本文讲述了 Duolingo（多邻国，一款 2011 年发布的语言学习工具软件）如何通过改进产品特性来重新点燃用户增长的故事。
在用户增长几乎停滞的情况下，通过持续优化和改进，最终在四年内将其日活跃用户数增长了4.5倍，从而推动公司成功上市。
Jorge Mazal（Duolingo 前首席运营官）展示了一个真实的、富有启发性的增长故事，以及如何从失败中吸取教训，找到真正适合自己产品的增长路径。
全文一共 8600 字，预计需要花费 20 分钟，但绝对值得你花费这个时间细读。
我于 2017 年底加入 Duolingo，担任产品主管。当时的 Duolingo 已经是全球下载量最高的教育应用，拥有数亿用户，实现了"开发世界上最好的教育并使其普及"的使命。
然而，用户增长速度正在放缓。到 2018 年中，日活跃用户数（DAU）的同比增长率仅为个位数，这让人感到不安，因为该公司过去曾经历过爆炸式增长。对于一家投资者急于看到快速增长的初创公司来说，这是一个大问题。我将介绍我们早期的一些失败，以及帮助我们扭转增长颓势的第一批成功案例，包括推出排行榜、重新关注推送通知以及优化 "连胜 "功能。这些举措，再加上产品和营销部门的其他努力，帮助我们在 4 年内将 DAU 增长了 4.5 倍。强劲的活跃用户增长推动了 Duolingo 在 2021 年上市。加强游戏化
我们第一次尝试重振增长的重点是提高留存率，即解决"用户流失"问题。我们优先考虑提高留存率，而不是获取新用户，因为我们获取的所有新用户是个有机整体，而且当时我们没有明显的杠杆来提高留存率。此外，我们中的一些人觉得可以通过游戏化来提高留存率。我之所以觉得这是一个正确的方法，主要有两个原因：- 首先，Duolingo 已经成功实施了几种游戏化机制，例如主屏幕上的进阶系统、连胜和成就系统。
- 其次，当时顶级游戏的留存率远远高于我们的产品，我认为这证明我们还没有达到游戏化影响的上限。
我和首席设计师共同制作了一个简短 PPT，我们因此获得了高管团队其他成员的足够支持，成立了一个新的团队——游戏化团队（Gamification Team）。该团队由一名工程经理、一名工程师、一名设计师、一名 APM 和我组成。但有一个小问题：我们不知道哪种渐进式游戏化机制适合 Duolingo。当时，我们的团队迷上了一款名为《花园景观（Gardenscapes）》的游戏，这是一款类似于《糖果粉碎机（Candy Crush）》的益智游戏。这款手机游戏成为我们的第一个灵感来源。![]()
当我们观察花园景观中不同的游戏机制时，我们并不真正知道我们在寻找什么——我们只知道花园景观似乎比 Duolingo 更有粘性，而且我们看到了一些相似之处。三分钟的 Duolingo 课程与 Gardenscapes 的等级 3 的关卡感觉相似，Duolingo 和 Gardenscapes 都使用进度条来提供可视化反馈，显示用户距离完成课程还有多远。不过，Gardenscapes 将进度条与移动计数器搭配使用，而 Duolingo 没有这样做。移动计数器只允许用户在有限的移动次数内完成一个关卡，这增加了游戏的稀缺感和紧迫感。我们决定将计数器机制融入我们的产品中。我们为用户提供了一定次数的正确答题机会，然后他们就必须重新开始课程。我们的团队花了几个月的时间才添加了计数器。随着更新的发布，我满怀期待地等待着一次空前的成功。令人沮丧的是，我们的留存率没有变化。DAU没有增加。我们几乎没有得到任何用户反馈。我泄气了，这项举措对我们团队的影响最大。结果出来后，我们很快陷入了分歧。一些人希望继续迭代这个想法，而另一些人则希望转向。团队几乎立即（而且是戏剧性地）解散了，这个想法也被放弃了。这太可怕了。这次失败给我带来的教训是，我学到了很多关于公司文化和如何改进个人领导风格的知识——不过这要另写一篇文章了。![]()
