2020出海指南：趋势、竞品拆解法以及跑不完的ab实验

　　社交媒体 - 日本人就相对不热衷用facebook，而是很热衷在推特上做分享，你要做日本市场维护好推特很重要，会带来一些自然流量。东南亚几个国家呢被外部文化侵蚀挺厉害的，像whatsapp，line，facebook，twitter基本通用。但反观韩国，从社交软件到搜索引擎都是自建的一套，你需要另外去接入。俄罗斯呢也是，他们也有自己的脸书软件叫VK。

　　除去上面四大块，有些当地的基建情况你可能在执行策略的时候也要多考虑一下。像类似印尼市场，手机机型基本比较低端，容量很小。所以不建议把App的包做得过大。不然一定会导致卸载。特别是不高频的工具产品，建议和欧美发出去的包要做差异化，尽量缩减。

　　发达国家类似美，德，法，英，澳大利亚，瑞典，加拿大和日本，欧洲列强的英法德定价一般也可以高于美国。崛起中国家这里主要指巴西、印度、俄罗斯和中国以土耳其。再落后的国家定价就更低了特别是第三世界国家。

　　不过要提印度，印度的科技教育水平还是很不错的。所以他们在为App付费的意愿很高的，高于俄罗斯高于土耳其。

　　如果你想要更详细的数据报告，我之前总结过一篇 明白App全球差异化定价 印度也并不难做，你有兴趣也可以去阅读。

　　如果你产品已经出海，也采用了一些比较好的本地化运营，但是依然不见效怎么办？前提只要你的产品得到市场验证，那么后续你就交给AARRR模型去优化产品即可。

　　产品结构通过AARRR的漏斗框架进行梳理，别人怎么理解这个模型，我不在乎。我理解的AARRR是，第一个A是获客阶段，这个阶段是从广告素材展示到用户下载并且第一次打开APP的阶段。那么在打开APP之前一系列的动作都是属于第一个阶段的各个节点，每个节点都可以进行优化。

　　第二个A是激活阶段，我认为的激活是从用户第一次打开App后到用户第一次使用产品的核心功能为止，比如视频剪辑软件就是点击剪辑这个动作到这里为止。

　　第三个R就是留存阶段，这也是最重要的阶段，从用户第一次开始使用核心功能到完整使用完核心功能，再到用户多次使用这整个阶段都是留存阶段。这个阶段如果数据指标都不好，那就是产品核心的体验出了问题，你也就不需要去做额外推广了。

　　上面三步做完，你再去考虑后面两个阶段。这两个阶段不存在一定的先后顺序，甚至也可以平行。一个R是推荐，另外R一个是变现。这后2个阶段是我的专场，可以从我平日的一些产品拆解文里去体会。好的玩法，是要慢慢揭秘的。

　　梳理完模型后，你就要开始优化模型里的节点。每个页面、每句话术的表达都存在很大的优化空间。你们知道不知道一个英语教育产品叫Duolingo，他们在迭代一个页面的时候同时会跑十几个实验，一个页面可能跑过上百个实验才得出最优的结果。

　　我举个例子：

　　像这个case比较简单，修改完第一次能先涨10%，修改完第二次再涨5%。但第二个改动不是每次都成立，也不一定缩短路径就一定会涨。为什么呢？

　　比如，当你的付费权益比较难用简短的文案描述出来，需要很多切图配合或者视频Demo的话，可能单独给出一个付费页是有必要的。因为多跳一步的漏斗流失，可能会因为后面丰富的页面呈现去提升转化率，从而抵消前一步的流失。像这种情况，就更需要AB测试去论证，A的跳转方案好还是B直接调起购买好。

　　这样的例子其实都是AB测试的基本皮毛，它远远没有上述一样简单。特别是涉及数据层的解读。数字本身是很具有迷惑性的。你可能前几天A跑得比B好，后几天突然A跑不过B了。其实是有原因得。但是如果你得数据基础建设做得比较差，没法去拆分更细的维度，那么你肯定看不出原因。为了解释这样的现象，我的号里也有一篇内容专门讨论了[关于数据分析的事情]。有兴趣大家也可以点击读一下。

　　下面进入第四个环节，来回答一些收集到的问题。

　　1。几乎不能。Facebook Business Page本身限流做得就比推特还过分，生而就不是一个让你运营传播的平台。它更像是一个发送通知的平台，你可以通过facebook告诉用户你们发了新版本，更新了什么，Demo一些新的功能。也可以日常维护一下客户关系，上面做点问卷调查倒是可以。也可以作为一个PR发声的渠道。而且facebook在还是要比推特更为隐私，分享的内容本身在facebook也会有局限性。相比，推特就好多了，hashtag本身就是为了传播，为了制造话题而设计出来的。而且用户在推特上就是比在facebook上更爱分享和讨论。所以你在推特上去做一些推广活动反倒是值得的，我会建议你结合自身产品，比如你做短视频剪辑的，你可以引导用户去创建一个主题去分享自己的作品，这种聚集效应一旦起来，还是会有不错的推广作用。

　　2。我有三个案例去回答。1）小影的小伙伴给我分享过：去年那个视频剪辑软件叫逗拍，就通过tiktok海外版做了一个爆款视频做火了一波。视频先是在印度地区传起来的，后来这个推荐算法就推去了美国，顺便就一起火了。视频内容不是什么很高大上的，逗拍的大部分剪辑模板都比较平民，大部分在中国都已经常见了。但是对印度人而言还是比较新颖的，印度人又特别特别喜欢分享凑热闹，所以就这么火了。至于被推去美国地区，逗拍有没有测算过人家的算法呢还是无心插柳柳成荫，论主我就没考究过了。2）请你读 一夜打败Youtube登顶应用榜！卡戴珊家族追捧的Gradient如何逆袭上位？ 3）黑盒的文章拆解过FaceApp的推广方式，大致是通过赞助类似性格测试平台（比如测测你未来的职业发展这样的题目）的方式去搭建中间跳板给自己导流

　　3。一般每个数据指标我都会去看，日活，月活，用户下载，留存，下载10天内的ARPU值多少，使用频次。这些都会看。但是侧重点每款产品都是不一样的。比如，社区我可能会重点关注次日留存，次次日留存，N天后的留存。像不是高频的工具软件，我可能不会关注这些指标，因为当用户没实在需求的时候，他就是不会用，没有必要追求这个数据。虽然我不会看第二天的打开率，但是我会看使用第一天后，那他在一段时间内，第二次的打开率，是按次数来算这个值，而不是天数。频次如此，不要追求相关性不大的数据。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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