如何在B端做增长？来看阿里设计师的实战案例！

增长设计是时下的热门话题，越来越多的企业开始关注增长设计，成立独立的增长部门。在蚂蚁体验技术部，我们除了做好体验设计的「老本行」外，也在往增长的方向探索。在现有的增长理论指导下，我们结合自身业务，边落地实践，边沉淀总结。以下是我们的一些小心得。

本文会讲述我们是如何利用增长大图梳理产品各个环节，以及如何用定量的用户行为数据漏斗，和定性的痛点比重数据，综合分析，去找到机会点。辅以在 Kitchen 和语雀中的增长实践案例说明。在增长一块，我们还处于初步探索阶段，若有不成熟的地方，欢迎大家一起讨论。

为什么要关注增长？

说到增长，过去 10 几年是中国互联网高速增长的阶段，但近 2-3 年来，随着人口、流量、资本的红利衰退，越来越多企业开始关注增长。典型的是，2017 年可口可乐宣布取消 CMO（首席营销官），由 CGO（首席增长官）替代，之后各种增长类职位相继涌出。

来源：CNNIC 中国互联网网络发展状况统计调查，每年互联网网民用户数

什么是增长？

增长是建立在用户基础上的，用户产生需求，需求又衍生出产品，产品之上才可能有增长。所以我们理解：产品在创造价值，而增长其实是传递价值，让价值被发现。只有让更多的用户最大限度地体验产品的核心价值，才可能迅速扩张以及有效地变现。它有几个特点：

1. 首先他是关注用户全生命周期，不仅仅是获客、变现。还需要关注怎么激活用户，让用户用起来，留存下来，传播出去
2. 另外，增长不是一个单打独斗的独行侠，而是体系化的，以团队共创聚焦的方式来推动增长
3. 强调数据和实验：从数据分析中洞察，提出假设，循环实验的过程

增长过程是价值的传递过程

什么产品适合做增长？

那什么样的产品适合做增长？我们所做的 To B 产品适不适合做增长？

首先看下 To B 和 To C 的差异：To B 产品，多数是群体决策，决策链路复杂，买的人不一定是用的人，如果是客单价较高的话，基本靠销售关系驱动购买，但像具有 C 类属性的产品，因为是个人消费场景，单一决策购买，就像平时大家在淘宝买东西一样，随心所欲。那运用增长策略去推动转化，能节约很大的获客成本，可见增长更适用于 C 类属性的产品。

但经过大半年的实践，并且和其他增长团队交流，我们发现虽然 To B 增长很难，但在 SMB（中小企业）的增长很有机会。SMB 中小企业，有可能是 2-3 人组成的小团队，这类企业的客户和用户通常是同一类人，我们理解这也具有 To C 属性。并且中小企业数量多，实验数据也有保障。

一句话总结：To SMB 中小企业客群的产品可以做增长。

面向中小企业客群的产品可以做增长

那具体怎么做呢？结合我们自身经验，给大家分享 1 张增长大图，2 个实践案例。

增长大图

增长大图是基于 AARRR 模型，在用户旅程图的基础上进化得来。为什么不用用户旅程图，而用增长大图呢？用户旅程图主要通过情绪曲线来体现问题的严重性，但在使用上也存在难以量化的问题。

所以在增长大图上，我们选择定量的用户行为数据漏斗来取代情绪值。漏斗其实是对一个流程和路径的分析，目的是定位出问题的关键所在，这样才能对症下药。但定量数据通常只会告诉我们是什么，而定性数据能告诉我们为什么？

所以，我们还建议梳理用户调研中的定性数据，按流程、阶段、产品模块、问题类型等维度归类，通过痛点比重公式，算出每个维度痛点比重的百分比，去综合分析，找到机会点。另外，增长大图还可以记录从业务总目标拆解增长目标的过程，以及实验的策略、方案、指标结果，所以增长大图也是一份连接战略和执行，不断更新的「活文档」。

