獲取App用戶的5個核心步驟
許多創業公司都樂于嘗試通過渠道監測來發現下一個引爆點。然而在我們測試用戶獲取渠道前，需要問自己一個最重要的問題：
該花多少錢獲取用戶？
沒有人想要在無效果的渠道投放無意義的廣告。因此我們都需要一些判斷標準：什么樣的渠道更優質？有什么辦法可以幫助我們快速了解用戶？獲取用戶的有效方法有哪些？有哪些工具和量化方法值得借鑒？
步驟0：基礎三問
在獲得以上核心問題的結論之前，需要先理清如下3個概念：
1.付費客戶在他的生命周期總價值是多少？
所謂的生命周期總價值（LTV），即用戶從***天使用產品到***一次登錄期間，為你的產品帶來的收入總和。它可以看成是一個ARPU值的長期累計。傳統的LTV計算相對復雜，商業智能創業公司RJ Metrics為此專門開發了一款計算工具。
但我們完全可以通過一個簡單的公式來計算客戶生命周期內的總價值：
LTV = (付費用戶月均消費 – 毛利) / 流失率
其中，毛利即：商品售賣價格除去基本的產品銷售的成本，比如說支持和組織費用；月流失率即：有多少比例的用戶會離開、取消訂閱、停止付費，按月計算。
2.付費用戶比例
當付費客戶的生命周期總價值有一定保證后，提升付費用戶比例，就將成為提升公司應收的有效途徑。
產品推廣初期，很多公司會以免費吸引客戶；而后通過增值服務，將部分免費用戶轉化為付費用戶，實現收入的增長。因此，對我們而言不是每個注冊用戶都在付費。那么，計算和提升付費用戶的比例與轉化率，就顯得十分必要。
付費用戶比例 = 付費用戶數 / 注冊用戶數
3.訪客注冊成功比例
通過簡單的注冊率渠道分析，你可以得知各個渠道用戶在landing page上的注冊轉化率（或App的渠道下載轉化率）：
注冊用戶數 / 渠道訪客數
對營銷活動而言，其目標通常是獲取一些中間事件數據，比如說獲取試駕用戶資料、銷售線索數據等。此時，計算方式應該是這樣的：
線索數 / 訪客數 or 成單數 / 線索數
對于電商公司來說，因為沒有免費的商品，所以可以簡單地計算：
成交率 = 成單數 / 訪客數
現在我們已經計算了三個數值：用戶生命周期價值、注冊付費率、訪客注冊率，那么我們就可以很清楚地知道獲取一個新用戶的成本是多少，獲取一個付費用戶來訪又需要多少錢。
接下來的5個步驟，將解決我們最開始的疑問：有哪些方法與工具可以幫助我們深入了解并獲取新用戶呢？
步驟1： 用戶獲取成本計算
除去在電商平臺上的CPS（每筆成單的成本），另外兩個核心的成本指標是：CPA和CPC。 CPA計算的是獲取一個用戶注冊的成本，CPC是獲取一個點擊到站的成本。
CPA的計算，對于提供Freemium產品的公司來說包含兩個部分：
1. 獲取一個付費用戶的成本
CPPC：單個付費用戶的獲取成本
LTV：用戶生命周期價值 (基礎問題1)
CPCC = LTV / 3
用戶生命周期價值的1/3是你獲取一個付費用戶的成本的上限。
在測試新的渠道的時候可以不受這個限制。但是當你發現了一個還不錯的渠道時，你的優化目標就是將成本降低到LTV的五分之一。
2. 對于一個用戶注冊應該花費多少的成本？
CPA：單用戶的獲取成本
CPPC：單付費用戶的獲取成本
CR：注冊用戶的付費轉化率 (基礎問題2)
CPA = CPPC * CR
如果你的注冊用戶中有部分是免費或試用用戶，在計算獲取單個用戶注冊時需要考慮這個額外的因素。
注意：有些面向企業服務的公司，他們的收費是遠遠高于自助服務的。在這種情況下需要將自助服務向企業服務轉化的轉化率考慮進來，此時企業服務的獲取成本公式將為：
自助CPA * 企業服務轉化率 * (企業服務LTV/3)
步驟2：計算單個到站流量的成本
通常廣告平臺會讓你選擇一個單詞點擊的***競價，而并不讓你按照實際獲得的注冊數來支付廣告費。這就是基礎問題3中“訪客注冊率”存在的價值，它將幫你了解這些渠道流量中有多少能轉化為注冊用戶。
CPC：單個點擊的成本
CPA：單個用戶注冊的成本
CR：注冊率 (基礎問題3)
CPC = CPA * CR
這個公式將告訴你每個用戶獲取的成本。借此你可以一目了然的查驗真實的用戶獲取成本，看看到底是賺了還是賠了。
步驟3：優化你的渠道
以上的公式告訴你該如何支配預算，而事件跟蹤、分析和歸因工具將幫助你持續優化渠道的用戶獲取成本。
比如說：通過百度的SEM帶來用戶的成本，可能會比通過SNS推廣（微博、知乎等）更高。作為一個高級的運營人員，每個渠道注冊用戶的LTV值都是必須被考量的，它們將決定渠道的選擇。
通過上述公式，你只需要輸入相關的數字，就可以輕松地評估各個渠道。請注意，以上計算需要有足夠的流量作基礎才有統計意義。如果發現某個特殊平臺的用戶LTV值太低或獲取成本太高，則可以棄用該渠道。又或者你發現了一個便宜的渠道，也不妨任性一把。
步驟4：相關工具
1. A/B 測試
A/B 測試本質上是個分離式組間實驗。通過建立一個測試頁面，這個頁面可能在標題、字體、背景顏色、措辭等方面與原有頁面有所不同。然后將這兩個頁面以隨機的方式同時推送給所有瀏覽用戶。接下來分別統計兩個頁面的用戶轉化率，即可清晰的了解到兩種設計/創意的優劣。
以前進行A/B測試的技術成本和資源成本相對較高，但現在一系列可視化工具的出現，如：Optimizely、Leanplum、Taplytics等，使A/B測試逐漸成為運營策略優化的常用方法。
2. 營銷自動化
即由事件驅動的郵件和通知服務，像Customer.io、Outbound、vero和Kahuna等工具就可以幫助開發者優化用戶激活的流程，通過個性化的交互內容和實時交互通道來提升注冊用戶的購買率。
3. 歸因分析
如果你做了大量的活動，監測活動的轉化率和花費有很多的小技巧。移動APP的數據跟蹤工具是***的工具。GA和國內類似友盟、諸葛io、Talkingdata等工具都可以很方便的告訴你那個渠道的表現更好。
步驟5： 整合平臺
在團隊規模有限時，確定一個方便易用的平臺型工具來獲取以上所有計算需要的數據，然后將這些數據分發到相關的分析工具。這些數據分析平臺的好處在于，只需完成一次嵌入開發，你可以隨時查驗運營所需的數據、隨時切換不同的統計分析方法。無論是對于團隊內部協作的優化、還是對運營策略效率的提升，這都是一個最省時的方式。
