从设计师视角,解析设计做增长的通用方法

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在近几年里,企业降本增效成为趋势之一,其中,许多互联网公司都撤掉或暂停未能实现盈利增长的项目,而这对互联网从业人员,如产品、运营或设计师都是一种提示信号:如果想不被淘汰,对“增长”的关注将必然被提上日程。那么作为设计师,如何才能用设计赋能业务增长?一起来看看作者的分析。

本文旨在帮助互联网设计师,掌握一套做增长的通用设计方法,无论你是交互、UI,抑或是运营、产品经理,都可以使用。

内容主要包括三部分:首先是笔者对增长的理解;其次是通用增长设计方法与增长思维;最后是通过一个具体的增长设计案例解析,帮助大家更好地理解,增长设计方法在项目中如何运用。

一、增长认知

1. 为什么要关注增长

回顾 2022 年以来互联网行业现状,许多互联网企业,先后开始裁撤掉不赚钱的业务,比如腾讯社交电商、滴滴橙心优选、NFT 等创新业务,不再投入大量资金抢占市场。企业纷纷开始降本增效,关注投入和产出比(ROI),关注盈利增长。

王赛博士在《增长五线》一书中提出:“企业的一切问题,都是增长的问题,增长是所有企业问题的原点。” 此外,混沌大学李善友也多次说过:“作为一个企业,第一重要的事情是增长”。可见,对一家企业而言,增长是企业的命脉,是决定企业生死的第一要务。

由此可见,作为设计师,要想在互联网企业处于竞争优势,不被淘汰,必然也要关注增长,通过设计赋能业务增长,进而赋能企业,体现设计价值。

2. 什么是增长

首先,从单个产品角度来看,一个产品的生命周期通常会经历四个阶段,分别是探索期、成长期、成熟期和衰退期,所以产品的增长是一条持续向上增长的 S 曲线。

如下图所示,纵轴表示用户量/利润,横轴表示产品发展阶段。产品在不同阶段,投入的成本和获得的收益是不同的,当产品进入成熟期遇到增长瓶颈时,必然会倒逼业务、产品和设计寻求增长切入点突破。

设计与增长 |设计师如何做增长

图:增长曲线

其次,从企业角度来看,增长是多条连续增长的 S 曲线。

以美团为例,美团起家于 O2O 生活服务的团购业务,发展于“百团大战”和“千团大战”,团购业务迅速升级为团购到店业务,成长为美团企业增长主赛道的第一曲线。在此期间,美团企业内容又不断孵化创新业务,同步探索的业务有酒店、电影票、外卖、打车、周边游、火车票机票等,在主业务团购到家业务基础上不断分形创新,其中,外卖业务在所有探索的业务中很快成长为美团增长业务的第二曲线。

在外卖业务基础上,企业内部又继续进行业务创新探索,在美团 B 端餐饮系统和 60 万+的骑手等资源加持下,如今已进化升级为到家业务,成为美团企业的第三增长曲线。从团购业务,一步步分化出到店业务、外卖业务、到家业务,夯实了美团在 O2O 生活服务主赛道的市场份额。

3. 我理解的增长

无论是产品维度的发展,还是企业发展,增长都是一条连续昂扬向上的 S 曲线,核心围绕成本和收益(ROI),用最小成本撬动最大价值,这是做增长的最为核心增长理念,即 MVP 精益增长思维。

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图:增长设计理念

在日常工作中,作为设计师,可能会遇到不同的增长难题,比如通过体验走查发现并优化了很多体验问题,但是产品和业务指标数据依然没有明显提升?在支持增长类的产品需求时,感觉受限于产品原型或者竞品,设计上没有什么发挥空间?增长和体验会冲突吗?设计上难以找到增长切入点?

针对以上困惑,下面分享一个通用的增长设计方法,解决以上问题,提供解题思路。

二、通用增长设计方法

增长设计方法主要分五个步骤,按设计流程先后顺序分别是:指标、正向假设、优先级、分解、AB实验验证。

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图:增长设计模型

具体而言,围绕北极星指标,通过目标拆解,洞察提出正向假设,寻找切入点。然后利用四象限法则,筛选低成本高价值的正向假设,再通过用户体验地图,围绕用户目标,分解设计目标和用户行为路径,寻找设计机会点。最后进行 AB 实验,验证假设,利用数据分析的结论,进行二次迭代优化,往复循环。

掌握以上设计方法的前提,我们需要具备 MVP 思维和增长思维,笔者称之为精益增长思维。

MVP,即最小可行性产品,MVP 思维的核心理念是用最小的成本快速验证假设,这个假设可以是业务、产品方向和设计策略等方面的假设,同时,所有提出的假设,又都是以业务增长为目标。增长思维主旨是用最小的成本撬动最大的价值。

两者的本质都是围绕成本和收益,如何用最小的成本,快速验证假设,产出更大的价值。

1. 指标

首先,指标是指北极星指标,北极星指标通常是代表了产品的长期价值,产品不同阶段的北极星指标可以不同,通常是一个互斥的指标,比如电商产品的北极星指标是GPV,即总销售额 GMV 提升的同时,退货和取消订单率下降。