公式：痛点比重= [每个阶段的问题数 / 问题总数 ] X100%

分析利器：增长大图

那怎么用呢？当你确定某个项目可以做增长时，最关键的是邀请不同角色的 Key Person，包括 PD、技术、运营共创去搭建增长大图。

从业务总目标出发拆解增长目标，然后将定量和定性数据梳理到大图上，找出机会点，从而确定聚焦领域，开始增长实验。想想就像大家在吃自助餐的过程，基本都是先看一遍有什么，再筛选一下，小份量的取餐尝试，最后再确定几样好吃的，重点吃。

增长大图共创流程

小份量的取餐尝试，就等于增长实验的过程。分为 4 个步骤：

从定量和定性数据中分析洞察——不断的提出假设——然后排定优先级，进行实验——验证应用的过程。

增长实验流程

案例

接下来，分享两个我们在增长中做的小 Case。

案例一：1 块钱 6 周 Ant Design 设计工具 Kitchen 增长实践

Kitchen 是一款为设计者提升工作效率的 Sketch 工具集。先利用增长大图看下 Kitchen 的现状，我们捞取用户从访问——下载——安装——使用的数据漏斗，可以看出整体漏斗还是很不错的，整体留存率达到 40%。

然后我老板就说：「可以去做拉新增长，给你一块钱成本，去撬动一个地球吧。」其实，我当时就想给他一个白眼，现在一块钱能做什么？但反过来想想，这确实是增长很重要的一点：怎么用最小的成本去撬动最大的价值，找到最大的发力点。

基于当时的 DAU 数据现状，并初步讨论后，我们敲定 6 周 DAU 增长翻倍的目标。围绕这个目标，再进一步拆解为新增和留存，前面有提到留存率不错，所以我们这 6 周的增长聚焦在拉新上。那么拉新最重要是找到低成本的渠道运营。然后，我们脑爆了一些平时设计师会去的和我们可以切入的网站，虽然筛选了一些，但还是有很多，我们不可能全部去铺。在人有限、钱有限、时间有限的情况下，再回归我们的目标，需要找到最合适和低成本的渠道去运营。

利用增长大图分析 Kitchen 访问到使用的流程

所以基于 ICE 评分体系以及结合业务，我们做了局部调整，最终以渠道的「影响力」、「转化率」和「可行性」3 个维度进行打分，确定前 4 个打星标的渠道去做实验，这里主要分享下在 Ant Design 渠道上做的小实验。

所以基于 ICE 评分体系以及结合业务，选定渠道

在增长之前，我们已经在 Ant Design 首页投下过广告，通过数据发现转化率不足 0.2% ，后来我们分析 Ant Design 各个页面上的数据，从中发现一个有趣的现象，从招聘贴过来的用户竟然比首页过来的用户还多。

对比这两个入口，一个是首页，一个是很内页的文字链，比较偏僻的入口，位置是微不足道，但给 Kitchen 带来的用户却是首页的 10 倍。

我们又对比了他们之间的差别：首页虽然是比较大的位置，浏览量大，但用户普遍是大致浏览，看的欲望不强。而点击招聘页，通常是带着目的进来，所以这部分的用户是高欲望点击的。正所谓，欲望 - 摩擦 = 转化，为了提升转化，要么提升客户的欲望（Desire) ，要么减少摩擦（Friction)， 往往消除摩擦要比提升客户欲望更简单。所以让用户有欲望进行来时，我们把摩擦尽量减少，则可以带来更大的转化。

高欲望、低摩擦带来高转化

所以我们就提出了一个大胆的假设：如果我们在用户点击欲望更强，关注度更高，浏览量更高的页面，并且和 Kitchen 功能相关的页面上增加引导，这个引流的效果可能会更好。因此开始了我们的实验，首先分析 Ant Design 浏览量最高的前 20 的页面，从中筛选出和 Kitchen 功能相关的页面。

