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本文整理自鳥哥筆記北京線下公開課，演講人：姜頔，易車網(wǎng)數(shù)據(jù)分析專家，演講主題：《增長的常用模型》。

大家好，我是易車網(wǎng)的姜頔，今天我給大家?guī)淼姆窒碇黝}是《增長的常用模型》。

今天的分享主要分為以下六個部分：

一、自我介紹

我在早稻田大學(xué)讀完碩士后，在日本的一家地震研究所做地震分析員。在此期間，我用過一些土木工程類的軟件，也用過一些數(shù)學(xué)分析的軟件，像現(xiàn)在大家都用的MySQL，Excel，還有VBA這些。

現(xiàn)在，我在易車做數(shù)據(jù)分析專家，我們平常涉及到的業(yè)務(wù)除了普通的數(shù)據(jù)提取、分析報告，還有就是模型，比如渠道評估模型、易車作者評分模型、用戶等級模型、召回模型等等。接下來我也會挑幾個我們用得比較好的模型跟大家分享。

先說一下我經(jīng)歷的增長經(jīng)驗。

第一個是配合渠道投放，達(dá)到DAU同比增長300%。我們現(xiàn)在的平臺是百萬量級的DAU，這說明什么情況呢？增長300%，這說明我們花錢了，肯定是花錢才能增長。

但是花的錢值不值得？花沒花在刀刃上？這就是第二個，新增用戶30日同比留存提高了3個百分點，這說明我們花錢真的是花對了。

第三個是構(gòu)造成交模型，這個成交同比增長了9倍。

這就是我主要的一些增長數(shù)據(jù)。

二、易車的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

關(guān)于易車，我們今天主要分享這四個詞：老、新、慘，還有挑戰(zhàn)。

第一個為什么是老呢？

我們的老程序員寫東西都是用.net，但現(xiàn)在.net好像已經(jīng)不時興了。現(xiàn)在大家出廠全都自帶的JAVA，大部分新人看不懂原來.net那些東西，以致于很多東西都得推翻，再拿JAVA重構(gòu)一遍，從這個角度你也可以看出易車的老。

“新”又是什么呢？

去年易車開始經(jīng)歷品牌換新：

新的面孔，從各個領(lǐng)域吸納了新的大咖；

產(chǎn)品的快速更新，自楊永峰總上任以后，最慢兩周更新一個版本，在這個版本的更新期間還不斷的做 AB test；

還有一些新技術(shù)的開發(fā)應(yīng)用，像機器的寫作，智能聊天等，這都是新技術(shù)的開發(fā)應(yīng)用。

然后是“慘”。

金融慘大家都知道，都沒錢了?；ヂ?lián)網(wǎng)早就進(jìn)入下半場了，不像上半場“人傻錢多”?，F(xiàn)在大家都在關(guān)注轉(zhuǎn)化率、曝光率等等，拿指標(biāo)去考核，這也說明互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進(jìn)入了精細(xì)化運營的階段了。

而汽車行業(yè)的“慘”要怎么說呢？

也是政策等的一些原因。我自己有個例子：我11年10月份去的日本，我父親在11年9月份把我們家第一輛車賣了，后來緊接著11年12月份開始搖號，11年那輛車連車帶牌賣了6萬，現(xiàn)在你買一個車指標(biāo)15到20萬，這就是政策的影響。

幾個因素疊加之后共同制約，互聯(lián)網(wǎng)汽車就更慘了，但這就是現(xiàn)在的狀況。大家都在收緊，都在說汽車寒冬到了，這就是“慘”。

最后一個是挑戰(zhàn)。

這個行業(yè)前有汽車之家，后有新進(jìn)的懂車帝，我們怎么在這個圈里形成自己的壁壘，還能創(chuàng)造新的玩法？劉曉科總說過一句話，戰(zhàn)爭拼的不是人數(shù)，而是謀略，要以“奇”招制勝，你燒我糧倉，我炸你軍火庫，這才叫打仗！

