高质量拉新离不开合适的内容、产品定位、用户和渠道，文章对这四个要点进行了详细的分析与介绍，供大家参考学习。

在互联网行业经典的运营体系“AARRR”模型中，拉新为其中第一环节，也就是为当前产品拉来新用户，拉新的质量直接影响了后面的活跃、留存质量。那么如何才能实现高质量的拉新呢？本篇文章将从“内容”的角度，通过“产品”、“用户”、“渠道”三个要素来讨论，也就是，当有了合适的产品，用合适的内容将合适的用户从合适的渠道引过来。

一、内容——怎么可以说服用户？

在规划拉新的时候，我们经?；崴伎迹糜檬裁囱牟呗匀ジ没Ч低?，才能让用户有下载产品、使用产品甚至是立马转化的想法？本篇文章的观点是，好的内容会是对产品、用户及渠道这三个要素的综合考虑：

• 内容+产品：前提是“产品本身要值得拥有”。因此对于产品的描述应该功能清晰、定位明确，能够满足用户的需求。
• 内容+用户：内容文案应该了解用户，针对不同用户群体进行触达，目标是学生群体or职场人士？
• 内容+渠道：内容形式应该考虑到不同渠道的类型以及聚集人群类型，是文字类型or视频类型？

下文将对这三个要素进行一一拆解，讨论如何产出合适的产品、用户及渠道。

二、产品角度——产品定位是什么？

俗话说“打铁还需自身硬”，做好产品本身是上述五个环节的大前提，相信绝大部分产品都需要完成以下“修炼”才能顺利迈向增长之路。

在创业团队打造出自己认为合格的产品后，满怀斗志地将其送入市场，然而等待他们的并不一定是蜂拥而至的用户，而有可能是无人问津。问题出在哪里呢？就出在产品受欢迎的程度并不是由团队自身说了算，而是取决于市场愿不愿意接纳它。因此，任何产品想要顺利打入市场，先要做到与市场契合，即PMF（Product/Market Fit）阶段。

那么，如何才能成功达到PMF状态，顺利进入市场呢？归根结底地来说，就是要让产品的诞生，真正满足用户的需求。工具类产品要能满足用户提高效率的需求，社交类产品要能满足用户方便交友的需求，交易类产品要能满足用户便捷购物的需求。证明产品各项功能能否满足用户相应需求，能够明确产品的定位及优势，为后面的宣传、推广甚至活跃留存都打下坚实的基础。

如何进行需求分析呢？笔者认为可以从以下三个步骤进行。

1. 拆分不同功能?？?/h3>

目前很多产品都不仅仅拥有单一功能，在各种功能结合的情况下，梳理清楚产品不同的功能?？槟芄桓忧逦惫鄣囟云湫Ч右院饬?。

以直播应用YY live为例，按照下图功能结构的拆分，可看出该产品以“内容”+“社交”功能为主：

2. 衡量各个?？樗愕男枨?/h3>

那么，该模块对于用户来说存在的最大意义是什么呢？能满足用户什么需求？

下图对市面上四类主流APP做了在“时间消耗”维度及“价值来源”维度的交叉划分：

YY live所主打“内容”、“社交”?？?，所满足的都是用户打发时间的需求，与该产品“娱乐直播”的定位相符。

3. 验证产品需求

理清产品定位以及“预期满足的需求”后，还需要去验证其是否真正可行，能否真的满足用户的需求。在市场不确定的情况下，大规?；袢∮没б饧匀皇遣焕碇堑?，纵使样本量很大，但付出的代价也是巨大的。

硅谷作家Eric Ries在其著作《精益创业》中提出的“最小化可行性产品（Minimum Viable Product,简称MVP）”可以很好地解决这一问题。MVP是指将产品原型用最简洁的实现方式开发出来，保留最基本功能与设计，快速投放市场让小批量目标用户上手使用，然后根据反馈意见迭代优化，尽早达到PMF状态。此过程有三个关键：

