hi，这篇笔记我们尝试将前面分享的10个增长模型串联起来，用于拆解一个产品如何探索用户增长策略，今天分析的产品是海外著名的产品：Spotify我将按照增长6步法来拆解
第一步：确定北极星指标——用户总收听时长
选择理由：
1.体现核心价值：用户使用Spotify的根本目的是“收听”。时长量化了用户价值
2.关联商业目标：更长的收听时长意味着更多的广告曝光和订阅用户
3.驱动健康增长：促使团队优化内容、推荐算法，而非追求“日活”等虚荣指标
未采纳的指标
1.付费订阅用户数：滞后指标，且完全忽略了作为增长基石的庞大免费用户群体
2. DAU/MAU：虚荣指标，无法衡量用户的参与深度
第二步：认清增长驱动模式——产品与内容双轮驱动
Spotify的增长核心是产品驱动增长 (PLG)，并由强大的 内容驱动和病毒循环作为辅助。
核心引擎-产品驱动
1.免费增值：功能强大的免费版本是其最有效的获客工具
2.个性化推荐：让产品越用越懂你，有效推动用户向付费转化
辅助引擎 -内容与病毒循环
1.内容生态：独家播客和艺人合作为平台吸引特定兴趣的用户
2.病毒循环：用户通过社交网络分享歌单，轻松实现新用户的自然拉新
第三步：确定核心增长杠杆——提升单次收听时长
用增长公式模型对北极星指标进行拆解：总收听时长 = 月活跃用户数 (MAU) × 人均每月收听次数 × 平均单次收听时长
通过价值四象限分析发现：强化个性化推荐歌单的体验，是延长用户单次收听时长的最高效策略
第四步：寻找魔法数字——首周关注≥5个歌单/艺人
“新用户在第一周内，主动关注至少5个歌单或艺人” 就是我们要找的魔法数字
第五步：基于魔法数字设计增长策略
Aha!时刻：让用户觉得推荐很准确
1.优化新手引导流程 (降低摩擦，提升欲望)：
2.简化选择：将冗长的艺人列表改为“音乐片段试听”或“卡片式点选”，降低用户决策疲劳
3.打包关注：让用户可以“一键打包关注”，轻松跨越“关注5个”的门槛
5.明确引导：告知用户“至少关注5个，以便我们为你启动专属推荐引擎”
利用上瘾模型 培养长期习惯
1.触发：每周新发现”更新的推送、朋友分享的链接
2.多变的酬赏 ：在推荐中不断发现未知好歌的寻宝快感
3.投入 ：用户点赞、创建的每一个歌单都成为其个人数字资产
第六步：设置A/B实验，验证策略有效性
#用户增长 #增长案例 #案例分析 #Spotify #用户运营
第一步：确定北极星指标——用户总收听时长
选择理由：
1.体现核心价值：用户使用Spotify的根本目的是“收听”。时长量化了用户价值
2.关联商业目标：更长的收听时长意味着更多的广告曝光和订阅用户
3.驱动健康增长：促使团队优化内容、推荐算法，而非追求“日活”等虚荣指标
未采纳的指标
1.付费订阅用户数：滞后指标，且完全忽略了作为增长基石的庞大免费用户群体
2. DAU/MAU：虚荣指标，无法衡量用户的参与深度
第二步：认清增长驱动模式——产品与内容双轮驱动
Spotify的增长核心是产品驱动增长 (PLG)，并由强大的 内容驱动和病毒循环作为辅助。
核心引擎-产品驱动
1.免费增值：功能强大的免费版本是其最有效的获客工具
2.个性化推荐：让产品越用越懂你，有效推动用户向付费转化
辅助引擎 -内容与病毒循环
1.内容生态：独家播客和艺人合作为平台吸引特定兴趣的用户
2.病毒循环：用户通过社交网络分享歌单，轻松实现新用户的自然拉新
第三步：确定核心增长杠杆——提升单次收听时长
用增长公式模型对北极星指标进行拆解：总收听时长 = 月活跃用户数 (MAU) × 人均每月收听次数 × 平均单次收听时长
通过价值四象限分析发现：强化个性化推荐歌单的体验，是延长用户单次收听时长的最高效策略
第四步：寻找魔法数字——首周关注≥5个歌单/艺人
“新用户在第一周内，主动关注至少5个歌单或艺人” 就是我们要找的魔法数字
第五步：基于魔法数字设计增长策略
Aha!时刻：让用户觉得推荐很准确
1.优化新手引导流程 (降低摩擦，提升欲望)：
2.简化选择：将冗长的艺人列表改为“音乐片段试听”或“卡片式点选”，降低用户决策疲劳
3.打包关注：让用户可以“一键打包关注”，轻松跨越“关注5个”的门槛
5.明确引导：告知用户“至少关注5个，以便我们为你启动专属推荐引擎”
利用上瘾模型 培养长期习惯
1.触发：每周新发现”更新的推送、朋友分享的链接
2.多变的酬赏 ：在推荐中不断发现未知好歌的寻宝快感
3.投入 ：用户点赞、创建的每一个歌单都成为其个人数字资产
第六步：设置A/B实验，验证策略有效性
#用户增长 #增长案例 #案例分析 #Spotify #用户运营
