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引爆用户增长 [:1704214093]
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7.5.1 什么时候开始补贴？
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“增长黑客之父”Sean Ellis在2010年最先提出Growth Hacker的概念，他先后服务于多家硅谷创业公司并帮助Dropbox实现了年500%的增长。Sean Ellis认为一家成功的创业公司必然先后经历三个阶段：Product/Market Fit（产品和市场匹配期）、Transition to Growth（过渡期）、Growth（增长期）。如果产品还没有和市场匹配就开始大规模扩张之路，就像房子地基没做好就开始盖楼，失败是必然的。
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什么时候开始补贴与公司的发展阶段密不可分？当早期还处于产品和市场匹配期的时候，应该将重心放在打磨产品的核心价值和市场匹配上，这时是不宜补贴的。当业务经受住了用户的考验，产品也有了足够的留存率，需要大量新用户增长的时候，就可以开始补贴，通过补贴加速新用户的获取和老用户的留存。
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引爆用户增长 7.5.2 补贴的精细化运营
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补贴越精细化，越能提升资金的使用效率，粗放式的补贴，不仅会导致资金严重浪费，而且很容易因为补贴在短时间带来的巨大增长掩盖存在的问题。补贴的精细化运营可以从以下几个角度去展开。
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1.分人群
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（1）新用户补贴
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新用户的补贴额度可从两个维度来考量：一个是该行业的平均客单价，一个是获取新客的成本。比如团购行业的客单价是60～100元左右，获取一个新客的补贴成本控制在30～50元，那就可以选择30～150元左右的团单做补贴，补贴完之后用户可以以最低1元～100元左右的价格来做首次购买。对新用户补贴的时候切记不要一味的低价，越是低价用户支付的金额越少，越容易获取到大量非目标用户。如图7-13所示，团单的价格越高，同样是补贴30元/人，用户支付的金额越高，越趋近于真实的目标用户，最终的复购率和留存率也会更高。
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图7-13 拉新价格与复购率的关系
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（2）老用户
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给用户打标签，将用户分群，测试不同用户群体的价格敏感区间，根据用户的补贴敏感度来制定补贴策略。
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首先可以将用户划分成补贴敏感型和补贴不敏感型，分别给打上标签，然后进行分类。对补贴不敏感的用户就可以减少补贴或者不补贴；对补贴敏感的用户进一步细分，对多少钱敏感，价格敏感区间是多少，从而制定补贴策略。有的用户是有补贴就用，没有补贴就不用，换其他免费的替代品，这种属性的用户没有忠诚度，用户质量不高，可以减少补贴，或者逐渐不补贴。有的用户会因为补贴而提高使用频次和客单价，这种应该多补贴。还有一种用户是多平台的用户，这种用户属于高频用户，但是对价格敏感，会因为补贴的变化而选择使用不同的平台，针对这种用户应该保持与竞争对手的相对优势，也是需要争取的一部分用户。
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（3）沉默用户
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沉默用户属于潜在流失用户，需要重点关照。这时需要用到我们前面讲到的RFM模型，监控每个用户的使用频次和使用周期，用户沉默的时间是否在正常范围内，超出多长时间就应该开始进行流失预警，通过补贴将用户激活，如果补贴后还没有激活，我们逐渐加大补贴力度直到超出补贴的最大范畴也无法挽回，就定义为流失用户且不再进行补贴。
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2.分地域
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像团购、O2O、打车这样有着极强LBS属性的业务，其消费的频次、客单价与当地的经济水平和消费水平有着密不可分的关系，因此在制定补贴策略的时候也需要考虑城市的属性。补贴的边际效应会随着补贴金额的增加而降低，当补贴的金额高到一定程度的时候，补贴的效率非常低。比如新用户补贴30块钱，已经足够有吸引力，如果从30块补到40块，单个用户增加了10块钱，但整体用户都会增加10块钱，将导致成本巨额增加，但增加10块钱带来的增量效果却不一定明显，如果没有明显的增长，这个钱大部分就是白花的。以打车为例，大城市起步价是13块钱，补贴10～13元就能撬动用户，而小城市的起步价是8块钱，补贴5到8块钱会刺激他打车，就没有必要补贴10块钱。笔者在负责团购城市运营的时候，每个城市的消费水平有很大的差异，一定要根据每个城市的具体情况做本地化运营，而非一刀切。
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3.分品类
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品类补贴有两个维度：一个是平台整体品类的维度，我们前面讲到的流量品类和流水品类之间的关系，通过对流量品类进行补贴，然后给其他品类导流；一个是，当平台着重发展某个新品类的时候，就重点对该品类进行补贴。
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比如美团，最开始将电影、餐饮品类作为流量品类，大力补贴电影品类，进行大量拉新，然后导流给其他品类。当美团开始大力发展酒店旅游品类的时候，又开始将补贴向酒店旅游品类倾斜，白天的时候我们看到美团进行抢购的是以餐饮为主，一到晚上，整个首页抢购专区的展示就切换为酒店品类，因此我们看到美团酒店旅游的快速增长。
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4.分时段
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通过补贴“削峰填谷”。很多消费领域都会存在高峰期和低谷期，通过补贴可以起到调节高峰期和低谷期使之达到平衡的作用。比如在高峰期，消费比较集中，且都属于刚性需求，这时就没有必要做过多的补贴，甚至会因为补贴导致消费过于集中，导致用户体验很差。
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