The Code Start Problem

读书

TL;DR

产品的增长周期中有 5 个关键的里程碑,分别是:冷启动、引爆点、逃逸速度、天花板、护城河。冷启动主要解决产品/市场契合度的问题,找到第一批种子用户并形成一个小型的原子网络;重复利用相同的手段建立更多的原子网络并形成网络效应,就达到了增长的引爆点;在网络效应的作用下产品自发式快速增长,此时引入商业化方案让产品的增长转化为商业价值;随后增长会逐步放缓并最终碰到天花板;在此之后产品进入市场防守阶段,护城河开始发挥作用。


对于 Andrew Chen 我此前的了解不是很多,虽然在 Twitter 上关注,但是看到他的推文也比较少,或许是因为新书发布的缘故最近经常在 Twitter 看到。Andrew Chen,美国著名投资机构 a16z 的合作伙伴,早年 Uber 增长团队的主要成员,主要关注在 SaaS 产品的增长。Andrew Chen 在博客中分享过很多与增长相关的文章。而他的新书《The Code Start Problem》也在今年的 12 月发售。我在最初的预定的时候便在 Apple Book 上预订了本书,发布后的一周粗略的读了一遍。第一遍的大致印象是这不就是产品的生命周期么?

通常理解的产品生命周期如上图所示,Andrew Chen 则是从增长的角度来看,产品在每个不同的阶段对应的增长方法会有哪些。

Andrew Chen 用了火箭发射的过程来描述产品增长的过程,整个生命周期曲线看起来也很像火箭发射时的轨迹。冷启动就像是前期的准备阶段,火箭还是在发射架上,周围已经有很多观众了,但还没有点火;第二个阶段就是点火了,火箭开始慢慢起飞,但依然没有挣脱地球的引力,速度也没有达到第一宇宙速度;随着火箭速度持续加快,最终速度会达到逃逸速度,冲破地球引力的束缚冲向太空;同时火箭的燃料也持续耗尽,并最终停留在预定的轨道上。整个轨迹看起来就像是飞速上升,然后缓慢下降。

Andrew Chen 将这五个阶段的增长框架称之为「冷启动理论」:

  1. 冷启动:解决产品/市场契合度的问题,建立原子网络;
  2. 引爆点:扩展用户群体,复制更多的原子网络;
  3. 逃逸速度:已原子网络为撬点,激发网络效应;
  4. 天花板:不可避免的网络边际效应递减,增长逐渐缓慢;
  5. 护城河:对抗边际效应递减,找到第二增长曲线;

并非所有产品都会经历完整的路径,有些产品在冷启动阶段就失败了,有些产品根本不存在网络效应,也就不会有爆发点。所谓「网络效应」可以分成两部分来看,首先是「网络」,然后是「效应」。网络的意思是人们使用产品来与其他人交互,产品就像是一个中继器,将所有的人联系在了一起,形成了网络。「效应」意味着产品的价值会随着网络连接的增加而增加,而网络连接的则是由使用产品的人数决定的。一个简单的案例就是如果微博,使用微博的人越多,UGC 的内容就越多,内容越丰富觉越能吸引更多的人来使用,这就样的良性循环就形成了「网络效应」。并非所有的产品都有这样的网络效应,例如一款个人的笔记应用,或者单机游戏是不会有网络效应的;像社交网络或者多人游戏就拥有网络效应的潜力,但是这种效应并非随着产品的出现就存在,需要一步步去搭建出来,这构建整个网络效应的过程,实际上就是在实践冷启动理论。

冷启动

冷启动阶段产品其实只需要解决一个最关键的问题,就是找到产品/市场契合度。所谓产品/市场契合度意味着市场上存在着这样一群人,他们愿意使用这个产品,并且愿意为此付费,通常是金钱,但有时候是时间,例如像 Facebook 和 Twitter 这样的平台,用户花费在平台上的时间最终会转变成广告收益[1]。如果你都无法在市场上找到想要使用这款产品的用户,那就更不要谈什么增长了。这个阶段通常不是在短时间内就可以解决,像 Salesforce、Zendesk、Workday、Netsuite、HubSpot 这样的 B2B 产品差不多用了 1-3 年的时间才找到了适合的市场。

通常解决冷启动问题从创建第一个原子网络开始,然后不断重复的创造出更多的原子网络,直到 Magic Moments 出现,网络可以自发的进行增长。例如用户在 Bilibili 可以看到自己喜欢的视频,并且愿意分享给其他人,或者用户在加入微信之后立即有人可以聊天。 Magic Moments 的出现让新用户更容易上手,也让人们愿意传播产品。

原子网络(Atomic Network)