這就是今天的主題：增長的三大流派。

三、增長的三大流派 

增長的三大流派是怎么回事？

黃天文老師在他的書里將市面的所有增長分為三大類，第一類是市場營銷派，第二類是實驗增長派，第三類是技術(shù)派。

我在這三大流派里分別選了三個模型，分別是：市場營銷派-渠道評估模型，實驗增長派-用戶召回的模型，技術(shù)派-邏輯回歸，促成交的模型。這三個模型又分別對應(yīng)的是三個用戶生命周期，分別是拉新、流失與促活階段。

渠道評估模型就是花錢買流量，用這個模型買不到吃虧，買不到上當(dāng)。

用戶召回模型是從發(fā)現(xiàn)問題、提出想法、預(yù)期效果、測試矩陣、復(fù)盤分析這五步教你如何上道。

至于最后一個邏輯回歸，增長黑客真的是可遇不可求么？我們分別來看。

四、市場營銷派-渠道評估模型

1.渠道質(zhì)量評估模型

我做了一個渠道模型，老板經(jīng)常會問某個渠道質(zhì)量怎么樣，我們該怎么去回答？什么是質(zhì)量？是留存？成本？還是數(shù)量？其實這些東西都要考慮。

上圖模型中的紅色總得分這一列是匯總總得分，旁邊藍(lán)色的分別有數(shù)量、行為、商業(yè)、成本還有質(zhì)量，這五個是一級指標(biāo)，上面是權(quán)限，通過標(biāo)準(zhǔn)化，我們把這個得分再乘以它的權(quán)重，最后算出來是總得分，這個總得分就是反映這個渠道的質(zhì)量。

相當(dāng)于我們高考的語數(shù)外等等這些學(xué)科相互獨立的指標(biāo)，共同制約著我們最后的總得分，通過總得分反映出這個學(xué)生是否全面，就是這樣一個模型。

權(quán)重怎么分配呢？權(quán)重分配有一個AHP層次分析法非常好用，稍后我會重點去講。

還有一個問題，在市面上常用的評估模型大體分為回歸和標(biāo)準(zhǔn)化兩種模型。為什么我們在這里要用標(biāo)準(zhǔn)化，而不是回歸模型？

其實這兩種模型我都做過，但標(biāo)準(zhǔn)化模型能夠最快地去反映出我們在不同階段的指標(biāo)。比如我們在增量期，數(shù)量這個權(quán)重就比較高。如果在存量期，相對于它的質(zhì)量，以及留存，還有商業(yè)轉(zhuǎn)化的要求會比較高，在不同的時期我們能夠快速更改權(quán)重，實現(xiàn)策略的轉(zhuǎn)化。

2 .建模過程 

上圖是建模的過程，分為七步。四、六、七會在后面重點去講。

首先是模型的確立，剛才已經(jīng)給大家說過，我們選用標(biāo)準(zhǔn)化。

然后是入庫標(biāo)準(zhǔn)，我們這個模型什么樣的渠道才能去入庫？是所有的付費渠道還是說所有的渠道？我們這里選擇付費渠道。

新增是否有閾值呢？是只要這個渠道有新增就進(jìn)入到模型里面，還是說有100人、200人、500人的閾值呢？我們選擇付費的渠道只要有新增，我們就會進(jìn)入到模型當(dāng)中。

第三個是算法的確立。標(biāo)準(zhǔn)化的算法其實有最小、最大值，還有最標(biāo)準(zhǔn)化等等，我們這里選用最小值和最大值標(biāo)準(zhǔn)化。

第四個是權(quán)重計算，AHP層次分析法。

第五個是指標(biāo)篩選。這個涉及到降維、剔除還有整合變量，就是我剛才說的，你這個指標(biāo)要相互獨立，跟其他的指標(biāo)相關(guān)性要非常低，能夠完全代表你這個平臺。