第一次尝试通过更多的游戏化来重新推动增长，结果却弄巧成拙
在游戏化努力之后，我们感到焦头烂额，于是我们彻底放弃了提高用户留存率的努力，组建了一个专注于获取新用户的新产品团队，名为 "拉新团队"（Acquisition Team）。
当时，Uber 在用户获取方面做得很好，据说其增长主要得益于其推荐计划。受此启发，我们创建了一个与 Uber 类似的推荐计划。奖励是免费订阅一个月的 Duolingo Plus 套餐。我们实施了这一功能，并希望我们的第二次尝试会更加成功。然而，新用户只增加了 3% 虽然有起色，但不是我们需要的那种突破。尽管如此，团队仍然加倍努力，不断推进，对推荐计划进行迭代，并进行了一些其他的尝试，但都没有成功。在团队不断迭代的同时，我清楚地认识到，我们必须找到一种不同的方法来解决增长问题。在短短几个月内接连失败后，我开始反思如何做出更好的产品。事后我才明白，为什么《花园风景》的移动计数器不适合我们的产品。在玩《花园风景》时，每一步都像是一个战略决策，因为你必须绕过动态障碍，找到通往胜利的道路。但是，完成 Duolingo 课程并不需要战略决策——大多数情况下，你要么知道问题的答案，要么不知道。因为没有任何策略可言，Duolingo 移动计数器只是一个无聊的、附加的麻烦，在 Duolingo 中采用这种游戏化机制是错误的。我意识到，我一直专注于花园景观和 Duolingo 之间的相似之处，却没有考虑到两者之间潜在差异的重要性。很快，我们就明白了为什么我们的推荐计划没有取得 Uber 那样的成功。Uber 的推荐计划之所以成功，是因为乘客是通过一个永无止境的 "现收现付 "系统来支付乘车费用的。对于 Duolingo 来说，我们试图通过提供一个月的免费超级 Duolingo 来激励用户。但是，我们最优秀、最活跃的用户已经购买了 Plus 付费套餐，我们不能在他们已经使用了该套餐的情况下再给他们提供一个月的免费服务。这意味着，我们需要依靠最优秀用户的策略实际上将他们排除在外了。在这两种情况下，我们都借鉴了其他产品的成功功能，但借鉴的方式是错误的。这些尝试让我意识到，我需要更好地了解如何明智地借鉴其他产品的创意。现在，当我想采用一项功能时，我会问自己下面三个问题：- 为什么该功能在我们的产品中会成功或失败，它能很好地移植过来吗？
- 要使该功能在我们的产品中取得成功，需要进行哪些调整？
如果能在这方面更加系统化，我们在选择游戏化机制时就会有很大的不同。而且，我们很可能会完全放弃对“转介拉新”的关注。为了确保我们接下来的尝试更加有条不紊，我们需要更好地根据数据、洞察力和基本原则做出决定。Duolingo 一直擅长收集数据，尤其是在支持 A/B 测试方面。但在利用数据生成洞察力方面，我们还没有投入太多精力。我从内部了解到 Zynga 和 MyFitnessPal 是如何使用数据的，因此我觉得我们可以利用 Duolingo 的数据来找到北极星指标，从而实现我们所亟需的突破。我在 Zynga 和 MyFitnessPal 的工作经历启发了我们如何根据参与程度对用户进行细分和建模。Zynga 根据以下每周留存率指标划分用户并衡量留存率：- 当前用户留存率 (Current users retention rate，CURR)：如果用户在过去两周内每周都访问该产品，则本周再次访问的几率
- 新用户留存率（New users retention rate，NURR）：如果用户上周是该产品的新用户，本周再次使用该产品的几率
- 重新激活用户留存率 (Reactivated user retention rates，RURR)：上周重新激活的用户本周再次激活的几率
后来，当我在 MyFitnessPal 工作时，我发现他们采用并扩展了 Zynga 的留存工作。他们不仅使用 CURR、NURR 和 RURR 来衡量增长，还使用它们来模拟未来情景。他们还增加了 SURR：
