编辑导语:对于平台来说,用户增长是很重要的一件事情。本篇文章中作者结合实际经验从战略、战术和执行三个方面来讲述存量市场的增长机会,感兴趣的小伙伴们快来一起看看吧,希望对你有所帮助。

从今日头条如何颠覆新闻客户端,聊到存量市场的增长机会插图

直播连麦时,和几位朋友复盘今日头条的用户增长,以及如何颠覆了门户新闻客户端。

提到了几个有意思的故事:

  • 很多今日头条的员工,看新闻时用得最多的是网易新闻。
  • 在头条,一切是数据说了算。如果AB测试的结果证明张一鸣是错的,那就要听数据的。
  • 《故事会》到今天也还活着,有时候会进入微信读书排行榜的前20。
  • 在主持人李咏去世的那天,网易新闻的日活增长了上百万。

怎么会聊到这些问题?

我们讨论的主题是,今日头条和新闻门户的用户增长之战。

实际上这不是势均力敌的战役,而是今日头条用另外一种战略和战术,颠覆传统新闻门户的过程。

这篇文章就聊聊这个颠覆的过程。

但这个问题又大又复杂,很难体系化,所以我找了一个视角去描述,就是:战略→战术→执行。

重点关注这三者的关系,在这些产品快速发展过程中,是如何协作和运转的。

这个分析,给老板或业务负责人什么启发?

毕竟从公司和老板的视角来看,战略肯定有,但战术能否很好的承接战略,执行环节是否把战术落地到位,这些都是问题。

对于当下公司而言,已经没什么外部增量,是时候提升内部运转效率了。

把内功和基建做好,用合理的战术和执行去落地战略,能挖出很大的增长空间。

下面分别从战略、战术和执行,简单讲述。

一、战略

在直播连麦时,这位前头条的朋友说:当时张一鸣很明确的表达过,今日头条是一个内容客户端,而不是新闻客户端。

这就是战略定位。

我后来意识到,今日头条这个战略定位,完全就可以颠覆门户新闻客户端。

从专业视角上说:

  • 「内容」的范畴远大于「新闻」,受众规模更大
  • 用推荐算法分发内容,不同于新闻、微博、公众号和知乎,是新的赛道

从用户视角上说:

用户无法区分新闻客户端和内容客户端,认为都是一回事。但今日头条给用户的感觉是内容更多、阅读欲望更强,结果就替换掉了新闻客户端。

从硬件趋势上说:

移动互联网的普及和资费的下降,以及千元机的出现,让全国大多数老百姓有能力用手机上网。于是出现了kill time的需求,这在新闻的用户群体中没有明显呈现。

今日头条这个战略定位,以及赶上当时移动互联网的红利,奠定了这场战役胜利的基础。

二、战术

战略是定位和方向,落地执行出来才有实际价值。

在战略和执行之间,还有经常被忽视的一步,就是:战术。

简述今日头条的战术飞轮:

  • 大规模做厂商和渠道的投放,带来新增用户;
  • 做好头条号,保证内容供给的数量、质量和及时性;
  • 以时长为北极星指标优化推荐算法,带来留存和DAU的提升;
  • 高效的商业化变现能力,把投放拉新的成本赚回来。

这里不想重点讲这个,因为成功案例的事后归纳总让人觉得特别正确,但价值感不够。

我想讲的是,保证战术落地的三个要素:数据、人才、组织。

这三个要素看似不是在前线打仗所需的能力,所以大部分时间被公司忽略。当下要在存量里找增长,这就是机会。

1. 数据

在今日头条内部,是由数据驱动做决策的。

数据也是做用户增长的前提,甚至是了解公司业务运转的基础信息。

但据我了解,在绝大多数公司里,根本无法做到数据驱动,存在两个问题:

问题一:口径问题

很多公司都有这种情况,存在好几套数据口径,而且无法对齐。各个业务方或部门,都有属于自己的一套,和其他协作方无法关联。

所以遇到任何问题,都无法决策,只能不了了之,因为结论都是:口径问题。

而且任何一方试图去解决的时候,都会遇到其他团队的阻力,以及类似埋点混乱的技术问题。

问题二:准确度问题

直播连麦的这位前头条员工说:据我了解网易新闻是算不清帐的。

也就是说,在做渠道投放的时候,单个拉新的ROI是无法准确给出的。这样就会导致没人愿意去做投放,因为做了也说不清收益,没办法向公司解释。

结果就是,上文提到的今日头条的战术飞轮,无法在这个产品落地。

前头条的朋友说,哪怕是张一鸣也要看AB实验的结果,如果与自己的判断不一致,也只能听数据的。

我就有点不服了,问他怎么看「短期收益」和「长期价值」的关系。因为前者通过AB实验很容易得出,确定性比较强;但我认为后者是无法依赖数据做决策的。

这位朋友的观点,我觉得很客观:

  • 首先,还是依赖数据。因为没有数据,就没办法做决策,主观的东西在内部无法达成一致;
  • 其次,即使是长期价值,也可以具象到指标,比如留存。线上会留着一部分流量做参照,看看当下策略对长期价值的影响;
  • 最后,数据驱动不一定适用于所有产品形态,比如社区。这可能是字节一直没能把社区做起来的原因之一。

2. 人才

在今日头条的战术飞轮里,推荐算法是非常核心的一环,甚至可以说,这个产品就是算法驱动的。

把这件事做好,最核心的是人才。

技术人才比较在乎技术氛围,会追随牛人,这是张一鸣很早就意识到的。所以先搞定了百度几位有技术号召力的高T,随后带动了更多百度技术人才的加入。

为什么是百度?