我再舉一個例子，假如說語數(shù)外三科能評判一個用戶的好壞，然后非常全面。但如果你這個語數(shù)外三門換了，換成一個高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、復(fù)變函數(shù)，你把這三門給加在一起了，這三門的總分，只能說明這一個學(xué)生他數(shù)學(xué)學(xué)的好壞，你不能評判整體的。所以這個指標(biāo)篩選也是非常重要的，是相互獨立，相關(guān)性非常低的指標(biāo)。

第六和第七是BI展示和運營策略，這個后面我會具體去講。

3. AHP層次分析法

現(xiàn)在大多數(shù)的權(quán)重都是拍腦袋計算的，包括有些KPI的權(quán)重都很隨意。其實這里有一種非常好用的方法——AHP層次分析法。這種方法怎么用呢？

AHP層次分析法

標(biāo)度尺1、3、5、7、9

上圖有一個標(biāo)度池1、3、5、7、9。這是什么意思呢？

我們通過兩兩指標(biāo)相比較，如果A：B同樣重要就是1，稍微重要是3，明顯重要是5，強烈重要是7，極端重要是9，其次2、4、6、8是中間值，依此對比，數(shù)量和行為同樣重要是1，數(shù)量比商業(yè)稍微重要就是2，數(shù)量明顯重要于成本就是5.

依此類推，我們把這個數(shù)字填到左上黃色倒三角的模型里面，這就是AHP層次分析法里面矩陣模型，就能得到它的權(quán)重。這個（AHP層次分析法）可以在網(wǎng)上下載。

通過兩兩比較，將你的層次定性和定量分析，最后輸出權(quán)重，就進(jìn)入到下一步模型的骨架，就這個總得分。

一級指標(biāo)設(shè)好了權(quán)重，同樣這兒有二級指標(biāo)，也類似于這個方法，把所有二級指標(biāo)的權(quán)重設(shè)置好，有權(quán)重，有指標(biāo)，最后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，獲得一個得分。這也就是我剛才說的，它在不同的時期權(quán)重不一樣。

你看我們現(xiàn)在在數(shù)量和行為的比是1，數(shù)量和商業(yè)是2，數(shù)量和成本是5，數(shù)量比成本，就是我們認(rèn)為成本不是很重要，數(shù)量是最重要的時期，我們的權(quán)重是這樣。

如果在年底，要求數(shù)量增長的時候，權(quán)重可以這樣分配，但如果在淡季時候要保量，求質(zhì)的情況下，我們對于商業(yè)得分就應(yīng)該是比數(shù)量重要，依此類推按照不同時期，做出相應(yīng)的權(quán)重調(diào)整。

4.BI展示和策略

BI展示其實特別重要，在正常的情況下，數(shù)據(jù)的提取，數(shù)據(jù)的ETL，以及數(shù)據(jù)的清洗這一部分，會占據(jù)我們90%的時間。但是它只有10%的價值，而領(lǐng)導(dǎo)看這個數(shù)據(jù)，只用10%的時間，卻會貢獻(xiàn)90%的價值。

在承上啟下的過程中最重要的一步就是BI展示，不要小瞧BI展示。

看一下上面這個渠道評級明細(xì)，這就是渠道評估后得出的總表，給boss看，要絕對值有絕對值，要權(quán)重有權(quán)重，然后它的一級指標(biāo)、二級指標(biāo)、上限值等等都在這張表里面可以匯總。

通過這張表老板們可以看出很多東西，像安卓的應(yīng)用市場，比如vivo、OPPO、華為，他們有一個最大的屬性，就是它們增量會有瓶頸。但是它們的質(zhì)量特別好，不論是留存還是用戶分享動作都非常好。

像信息流渠道，比如快手、抖音這樣的，它們的量非常多，而且商業(yè)轉(zhuǎn)化高，這取決于你要怎么投放素材。如果你投放的素材是激勵用戶去購買新車、二手車的，就會提高我們的成交轉(zhuǎn)化率，這些渠道的不同屬性都可以通過這張表表達(dá)出來。