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图:指标 / 目标

2. 正向假设

如何进行正向思考洞察,提出假设?本人根据个人实战项目经验,总结了以下5 种常用的拆解方法。

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图:常见拆解方法

1)公式&模型法

比如电商产品常用的 总销售额 GMV 公式、电商人货场模型、AARRR 海盗模型、双钻增长模型等等。可以根据公式变量,寻找增长切入点,拆解的颗粒度相对比较大,一般用于确定增长的大方向。

2)OKR法

OKR虽然是一种工作方法,但同样也可以用于增长设计。此方法需要设计师围绕产品的北极星指标,自上而下同时对齐运营和产品侧的OKR,在此基础上拆解设计动作,转化出设计关键结果。

因为北极星指标是团队统一认可的,代表产品长期价值,所以产品一定要先对齐业务的OKR,然后设计侧再对齐产品的OKR。设计师围绕产品目标和产品动作,再对交互链路上用户行为分析进行设计拆解,可采用头脑风暴等方式思考,从而推演出增长设计OKR。

以社交电商产品的分享裂变项目为例:

电商产品的北极星指标是GPV,产品通过公式对GPV指标进行拆解,选择通过优化商品分享小程序卡片的点击率,来提高增量用户的购物转化率,进而提升北极星指标GPV。所以,设计侧就需要先对齐产品目标和产品动作,思考如何提升商品分享小程序卡片的点击率,来达到增长的目的。在此产品目标下,再思考具体是什么因素影响客态用户点击小程序卡片。

通过分析熟人社交关系链,思考引导用户点击卡片的利益点信息。我们选择对人和货的信任度作为产品设计切入点,并且对人和货进行了二次拆解。首先,从人的维度分析,我们联想到分享者作为熟人背书推荐种草的影响力、熟人对商品的表态、买家的评价、商品销量;其次,从货的维度分析,联想到平台背书、商家对商品的质量保证、正品、商品价格优惠力度等。

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图:商品分享小程序卡片

基于以上拆解和分析,提炼出有效利益点信息,突出优质好货和补贴力度,并根据信任度排列优先级,激发用户购物兴趣,从而产生点击卡片查看的动机。

使用场景:

比如电商购物场景:搜索、推荐列表、频道页、活动专场、分享链路等等。通常在提高曝光量时,会从多场景切入。

页面漏斗:

通过数据分析发现影响页面转化的问题,找到增长机会点。比如,电商频道好货,产品目标是提高此频道购物链路的四级页面(商品详情)购物转化率,可以选择从首页该频道入口-频道主页-内容导购详情购物链路页面,展开对应页面转化数据分析,基于数据角度,找出其中数据低的地方,从而分析出可能影响页面转化的因素。

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图:页面漏斗示例

用户行为路径:

主要是围绕用户目标,通过用户体验地图拆解用户行为路径,对设计目标进行二次拆解,颗粒度更细,更容易落地思考用户行为和设计策略。

3. 定优先级

提出多个假设后,通过四象限法则,选择成本低价值高的假设,进行 AB 实验。

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图:四象限法则

4. 分解

分解包括目标分解和策略分解。通过用户体验地图梳理用户行为路径,拆解设计目标并寻找机会点,通过体验走查、数据分析、竞品调研、定性调研等方式,洞察发现每个行为节点的问题,围绕每个交互行为节点目标,通过双钻模型,筛选影响行为节点目标的关键因素,提出设计策略。

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图:用户增长体验地图

5. 验证——AB实验

上线后,选取至少一周(7天)的实验数据,观测实验组和对照组的相关数据,比如某功能或入口的点击pv、uv、pv转化率、uv转化率等,根据数据分析结论,验证实验假设,提出迭代优化计划,循环往复。

AB实验,需要控制实验变量,选择有效的样本量,保证实验的有效性。在验证环节,设计师需要对实验数据进行分析,发现问题,总结实验结论,判断实验结果是否正向。若为正向,则可以切全量。若暂时无明显正向结果,则仍需继续观测实验,或者将实验数据,录入置信度公式来判断实验结果正向与否,例如置信区间计算微信小程序。

三、增长设计案例解析

下面以本人操盘的搜索推荐优惠券导购项目为例,从产品和设计角度详细解析增长设计方法。

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图:搜推优惠券导购案例分析

这是一个由业务发起关于大促增长的 AB 实验项目,在这个项目中,设计上主要有两个发力点。

首先,项目前期阶段,通过目标拆解和数据分析等方式挖掘发券关键节点的增长变量;其次是围绕增长切入点,分析用户券购链路行为,提出有效增长设计策略,助力业务目标达成。

项目背景是去年双旦节大促期间,在主站原有购物流程和营销利益点无法转化用户下单的前提下,业务侧为了进一步提升搜推场景商品 feeds 转化效率和 GPV,提出业务假设:给优惠敏感的目标用户发放大额优惠券,希望通过额外发的优惠券的利益钩子,提高搜推场景用户购物转化。