推荐算法和搜索是同一类问题,都是基于数据的策略优化。而国内搜索做得最好的,就是百度,聚集了最好的人才。

虽然我是一个外行,但根据亲历的经验,能感受到算法人才水平的高低,对产品的影响有多大。所以从老板的视角来看,算法的事,核心就是人才。

3. 组织

好战略和好人才,不等于好公司。这里缺少的关键一环,就是好的组织。

而且对于用户增长来说,核心是解决了公司的组织问题。

好的组织,能带来高效协作、创新氛围和强大的战斗力。所以对于公司来说,这就是内功,能带来增长的机会点。

这个问题太大了,具体到OKR层面去聊。

OKR这个工具,是做用户增长的最佳搭档。业务上做增长,组织上做OKR,可以解决部门之间各自为战的协作问题。

这里不讲OKR怎么应用,讲字节的两个细节:

细节一:每个人都写OKR,且向全员开放,包括CEO自己的

员工不仅可以看到自己上级,还能看到隔级和CEO的OKR,了解公司近期发展方向,也方便自己做决策。

另外看到协作方的OKR,便于快速找到负责人,建立双赢的协作。

细节二:中台和业务方可以良性协作

大部分公司的中台,生存环境都很艰辛,因为和业务方协作不好。

业务方总想自己闭环,把什么事都做了,不用中台插手。

看似业务方是坏人,但他们也有苦衷。因为协作的成本太高了,目标、思路、打法、认知都不同,总是开会沟通就占去很多时间,所以才想自己做。

字节的用户增长、商业化等中台,与业务方的协作在大部分情况下都是好的,比其他公司的情况也好很多。

这两个细节的背后,都是OKR这个工具的作用。

当然这也离不开人才密度、数据驱动、老板重视等因素。而且规模较小,业务没那么复杂的公司,确实也没必要强行落地。

以上,就是在战术层面,该如何承接战略和执行。这是各公司容易忽略的环节,换个角度说,是能带来增长的机会。

三、执行

执行,就是具体做的措施,是日常看得见、说得出来的东西。

做增长,执行手段看似是最重要的,以至于网上各种文章分享增长大法;公司里老板一直在琢磨有什么奇招。

但实际上,执行和战略、战术相比,是最不重要的!

我在网易新闻那两年,负责用户增长。当时也是今日头条高速发展的阶段,是各家新闻客户端争相学习的对象。

我们用尽办法,去了解今日头条的增长团队都做了什么。

比如push策略、促分享推荐模型和产品引导、冷启动策略等等,直到现在我都记得。

在直播连麦时,这个问题抛向时任今日头条的增长负责人。他讲完以后,我发现和自己当时的理解基本一样!就是这些招数!

但当时我们在把这些招数落地的时候,要么没推进下去,要么没有效果。

以拉新为例,粗略的说说今日头条都做了什么:

  1. 在BAT这样的大平台做渠道投放。因为LTV高,所以出价比竞品高10-20%,那么就吸走了这个平台90%的广告流量;
  2. 在「OV华米」这些手机厂商渠道的预装和投放;
  3. 利用分享拉新,主要是在微信端。在17-19年,微信端每100条分享,就有20条来自今日头条。

这就是当时头条的TOP3拉新渠道,听起来是不是很简单,按说完全可以抄过来。

那为什么我们连抄都不会呢?

以「利用分享拉新」为例,再向下拆解一层,做了这3件事:

  1. 从产品设计上,引导用户看完内容去做分享。那时候大多数内容型产品,都会引导用户评论,或者浏览吓一跳内容;
  2. 从推荐算法上,增加「分享率」的目标。这样就更容易推荐高分享内容,带来更多的分享行为,背后是一套促分享的推荐模型;
  3. 在站外的页面上,做引导下载的设计。比如,只能看到一半内容,下载或调起App后才能看到全部内容。

这三件事,如果没有准确的数据做基础,没有算法的支持,AB实验都没办法做,或者即使上线了也没办法评估效果。

通过这个简单的例子,大概能理解:

如果不是「战略→战术→执行」这个思考顺序,而是直接去搞执行层,就没办法让业务运转起来,更不可能成功。

以上,就是全部。

通过复盘今日头条在高速发展时期的战略、战术和执行,想表达:

  1. 管理者们之前过多关注「战略」和「执行」,却忽略「战术」。导致战略无法落地,执行又缺少上游支持。
  2. 当下已经进入存量市场阶段,去解决公司「战术」层面的问题,很可能会带来新一波的规模或收入增长。

专栏作家

韩叙,微信公众号:运营狗工作日记,人人都是产品经理专栏作家。原猫眼电影产品运营专家,创业时经历了0到1的艰辛,在百度时规划了海量用户的玩法。从业10年,专注互联网运营领域,包括产品运营、用户运营、社区运营和UGC运营。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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