Duolingo - How Duolingo reignited user growth 如何重振使用者增長

透過排行榜、連續打卡和智慧推送，實現使用者增長350%的增長奇蹟

在一次小型活動中，前Duolingo產品總監Jorge Mazal分享了他們如何重振使用者增長的故事。這是一個令人振奮的案例：一個成熟產品透過幾個關鍵的產品改進，基於創新的增長模型，實現了4.5倍的使用者增長。

2017年底，我加入多鄰國擔任產品負責人。當時多鄰國已是全球最受歡迎的教育應用，擁有數億使用者。但到2018年中，每日活躍使用者（DAU）增長率降至個位數，這讓追求快速變現的投資者十分擔憂。

本文將分享我們如何透過排行榜、推送通知和打卡機制等創新，最終在4年內實現DAU增長4.5倍，併成功推動多鄰國在2021年上市。

本文將深入介紹這段成長曆程，希望能幫助大家更快找到自己的增長突破點。

Phase 1: Increasing gamification 第一階段：增加遊戲化元素

我們先從提高使用者留存著手。因為新使用者主要靠自然增長，沒有明顯獲客渠道，所以聚焦留存更有效。我們選擇遊戲化策略有兩個原因：

Duolingo已在使用進度、打卡和成就等遊戲化機制；市面上遊戲的留存率比我們高，表明遊戲化仍有提升空間。Duolingo的遊戲化首頁和成就頁面。

我和設計總監一起做了簡短的演示，才說服了管理團隊組建了遊戲化小組。團隊由一名工程經理、一名工程師、一名設計師、一名助理產品經理和我組成。但我們面臨一個問題：不知道哪些遊戲化功能適合多鄰國。當時團隊都在玩一款叫Gardenscapes的三消遊戲，這啟發了我們的第一個想法。

Gardenscapes三消遊戲關卡示例

我們研究了Gardenscapes的遊戲機制，發現兩者有共同點。多鄰國的課程和Gardenscapes的遊戲關卡都使用進度條，但後者還有"剩餘步數"限制來增加緊迫感。因此我們決定在多鄰國中引入類似機制，限制答錯次數。

第一次透過遊戲化提升增長以失敗告終

團隊花了幾個月時間開發這個計數器功能。然而釋出後，結果令人失望 - 使用者留存率和DAU都沒有變化，幾乎沒有收到任何使用者反饋。這個失敗讓團隊產生分歧,有人想繼續迭代,有人想改變方向。最終團隊解散,專案被放棄。雖然失敗了,但這次經歷讓我學到了很多關於公司文化和個人領導力的經驗。

Phase 2: 引薦計劃 Referrals

第一次失敗後，我們完全改變策略，組建了一個專注獲客的團隊。當時Uber透過引薦計劃獲得了巨大成功，所以我們仿效他們推出了類似計劃,成功邀請好友可獲得一個月Super Duolingo會員（當時叫Duolingo Plus）。這看起來是個不錯的獎勵！

第二次嘗試的結果也不太理想，新使用者僅增長了3%。儘管團隊繼續努力改進推薦計劃，但效果依然有限。很快我意識到需要換個方向解決增長問題。

Time to regroup 重新思考

經過失敗後的反思，我們發現了兩個主要問題：

  1. Gardenscapes的計數器不適合我們：他們需要策略思考，而我們只是簡單判斷對錯
  1. Uber推薦計劃成功是因為使用者經常打車，而我們的活躍使用者已是會員，一個月會員獎勵對他們無用

這讓我們明白借鑑其他產品時要問三個問題：

我們需要用資料找到真正有效的方案。

Using Data and Models 資料驅動

雖然擅長A/B測試，但我們需要更深入的資料分析。基於在Zynga和MyFitnessPal的經驗，我們跟蹤了這些留存指標：

我們在此基礎上建立了更完善的日度模型。

使用者分層模型 User Segmentation Model

我們把使用者按活躍度分成不同的層級。每個使用者在任一時刻只能屬於一個層級，這確保了所有使用者都被完整且互不重疊地劃分。層級之間的箭頭表示使用者流動情況（包括日度留存資料）。整個系統形成一個近乎封閉的迴圈，只有新使用者會從外部進入。

最活躍的四個層級構成了DAU（日活使用者）：

其他三個層級是當前不活躍的使用者：

這個模型可用於預測主要指標DAU、WAU和MAU，透過調整不同層級間的流動比率來模擬增長策略效果。我們分析了多年的資料，進行敏感性分析，模擬每個指標季度提升2%持續三年的影響，以找出最有效的增長槓桿。

我們分析資料後發現了一個重要發現：當前活躍使用者留存率（CURR）對日活使用者數（DAU）的影響特別大，比第二重要的指標要強5倍。這很容易理解，因為活躍使用者如果繼續保持活躍，就會一直留在活躍使用者這個群體中。

