增长模型：从定义到构建
今天我们将讨论增长模型的概念、好处以及构建步骤。增长模型可以简单地理解为拆解北极星指标的结果。北极星指标是指在增长过程中最为重要的指标。对于不熟悉北极星指标的人来说，可以参考之前的文章《关于增长：如何寻找北极星指标？》来了解更多。构建增长模型的好处有两点。首先，它有助于寻找增长思路。通过逐级拆解北极星指标，我们可以找到影响指标的各个因素，如每日总听歌时间可以拆解为每日总听歌用户和日均听歌用户时长。通过分析这些因素，我们可以优化渠道投入、提高首次听歌比例等，从而实现增长。其次，增长模型可以预测细分指标对北极星指标的影响。例如，如果我们将持续听歌的比例从5%提高到10%，那么日均老用户听歌人数将会增加。如果老板要求我们提高日新增听歌用户数量，我们可以预测相应的应用下载量、首次访问量和首次听歌比例的提高程度来满足需求。构造增长模型的步骤包括定义北极星指标、绘制用户核心转化路径和组装增长模型。首先，我们要明确产品的北极星指标，例如网易云音乐的北极星指标是总听歌时间。其次，我们需要记录用户从对产品一无所知到体验到产品核心价值所经历的主要步骤，即用户核心转化路径。对于网易云音乐来说，核心转化路径包括下载应用、首次访问应用、首次听歌以及持续听歌。最后，根据不同的需求和情况，我们可以选择不同的增长模型来组装增长模型。常见的增长模型包括AARRR模型、全链漏斗模型、因子分解模型和全定量模型。AARRR模型以获取、激活、留存、变现和推荐为主要阶段，可以简单地了解影响北极星指标的因素。全链漏斗模型通过乘法公式表示北极星指标与其他细分指标之间的关系，可以找到对应的细分指标和数值。因子分解模型在全链漏斗模型的基础上进一步展开细分指标，包括乘法和加法，但搭建起来相对复杂，需要更多的数据支持。以上就是关于增长模型的内容，希望能帮助大家更好地理解和应用增长模型。
网易云音乐的增长模型解析
网易云音乐是一个非常成功的音乐平台，通过建立一个牛逼的增长模型，可以更好地发现增长机会并预测各项指标的影响。
在网易云音乐中，每日总听歌时间被定义为北极星指标，它可以通过每日总听歌用户和日均听歌用户时长进行计算。而每日总听歌用户可以分解为日新增听歌用户和日均老用户听歌人数。通过这样的拆解，我们可以建立起一个增长模型，从而更容易地发现增长机会。此外，我们还可以预测某个指标的提高对上一层次指标的影响，例如，如果首次访问百分比用户从50%提高到60%，那么日新增用户就从5000用户变成了5940位用户（30000 * 60% * 33%）。
全定量模型：精细而复杂
全定量模型是最精细的增长模型，它分解出影响增长的因素和对应的细分指标，并将所有指标组合在Excel中计算北极星指标。这种模型不仅可以观测历史趋势和预测未来指标，还能进行假设分析，量化不同指标变化对北极星指标的影响。然而，建立和维护全定量模型需要耗费大量时间和精力。
以网易云音乐为例，假设北极星指标是"月活跃用户"，要建立全定量模型，至少需要在Excel中创建三个工作表。第一个工作表是月新增用户活跃用户数，需要列出所有渠道（如品牌营销、付费推广、用户推荐）以及每个渠道每月带来的下载量。然后计算每月的月新增下载量和激活比例，最后得出月新增活跃用户。第二个工作表是1-12个月每个月的用户留存率。假设前三个月的留存率分别为30%、20%、10%。第三个工作表根据前两个工作表计算出月活跃用户数。
在实际操作中，全定量模型更加复杂，而且不建议刚接触增长的团队立即采用。以上就是关于如何建立增长模型的介绍，祝大家春节快乐！我们明年再见。
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