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6点做好小红书运营 小红书运营是做什么的

生活知识睿知

在获客难度日益增加的环境下 ， 如何留下用户是每个企业都要考虑的问题 。
面对用户流失，企业如何找到原因并且针对问题获得正确的解决方法？
小红书
作为一个生活方式分享平台4年半时间实现了从20人成长为用户量过亿的规模，他们是如何留下用户的？
一、小红书的增长之路
小红书是一个泛品类的生活方式分享平台 。截止到2018年12月，用户数已经突破1亿8千万，这个增长相对而言还是比较快的了 。
回想2014年底、2015年初我刚加入小红书的时候，当时小红书只有20人左右的规模，而现在我们用1644天完成了用户数过亿 。
今天我想分享的主题是：我们公司内部做的一次关于低龄用户留存差的数据分析 。
二、为什么低龄用户的留存比较差？
很多人都讲到现在获客成本在不断的提高，在AARRR的模型里 ， 当获客Acquisition越来越贵的时候，我们该如何保证最后的利润 Revenue ？
如何在利润 R 和越来越贵的A 之间寻找一个平衡点呢？
就比如说以前 1000 元可以拉来100个用户，留存率10 %，结果有10个人留下来了；现在1000 元只能拉来50个人了 ， 如果还想留下10个人，那怎么办？
我们只能把我们的留存增加到20 % ， 这样最终还是10 个人留下来了 。在流量越来越贵的今天，我们要更加重视留存问题 。
我们的分析团队在研究不同用户群留存率的时候，发现来自信息流等渠道的用户留存率很低，他们有一个特性，就是低龄 ， 大多是看一篇或者点过一篇笔记就走了，留存很差 。
三、提出假设和数据问题
我们当时做了一个假设：觉得低龄用户可能还在上初中或者高中，而很多学校上课是不能带手机的，只能周末玩手机，所以可能低龄用户留存比较差 。
这个假设听起来很合理，也符合逻辑 ， 但真实情况是不是这样呢？我们看看数据是怎么显示的 。
我们提出来了三个分析的维度和问题：
第一，不同的低龄用户表现是否有差异？
在此之前，我们内部对年龄段的划分是 18 岁以下算低龄，但我们觉得这个划分有点太笼统 ， 因为 18 岁以下包含了小学生，初中生和高中生 3 个学龄 。
不同的学生阶段其实差异比较大，所以年龄维度本身需要更加细分 。
【6点做好小红书运营 小红书运营是做什么的】第二，他们来小红书想要看到什么内容？能看到他们喜欢的内容吗？
每个用户对一个新产品，新平台都是有所期待的 。当他们去下载了APP激活并注册的时候，总会希望在这个平台能找到对自己有价值的东西 。
如果没找到，那用户流失的概率就很高了 。
第三，他们的Feed流推得是他们想看的内容吗？
小红书产品的首页是我们的推荐系统生成的双列笔记 Feed 流，新用户注册的时候会选择一些自己的兴趣点，然后我们根据用户选择的兴趣点，给用户推荐相关主题的笔记 。
推荐是否准确，直接影响用户的体验 。
举个最简单的例子，我挑选兴趣的时候选了健身，结果你给我推荐了个旅行，那跟我的预期就会差很远，用户会觉得这个平台没有我想看的信息 ， 自然就会离开 。
四、对比真实数据和假设
我觉得一定是这三个问题里的一个导致留存差 。接下来我们分别来看看针对这三个维度的具体分析 。
a. 不同低龄用户表现是否有差异
第一个维度是不同低龄用户表现是否有所差异，我们拉了一张表“不同年龄段用户的留存分布”，我们将 18 岁以下的用户按学龄重新划分为三类：
12 岁及以下的小学生、 13 – 15 岁的初中生、 16 – 18 岁的高中生，同时，我们看了下这三类用户的次日留存和周末留存 。
我们很惊讶的发现了两个现象：
真正次日留存差的其实是 12 岁及以下的小学生和13 – 15岁的初中生，高中生群体的留存率和我们大盘用户留存率其实并没有太大的区别；
次日留存差的用户，在周末的留存同样很差，并不会出现周末反弹的情况 。因此我们得出了两点结论：
前面我们关于低龄用户留存差是因为工作日上学不能使用手机的假设并不成立，即使到了周末能使用手机的时间段，他们也没有回来 。
低龄用户不能单纯按照年龄来划分，要按照学龄来划分 。所以之后所有的数据分析，当需要按年龄breakdown 的时候，我们都会考虑这一点 。
我们又拉了第二个表格 ， 是“不同年龄段拉新渠道分布”，做这个分析的原因很简单，很多低龄用户都是我们花了很多钱买进来的 。

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