我假设，我们可以以 Duolingo 的这些指标为起点，创建一个更复杂的模型，并利用该模型确定北极星指标。通过与数据科学家和收购团队的工程师经理合作，我们建立了以下模型。我们使用了与 Zynga 和 MyFitnessPal 相同的留存率，但我们将每周视图调整为每日视图，并增加了几个指标。![]()
上图中的矩形块代表了不同参与度的不同用户群。而每一个使用过该产品的用户在任何一天都只在一个矩形块中。这就意味着模型中的桶是 MECE（相互排斥、共同穷尽）的，代表了使用过 Duolingo 的所有用户群。箭头表示用户在矩形块之间的移动情况（包括 CURR、NURR、RURR 和 SURR，但已演变为每日留存率，而非每周留存率）。结合矩形块和箭头，该模型创建了一个近乎闭环的系统，新用户是唯一的入口。Conveniently, the top four buckets of the model add up to DAU. Those buckets are defined as: 模型的前四个矩形块（绿色和蓝色部分）加起来就是 DAU。这些矩形块的定义如下：新用户（New Users）：首次注册当天使用产品的用户
当前用户（Current Users）：今天使用过，并且在之前 6 天内至少使用过一次
重新激活的用户（Reactivated Users）：离开 7-29 天后的首日参与情况
复活用户（Resurrected Users）：离开 30 天或更长时间后的首日接触
其余三个矩形块代表今天不活跃的用户，他们的不活跃程度各不相同。
高风险周活用户（At-risk WAU，Weekly Active Users）：今天不活动，但在之前 6 天中至少有一天是活动的。At-risk WAU + DAU = WAU
高风险月活（At-risk MAU，Monthly Active Users）：在过去七天内不活跃，但在之前 23 天内至少有一天是活跃的。At-risk MAU + WAU = MAU
休眠用户（Dead Users）：在过去 31 天或更长时间内不活跃的用户。MAU + 休眠用户 = 用户总数
事实上，DAU、WAU 和 MAU 可以很容易地从这些数据桶中计算出来，因此很容易建立随时间变化的模型。这是模型的一个关键特征。此外，通过操作箭头所代表的比率，我们可以模拟这些比率随时间推移而产生的复利影响。换句话说，这些比率是产品团队拉动 DAU 增长的杠杆。有了这个模型，我们开始采集每日数据快照，以创建过去几年中所有这些用户群和留存率逐日演变的历史记录。有了这些数据，我们就可以创建一个前瞻性模型，然后进行敏感性分析，预测哪些杠杆会对 DAU 增长产生最大影响。我们对每种几率进行了模拟，在三年内每季度将单个几率上调 2%，其他几率保持不变。以下是我们第一次模拟的结果。它显示了每个杠杆 2% 的微小变动对预测 MAU 和 DAU 的影响。![]()
我们立即发现，CURR 对 DAU 的影响巨大，是第二好指标的 5 倍。事后看来，CURR 的发现是有道理的，因为 "当前用户 "数据集有一个有趣的特点：保持活跃的当前用户会返回到同一个矩形区块中（蓝色部分）。![]()
这就产生了一种复利效应，即虽然 CURR 很难增长，但一旦启动，就会产生更大的影响。基于上述分析，我们知道 CURR 是我们实现战略突破的必备指标。我们决定成立一个新的团队——留存团队（Retention Team），以 CURR 作为其北极星指标。专注于 CURR 的最大好处之一就是决定不再做以前看起来最重要的事情，尤其是新用户留存。对于一家多年来在新用户增长方面取得巨大成功的公司来说，这是一个巨大的思维转变。另一个重大收获是，我们看到了一个指标对 DAU 和 MAU 的影响之间的巨大差距。