一个生活方式分享平台4年半实现用户量过亿规模

在获客越来越难的环境下，如何留住用户是每个企业都必须考虑的问题。面对用户流失，企业如何找到原因，找到正确的解决方案？作为一个生活方式分享平台，小红书在四年半的时间里从20人发展到超过1亿用户。他们是如何留住用户的？

一、小红书的成长之路

小红书是一个泛品类的生活方式分享平台。截至 2018 年 12 月，用户数已经超过 1.8 亿，而且这个增长是比较快的。回顾我2014年底2015年初刚加入小红书的时候，当时小红书只有20人左右，而现在1644天用户已经过亿。

今天要分享的话题是：关于我们公司年轻用户留存率差的数据分析。

2、问：为什么年轻用户的留存比较差？

不少嘉宾提到，获客成本不断增加。在 AARRR 模型中，当获客成本越来越高时，如何才能保证最终的利润？如何在利润 R 和越来越贵的 A 之间找到平衡点？

比如过去1000元可以吸引100个用户，留存率是10%。结果，有10人留下来；现在，1000元只能吸引50个用户。如果你想留10个人，你应该怎么做？我们只能将保留率提高到 20%小红书运营，因此最终剩下 10 人。在流量越来越贵的今天，我们更要关注留存问题。

我们的分析团队在研究不同用户群体的留存率时，发现来自信息流等渠道的用户留存率非常低。保留很差。

3. 提出假设和数据问题

我们当时做了一个假设：我们认为年轻用户可能还在初中或者高中，很多学校上课是不允许带手机的，只能在周末玩手机，所以留存年轻用户可能很穷。这个假设听起来合理且合乎逻辑，但这是真的吗？让我们看看数据是如何显示的。

我们提出三个维度和问题进行分析：

一、不同年轻用户的表现是否存在差异？

在此之前，我们内部的年龄段划分是18岁以下，但是我们觉得这个划分有点笼统，因为18岁以下包括小学生、初中生和高中生。

不同阶段的学生其实是有很大差异的，所以年龄维度本身需要更加细分。

第二，他们来小红书想看什么？他们能看到他们喜欢的东西吗？

每个用户都期待新产品和新平台。他们去下载APP激活注册的时候，总是希望能在这个平台上找到对自己有价值的东西。如果没有找到，那么用户流失的概率非常高。

第三，他们的提要是否推动了他们想要看到的内容？

小红书产品的首页是由我们的推荐系统生成的两列笔记提要流。新用户注册时会选择一些兴趣点，然后我们根据用户选择的兴趣点向用户推荐相关主题的笔记。

推荐是否准确直接影响用户体验。举个最简单的例子，我在选择兴趣的时候选择了健身。结果，您向我推荐了一次旅行，这与我的预期相差甚远。用户会觉得这个平台没有我想看的信息，自然会离开。

4. 将真实数据与假设进行比较

我认为一定是这三个问题之一导致保留率低。接下来，我们来看看这三个维度的具体分析。

一个。不同年轻用户的表现是否存在差异？

第一个维度是不同年轻用户的表现是否存在差异。我们拉了一张“不同年龄段用户留存分布”的表格，我们将18岁以下的用户按照学龄重新划分为三类：12岁及以下小学生，13岁初中生-15、16-18岁的高中生，同时我们查看了这三类用户的次日留存和周末留存情况。

我们惊讶地发现两个现象：

真正较差的次日留存率，其实是12岁及以下的小学生和13-15岁的初中生。高中生的留存率和我们大市场的用户留存率相差不大；

次日留存差的用户，周末留存也差，周末也不会有反弹。所以我们得出两个结论：

我们之前关于年轻用户留存率低的假设是因为他们在工作日的上学时间不能使用手机，这并不成立。即使他们可以在周末使用手机，他们也不会回来。

年轻用户不能仅按年龄划分，而是按学龄划分。所以在那之后的所有数据分析，当我们需要按年龄计算时，我们都会考虑到这一点。

我们拉出了第二个表格，即“不同年龄段的新渠道分布”。这种分析的原因很简单。我们花了很多钱买了很多年轻用户。如果我们不能保留它，那将是一种浪费。钱，投资部可以针对年轻用户较多的渠道做一些优化，比如增加针对年龄的定位。