解决产品/市场契合度的问题通常是从原子网络开始,新产品往往很难在短期内找到大量的用户,即便利用公司内其他产品的联动也未必会成功,例如 Google 在 2011 年强推的 Google+,用户量迅速破千万,但活跃用户却很低,最终被纽约时报称之为「Ghost town」,尤其是对于社交网络而言,注册用户量并不是一个合适的指标。

原子网络通常是一个非常小的网络,很多时候这个网络可能会比你所认为的更小。小的好处是用户更具具体,并且团队可以与用户更深入的沟通,了解用户真正的痛点和需求。通常这部分人也被称之为技术应用的「创新者」,他们接受并愿意尝试新技术和新产品。由创新者们组成的小型网络就是一个「原子网络」。那么一个原子网络通畅有多小呢?不同的产品会有不同的答案,简单理解是只要人数足够到让每个人都可以体验到产品的价值即可。Slack CEO Stewart Butterfield 有提到「2 个人也可以用 Slack,但是 3 个人能真的用起来。」毕竟 2 个人使用的话就只有私聊,3 个人才能使用 Channel。但是对于 Zoom 来说,2 个人就足够了。原子网络最重要的是这些人会使用产品,如果两个人加入了 Slack 但是彼此不聊天也是没有用的,这样的网络并不能构成原子网络。而且原子网络中的用户使用的方式与产品的设计是非常契合的,如果能够发现这样的一小群人,那么接下来就是用同样的方式再去找到第二和第三群类似的人。

约会软件 Tinder 是最初是通过 USC(University of Southern California)来创建自己的原子网络并逐步成长起来的。USC 有 19,000 多名在校生,Tinder 的创始团队中的 Sean 和 Justin 都去了 USC,并且 Justin 有个弟弟当时也在读大学,于是他们做了一个计划,在 USC 中非常出名的同学的生日聚会上推广 Tinder,所有参与者必须下载 Tinder 才可以入场。这个地推策略非常成功,接下来 Tinder 策划了更多类似的大学生聚会活动,从 USC 的聚会开始,逐步蔓延到更到的学校。这些聚会最终获得了 4,000 多点的下载,随后 15,000 一个月,然后是 500,000 一个月,这样一直持续的增长下去。

Hard Side

既然是网络,那就只少需要两个被产品链接起来的人,但并非链接两端的人都是同等重要的。聊天类的产品,每个人既是内容的创作者也是内容的受众,但是短视频、直播或者打车软件并不是如此,后者的产品类型中,两种群体的界限相对明显,创作者就是创作者,虽然有时候他们也是受众,但仍然是少数,而绝大多数的受众则从来不会创作一条短视频。同样司机在 Uber 的产品就如同内容创作者一样。在这样的产品中,网络就被分成了两个面向。

网络就像是经济学中的市场一样,存在着两个面向,一个是供给侧,一个是需求侧,当某个单一市场中的供给大于需求的时候,意味着消费者有很多的选择,这是一个买方市场,这样的市场需要引入更多的买家;反之则是卖方市场,需要引入更多的卖家。网络效应也是如此,例如在微博的案例中,核心其实是微博的数量,但是如果所有的用户都不发微博,那么还是无法形成网络效应,所以其实要增加微博的数量,需要的是微博内容的创作者,而非受众(阅读者)。内容的创作者和受众就好像是市场上的需求和供给一样,在多数时候,网络中总是需要更多的创作者。无论是微博、Bilibili 或者是 YouTube 都是如此,只有内容才能吸引更多的受众。对于直播类的产品,那就是主播其实比观众更重要,也更难获取。这部分难以获取的面向,就是网络中的 Hard Side。

一个著名的理论是 1/10/100 规则,意味着在一个网络中,只有 1% 的参与者是在贡献内容,10% 的参与者会与内容互动,100% 的参与者会从前两者的活动中受益。像是一个更加极端的 2/8 定律。例如 Wikipedia 有上亿的活跃用户,但每个月其实只有 10 万的用户在贡献内容,其他的都只是受众。

Magic Moments

当产品出现 Magic Moments 的时候,才算是解决了冷启动。对于任何一个用户来说,当他打开 App 就可以找到他所需要的内容,例如一个用户打开微博或者 Bilibili,他可以看到他想看到的内容,就算是 Magic Moments 了。

那么多少的创作者或者受众才是最合适的呢?其实这与人数无关,而是与内容相关。对 Slack 来说,最关键的不是有多少个人加入这个网络,而是当在这个小型网络中,参与者的消息数量大约在 2,000 个左右的时候,用户的留存率会明显提升。对于 Uber 来说,则是接单时间小于 3 分钟。那么问题就是需要多少个司机才能让接单时间小于 3 分钟呢。Uber 的 GM William Barnes 解释说,在 LA 这样的大城市,需要起码 15-20 辆车同时在线接单才有可能快速发展。