• 产品简洁：根据上述对产品本身定位及功能的定位，将最核心的功能提取出来，例如一段有简单交互功能的小视频?？山谠汲杀镜耐?，利于用户将注意力集中在核心需求上。
• 用户反?。?/strong>用户可通过反馈通道表达自己上手产品的感受，核心为是否能满足需求（例如内容能否吸引自己的注意力），同时也包括打开流程是否流畅、操作是否繁琐等建议。
• 快速迭代：根据用户反馈，不断进行复盘，能更快地验证想法或寻找改进的方向，一步一步向更加完美的产品靠近。

完成上述步骤后，对于产品的功能及定位有一定的把握，之后的宣传及推广也有了更加清晰的方向。

三、用户角度——产品的用户是谁？

用户筛选的精准程度也是一个不断迭代完善的过程，产品从进入市场一直到稳定发展，用户画像的形成到精准化大概需要经历三个阶段。

1. 基本属性

在产品刚刚进入市场，并没有大力推广宣传的时候，获取的用户量非常之少，但也正是因为如此，这批用户的下载与使用很大程度上可能是被产品的核心功能所吸引，也恰恰反映了他们的需求。这批用户也被称为种子用户。而在初期，用户处于不了解的状态，开通的权限较少，产生的行为也不够丰富，该阶段的用户画像主要以以下基本属性为主：

• 基础属性：例如性别/年龄/职业/婚姻阶段/学历等等。
• 地域属性：例如地区/省份/城市/城市等级等等。
• 爱好属性：例如购物偏好/APP偏好等等。

根据上述的基本属性，可以对当前产品的用户有一个大概了解，能够知道“什么样的人会被我的产品吸引过来？”利用当前画像所呈现的用户标签组合去拉新，在一定程度上能够规避对于“完全不感兴趣人群”的无效触达，但仍是不够精准。

2. 行为属性

当产品有一定程度的用户积累，并且行为数据变得较为丰富之后，有更多的素材来帮助我们更加精准地识别用户。依然以YY live为例（仅举例，不考虑产品实际所处阶段），根据用户不同的使用行为，对其进行基于业务维度上的拆分：

• 用户角色：在该应用内有很明显的两个不同角色，就是主播和观众。不同的角色对于同一产品的诉求可能完全不同，量级较大的观众群体追求娱乐、打发时间，而主播则更多关注如何吸粉、变现。同样地，在其他类型APP中也存在这种情况，例如打车软件也分为司机和乘客。关注到不同类型的群体，能更加有针对性地吸引到不同用户。
• 各?？槭褂闷茫?/strong>例如直播观看时长、视频观看时长等，依据此类型可区分出对不同形式内容感兴趣的群体，分别对不同群体进行精细化触达。
• 各内容主题偏好：例如唱歌类、脱口秀类直播等，可以发掘用户不同的内容偏好，对于拉新的内容选择及平台也有一定的参考价值。

基于行为属性的拆分对于不同类型的产品来说相差较大，需要具体情况具体分析。有了行为属性之后，可以知道“用户对当前产品的哪些方面感兴趣？”，可以进一步对用户进行精细划分。

3. 更加精细的用户分层

当产品发展到较为稳定、成熟之后，积累了大量的用户与行为数据，并且其中还会有新增和稳定的付费用户，就可以（并且也是需要）利用一些更加科学、全面、可验证的方法去建立产品的用户画像，更系统地了解当前产品池里的用户。最经典的用户画像构建方法就是RFM模型：

• R代表Recency（最近一次消费）：用户距取数日期最近一次的消费?？梢院饬坑没У南阎芷凇?/li>
• F代表Frequency（用户消费频次）：用户在规定时间段内的消费次数。
• M代表Money（消费金额）：用户在规定时间段内的消费金额。

上文是最为经典的RFM模型的代表意义，而在实际应用中，其他类型的产品盈利模式不同，衡量的指标自然也就不同，还是以YY live为例，直播类产品的用户可以按照以下几个指标划分：

• R代表Recency（最近一次观看直播）：用户距取数日期最近一次的观看直播行为。可以衡量用户的使用周期。
• F代表Frequency（用户观看直播频次）：用户在规定时间段内的观看直播次数。
• M代表Money（充值、付费金额）：用户在规定时间段内的充值、付费或打赏金额。

根据RFM模型的三个维度可以创建一个至少八个象限的用户分层模型。下图来自百度百科：