續(xù)增長，那么裂變的新增怎么來的？大概可以等于DAUｘ分享率ｘ回流率，這三個(gè)指標(biāo)的乘積得到了我們的回流量。
作者：愛運(yùn)營
來源：愛運(yùn)營（ID：iyunyingorg）
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