如何把用户增长机会翻译成定量研究语言

发布日期：2024年02月04日    作者：张弛

如何把用户增长机会翻译成定量研究语言呢？举两个近期我们正在做的例子：

第一个案例是旨在识别品类增长机会的U&A类研究：

第一步是从品类视角看，增长来自把潜在用户转化为现有用户，把轻量级用户转变为重量级用户等，这样我们把因变量设定为和增长相关的不同用户状态。

第二步是自变量的组合设定和关键驱动分析，例如在U&A中的机会识别，基于前期假设和定性产出，自变量可以是目标用户背景（年龄段、城市级别、收入水平等）、用户购买驱动、使用场景、产品偏好等等，我们一般通过逻辑回归、夏普利分析等方法识别关键驱动。

第三步是构建需求驱动的增长空间，结合定性，把关键驱动整合成特定用户特定需求的几个组合，这里需要品类的洞察和想象力，通常通过内部工作坊形式进行，我们会和客户的产品团队一起探讨这些空间组合能否解释当前市场上那些畅销产品，如果可以，则意味着我们把握到了增长脉搏。

第四步就是乘胜追击，我们需要在这张胜利导向的作战地图上进一步优化本品的产品布局和营销策略，如果不可以，则需要从关键驱动分析开始重新构建。

第二个案例是品牌健康度追踪：

第一步也是构建品牌增长视角的因变量，品牌视角看，可以用AFFORD，也可以用品牌转换模型把用户分成四类，本品铁粉，本品路人，竞品路人，竞品铁粉，例如增长机会1来自于如何把竞品路人转化为本品路人，机会2来自如何把本品路人转化为本品铁粉等。

第二步是在品牌健康度追踪中，自变量是包括功能利益、情感利益、品牌调性、产品特性、营销组合等维度在内的多个品牌属性组合，通过有20-30个，我们可以通过差距分析识别关键驱动。

第三步是通过结构方程或者路径分析，理解这几个关键驱动背后是哪些高相关的品牌属性。

第四步是通过内部工作坊，构建由这些关键驱动和高相关属性构成的品牌故事，这些故事大致拥有这样的结构，“我是怎样调性的品牌，我具备怎样的产品特性，从而能给怎样的目标用户带来怎样的功能利益，进而让他们感受到怎样的情感利益/社交利益等”，简言之，是在品牌金字塔的上下层级间构建有机链条，为后续增长导向的内容传播提供几个品牌故事模版。

严肃的增长导向研究一定是定量的，因为它不是“可以可以还可以”，也不是“既要又要还要”，而是由非常明确的商业增长议题，例如我要把怎样的用户转化为怎样的状态，这意味着带来多少的增量，从打法上也一定是由量化数据支撑的收敛。因此，再好的商业洞察也需要有强大的定量模型能力支持，否则永远是黄粱一梦。