互联网时代,各种品牌、产品的更替如同大浪淘沙,很多明星产品虽名噪一时却如昙花一现,然而快手却在六年金戈铁马中脱颖而出,成为了短视频独角兽。那么快手是如何在互联网大潮中坚守下去的呢?
本期思享汇为大家请到快手商业产品副总裁张翼,从产品、渠道、流量、用户等方面解析互联网营销之道,更解答了数年来深耕产品的独角兽背后用户增长的秘密,帮助创业者们将更多用户揽入囊中。(文末有专业名词注释帮助理解)
我们的创始人有一句话,太多的公司都在讲改变世界。投资人问你究竟如何改变世界,如果你的说法太小投资人就走了。而我们的理想一直不是改变世界,这个世界已经足够美好,我们要记录世界。
从动态的图像一直到实时的直播,除了屏幕提示和私信以外没有文字,也没有语音等等的其他东西。
首先这是一个愿景。希望作为一个足够大的社交平台,让所有人在里面各得其所,但是其实最难的也是各得其所——一方面需要推荐,一方面需要足够多样的内容源——两点都非常难。
快手一直保持严格的技术驱动。包括用户增长的各个方面都看数据,都以算法为驱动,这是快手的核心理念之一。
基本上国内所有的社交产品都有转发,因为它是让一个时间二次扩散、三次扩散最好的方法,而且是一种低成本社交。社交让人创造内容很难,但快手希望用户原创:你有表达愿望就必须自己发。快手有严格的非原创排除机制,基本保证了没有一条内容是重复的。
快手鼓励用户关注、点赞和评论,但不鼓励私信,我们不希望变成类似微信的熟人化平台。
社交网络上别人的光鲜生活带来的社交压力降低了用户的分享欲望,而快手给了用户没有关系、没有熟人的宽松环境,降低了用户的社交压力。
(1)强调人工智能和计算机视觉,加上大量的数据样本,快手应该是最早做视频分析理解的一家公司。
无论是一线城市,还是六线城市,都有快手的用户,大致符合中国移动互联网的人群分布。
21亿条原创短视频,每天600多万UGC视频,现在已经有几十亿条、每日破千万。
快手道路很特殊,用户增长没有引爆点,一开始也没有确定重点发展二三线、三四线城市。只是这些城市的用户没有一线城市那么多选择、时间有比较多,因而在相似人群中的口碑传播形成了现在的状况。
用户增长是以产品为核心,以数据为依据,通过免费和付费的各类手段对用户进行全生命周期的管理维护和提升,其本身是一个系统工程。
好的循环是盈利大于用户综合获取成本,更好的循环是加上用户的推荐,用户本身能够带来新用户。
总广告规模接近三千亿,,移动广告信息流三百亿。30%~50%花在了用户增长上。
(1)右边的收口部分,即应用商店、电商落地页、搜索引擎和信息流,已经变成了互联网的切入口,也是最精准的。其中质量最高的是厂商商店,搜索引擎较差是因为用户意愿和集中程度差异,第三方商店再差一些是因为用户和量,CPA/S更差是因为质量难把控。
(2)中间一大块,即垂直媒体、综合媒体、第一放广告平台、厂商信息流、信息流APP和社交媒体,质量和精准度居中。垂直媒体质量较高,而综合媒体的用户区分度就较差;第一广告平台内部有大量流量;信息流是一种被动模式;社交媒体难监控且粉丝效应明显留存度差。
归因分析(Attribution Analysis)要解决的问题,就是广告的Conversion的产生,其功劳应该归功于哪些渠道。
品牌知名度(Brand Awareness)等品牌态度参数(Customer Attitude Metrics)与销售之间存在非常密切的转换关系,但是它会随着产品品类和不同品牌而发生变化。……以短期销售增加作为品牌推广活动的主要考核指标是不合适的。更现实的做法,是寻找与品牌推广更密切的指数作为考核指标,比如,品牌营销内容传播的直接指标,比如阅读数、转评赞,应该作为首先的考核和分析指标。除了这些,还可以:将搜索引擎或社交媒体的指数作为辅助指标考核品牌活动的推广效果……
• 从1000万- 1亿产品爆发,追求有效渠道全覆盖,中低性价比
• 从1亿开始产品稳定,追求变现效率和投入产出比,精细化优化渠道效率和LTV,高性价比。
单日活跃用户量,简称日活,反应了产品的短期用户活跃度,相似概念有MAU(Monthly Active Users)。
生命周期总价值,是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和,是衡量客户对企业所产生的价值、判断企业是否能够取得高利润的重要参考指标。与ROI不同,LTV一般是预测值,常用LTV365即以一年为预测单位。
投资回报率,是指通过投资而应返回的价值,即企业从一项投资活动中得到的经济回报。互联网产品曝光、点击、下载、激活、注册、留存等各阶段前后之间都可以计算ROI。与LTV不同,ROI一般是线、Conversion
意思为“转化、转换”,文中所指的“广告的‘Conversion’”为广告商所投放广告影响浏览者发生购买、注册或信息需求行为的过程,可参考“广告转化率” (Conversion Rate)。
来源于医学研究,指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断,研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小
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