揭秘“快手”互聯網營銷術
揭秘“快手”互聯網營銷術互聯網時代，各種品牌、產品的更替如同大浪淘沙，很多明星產品雖名噪一時卻如曇花一現，然而快手卻在六年金戈鐵馬中脫穎而出，成為了短視頻獨角獸。那么快手是如何在互聯網大潮中堅守下去的呢?
本期思享匯為大家請到快手商業產品副總裁張翼，從產品、渠道、流量、用戶等方面解析互聯網營銷之道，更解答了數年來深耕產品的獨角獸背后用戶增長的秘密，幫助創業者們將更多用戶攬入囊中。(文末有專業名詞注釋幫助理解)
課程提綱：
引子
快手的產品觀和增長觀
1、功能定位：記錄與分享
我們的創始人有一句話，太多的公司都在講改變世界。投資人問你究竟如何改變世界，如果你的說法太小投資人就走了。而我們的理想一直不是改變世界，這個世界已經足夠美好，我們要記錄世界。
2、形式：照片+ 短視頻+ 直播
從動態的圖像一直到實時的直播，除了屏幕提示和私信以外沒有文字，也沒有語音等等的其他東西。
3、創業歷程：6年磨一劍
工具是社交的上游，從工具到分享的轉變是從0到0.1的轉變。
4、產品思路
(1)服務所有人
首先這是一個愿景。希望作為一個足夠大的社交平臺，讓所有人在里面各得其所，但是其實最難的也是各得其所——一方面需要推薦，一方面需要足夠多樣的內容源——兩點都非常難。
(2)精致簡潔，數據驅動
快手一直保持簡潔的產品形態。沒有多余的功能，也沒有常見的導航欄。
快手一直保持嚴格的技術驅動。包括用戶增長的各個方面都看數據，都以算法為驅動，這是快手的核心理念之一。
(3)堅持原創，不設轉發
基本上國內所有的社交產品都有轉發，因為它是讓一個時間二次擴散、三次擴散最好的方法，而且是一種低成本社交。社交讓人創造內容很難，但快手希望用戶原創：你有表達愿望就必須自己發。快手有嚴格的非原創排除機制，基本保證了沒有一條內容是重復的。
不設轉發有三點好處：
? 讓用戶創作內容;
? 強制用戶關注內容源;
? 僅允許平臺外轉發促進新用戶獲取。
(4)強調分享，弱化私信。
快手鼓勵用戶關注、點贊和評論，但不鼓勵私信，我們不希望變成類似微信的熟人化平臺。
社交網絡上別人的光鮮生活帶來的社交壓力降低了用戶的分享欲望，而快手給了用戶沒有關系、沒有熟人的寬松環境，降低了用戶的社交壓力。
5、簡單背后的不簡單：計算機視覺+人工智能
(1)強調人工智能和計算機視覺，加上大量的數據樣本，快手應該是最早做視頻分析理解的一家公司。
(2)匹配機制：人工智能、興趣推薦、開放關系、個性化、千人千面
6、用戶畫像
(1)城市
前四名：北京、上海、深圳、廣州(在北京，每天有300萬人打開快手)
無論是一線城市，還是六線城市，都有快手的用戶，大致符合中國移動互聯網的人群分布。
(2)性別
性別分布比較均勻，男女比例大約為54:46。
(3)年齡
年輕人占比很高，90后占87%
(4)UCG視頻內容構成
前三名：自拍、日常、才藝
(5)規模
21億條原創短視頻，每天600多萬UGC視頻，現在已經有幾十億條、每日破千萬。
一、用戶增長-不僅僅是推廣
1、用戶增長
快手道路很特殊，用戶增長沒有引爆點，一開始也沒有確定重點發展二三線、三四線城市。只是這些城市的用戶沒有一線城市那么多選擇、時間有比較多，因而在相似人群中的口碑傳播形成了現在的狀況。
用戶增長是以產品為核心，以數據為依據，通過免費和付費的各類手段對用戶進行全生命周期的管理維護和提升，其本身是一個系統工程。
2、典型用戶增長漏斗
這個圖描述清楚了典型的互聯網產品用戶增長(偏C端)。
好的循環是盈利大于用戶綜合獲取成本，更好的循環是加上用戶的推薦，用戶本身能夠帶來新用戶。
二、線上推廣和流量市場鳥瞰
1、市場規模
總廣告規模接近三千億，，移動廣告信息流三百億。30%~50%花在了用戶增長上。
2、常見渠道質量與精準度
橫軸縱軸分別代表精準和質量，圈的大小代表市場規模大小。
(1)右邊的收口部分，即應用商店、電商落地頁、搜索引擎和信息流，已經變成了互聯網的切入口，也是最精準的。其中質量最高的是廠商商店，搜索引擎較差是因為用戶意愿和集中程度差異，第三方商店再差一些是因為用戶和量，CPA/S更差是因為質量難把控。
(2)中間一大塊，即垂直媒體、綜合媒體、靠前放廣告平臺、廠商信息流、信息流APP和社交媒體，質量和精準度居中。垂直媒體質量較高，而綜合媒體的用戶區分度就較差;靠前廣告平臺內部有大量流量;信息流是一種被動模式;社交媒體難監控且粉絲效應明顯留存度差。
廣告網絡和ADX平臺處于末端，質量和精準度都較差，劣幣驅逐良幣明顯。
3、開口和收口
(1)開口：綜合媒體，垂直媒體，廣告平臺，廣告網絡，信息流，社交媒體
(2)收口：應用商店，電商落地頁，搜索引擎，信息流
三、永遠的攻防戰：反作弊與歸因
1、行業現狀：作弊率高
垂直網站和網盟異常流量占比最高。
2、作弊情況與類別
3、策略金字塔
4、歸因
(1)什么是歸因
歸因分析(Attribution Analysis)要解決的問題，就是廣告的Conversion的產生，其功勞應該歸功于哪些渠道。
(2)歸因的模型
