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前面說到 好的產(chǎn)品投放也容易，可以承接到的流量也會要更寬松，也可以扛得住更高的成本，所以再大概介紹下產(chǎn)品優(yōu)化的一些基本思路。
干講可能不好評估，以社交產(chǎn)品作為例子吧。當然也只說市場環(huán)節(jié)相關(guān)的產(chǎn)品優(yōu)化，具體的玩法設計之類其實市場人員也很不一定能說服產(chǎn)品人員。
通常優(yōu)化的基本思路可以把自己當做一個傻瓜用戶，從產(chǎn)品下載到后續(xù)付費（或者目標行為）過程中全都體驗一遍，把所有可能導致你流失的地方全都記錄下來，挨個去改進。
產(chǎn)品上的優(yōu)化思路：
下載之后，打開APP閃退？
打開APP后開始提醒注冊，提示語是否清晰明了？
注冊流程是否流暢，不卡頓。
注冊用的手機號碼還是郵箱？
注冊驗證碼短信都能收的到？或者郵箱驗證碼都收的到？
注冊之后我要干嘛？有沒有清晰的引導？
引導過程是否滿足我的核心需求？比如社交的話大概率是過來要約的，那么我能不能簡單的完善自己的資料后就可以去撩妹了？
引導過程中有沒有套路我去完善我自己的資料，比如告訴我資料怎么寫能夠更容易撩妹？
資料完善之后有沒有給我推薦一些妹子可以撩的？
撩了之后這些妹子都回復了？比如安排了一些專職的客服故意給新客陪聊一會。
妹子的回復是否足夠套路能吊住這個用戶？比如聊了一小會之后告訴用戶我得去洗澡了，晚點再聊，明天再聊，次日果真再反撩一下。
一個妹子撩的效果不好了是否有引導用戶廣撒網(wǎng)？
等等...等等...
站在一個傻瓜型用戶的角度，充分考慮到各個細節(jié)是否會導致自己不爽，再去改進。同時再換多個身份，以及找外邊的朋友也一起嘗試之類，看看各個環(huán)節(jié)是否比較符合用戶預期。
技術(shù)上的優(yōu)化思路，充分打點記錄各個環(huán)節(jié)的流失情況，常用的比如firebase，或者第三方MMP記錄。
比如從產(chǎn)品啟動開始的打點開始，對比商店記錄到的下載情況對比啟動成功的用戶比例，啟動成功后到loading出來注冊界面，注冊過程中填寫了手機號碼到點擊注冊，到回來填寫驗證碼的比例。
每個環(huán)節(jié)都可以打點下來去分析流失的比例，看如何優(yōu)化，比如注冊率可能正常行業(yè)做到80-90%，如果比例太低去分析下是不是用戶收不到驗證碼，是否是某個運營商的短信收不到之類。或者某些特定機型的用戶都失敗了之類。要是技術(shù)上分析不出來的時候還可以嘗試直接去聯(lián)系這些環(huán)節(jié)流失的用戶，主動咨詢用戶為啥不用了，尤其是注冊環(huán)節(jié)其實非常明顯。
一般還有一些適配性的問題其實也容易導致用戶流失，比如可以去第三方后臺分析各個機型的留存情況，再比如看看類似云測之類的數(shù)據(jù)看哪些機型的適配性沒做好，這塊其實在早年做工具出生的團隊都會比較注重，各個垃圾機型他們都會去測試到。但是在近期接觸到的很多產(chǎn)品都不太注重，尤其是近期那些做現(xiàn)金貸，或者1V1之類的團隊，好多可能是直接買的代碼再開發(fā)，可能很難有能力去優(yōu)化或者意識不到。
技術(shù)上和產(chǎn)品上的優(yōu)化之外，還應該注意用戶的反饋，通常一般就是在商店的后臺看各個差評，以及fanpage的一些反饋，當然在商店反饋是最直接的，跑的量大的時候通常出問題了就是鋪天蓋地的被人罵，很容易找到各類槽點，再去迭代版本解決。
除了常規(guī)的產(chǎn)品優(yōu)化之外，其實還應該站在市場角度去考慮一些活動之類如何能提高投放數(shù)據(jù)，比如某些產(chǎn)品投放過程中需要跑AEO拉高付費率之類，那么可以考慮設計一些破冰活動之類，提高用戶在這個event上的比例，再去跑AEO的時候也會輕松一些。而如果是跑VO的話，盡可能去考慮如何拉用戶的付費深度之類。當然這個以前在游戲上比較明顯，有些產(chǎn)品比較合適多做一些淺層付費活動提高用戶付費率，主要看產(chǎn)品類型對應的人群特點，比如中輕度休閑的產(chǎn)品，而另一些產(chǎn)品比較適合去通過VO投放，這時候的活動更多的是考慮如何讓用戶持續(xù)深度付費，更有利于系統(tǒng)投放過種種學習到value數(shù)據(jù)，比如SLG。不過這類活動的設計，市場人員通常會比較難干預一些，而且產(chǎn)品可能也不一定能接納這類需求。
祝大家都能遇到一個好產(chǎn)品，或者能優(yōu)化出來一個好產(chǎn)品。
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預算和單價之間的關(guān)系 - 如何通過預算控制廣告單價
UAC:
為什么Google UAC跑出來的用戶質(zhì)量忽高忽低，怎么解決？
UAC同樣的設置同樣的素材，為何跑出來的單價和后續(xù)留存以及事件比例差別非常大？
在看
，祝你起量
作者：何俊杰 來源：何俊杰
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