Magic Moments 的出现意味着产品已经解决产品/市场契合度的问题,市场上有一定的用户开始使用并且已经接受了产品。通常来说此时的用户群体更加的具象,圈子可能比预期的要更小,那么接下来就是如何快速构建更大的网络效应。

引爆点

当原子网络逐步建立,越来越多的用户开始加入的时候,你会感知到产品/市场契合度的问题已经解决,正如 Andreessen 所说:

You can always feel product/market fit when it’s happening.[1:1]

按照这样的速度发展下去,增长会在某一天达到引爆点,然后进入飞速增长阶段。但是在达到引爆点之前还有很多事情要做,最重要的是构建产品的网络效应,让网络可以自发的增长,前提是你的产品拥有网络效应。这个阶段通常有几种策略:

  • 邀请制
  • 工具吸引,网络留存
  • 烧钱
  • 手动操作

邀请制

邀请制顾名思义,即新用户必须要老用户邀请之后才有资格加入网络。几个著名的案例包括:Gmail、Facebook、知乎以及 2020 年爆火的 Clubhouse。2010-2012 年的知乎一直是邀请制,知乎想要打造的是高质量的内容,而恰恰是邀请制决定了知乎内容的高质量。Linkedin 最初也是使用邀请制,当 Bill Gates 时,他也会邀请他的人脉加入,高质量的用户人脉也都是高质量的,这样的才能保证网络内容的高质量。对知乎来说,发现高质量内容对于其他人来说就是 Magic Moments ,在 2013 年知乎开放注册后,仅仅一年时间用户量从 40 万到了 400 万。

邀请制的优势最明显的是邀请者和被邀请者在线下或者其他渠道就认识,因此当被邀请者加入到网络的时候,他可以很容易的就找到一个和自己的认识的人,如果产品时聊天工具,那么意味着他可以立即开始使用与人交流了;或者是网络游戏,那么被邀请者就立即可以与好友组队游戏了。这可以让新人可以更快速的感受到产品的价值,而且老用户通常有一定的经验,也可以为新人解答一些问题。

但同时邀请制的劣势其实也很明显,因为需要邀请,那些通过自然流量尽量的用户就无法使用产品,相对来说邀请制会伤害新用户的增长速度。但从另一个角度去看,即便这些自然流量的用户被允许使用产品,也只有极少数的人会真的成为用户,大多数人无法找到与自己聊天的人或者匹配到合适的队友而放弃使用。

工具吸引,网络留存

纯工具类的产品并非不能爆发,但是没有网络,用户最终还是会流失,这类型的产品在互联网的历史中层出不穷,2014 年爆火的脸萌以及 2010 年北美的 Hipstamatic 类似,大量的用户因为相机滤镜下载产品,但最终用户在厌倦了之后也都选择了离开。而从设计之初就是社交网络的 Instagram 则不同,2 个月内 2 百万用户因为 Instagram 出色的相机滤镜而下载 App。即使最初的用户只有 35% 在使用社交网络功能,其他用户只是把它当作滤镜工具。但是随着 Drake、Justin Bieber 这些明星的加入,社交网络部分终于迎来了真正的增长,随之而来的是各类型的 Influencers 都开始在 Instagram 上开设账号。如今的 Instagram 中有 82% 的用户上传照片是不使用滤镜的,在 Instagram 上也一度流行 #nofilter 的标签。网络才是 Instagram 得以成功的关键,而非工具。

烧钱

烧钱在国内似乎已经成了一种必然的玩法,尤其是与电商相关的产品,从拼多多到瑞幸再到现在解决最后一公里配送的外卖和社区电商,几乎所有的产品上线之初都是通过促销来获得流量。硅谷也同样如此,早年 Uber 与滴滴在市场上也是通过各种补贴来快速占领市场,同样在北美,Uber 上线了 Give $200, Get $200 活动,即每邀请一个新司机加入,邀请者和被邀请者都会获得 200 美金,过年期间更是会推出 Give $300, Get $300 的活动。

烧钱的优势在于快速获客,尤其是对于电商平台,对于吸引价格敏感型客户会有很大的优势。同样烧钱的前提是有钱可以烧,并且可以持续的烧下去,直到产品占领市场并拥有健康的商业模式。

手动操作

万事开头难,有些事情如何无法通过外部用户来解决,那么内部解决也未尝不是一个好主意。Reddit 在创立之初,因为没有什么创作者加入,对于受众来说新鲜的内容自然就很少了。Reddit 早期的内容都是通过几个内部账号发布的,他们通过爬虫自动抓取一些新闻然后发布在社区中,交给用户来进行互动。每天用户来到论坛都能看到全新的内容和评论,这些让 Reddit 有了活力。

