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公众号资讯:常见方法和模型有什么规律吗

2019-09-09

常见方法和模型有什么规律吗?

有了“触发”系统思维的方法之后,我们就要从这些现有的方法和模型中学一些规律了。

我们从日常工作中的场景说起。比如,我们遇到了最常见的留存率的问题——究竟是什么原因导致了留存率的降低呢?

为了解决这样一个问题,我们最容易想到的、最常见的方法就是:首先找到最容易流失的那部分用户,然后再找到用户在流失之前的行为,也就是分析究竟是什么行为导致了用户的流失。最后,只要让特定的用户不去做这些行为,自然也就能够减少流失的情况,从而提高留存率了。

针对这个常见的方法,我们从三个方面分析。

第一,是前面提到的“触发系统思维”的问题。其实上面的思考中有许多“疑点”:

  • 为什么一定是用户的因素导致了留存率的下降呢?有没有可能是最近的产品迭代、社会热点事件导致的,或者就是产品正常的周期性导致的呢?
  • 为什么一定是部分用户的留存率下降呢?如果全体用户的留存率都下降了怎么办?
  • 为什么一定能给流失行为找到一个前置行为呢?如果前置行为多种多样,甚至“相互矛盾”,又该怎么办呢?

总之,前面这个思考过程只能算是一个应用最广、“曾经”效果最好的一种。但是这次是不是还奏效呢?这需要数据的验证。

第二,过了前一步,我们已经算是“触发”系统思维了。虽然这个具体的方法不是百试百灵的,但我们可以学习一下解决问题的思维。

上面的整个分析的过程,概括成一个词就是“细分”。当然,也可以说成是“拆分”、“细化”等等。如果大家听过一些在线课程,在解决问题的时候也大多是采取这样的办法。当我们不能完整地解决一个问题时,可以先将问题拆解。在文章最开始提到的SWOT、KANO、RFM、需求层次理论、AARRR/漏斗、留存表、4P/4S这些模型,其实都是把一个问题细分成几个部分逐一分析。

第三,那么究竟按照什么角度进行细分呢?有那么多的角度可以选,又怎么选得过来呢?

其实细分也是有“大方向”的,主要可以分为两个方向:广度和深度。按照广度细分,分出来的部分通常是并列的关系;按照深度细分,分出来的部分通常是递进的关系。

我们举两个例子。对于SWOT、KANO、4P/4S这些模型,引导的是广度的细分思考,其中的因素基本是并列的。SWOT中的优势、劣势、机会、威胁四种因素本身并无好坏之分,只有人们对它们的好恶而已;KANO中的几种需求类型和4P/4S中的几种营销策略方向也是同样。

而另外一些模型,比如需求层次理论、AARRR模型,它们引导的就是深度的细分思考。它们拆分出的部分就是层层递进的,因此是不能更换顺序的。类似的还有“5个为什么”之类的思考方法。