看一下這張渠道的總趨勢圖，在這個總趨勢圖里，我們把所有渠道的表現(xiàn)都匯總成一張圖，它有一個總得分。

這個圖其實就相當(dāng)于咱們買基金、買股票時的滬深指數(shù)、大盤指數(shù)，我們可以通過渠道總得分來看產(chǎn)品。我們的產(chǎn)品每周進(jìn)行更迭的時候，需要知道是產(chǎn)品對它的影響比較大，還是更容易受大盤的影響？

比如春節(jié)時期是洗車、買車的高峰，你不用額外做什么，它的自然量就會漲上來，因為大家逢年過節(jié)普遍有用車的需求，這就是大盤因素。

最后看一下自然&付費的畫像。由此衍生出自然&付費畫像的對比，自然用戶很大程度來源于我們的品牌宣傳，具有很高的不確定性，但是跟品牌宣傳是直接相關(guān)的。付費渠道大多數(shù)就是渠道拉新，通過這張表可以看出品宣和渠道這兩個用戶的屬性。

市場營銷派模型講完了，我們再來看實驗增長派模型。

五、實驗增長派-用戶召回模型

Sean Ellis在他寫的《增長黑客》里面提及到最多的方法，就是這種實驗增長派。我在他的增長派里面加了一些自己的觀點和看法，總結(jié)出一個新的實驗增長派的模型。

在這個模型中，我們可以看到一共有六步，前五步是固定的，發(fā)現(xiàn)問題、提出想法、預(yù)期效果、測試矩陣，還有復(fù)盤分析。而第六步則是12345、12345……將這個增長模型不斷滾起來。 

以流失用戶召回舉例，先看上圖：

圖中紅線代表新增和流失比。因為新增必須大于流失，所以紅線正常情況下應(yīng)該大于100%，才能做到DAU的堆積。

圖中藍(lán)色代表的是流失凈增加。對“流失”，不同公司的定義也不一樣，可能是連續(xù)15天沒登錄APP，也可能是30天，又或者是沒有投資，都是根據(jù)公司實際情況去定義的。

• 發(fā)現(xiàn)問題

可以看到，從2018年11月開始，紅線急劇下降至100%以下，且藍(lán)色的柱子凈流失的絕對值在增加，說明這段時期處在渠道的投放階段，流失用戶大于新增，這個時候我們就應(yīng)去做流失用戶召回，這是第一個問題。

第二個問題，我們有沒有必要做流失用戶召回？“應(yīng)該”和“有必要”其實是兩個問題。

金融公司的獲客成本大概在500左右，P2P甚至上千，這些平臺在用戶的拉新、促活、復(fù)購等預(yù)流失階段已經(jīng)花費大量的金錢，到了流失階段，有些平臺就可能選擇放棄這些用戶，不做再做流失用戶召回，這是“有沒有必要”的情況。

以50-30的獲客成本，有沒有必要去做其實沒有那么苛刻，是可以去做，而且有必要去做的。這就解決了前兩個問題。

第三個問題，流失用戶的價格如何去定？在啟動這個項目前要有預(yù)估，這個價格怎么定？

假如平臺的新增獲客成本是15元，那它召回用戶下限就是3元。

為什么是3元呢？因為有一個魔法數(shù)字，叫維護(hù)一個老用戶的成本是新用戶的1/5，所以它的下限是3元，上限是15元。

大家可以這么理解，如果一個用戶流失的時間過長，其實他就變成了一個新用戶，已經(jīng)對這個平臺陌生了，所以它的價格定在3到15元之間是最為合理的。

最后一個問題是能保證成功嗎？這個問題是老板問得最多的。

• 預(yù)期效果

我們先來回答老板那個問題，能保證成功嗎？

先給老板詳細(xì)拆分?jǐn)?shù)據(jù)。

假設(shè)用戶在流失30天后突然回來，這個的概率是多少，召回率、次留，召回以后的下單率、收入等都能有一個預(yù)期的效果。

對于短信的召回、活動的召回等，我們自己也需要有一個心理預(yù)期。從圖中可以看到，紫色一列召回率的心理預(yù)期目標(biāo)是8.1%，但我跟老板說的時候，肯定是說綠色那一列的召回率4.1%。