创建于欧洲,从第一天就在模仿 Airbnb 的 Wimdu,在最早期也是通过大量的爬虫程序从其他网站上爬取房源发布到自己的网络上。即便是 Flexport 这样这样典型的 B2B 公司,在公司创立早期,软件尚不成熟的时候也是大量使用人力来解决业务问题。手动操作显然不是长久之计,但是在产品早起解决新用户上手的问题上还是非常有效果的。

逃逸速度

一旦产品的网络效应开始发挥作用,产品就会逐步进入爆发式增长,一路高歌猛进达到逃逸速度。逃逸速度是指火箭发射过程中达到的宇宙速度,在此之前火箭一直受到地球引力的牵制无法真正的飞离地球,达到第一宇宙速度之后才可以进入太空绕地球轨道飞行。逃逸速度可以说是整个生命周期中最高光的时刻了,产品开始迅速占领市场,网络效应越随着越来越明显。在这阶段中,产品需要持续保持增长,大量的用户涌入开始使用产品,那么产品所面对的挑战则是能够很好的承接住如此大量的用户,并且开始创造商业价值。这个阶段中就主要关注 3 个方面:

  • 获客效应:简单理解就是病毒式增长,不断的获取新的客户;
  • 激活效应:让产品更具有黏性,获客之后尽可能的让用户留下来;
  • 经济效应:为企业创造商业价值,所有的产品最终都是要获取利润的;

获客效应

飞速增长阶段获客是非常关键的一环,可以说大量的获客带动了整体的增长。PayPal 的前身实际上是 FieldLink,是基于 PDA 的转账工具,但问题是当时的 PDA 大多数没有移动网络,只有 WI-FI 的时候才可以使用,没有网络自然失去了网络效应。成为 PayPal 之后产品有所增长,但前期的增长非常缓慢,直到 eBay 的出现。eBay 在他们的网站上贴出了「We accept PayPal」之后,PayPal 的用户量开始大规模增长,从最初的 1 万用户飞速增长到了 500 万。

当产品自身拥有网络效应时,尤其是像社交网络和聊天工具这类的产品,这种网络本身驱动已有的用户去分享,获取更多的新用户。这种依赖于产品自身特性的增长其实就是如今网络上的新名词「产品驱动增长」(Product-lead growth, PLG)。一个典型的案例就是 WhatsApp,在没有任何付费广告的作用下每天可以拥有高达 1 百万的下载量。

产品团队总是能想到大量的点子来驱动产品增长,更重要的不是这些点子多么的有创意,而是如何确保这些点子确实有效。Uber 的做法是快速实验,利用 AB 测试来验证到底哪些是真实有效的,例如老用户推荐新用户应该给多少佣金才合适?没有人知道,只能通过不断的实验来找到合适的金额。

激活效应

只有获客效应的产品肯定是行不通的,还需要配合激活效应让来的用户都尽可能的留下来继续使用产品。如果新用户来了无法转化,或者用户来了之后很快就流失了,那么同样对飞轮的增长是没有用的。所以衡量激活效应的最佳指标就是留存率。然而不幸的是对于新产品来说,留存率通常很感人,Google Play 的产品经理曾提到多数手机 App 的留存率不到 20%,70% 的用户在第二天就流失了,96% 的用户会在前三个月流失。comScore 有数据显示,对于大多数用户来说,80% 的时间都花在了 3 个主力 App 中。那么如何提升用户黏性呢?

更多使用姿势

以 Slack 为例,如果只有 2 个人在使用 Slack,那么他们只能体会到私聊的乐趣,当第三个人加入的时候,Channel 便开始有用了,随着越来越多的人加入,以及越来越多的公司加入的时候,有外部人员参与的 Channel 开始出现。当用户越来越多的发现使用产品的新姿势时,用户的留存率越高,显然更多功能的使用率能够提升用户对产品价值的认知,因此也会对应的提升留存率。

用户分层

用户分层和 AB 测试在这个阶段也开始起作用了,使用产品的用户不可能都是一样的,每个人都有各自的需求,他们的做事方式也会不同,对所有用户都使用相同的策略来提升黏性是行不通的。例如使用 Gmail 的用户,既有普通的消费者,也有企业员工,虽然二者的用户从「人」的角度来看可能重叠,但是在不同的场景中,他们的使用方式显然不同。

Dropbox 与 Gmail 类似,使用者包括个人和企业用户,他们发现企业客户通常愿意付更多的钱,而个人客户则大多数不会升级他们的套餐。Dropbox 根据用户属性将用户分为两种:HVA(High-value activities)和 LVA(Low-value activities),虽然两者都是 Dropbox 的客户,但是由于前者能够产生更大的商业价值,自然也成了团队更关注的对象。