筛选出高频页面，以及相关功能

在相关功能页面下，增加一个叫设计师专属的模块。在不同功能的页面下，加入了不同的引导文案，去吸引设计师点击。比如 Table 这个组件，我们加入的引导文案是：安装 Kitchen Sketch 插件 ，两步就可以自动生成 Ant Design 表格组件。（甚至连在文案前加 emoji、文案后加或不加 emoji，我们都尝试做了实验 ）

Ant Design 的用户有一半是设计师，那么当设计师进入到该页面，并且也想使用 Table 这个组件时，就可以减少用户的摩擦，增加转化。

在 Ant Design 表格组件页加入引导

1 个月后我们发现：对比首页，在功能页上的引流效果更好，也说明这次试验是成功的。通过 Ant Design 渠道过来的访问量，总体提升 2460%。并且这个影响是长久性的。

渠道优化带来访问量提升

在同一时间，获得实验成功后，我们继续在不同的渠道尝试了不同的增长实验。6 周后，DAU 整体提升 42%，虽然 6 周的目标没有达成 100%，但最关键是不断试验的过程。

更详细的案例实践请查看 ： https://zhuanlan.zhihu.com/p/68707241

Kitchen 增长实验总结

案例二：语雀用户增长实践

语雀，是蚂蚁金服孵化的一款知识协同产品。在蚂蚁、阿里内部，大家都是用语雀来管理自己的办公文档与个人笔记，是十万阿里人都在使用的笔记与文档知识库。当然，语雀不仅在阿里内部使用，对外，语雀也服务外部企业和个人用户，所以没有使用过的同学欢迎大家来试试。

作为文档管理工具，「写」是其中的关键环节。因此，语雀将「注册后写一篇文档」作为用户的激活动作，此次增长实践的目标，就是提升新用户的激活率。

利用增长大图分析语雀注册激活流程

同样利用增长大图先梳理新用户注册激活的流程，从数据漏斗中我们可以看到，从注册登录后，到激活的转化率是非常低的，这是我们的一个机会点。

由此我们也去做了一轮用户调研，从调研结果来看，许多用户在注册后其实不知道「语雀能拿来干啥」「能怎么样解决我的问题」。具体反映在用户的操作和困惑上是：一是引导太弱不知道怎么开始写一篇文档，二是概念抽象令人费解，三是整个激活流程冗长容易失去耐心。这里边其实有比较大的提升空间，那我们能不能通过一些实验去提升转化率呢？

首先分析原有方案的问题：

老引导方案

这是我们老的引导方案，用户注册完成后，默认会进入到他的个人页面，语雀默认为用户创建一个空的默认知识库。

现在回顾这个页面，也难怪用户会说不知道语雀能拿来干什么了。

首先，场景引导弱。每天不同用户带着各自的场景和问题，来到语雀，有希望做办公文档协同的，有希望做读书笔记的，有希望写专栏博客的。面对这形形色色的需求，语雀只提供了一个空的「默认知识库」，余下的便留给用户自行探索，也难怪用户会感觉无从下手。

此外，像「知识库」等概念，对于小白来说，其实非常抽象，难以理解。而且在此页面中还有像「关注了」「关注者」等与创作关系不太大的干扰信息。这些东西，都会阻碍用户激活，需要优化。

针对上述问题，团队同学经过讨论，提出假设：我们是否可以通过场景化引导的方式，来提升整个激活率呢？

场景化引导

所谓场景化引导，就是通过语雀产品定位以及用户实际使用情况，提炼出最典型的场景模板，打包出样板间。用户带着场景与问题来到语雀，语雀带着相应的解决方案去迎接用户，如此一来，需求和方案就能很好的匹配上，「语雀能用来干什么」的问题自然迎刃而解。