這就是我自己的一個小模型，叫8、9、10模型。即說8、做9、吹10。這種模型下，不說100%，也有95%的概率能保證8.1%的召回率。

召回以后，可以跟老板說“你看我這做得多好，比給你的目標(biāo)超了一倍”，老板就會說“那繼續(xù)做吧，挺好”。這個就是拆分給老板看的第一個數(shù)據(jù)。

第二個叫小規(guī)模成本可控測試一波，也稱之為MVP（最小可行性實驗），這是《增長黑客》里經(jīng)常提到的方法。先挑少量的人 ，比如5萬，挑的人是最有把握能召回、流失前質(zhì)量非常好的一波用戶。

不要一上來就給禮品、現(xiàn)金、車幣等，先來一波短信看看效果怎樣?？梢詠韨€苦肉計，告訴老板一條短信3分錢，一共需要XX元，實在不行我就自己掏了吧，先試一下。

先拆數(shù)據(jù)，然后再小成本可控地測試一波，用這兩個數(shù)據(jù)跟老板說，老板應(yīng)該都會同意去做的。這個就是預(yù)期效果。

（2）提出想法和（4）測試是一一對應(yīng)的。這是什么意思？

先來看測試矩陣(4)。在測試前先把所有用戶進(jìn)行矩陣分類，比如：

A列是用戶質(zhì)量；

B列是選擇觸達(dá)的工具；

C列是文案；

D列是禮品等。

在做這個矩陣之前，還要給矩陣進(jìn)行評分，這就來到了ICE模型(2)。

ICE模型是什么呢？就是影響、信心和簡易性這三個指標(biāo)，也是《增長黑客》里最經(jīng)典的ICE。

通過底下這個矩陣隨機組合成上面的矩陣，進(jìn)行排分以及降序排列，我們再去挑選。假如最大可以承擔(dān)10組實驗組，那就選前10，通過這樣的挑選去進(jìn)行實驗。

假如方案1(A1+B1+C1+D1)是最高的，選擇push手段觸達(dá)、文案一、紅包，首頁(即落地頁是短信的首頁)這樣去測試，然后依此類推。這就是我們實驗的準(zhǔn)備期和做實驗的步驟。

最后一步也是最關(guān)鍵的一步，叫實驗復(fù)盤。實驗復(fù)盤能給我們帶來很多意想不到的東西，這也是實驗增長派最重要的步驟。

在實驗復(fù)盤的基礎(chǔ)上，可以知道這一波什么做得好，什么做得壞。比如說第一周測的是文案，文案召回率最高的是什么樣的文案？是設(shè)問句。“想知道愛車的真實價格是多少嗎？易車全知道”，這種設(shè)問是召回效果最好的。

下一周我們在測落地頁的時候，就沿用上一周最好的文案去測落地頁。每一次的實驗積累一小步的成功，堆積起來，最后便轉(zhuǎn)化為大的勝利，這個是實驗復(fù)盤最核心的東西。

大家在上圖中可以看到，我習(xí)慣的實驗復(fù)盤做法是利用一個氣泡圖加上甘特圖的形式。

橫坐標(biāo)是召回率，縱坐標(biāo)是召回質(zhì)量。每次做召回質(zhì)量測試，還會分樣本組和實驗組，實驗組的留存除以樣本組的留存，這個數(shù)值就叫矢量。氣泡圖的圈代表ROI，即投資回報率，下面的圖表是時間的ICE、發(fā)生量、以及召回率的總覽。