经济效应

当网络越来越大时,产品的运营成本也会水涨船高,当 YouTube 上的视频和用户越多,YouTube 就需要付出更多的成本在服务的存储和带宽上,这样才能维持网络扩张,虽然我们常说软件的边际成本几乎等于零,但随着指数级的用户和内容增长,成本的增长也会非常可观。这就要求产品在增长的同时也需要思考如何对让产品货币化。

规模经济

Uber 在此阶段商业上关注的指标是 Unit Economic(单位经济效益)即每笔交易带来带经济效益。Uber 承诺给司机每小时 $25 的收入,但是在最初平均每个司机每小时只有一单,每单的平均收益为 $10,也就是每单 Uber 要额外补贴 $15 给司机。随着越来越多的用户开始使用 Uber,每个司机平均每小时有 2 单,每单平均收益依然是 $10,但是每小时司机考订单的收入为 $20,相比来说 Uber 每单的补贴为 $2.5。经济学称之为规模效益,即随着规模的扩大单位成本逐步降低,单位经济效益明显提升。但这种规模经济不是自发的产生的,而需要商业上对应的调整,且不同的模式下规模效益的大小也不同。每个司机的运力是有限的,因此 Uber 就依靠算法和拼单,尽可能的让司机在有限的时间内接更多的单,最大化单位经济效益。

更高的 ARPU

不同于单位经济效益,ARPU(每用户平均收入)[2]从单个用户的角度来提升收益,正如前面提到的当新的使用场景出现时,用户更愿意为此付费。例如 Dropbox 发现当用户开始使用共享文件和文件夹功能时更愿意升级,同时 Slack 也发现如果同一个组织中越多的人加入 Slack,他们会发现更多的产品使用姿势,也会更依赖产品,更愿意升级。

使用产品的每个人都有所不同,当人来越来多的时候,多样性就会越来越丰富,这种多样性并非由产品本身提供,而是在网络效应的推动下用户自发产生的,正如 KK 在《科技想要什么》中提到的,多样性让进化成为可能,对产品也是如此。越多的人使用产品,利用数据我们能够发现更多的使用姿势,这些使用姿势有可能成为产品进化的方向。所以对一个产品来说最不应该做的就是让系统变的封闭,让用户只能按照自己的设计来使用产品,多样性是进化的根本。

提升多样性的做法是保持系统的开放性,对比 Shopify 与亚马逊,两者的开放程度不同。Shopify 透过开发者平台,让更多的开发者可以通过 Shopify 自身的 API 来为商家提供服务,借助开发者的力量让系统更加完整,也更加多样性。同时 Shopify 可以很清楚的知道用户都在使用插件,以及他们最想要什么。

天花板

网络效应不仅仅会给产品带来很大的增长,同时也会带来大量的新的使用姿势和副作用,这些使用姿势和副作用总是会带来双向效果,例如 YouTube 中,创作者越多 —> 内容就越丰富 —> 吸引更多观众 —> 创作者收入越多 —> 创作者越多,这显然是正作用;但与此同时 内容越多 —> 发现有趣内容越难 —> 观众越少。内容的增多既有正向作用也有负向作用,两者其实都是呈现指数级增长。所以增长不可能是无止境的,总有一天新增的用户量和流失的用户量会达到平衡,产品的增长速率逐步放缓,并最终停滞。

10 亿美金一直是互联网独角兽的标志,专注于 B2B 领域的风投机构 Neeraj Agarwal 的数据显示,企业在赚到第一个 10 亿美金的道路上,其增长速度通常如下:

  1. 精准度产品/市场契合度;
  2. 赚取 $2M 的 ARR;
  3. ARR 翻三倍到 $6M;
  4. ARR 翻三倍到 $18M;
  5. ARR 翻两倍到 $36M;
  6. ARR 翻两倍到 $72M;
  7. ARR 翻两倍到 $144M;

绝大多数的 SaaS 公司都遵循着这样的路径,Salesforce、Zendesk、NetSuite 等,产品在找到冷启动和引爆点后会出现短暂的高速增长,随着时间的推移增长速度会逐步放缓。这种规律之所以不可避免的主要原因是网络效应的边际收益递减。

在美国每年平均有 600 万的新公司,1000 家风投公司会从中挑选合适的,每年会有 5000 笔新的投资。Horsley Bridge 的数据显示这些投资的失败率差不多是 50%,大多数有着大型投资机构背书的创业公司依然会失败,其中最重要的原因是他们停止增长了。

