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1.非交易类产品用户留存魔法数字
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挖掘产品核心功能，查看用户留存，找到用户成长关键路径的魔法数字。通常找到魔法数字的方法是根据已有的留存用户做数据关联度分析，根据留存率高的用户做反向分析，分析出这部分用户在行为路径上都有哪些关键步骤，分别对应的数字是多少，每个关键路径会有一个核心数字与用户留存率呈正相关，这个数字就是用户留存的魔法数字，对其进行产品功能的强化，做有针对性的引导。包含但不限于以下几个维度：
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·内容增加度：多少的内容被用户添加到产品内。如：知乎，用户提了几个问题、回答了几个问题、收藏和评论了几个问题等。
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·用户关系增加度：添加（关注/被关注）了几个好友。如：微博，关注了几个好友，被多少好友关注；微信，添加了几个好友。
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·访问频度：单个用户多长时间访问一次产品。
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·访问深度：单个用户使用一个产品功能的总时长。
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·使用的宽度：使用了几个产品功能，每个产品功能的具体数字如何。如：微信，用户使用好几个产品功能，包括好友聊天、朋友圈、公众号等，每个功能都有不同的数字体现。好友聊天关键是添加的好友数和聊天记录数、朋友圈核心是发了几张照片和使用时长、公众号核心是关注公众号数量以及文章的阅读量和阅读时长。
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【案例】Facebook、LinkedIn、Twitter
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用户成长的关键路径和魔法数字
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Facebook发展早期通过数据分析发现，要让一个用户留存下来并持续使用的诀窍就是让这个用户在10天内完成7个好友添加的动作。
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LinkedIn早期发展过程中也不知道如何提升留存，于是分析了两三百个各种不同的指标，最后发现，一星期内添加5个联系人的用户，他们的留存率/使用频度/停留时间是那些没有加到5个联系人的用户的3～5倍，这个是他们找到的驱动用户成长的关键路径和魔法数字。找到了这样的数字魔法后，LinkedIn开始在产品各个入口增加社交关系，去强化这个产品功能，让更多的用户在第一周里加到5个联系人，此后的增长速度就步入了快车道。
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同样的，在2009年的时候，Twitter的用户流失率达到了75%，时任增长团队的产品负责人Josh Elman做了一件有趣的逆向思维的事情，他并没有去研究那75%的用户是为什么走的，而是深入地研究了剩下的25%的用户为什么留下来。结果他发现这25%的用户关注的用户数都在30以上，所以他们重新设计了产品，在注册后会进行推荐关注等，以此来提高新用户的关注数量，并最终提升了留存率。
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2.交易类产品用户成长魔法数字
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通过对留存率高的用户反向数据分析，发现用户成长在什么节点出现明显的拐点，就是用户成长的关键点。主要有以下三个维度，如图5-22所示。
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图5-22 交易类用户成长关键路径
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·购买频次：多长时间内发生了几次交易；
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·购买金额：多长时间内发生交易的总金额；
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·购买的类型：多长时间内购买的产品类型的种类数；
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在4.4.2节讲到了，5次交易是用户留存的魔法数字，凡是5次交易，用户就能从新手变成一个忠诚用户，用户就算是真正的成长起来了。
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交易型的用户成长不能单纯地从某一个维度去看，需要多个维度综合起来看。比如前面的用户5次购买变忠诚，这个结论是正确的，但这是一个普遍性的用户规律，并不是每个用户都是5次购买以后才变成忠诚用户的，有的用户甚至一次购买就变成忠诚用户了，这个时候就需要加上购买金额和其他行为，如跨品类购买一起来衡量用户的成长情况。
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举个例子，在互联网金融行业，一个用户发生5次充值就会变成一个忠诚度非常高的用户。如果在用户成长引导过程中完全按照5次充值去引导，就会出现一部分用户过度补贴的情况。例如：某用户在平台累计只发生了3次充值，但他的累计充值金额在10万元以上，且留存金额也非常高，并且这个用户不断地在购买定期理财，虽然累计充值的次数没有再发生变化，但他的购买金额发生了很大变化，这笔钱一直在平台留存，定期到期后也持续续投，综合来看，这个用户是一个忠诚度极高的用户，如果单一按照充值次数来看，这个用户还处于成长期，尚未建立稳定忠诚度，需要继续引导。如果这么定义，就会造成运营策略上极大的偏差。
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在这个案例中，用户的累计充值金额和跨品类购买是用户成长的两个标志性的关键路径。用户只有对一个平台建立在高度信任的基础上才会进行跨品类的购买。大多数用户都是在一个品类上进行成长。
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下面我们从单一一个维度看下用户的成长情况，如图5-23所示。
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