這就是我的實驗增長派模型。

六、技術(shù)派-邏輯回歸

最后一個給大家分享技術(shù)派的邏輯回歸模型

1. 魔法數(shù)字

大家不要聽到“技術(shù)”兩個字就認(rèn)為很難，實際上技術(shù)派大家經(jīng)常在用。

什么是技術(shù)派？技術(shù)派最經(jīng)典的就是魔法數(shù)字，相信大家都不陌生。

那什么是魔法數(shù)字？就是基于大數(shù)據(jù)分析，對業(yè)務(wù)進(jìn)行經(jīng)驗性總結(jié)的量化結(jié)果。

比如金融界的二八定律，互金行業(yè)的一九定律，Push的魔法時間是早十晚六，上文提到的維護(hù)老用戶的成本是新用戶的1/5，還有一些國外的例子，比如Facebook發(fā)現(xiàn)10天增加7個好友的留存要比沒能做到的高得多，twitter10天關(guān)注30個大V等等，這都是魔法數(shù)字。

但是這都是別人的魔法數(shù)字，自己的平臺怎么用魔法數(shù)字呢？

上圖中的魔法數(shù)字2和7說明了什么情況？是召回用戶7天之后才開始斷崖式下滑，而新增用戶是在第2天就開始斷崖式的下降，所以說2和7就是兩個魔法數(shù)字。 

再看上面的表格，魔法數(shù)字2和3。第一行是否注冊是2.9，接近于3，這表示注冊的用戶是沒有注冊用戶下單概率的3倍。底下的紅字以此類推，也是看過成交頁價格的是沒有看過成交頁價格概率的2倍，所以這個就是魔法數(shù)字3和2。

介紹完魔法數(shù)字，就帶來今天真正的技術(shù)派增長的硬核的東西，叫邏輯回歸模型。

2. 什么是邏輯回歸模型？

邏輯回歸模型是什么原理？上圖中那根橫著的紅線就是邏輯回歸模型，它將上下兩種用戶分開，上面是下單用戶，下面是未下單用戶。我們通過歷史用戶的下單和未下單的情況進(jìn)行建模，套用到新用戶上，就可以判斷新用戶下單的可能性。

再看用戶的行為模型，紅色“是否下單”那一列，0代表未下單，1代表下單，這是追蹤用戶的所有路徑，比如說用戶在下單和未下單前他都干了什么，以這個為樣本數(shù)據(jù)去模擬模型。

邏輯回歸模型在醫(yī)學(xué)和經(jīng)濟(jì)預(yù)測領(lǐng)域使用更多，并且使用多年了，優(yōu)勢是精度高、時效性強、難度低等。

這也是我跟一個互金類大咖聊天時受到的啟發(fā)，我問“為什么別人借款借到10萬，而我去借款卻只借2萬，你是根據(jù)什么模型做出的判斷？”

他告訴我這個就是用邏輯回歸模型做的。我因此受到啟發(fā)：在經(jīng)濟(jì)、醫(yī)學(xué)這么嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)科里，它都能運營這么多年，這個模型放到易車的業(yè)務(wù)中應(yīng)當(dāng)也是沒有問題的。

這個模型在實際業(yè)務(wù)中的貢獻(xiàn)價值是輸出具體模型，通過把這根紅線給標(biāo)出來，來判斷用戶是否下單購買，以及還有哪些行為會對下單有影響。

3. 邏輯回歸模型的作用

先看篩選用戶行為。篩選用戶行為這塊有一個“完成任務(wù)”黃框，但在建模過程中，這個框就沒了。這說明什么？說明用戶完成的每日簽到任務(wù)，對下單是沒有任何影響的，顯著程度非常低。這些用戶可能是羊毛黨，他是想拿那些積分去換東西，而不是真正想去買車的用戶。

第一個顯著性給業(yè)務(wù)的警示就是我們沒有必要把過多的資金投入到每日簽到這個環(huán)節(jié)，而是要把錢花在怎么轉(zhuǎn)化用戶下單上，這就是資源分配的問題，這是一個篩選用戶行為。