边际收益递减

网络效应与经济学中的规模经济类似,从总量上来看,随着网络的规模越大,总量的增速会越多,但是边际收益却在递减。例如一个网络中每个人都认识另外两个人,那么第一个邀请者可以邀请两个人,其他人在发出邀请的时候就只能邀请 1 个人了(上游的邀请者已经算是一个认识的人了,即尚未加入网络的认识的人只能小于 2),直到认识的人都已经加入了该网络,那么边际收益就会等于 0,网络便停止增长了。例如 Uber 最初招募一个司机的成本是 $70,而在后期成本成长为 $1000+,单位货币的收益逐步递减。

造成网络效应的边际收益递减有多种原因:

  1. 市场饱和,随着产品的市场占有率不断提高,市场中的潜在用户量本身就在不断缩减;
  2. 渠道饱和,有时候市场并未饱和,但是使用特定渠道的人数趋于饱和。例如产品如何只通过微博传播,而是用微博的用户是固定的,当微博中的用户都在使用产品之后,网络效应就消失,但可能在微信或者其他渠道中还存在着大量的用户;
  3. 渠道饱和的另外一个原因是在增长的前期,团队通常会把自己的知道渠道全部都尝试一遍,微博和微信都来一遍,越是到后期,团队熟悉且了解的渠道会越来越少,新的渠道团队需要花更多的时间来熟悉。
  4. 网络效应所产生的负面影响导致新用户的黏性降低,流失率提升;负面影响同时也会让团队更关注其他内容而非增长,例如论坛的用户越多,内容越不可控,内容的合规就会变成非常麻烦的存在,但又不得不花精力处理。

增长达到天花板是一个非常危险的信号,团队可以尝试着为产品引入新的渠道或者添加新的创新功能,这些可以推迟这个阶段的到来,但并不能阻止它。天花板作为一个信号,其实是在告诉团队,如果不能及时找到第二增长曲线那后果将会是彻底的溃败。

对抗网络饱和

市场或者渠道的饱和并非是产品自身的功劳,很多时候还有你的竞争对手,在同类型的互联网的产品中,大家的玩法其实都差不多,在最直接的对抗中,你所有用的网络效应你的竞争对手也都有,当两个产品先后进入引爆点之后,市场饱和度会飞速提升。所以对抗市场饱和的方法要么开辟更广泛的新市场,要么从你的竞争对手那里抢人,同时还要避免竞争对手从你这里抢人。

使用何种策略取决于产品在市场上的地位,例如像 Instagram 这样的产品,在照片分享中占有着绝对垄断的市场,其竞争对手的市场份额可以忽略不计,那么开拓新市场就成为最有效的方式。早起的 Instagram 更加关注吸引年轻人,35-45 岁的女性几乎不用,原因在于 35-45 岁女性喜欢的明星和年轻人喜欢的完全不同,而吸引他们的明星还没有使用 Instagram,同时 35-45 岁人群中使用低端 Android 手机的人数较多,而 Instagram 在这些机器上变现很糟糕。开拓新市场也并非易事,对每个新市场的探索就像是在重新解决冷启动的问题一样,Instagram 的前增长负责人 Bangaly Kaba 提到,如果按照用户分层来区分 35-45 岁的女性,那么她们可以被分成 8 类,意味着你要去解决 8 个冷启动问题。

而像 Uber 在美国市场中的竞争对手 Lyft,或者在国内与滴滴的大战中,双方在响应的市场中都没有获得绝对的市场地位,2019 年的时候 Uber 在北美的市场份额为 65%,而 Lyft 自称在美国的份额为 39%[3]。而且双方都在不断从竞争对手那里抢人,正如前文所提到的,Uber 的网络中最主要的部分是在司机侧,对 Lyft 来说也是如此,双方的争夺主要在对司机资源的控制上。Uber App 的司机端可以检测司机的手机上是否有竞争对手的 App,并通过机器学习来分析司机的行为,为了确保司机更多的为 Uber 开车,Uber 推出了「Do X Get Y」活动,也就是如果司机能够每周完成 50 单,将会额外获得 100 美金。每周 50 单意味着司机其实没有什么时间去为竞争对手开车了。

无论是开拓新的时候还是在现有的市场中与竞争对手厮杀,这个阶段产品的主要市场还是没有发生变化的,开拓新的市场不一定是新的赛道,新赛道意味着新的竞争对手,以及面临着没有经验的从零到一的问题。对 Instagram 来说 TikTok 和 Snapchat 也会产生威胁,毕竟用户的注意力是有限的,使用更多的 TikTok 就意味着更少的使用 Instagram,而作为社交网络应用,投资者们更关注产品的 DAU/WAU(每日活跃用户/每周活跃用户)。但 Instagram 和 TikTok 其实是在不同的赛道之上,照片分享和短视频的赛道,开拓新的赛道更多的是在寻找第二曲线的时候。