首先,拆解业务目标,通过两个产品目标衡量,分别是提升搜推场景商品的 CTR 和 CVR,这里用到了公式的拆解方法。

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要提升产品目标,利用电商人货场模型和页面漏斗模型,拆解影响搜推场景券购转化关键节点增长变量因素,挖掘其增长规模并验证业务需求价值和增长空间。

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首先,“人”:优惠敏感目标用户下钻搜推场景,其中未下单目标用户,通过数据验证有一定规模性,因此业务需求有一定价值。

其次,“货”:拆解为发券覆盖的商品品类、商品量、曝光量、点击量。

最后,“场”:拆解为发券覆盖的商品推荐渠道、搜索渠道、触发发券的用户场景。其中,对“场”的拆解,针对发券的使用场景,通过对搜推场景用户的两条核心购物链路漏斗数据分析,进行二次拆解。

基于以上分析,有两点问题发现。首先,首页和搜索场景,点击商品 feeds 后,有 70%的用户进商详后未下单,流失掉;其次,首页前 20 个坑位商品,近 91%的用户无商品点击行为,容易流失。

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因此,可以锁定核心发券场景切入点是:

  • 点击商品 feeds 回退发券;
  • 逛商品 feeds 无点击商品行为快流失时发券。

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图:四象限法则定优先级

基于发券场景,我通过调研竞品大促时期优惠券导购玩法,发现优惠券展示倒计时可以增加购物紧迫,缩短购物决策时间;资源弹框形式吸引力更大,结合这两点调研结论,确定发券交互方式分别是商品卡片内发券、资源弹框发券。

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图:竞品调研

洞察到大促时期优惠敏感用户点击偏好商品未下单,购物决策时间偏长,所以确定设计目标是突出大额优惠券及降价,提高用户购物决策效率,从而提升 GPV。

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图:设计目标

围绕设计目标,梳理搜推链路用户未下单交互路径节点,聚焦发券后的用户行为动线。

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图:梳理搜推链路用户未下单交互路径节点

回到发券用户场景,点击偏好商品回退后发券,用户购物动线是继续逛商品 feeds,若要召回用户购买点击过的偏好商品,所以把用户行为分解为三个节点,分别是看、读取、点击。

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图:用户交互路径拆解

根据这三个用户行为节点,再分解设计目标。分别是吸引用户注意力发券、提高发券后商品卡片信息读取效率、引导用户点击发券后商品卡片。

下面是一期最终的设计方案。

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图:设计方案

首先,提高用户注意力。基于福格行为模型,强化触发提醒,通过动态交互方式吸引注意力。设计策略分别是:首先,发券商品卡片背景高亮闪烁 2 次,锚定发券商品,其次,动态弹幕循环播放 3 次,反馈发券的特定商品;最后,发券后,用红色大标签视觉样式,吸引用户视觉焦点。

其次,提高券购商品卡片信息读取效率。文案设计直接展示结果,券后价和降低金额。不用满减信息让用户思考计算结果。

最后,引导用户点击券购商品卡片。分解两个设计策略。展示券倒计时和发券文案提示,突出券稀缺性;价格展示券后价,且价格作下降动效,让用户从视觉和心里感知降价幅度。

上线后,PV-CTR 相对提升 10.11%;UV-CVR 相对提升 38.03%;GPV 相对提升 8.62%。

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图:AB实验结果(数据已脱敏处理)

券购一期 AB 实验结果正向,验证了业务券购假设。主要原因是业务和产品切入点有一定的增长规模,以及有效的发券领券策略和设计策略;

设计侧提出业务和产品层面 4 条增长策略建议,包括手动领券改为自动领券、券有效期缩短至 30 分钟、发放优惠券面额需大于该商品已有优惠券面额(含个人账户已领的券)、增加弹框发券偏好商品数量以提高命中率。

以上设计案例主要贯穿使用了增长设计的方法。

写在最后

本文主要分享笔者个人对增长的理解,以及从设计师的视角,解析设计如何做增长的通用方法。主要是五个步骤,分别是指标-正向假设-优先级-分解-验证。

围绕北极星指标,洞察并提出正向假设,利用四象限法则,筛选低成本高价值的正向假设,再通过用户体验地图,分解设计目标和用户行为交互路径,寻找设计机会点。最后进行 AB 实验,验证实验假设,通过对实验数据分析,利用结论进行二次迭代优化。

总的来说,设计师做增长设计,一定要有精益增长思维,同时需要有正向思考的洞察力,以及提出假设、判断优先级、拆解、AB实验和数据分析的综合能力。

此外,设计师也要能够判断,做哪些事情对产品的业务增长更有价值,做有价值的需求,驱动有价值的需求,真正设计赋能业务,赋能企业。

专栏作家

诚俊,微信公众号:UX设计研究所。人人都是产品经理专栏作家,金山软件交互设计副总监,曾任职腾讯、京东、苏宁、同程旅行。关注电商、直播、O2O、云计算、企业数字化、协同办公等领域,擅长产品体验和增长设计。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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评论
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  1. 只能说卷中卷了,这完全几乎都用到了运营相关的知识了。

    来自四川 回复
  2. 牛!

    来自四川 回复