第二個是魔法數(shù)字的行為影響關(guān)系，這可以給我們輸出信息：注冊用戶是未注冊用戶下單概率的3倍，看過成交價格是沒有看過成交價格下單概率的2倍等等這些指標(biāo)。

第三個是邏輯回歸模型的方程式，最后輸出的是0和1，判斷用戶是否下單。這就是它的三個作用，判斷顯著性、影響倍率，還有它的實際模型。

4. 邏輯回歸模型的應(yīng)用

最后說下邏輯回歸的應(yīng)用，我認(rèn)為也是最重要的一塊。

我常說：“不能把模型落地的數(shù)據(jù)需求就是在耍流氓”。

你說那個模型好用嗎？好用。那你用嗎？不用，不會。你沒用，就沒必要花那么多精力去輸出，所以應(yīng)用真的很重要。

應(yīng)用分成懶人模式和挑戰(zhàn)模式兩種。

什么是懶人模式？一些運營人可能看到數(shù)據(jù)分析就覺得棘手，沒有足夠的建模經(jīng)驗，這樣他只需要去負(fù)責(zé)用戶，了解哪些用戶的行為是值得追蹤的，把這些行為收集給到技術(shù)或者數(shù)據(jù)分析，讓數(shù)據(jù)分析去把模型完成，最后再轉(zhuǎn)化到模型應(yīng)用。

而挑戰(zhàn)模式其實就是我們做的，通過自己清洗數(shù)據(jù)-收集數(shù)據(jù)-建模-調(diào)試模型，再到最后的模型應(yīng)用。

模型應(yīng)用分為三個階段：運營手段、產(chǎn)品手段，還有技術(shù)手段。

運營手段是什么意思？我把它分為全自動觸達(dá)和半自動觸達(dá)。

全自動觸達(dá)就是前文所說的那個紅線，它能判斷出0和1，0是不購買，1是可能購買,自動給你發(fā)短信或禮品。 

半自動就是我們將這些魔法數(shù)字轉(zhuǎn)化為閾值。比如是否注冊，瀏覽新聞的視頻數(shù)約為20個，APP停留時間大于10分鐘等等都是閾值，對滿足這些條件的用戶使用紅包、短信等進(jìn)行觸達(dá)。

再來看產(chǎn)品手段。剛才反復(fù)強調(diào)魔法數(shù)字，注冊是未注冊的3倍，所以我們要改變的是注冊率，通過提高注冊率來達(dá)到提高下單率的目的，這是一種曲線救國的方式，也是我們不斷優(yōu)化探索的方向。

在我們的新版本里，注冊頁面分成了三步，我們稱之為“分布式”。它比老版本的表單式提高了7%的轉(zhuǎn)化。通過提高7個百分點的轉(zhuǎn)化進(jìn)而提高下單率的轉(zhuǎn)化，這就是產(chǎn)品手段。

最后一個就是技術(shù)手段，它比運營手段的效率要高5到6倍，也很好用。

為什么呢？因為技術(shù)手段會在滿足行為條件的時候，瞬間彈出彈窗發(fā)送紅包。

假如我注冊過，我在你的APP停留的時間也滿足了，我也看過成交頁的價格，等我再看車型頁的時候，很可能是我購買欲望的最高點，這時立馬彈出紅包，轉(zhuǎn)化率是最高的。

這比運營手段高效，因為運營手段觸達(dá)的時候可能已經(jīng)是T+1了，熱情也涼得差不多了。所以說技術(shù)手段非常好用，推薦大家多用這種即時彈窗，滿足條件立刻彈窗。

今天給大家簡單的介紹了這三個模型，其實單獨一個模型都能講兩個小時，今天卻壓縮成了一節(jié)課。如果大家看不太明白，可以去鳥哥筆記搜“姜頔”的文章，歡迎拍磚還有項目交流，謝謝大家！

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