对抗边负作用

边际效应递减是因为交易费用的产生,这是不可避免的,但不意味着不可以降低这种效应,关键取决于团队能否精准的定位问题,以及是否有能力解决问题。在 YouTube 的案例中,我们提到的负作用是内容越多,导致观众越难发现自己感兴趣的视频,所以会导致用户流失。YouTube 在渐进式的不断在调整应对策略,最初只是提供了一个新视频的列表和热门视频的列表,帮助用户快速发现新内容。在 Google 收购了 YouTube 之后,借助 Google 更擅长的搜索引擎和算法,YouTube 才得以真正想用户推荐相关视频以及视频搜索。

但问题也不仅如此,几乎所有的网络都遵循着另外一条网络法则,即「无尺度网络」(Scale-Free Network)。无尺度网络分布是一种「幂函数」,其典型特征是在网络的大部分节点之后很少的节点连接,而有极少的节点与非常多的节点连接。[4]在 YouTube 网络中,这里的阶段可以理解为内容创作者和观众,即只有少量的创作者拥有大量的观众(即粉丝),而大多数的创作者只有少量的观众,类似的定律就是我们常见的二八定律或者赢家通吃(都是是幂函数)。

无尺度网络意味着对于新进的创造者来说,要获得观众非常困难,因为获得观众困难,那么创作者就会变得更少。如今的 YouTube 和 TikTok 都通过算法优化为新晋的创作者提供流量。

护城河

1999年,美国《财富》杂志刊登了一篇著名的文章,作者就是沃伦·巴菲特。他在文章
中写道:

投资的关键在于确定一家指定公司的竞争优势,尤为重要的是,确定这种优势的持续期。被宽阔、川流不息的护城河所保护的产品或服务能为投资者带来丰厚的回报。

巴菲特把他投资秘诀的核心指向了「护城河」,不同于巴菲特擅长投资的传统企业,其护城河经常体现在品牌和商业模式等,对互联网产品来说,程序和代码并不能成为护城河,任何企业都可以快速从功能上复制上任何一个 App,但难以复制其网络。这也让网络本身成为互联网产品本身的护城河。互联网的历史上并不乏类似的案例,罗永浩的子弹短信以及小米的米聊对微信的挑战,如果从体验上来说前两者并不差于微信,甚至还要更好,但无论如何都难以撼动微信已有的网络。

在冷启动理论中,护城河是最后一个阶段,大多数非常成熟的产品都已经在这个阶段,Facebook、YouTube 这样的产品,几乎不可能再出现大规模的增长。虽然这样的成熟型产品有着非常强大的网络,这样的网络有一定的护城河效应,但也并非不可攻破。市场上同样也有很多类似的案例,但攻破的方式大体分为两种,一种是从某个细分领域切入,逐步蚕食大市场;另一种是产品自身的问题的导致溃败。

Wimdu 从成立的第一天就是在抄袭 Airbnb,只不过大本营在欧洲,并且其在欧洲的扩张速度远远超过了 Airbnb,Wimdu 成立后迅速获得了 9 千万美金的融资,员工数量也达到 400 多人,彼时的 Airbnb 只有 40 个人。随后 Wimdu 迅速占领欧洲市场,并在第一年获得了 1.3 亿美金的总收入,但是两年后 Wimdu 就从市场上消失了。Wimdu 的增长并不健康,它确实使用了上述提到的手动操作等方法来实现快速增长,并且获得了不错的商业收入。但是 Wimdu 上房屋质量并不好,按照 Airbnb 17 号员工 Michael Schaecher 的话来说就是「Wimdu 中质量最好的房子在 Airbnb 中是垫底的。」Wimdu 更注重于数量而非 Airbnb 关注的质量,体验过 Wimdu 的客户大都不会尝试第二次,因为没有人使用,房东们也逐渐转移到了 Airbnb。显然 Wimdu 并没有及时解决网络效应的中的负作用,导致其网络迅速崩溃。

而 Airbnb 自身的崛起则是从巨头的市场中分一杯羹的典范。Craigslist 像是美国的 58 同城,上面有很多房东自发的租房信息,对于租客来说也会在上面找房源。Airbnb 使用 Craigslist 的 API 让房东把房源信息发布到 Craigslist,并附上 Airbnb 的链接,从 Craigslist 中获取了不少流量。当时的很多创业公司其实都在「Unbundling of Craigslist」,也正如市场上有专门的租房、招聘、二手交易的产品,这些其实都不过是 58 同城的一部分。Foundation 的一篇名为《These SaaS Companies Are Unbundling Excel – Here’s Why It’s A Massive Opportunity》的博客中也提到现在的 SaaS 产品也基本上就是在「Unbundling Excel」。