? Last Click Model
? Average Model
? Shapley Value
? Survival Analysis
(3)歸因的兩類用途
? 反作弊;
? 對于多渠道重疊，分清渠道貢獻，幫助指定預算策略和計算品牌價值。
四、難以量化的價值：品效如何聯動
(1)品牌傳播是有效的
(2)衡量品牌傳播效果
品牌知名度(Brand Awareness)等品牌態度參數(Customer Attitude Metrics)與銷售之間存在非常密切的轉換關系，但是它會隨著產品品類和不同品牌而發生變化。……以短期銷售增加作為品牌推廣活動的主要考核指標是不合適的。更現實的做法，是尋找與品牌推廣更密切的指數作為考核指標，比如，品牌營銷內容傳播的直接指標，比如閱讀數、轉評贊，應該作為首先的考核和分析指標。除了這些，還可以：將搜索引擎或社交媒體的指數作為輔助指標考核品牌活動的推廣效果……
---- Dr. Hanssens of UCLA Anderson School of Management
不能看當前銷售額或DAU增長，應該看社交指數、搜索指數等直接指標。
(3)品牌傳播如何生效
? "滯后性"，不追求短期直接聯動;
? 手段越復合、越立體，效果越好;
? 不僅影響效果推廣，還影響用戶留存、活躍和社交推廣。
五、讓別人幫你推廣：新媒體與社會化營銷
1、新媒體市場現狀
? 流量的碎片化和自媒體的崛起
? 微信公眾號2300萬;頭條號35萬，貢獻了頭條70%的閱讀量
? 年輕人群對自媒體的接受程度明顯偏高
? 2014.10~2016.4出現了31件自媒體有關的融資
2、社會化營銷優劣勢分析
(1)優勢
? 粉絲經濟，轉化高，往往還是流量洼地
? 人群精準，會形成轉發和分享，帶來二次轉化
? 自身社會化營銷，也能培養忠實粉絲
(2)劣勢
? 難以量化跟蹤
? 找準結合點，否則影響后續
? 缺少成熟平臺
六、增長路徑：不同產品階段的增長語境
1、增長永遠為產品和業務服務的
2、產品階段與增長特點
? 從0->1萬DEMO人群，快速驗證，無預算或小預算
? 從1萬->100萬產品起步，快速迭代，中預算，高性價比
? 從100萬->1000萬產品成長，追求高成長性，中性價比
? 從1000萬-> 1億產品爆發，追求有效渠道全覆蓋，中低性價比
? 從1億開始產品穩定，追求變現效率和投入產出比，精細化優化渠道效率和LTV，高性價比。
七、總結
1、增長和產品觀密切相關
2、數據驅動;
3、快速迭代、實驗機制、效果為王;
4、80%-20% 法則，不要在小渠道上浪費過多時間;
5、復合渠道才能收到優秀效果、品效聯動、線上線下結、廣告社交傳播并重。
名詞鏈接
1、DAU(Daily Active Users)
單日活躍用戶量，簡稱日活，反應了產品的短期用戶活躍度，相似概念有MAU(Monthly Active Users)。
2、UGC(User-generated Content)
用戶原創內容，是伴隨著Web2.0而興起的一種內容生產形式，在快手中指用戶所創建的視頻、照片以及直播內容。其他的內容生產形式有專業生產內容(Professionally-produced Content)、職業生產內容(Occupationally-generated Content) 等。
3、LTV(Life Time Value)
生命周期總價值，是公司從用戶所有的互動中所得到的全部經濟收益的總和，是衡量客戶對企業所產生的價值、判斷企業是否能夠取得高利潤的重要參考指標。與ROI不同，LTV一般是預測值，常用LTV365即以一年為預測單位。
4、ROI(Return On Investment)
投資回報率,是指通過投資而應返回的價值，即企業從一項投資活動中得到的經濟回報。互聯網產品曝光、點擊、下載、激活、注冊、留存等各階段前后之間都可以計算ROI。與LTV不同，ROI一般是真實值。
5、Conversion
意思為"轉化、轉換"，文中所指的"廣告的'Conversion'"為廣告商所投放廣告影響瀏覽者發生購買、注冊或信息需求行為的過程，可參考"廣告轉化率" (Conversion Rate)。
6、文中四種歸因模型
(1)Last Click Model最后點擊模型
把轉化效果歸因于用戶最后一次點擊的廣告所屬媒體。
(2)Average Model平均模型
將權重平均劃分給轉化漏斗中各個不同階段的營銷渠道。
(3)Shapley Value夏普里值，指所得與自己的貢獻匹配的一種分配方式，由諾貝爾獎獲得者夏普里(Lloyd Shapley)提出。
(4)Survival Analysis來源于醫學研究，指根據試驗或調查得到的數據對生物或人的生存時間進行分析和推斷，研究生存時間和結局與眾多影響因素間關系及其程度大小的方法，也稱生存率分析或存活率分析。
TAG：快手網絡營銷策略分析
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