从数据中我们发现，百度SEM和广电通的信息流是年轻用户吸引新用户的一个特别大的渠道，占比甚至超过60%。因此，百度SEM和信息流的投放应该设置更严格的年龄。方向。暂时不要给中小学生推送广告，因为他们来了就住不下来了。

湾。他们来小红书想看什么？

第二个问题是，这些年轻用户是在看到广告之后才来的。他们想看什么？

有两种方法可以解决这个问题：

对于用户访谈，你可以问一百或一千个用户来了解他们来小红书的目的，但样本量有限，可能的结果可能不能代表所有用户的想法。非常麻烦，耗费大量人工成本；

更好的方法是查看用户的搜索。搜索是一种积极而强大的行为。他搜索的就是他想看到的。所以我们做了一个不同年龄段的用户搜索画像，分别是15岁以下、16-18岁、19-23岁和29-33岁。

这个表格一出来，我们基本上就可以知道各个阶段的人关心什么了。

我们发现15岁以下的用户主要搜索简笔画、动漫、头像，还有很多名人；16岁开始注意穿衣、护肤、减肥；19岁时，他们加了妆。

这个数据其实很符合用户的使用场景。中小学生在学校是不允许化妆的，而且大部分都穿着校服，所以会去搜索动漫、壁纸之类的东西。

我们甚至发现很多年轻用户来小红书下载壁纸和美图作为头像。有这样的需求，作为我这样的中年人，如果不看数据，你可能永远都不会知道。

而等到初中长大，16岁上高中，就会逐渐开始注意打扮，也会画一些淡妆。再大一点，结婚的时候就会关心婚姻、菜谱、装修等等。

我们现在知道我们的年轻用户来小红书想看什么，那么他们在这里看到了他们想看的东西吗？使用哪些指标来衡量这些信息？

做过搜索的同学都知道，搜索点击率是最直接的方法。用户是否点击搜索结果，当然最大程度上代表了对搜索内容的满意度。

因此，我们又拉出了两张表：“无点击率高于 40% 的高频搜索词”和“无点击率低于 20% 的高频搜索词”。

从这两个表中我们发现：

迪丽热巴等名人名字，搜索点击率不高，不点击的年轻用户比例比较高。

搜索后的高点击词主要集中在减肥、护肤、美甲。

我们对这个结果感到非常惊讶。年轻用户来小红书想看明星什么？你想看八卦谣言吗？还是在寻找粉丝俱乐部？

这些确实是我们没有的内容。小红书给用户提供的是一些更真实的明星自己工作之外的信息，比如工作之余用什么化妆品，喜欢吃什么零食等等，但似乎这些东西不一定是小孩子想要的今天看。

C。他们的饲料是他们想看的吗？

前面两个问题让我们了解了年轻用户对什么感兴趣，他们搜索什么，小红书哪些内容不能满足他们。

第三个问题是，当他们被动接收信息流上的信息时，这是他们想要看到的吗？

我又拉了三张桌子。

首先是“用户兴趣特征”分布表。玩过小红书的同学都知道，新注册用户第一次进入APP时，系统会要求你选择一些有趣的标签作为你的启动数据。一开始，我们推送给您的内容是基于您选择的这些兴趣标签。

所以我们想看看，13-15岁的孩子有什么选择？30岁的用户会选择什么？从这张表中可以明显看出，不同年龄段的用户在标签选择上存在几个差异：

头部不集中：13-15岁用户的前四标签仅占20%，而30岁以上用户达到30%；

尾巴不长：后面4-5个标签的总量只有2%多，但老用户需要关注的4-5个标签总量不到1.5%；

年轻用户的兴趣相对多元化，更符合小红书标记我的人生的理念。

我们知道我们的年轻用户选择了哪些标签，那么我们如何衡量向年轻用户推荐这些内容是否是他们关心的内容？

我们通过两个维度来衡量它：内容丰满度和分布契合度。

内容饱满度是指用户在选择感兴趣的标签时，是否能在该品类中看到足够多的笔记。我们发现，最流行的“时尚装”的笔记曝光率最高，这是合理的。但在音乐、游戏等品类中，也有不少人选择，但曝光量却很少，这说明在音乐品类中，用户看到的内容还不够多。