与此同时，新方案将「知识库」等很难理解的概念通过场景化包装，变成「笔记本」「攻略书」等更具像化的东西，用户不再需要上来就学习这些概念，只需要在使用的过程中慢慢去体会其作用即可。

第一批场景模板

以上就是我们最初提炼的六大场景，我们将它放置在新用户注册后进入的第一个页面。此处以学习笔记为例子：新用户完成注册后，如果想用语雀做学习笔记，他可以点击笔记下方的「立即新建」。

学习笔记新建流程

此时，会进入学习笔记的创建流程，语雀会默认帮用户填写好表单内容，并在右侧紫色框框内展示一个样板，通过样板，用户就能大概知道语雀是如何解决他所在场景下的问题。下一步，用户只需要点击新建，就能创建出一个适用于做学习笔记的知识库。

学习笔记知识库

瞧，一个学习笔记知识库也就新建好了，这里，用户可以选择自行「新建文档」，或者基于我们为他进行准备的模板文档，开始自己的创作。整个引导过程，始终围绕用户的目标与场景，并将结果前置供用户预览，让他更有体感。

最终，我们的增长实验取得了还不错的效果。相较于旧版，新版用户激活率提升了 52%。

既然实验效果不错，是否能百尺竿头更进一步，放大成功影响呢？这里运用了两个小方法，举一反三和乘胜追击：

• 举一反三：把成功模式运用到产品的其他地方
• 乘胜追击：针对同一个点进行更多实验，看能否进一步提升实验指标

回到刚才的例子，在验证了场景化引导的有效性后，我们也将模板用在用户日常的新建流程里，除新手引导外，用户在自己常规的新建过程中，也可以通过我们总结出来的场景模板去新建知识库或团队，做到举一反三。

将模板复用到常规新建流程中

这一设计有利于向存量老用户介绍语雀的用法，也方便他们去探索语雀更多的可能性，在弄明白「语雀怎么样解决我的问题」之余，还能知道「原来语雀也能干这个！」

与此同时，我们在原先六大模板的基础上，借着双 11 和双 12 的东风，提炼出了「电商团队」模板，乘胜追击。

电商团队模板

希望借此转化一部分商家流量，让商户也在语雀中管理自己的进销存等内容。

经过一轮举一反三以及乘胜追击，场景化增长实验取得了还不错的效果，除刚刚说的整体激活率提升 52% 以外，自语雀场景化模板上线以来，语雀新建的所有团队中，有 57% 是通过模板创建的；新建的所有知识库中，有 21% 是通过模板创建的。可以说，我们的场景化模板还是比较契合用户实际场景，被用户接受的。增长实验取得了不错的成效。

模板使用情况

整个过程，在产品功能上，其实并没有做多少增量，从前语雀能做的，现在也能做；从前语雀不能做的，现在也不太能做。

通过场景化的方式，让产品的价值显性化，通过让显性化后的产品价值被用户发现，促使用户增长。

场景化，让价值被发现

场景化，让价值被发现，这是我们在语雀增长实践中学习到的小小经验，分享给大家。

结语

最后总结一下关键点：

利用增长大图，用定量的用户行为数据漏斗和定性的痛点比重数据，去综合分析，找到机会点，然后从业务总目标出发去层层拆解增长目标，确定增长实验的聚焦领域，现阶段先做什么，后做什么？用最小的成本去撬动最大的价值。但增长大图也只是工具和手段，最关键是与 Key Person 共创聚焦、共同推进，这样才能做到事半功倍。

增长实践不是一帆风顺、一蹴而就的，最重要的是持之以恒，反复迭代实验的过程。如果实验成功则可以通过乘胜追击和举一反三的方式，继续放大成功影响。如果实验失败则要吸取教训，了解原因，继续下一个试验。

最后想说的是，增长只是一种思维方式，在设计中增长，让产品核心价值被更多人发现和使用，通过设计的方式去最终帮助业务增长，甚至还可以做到对商业有影响。