這種效應會不斷疊加。雖然改變當前使用者的行為比較困難，但只要能做到，就會帶來顯著的效果。基於這個發現，我們決定把提升活躍使用者留存率作為重點，並專門成立了一個留存團隊來負責這項工作。

這個新方向讓我們做出了一個重要決定：不再把精力放在吸引新使用者上，儘管這在過去一直是公司的重點並且很成功。這對公司來說是個重大轉變。

我們還發現了另一個有趣的現象：不同指標對日活使用者（DAU）和月活使用者（MAU）的影響差別很大。比如，提高當前使用者留存率對提升日活的效果是提升月活效果的6倍。

非活躍周使用者的重新啟用率是提升日活的第二重要因素，但對提升月活的效果卻不明顯，還不如增加新使用者和讓老使用者迴歸有效。

這說明如果想大幅提高月活使用者數，最終還是需要想辦法吸引新使用者。不過目前，我們決定把重點放在提升日活上，把提高當前使用者留存率作為首要任務。這個決定後來證明是對的。

Leaderboards vector 排行榜方向

回顧歷史資料和A/B測試後，我們發現CURR（當前使用者留存率）多年來保持不變。這促使我們重新思考提升策略。儘管之前使用Gardenscapes風格計數器失敗了，我們仍相信遊戲化能提高留存率。這次我們決定更系統地借鑑和實施新功能。

基於Zynga的經驗，我們選擇改進排行榜系統。與原有的好友競爭模式不同，新系統更注重匹配參與度相近的使用者。在Zynga的測試證明這種方式更有效，特別是對成熟產品來說。

我們引入了類似FarmVille 2的"聯賽"系統，讓使用者可以從青銅晉級到白銀再到黃金聯賽。這不僅帶來進步感和成就感，還能透過每週晉級機制提高長期參與度。

使用者會與上週參與度相似的其他使用者配對。本週結束時的頂尖玩家下週將晉級到更高的聯賽。

我們把排行榜設計得很簡單，完全配合使用者學習語言的過程。使用者不需要做任何額外的事情 - 只要正常學習就能自動參與排行榜競爭和升級。這種設計既有趣，又不會讓使用者覺得麻煩。

這個改進帶來了很好的效果：使用者的學習時間增加了17%，每週學習5天以上的使用者數量增加了一倍。雖然我們還在確認具體的資料，但整體上使用者都更願意繼續使用多鄰國了。這是我們留存團隊取得的第一個重要成功。

Leaderboards vector 推送通知的改進

接下來，團隊開始改進手機推送通知來提高使用者參與度。雖然之前的測試顯示推送通知有幫助，但效果已經不再提升，所以我們決定用新方法來最佳化。

我們從Groupon的教訓中學到了重要一課。Groupon把每日郵件從1封增加到5封，短期內效果不錯，但最後使用者都取消訂閱了，結果損失了整個郵件渠道。這告訴我們要合理使用推送，不能過度打擾使用者。

所以我們採取了更聰明的方法：不增加推送數量，而是把重點放在最佳化推送的時間、內容和形式上。透過不斷改進和使用智慧系統，我們成功讓更多使用者繼續使用多鄰國。

2019年，多鄰國的推送通知成了網路熱梗

The streak vector 連續打卡的增長方向

留存團隊發現使用者連續打卡10天后，流失率顯著降低。雖然這可能只是相關性，但我們決定深入最佳化這個功能。

連續打卡功能簡單直觀：記錄使用者每天活躍的天數。這個基礎功能卻蘊含豐富的最佳化空間。我們首先引入了打卡保護提醒，在使用者可能中斷連續打卡時發出警告。這個成功促使我們繼續改進，陸續推出日曆檢視、動畫效果、保護機制和獎勵系統等功能，每項更新都有效提升了使用者留存。

連續打卡已成為多鄰國最有效的使用者參與機制。使用者常常自豪地分享他們的打卡記錄，比如一位使用者向我展示了他1,435天的連續打卡，而且從未使用過打卡保護。

連續打卡的成功在於它能隨時間增強使用者的學習動力：打卡天數越長，使用者繼續學習的意願就越強。這種機制不僅提高了使用者留存率和日活資料，還證明瞭我們可以透過最佳化現有功能創造突破性價值。一個成功的團隊需要既能實現重大突破，又能持續快速最佳化。

Growth beyond CURR 超越當前使用者留存率的增長

除了提升當前使用者留存率，我們也積極開拓新的增長途徑。公司組建了專門的產品和營銷團隊，在國際化擴張、社交功能、課程創作、網紅合作和付費獲客等領域都取得了成功。

Overall results 整體成果

經過四年努力，我們將使用者留存率提高21%，日活使用者增長4.5倍。連續打卡7天以上的使用者佔比增加近3倍，超過日活使用者的一半。這些高質量使用者更傾向於持續使用、推薦給朋友並訂閱付費服務，最終助力多鄰國成功上市。