对于分布匹配度，我选择了我们平台上一些内容比较多的品类，以热图的形式展示出来。接下来，我将从曝光分布和偏好分布两个维度进行分析。

所谓曝光发布，比如在服装品类中，平台分发曝光内容，13-15岁、19-23岁、34岁及以上用户的曝光量大同小异。偏好分布是指用户对平台分发和暴露的内容的偏好。衡量用户点赞的标准是用户有没有点赞、评论和收藏。

这个数字非常明显。也是一个服装品类，在分布和曝光度上没有太大区别，但用户的喜好差异很大。如果热图中每个块的颜色对比很明显，那么分布机制就有问题。

这个数据给了我们一些启示：

1.头注的曝光几乎一样，但喜好却大不相同；

分配时，即使是同一品类，不同年龄维度，也需要不同的分配策略；

这实际上证明了我们在分配流量的时候需要做精细化的操作。

5. 实验结论

好吧，让我们总结一下，看看前面提出的三个问题。

Q：首先是不同年轻用户的表现是否存在差异？

A：初中生和15岁以下的小学生是留存率较低的，这些用户大部分是通过SEM和信息流购买的。营销部门需要更准确地定位投放端的年龄信息。

Q：他们来小红书想看什么？他们能看到他们喜欢看的东西吗？

A：很多年轻人都想来小红书看动漫、头像、明星或者学习相关内容。

从搜索性能来看，我们的名人内容并不能很好地满足他们的需求。研究团队需要对这个问题进行用户研究，找出他们想看到哪些关于名人的内容？

市场部（尤其是SEM）还是可以尝试更多的减肥、祛痘、护肤、粉底液等话题。因为这些主题的内容在小红书的搜索点击率中还是比较高的。广告应符合产品属性。

问：他们的提要是否会流式传输他们想要观看的内容？

A：年轻人比较喜欢的品类，内容曝光太少，不太满意。未来运营团队需要重点补充这些品类的内容。当然，内容不足的类别也可以暂时取走，以防止新用户注册的期望值过高而流失。

在发行方面，（全面公开）内容需要针对不同年龄段进行差异化，算法团队需要调整当前的发行策略。

这是一个很简单的案例小红书运营，所以从各个维度做数据分析的案例每周都会出现好几次。其实我们也可以从用户的角度来分析，比如用户使用的是iOS还是？如果是安卓，是OPPO、VIVO、华为、小米吗？如果是这样，你能看出它是高端机还是低端机？

我们可以从不同的角度切换来做数据分析。而这些数据分析可以用来指导公司下一步的行为，无论是调整还是落地。

6.小红书的成长实验理念

下面我将简单介绍一下我们在小红书中常用的数据分析的维度。

我们在小红书里会用到两个工具，第一个叫做数据平台。数据驱动增长已经讲过很多次了，那么我们如何才能真正驱动增长呢？也就是从数据中看问题，找到方向。

小红书对所有产品经理一视同仁。当你开始工作时，你会得到一本教你如何编写 SQL 的书，以及一个运行数据的平台。每个人都可以自己做。

二是实验平台。这是小红书里面的实验平台。做实验是一种意识。

给大家讲一个很久以前的故事，关于手机APP引导用户上传头像的头像框。

当时，做这个功能的工程师晒出了他的微信头像。后来我们分析用户上传头像的比例不高的时候，他们开玩笑说工程师头像太丑了，然后大家为了证明是不是就做了。一个实验。

我们上传了所有参与该功能开发的工程师、PM、数据分析师的头像进行测试，看看谁的头像作为用户指南会增加上传头像的比例。

故事也是一件小事。但其实，小红书里面，就有这样一种文化。在得到数据之前，没有人知道所有问题的对错，所以让我们做一个实验。