新体验和旧体验

我一直认为真正吸引用户的是产品为用户创造的价值,俞军在《俞军产品方法论》中提到「用户价值 = 新体验 - 旧体验 - 迁移成本」,护城河时期的产品基本上已经沦为这个公式中的「旧体验」了。网络中的每个用户对当前的「旧体验」的价值判断都不同,当「新体验」出现时,对旧体验评价越低、迁移成本越低的人会优先转移。众多的 SaaS 产品能够通过拆解 Excel 的功能活下来靠的就是「新体验」,作为「旧体验」的产品想要建立起真正的护城河就是要不断的提升「旧体验」同时也提升迁移成本。

TikTok 通过短视频的形式席卷全球网络的时候,通过强大的算法和短视频形式给观众们带来了全新的观看体验,这种新体验快速吸引了大量的创作者。YouTube 的应对方式就是推出自己的短视频平台 YouTube Short,Short 并非一个独立的产品线,而是被集成在了 YouTube 的手机应用中,依赖于 YouTube 已有的网络,已有的创作者可以很快速的成为短视频的创作者,YouTube 很清楚的了解在视频领域创作者才是关键,他们计划支付 1 亿美金给内容创作者,鼓励他们为 YouTube 创作短视频内容[5]。也正如 Uber 所推出的「Do X Get Y」活动,这些活动都成功的将网络中最重要的部分内容创作者和司机锁定在自己已有的网络中,即便是新晋的对手也难以撬动。

利用现有的网络提升旧体验,同时提迁移成本同样是把双刃剑。在 YouTube 的案例中,Short 目前只出现在手机版的应用中,原因很简单,因为短视频基本上都是竖屏拍摄的,不适合在 iPad、电脑上或者电视上观看。但是因为 Short 中的短视频本质上也是 YouTube 平台的视频,所以很多时候你会电视中的 YouTube 看到大量的短视频,体验特别差,也就是前面提到的负作用。

Geoffrey A. Moore 在《跨越鸿沟》中提到产品在不同生命周期的时候面对的用户群体会有所不同,这点 Andrew Chen 在书中并未正式提及,但在提到 Dropbox 的时候也有提到对用户进行分群。而且 Dropbox 早起的用户基本上都是一些 Geek,而后期的主要客户则是企业用户。这也解释了为什么 Dropbox 后期会去做 Paper 这样的产品,因为这恰恰是企业客户所需要的。


Andrew Chen 的这套理论让我们得以从增长的角度来观察产品的生命周期,每个节点都会有一个里程碑来揭示这个阶段的结束,这也给了不同阶段产品不同的目标,从最初解决 Product/Market Fit 的问题,再到找到爆发点,然后找到网络效应等。书中给了不少的案例和对当事人的访谈来给出很多参考,但这一切的前提是首先你的产品要有网络效应。

回到早开始 Andrew Chen 对网络效应的解释,网络效应的大前提是有网络,网络意味着连接,连接两个聊天的人,连接商家和买家,连接创作者和观众。连接也不可避免的形成不同的群体,其中的一部分一定可以带动另外一部份的增长,这就不得不提到亚马逊的增长飞轮。随着商家数量变多,商品变多,用户的选择变多,用户变多,然后商家变多。网络的两端有着天然的正向关系。而网络则是一种非常重要的价值交换的媒介,只有双方是通过网络在交换价值,那么才能够形成正向关系。

网络效应在经济学中实际上就是规模效应,其实并非只有经济学和增长如此,整个世界都是有这种「规模效应」的,用上帝的语言——微积分来归纳最合适不过。微积分想要解决的问题是运动和变化的规则,规模效应本质上是一种幂函数,这也是为什么在引爆点之后产品的增长会变的非常恐怖,但同时交易费用的增长本身也是一种幂函数,只不过通常出现的比较晚,这导致的结果就是增长如同火箭发射的轨迹一样,一开始直线上升,随着火箭燃料的耗尽,增长变得缓慢并最终停止,而火箭的推进器则被地球引力拉回地面。正如在微积分的世界中,事物之间的关系要么是正向,要么是负向,在两股力量的作用下最终都是呈周期性的波动。无论是在宏观的经济中,还是在微观的产品增长中,正如时间的白昼与黑夜,春夏秋冬的交替一样,周期性的波动都是永恒的规律,但波动不代表着原地打转,产品的第二曲线一定是建立第一次增长的基础之上,正如四季虽在重复交替,但你我的年龄却一直在增长。


  1. <Accelerate Your Startup: Tuning the Engine> by David Skok ↩︎ ↩︎

  2. https://zh.wikipedia.org/wiki/ARPU ↩︎

  3. https://tech.sina.com.cn/i/2019-04-12/doc-ihvhiewr5180026.shtml ↩︎

  4. https://zh.wikipedia.org/wiki/无尺度网络 ↩︎

  5. YouTube will pay $100 million to creators using its TikTok competitor ↩︎

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