例如，CURR 对 DAU 的影响是其对 MAU 影响的 6 倍。非活跃 WAU 重新激活率（iWAURR，inactive WAU reactivation rate）是推动 DAU 增长的第二大杠杆，但在对 MAU 的影响却远远排在第四位，落后于增加新用户和复活用户。这意味着，如果我们想大幅提高 MAU，我们仍然需要在某些时候找到新的增长载体来获取新用户。但就目前而言，我们的重点只是提高 DAU，因此我们将 CURR 放在了所有其他增长策略之上。事实证明，这是一个正确的选择。有了这个明确的指示，我们查看了我们的历史模型数据和几年前的 A/B 测试，看看我们过去是否在无意中做了任何提升 CURR 的事情。令人惊讶的是，我们没有这样做。事实上，CURR 已经好几年没有变化了。我们必须根据第一性原理迈出提升 CURR 的第一步。我仍然认为游戏化是提高留存率的一个好的开始。
我们在移动计数器上的失败，实际上并没有推翻游戏化对 Duolinguo 仍有帮助的假设，我们只是了解到移动计数器是一种笨拙的尝试。
这一次，我们在添加或借用功能时会更加有条不紊、更加明智。我们一定要吸取之前在游戏化方面的经验教训。
经过一番考虑，我们决定在排行榜上下注。原因和方法如下：Duolingo 已经有一个排行榜，供用户与亲朋好友竞争，但效果并不理想。根据我在 Zynga 的经验，我觉得有更好的办法。当我开始开发 Zynga 的《FarmVille 2》游戏时，它包含了一个与 Duolingo 现有排行榜类似的排行榜，用户可以在排行榜上与他们的朋友竞争。根据我作为玩家的亲身经历，我曾假设竞争对手的参与程度会比个人关系的密切程度更重要。我认为这在一个成熟的产品中尤其如此，因为许多用户的朋友已经不再活跃。从我们在 Zynga 的测试来看，这个想法是正确的。基于这一点，我觉得类似于我在 Zynga 设计的排行榜系统的经验会在 Duolinguo 产品中取得成功。《农场2》的排行榜还包括一个 "联赛 "系统。除了在每周排行榜上名列前茅之外，用户还有机会通过一系列联赛级别（例如，从青铜联赛到白银联赛再到黄金联赛）晋级。联赛为用户提供了更大的竞争性和奖励感，这是游戏设计中不可或缺的元素。随着时间的推移，联赛还能提高用户的参与度，因为参与联赛的用户每周都会升级到更具竞争力的联赛。我们认为这一功能可以很好地迁移到 Duolingo 产品中，因为它直接利用了人类普遍的竞争和晋升动机。![]()
用户会与上一周参与度相似的其他用户进行匹配。本周结束时排名靠前的玩家将在下周晋级到更高的联赛不过，并非《农场 2》排行榜的所有特性都能很好地移植到 Duolingo 上。我们必须根据 Duolingo 的环境来调整这种游戏机制。在《农场 2》中，参加排行榜的竞争需要在核心游戏之外完成额外的任务。这是我们特意去掉的内容。在 Duolingo 中，更多的任务只会给语言学习增加不必要的复杂性。我们特意将排行榜设计得尽可能简单和无摩擦。用户只需坚持不懈地进行常规语言学习，就能自动加入排行榜，并晋升至第一名。与《农场 2》相比，Duolinguo 在保持游戏机制的刺激性的同时，又使其变得更加简单。排行榜功能对我们的指标产生了巨大的、几乎立竿见影的影响。总体学习时间增加了 17%，高度参与的学习者（每周 5 天、每天至少花费 1 小时的用户）数量增加了两倍。当时，我们还不知道如何计算 CURR 的统计意义，但我们看到，我们的传统留存率指标（D1、D7 等）有了实质性的改善，并具有统计意义。展望未来，排行榜功能成为改进指标的载体，团队至今仍在继续优化该功能。留存团队完全被激发起来，希望找到更多的方法让现有用户参与进来，并激励他们每天进行练习。他们开始研究的一个领域是推送通知。基于前几年大量的 A/B 测试，Duolingo 已经确定通知可以成为增长的重要载体，但多年来这种影响对我们来说已经趋于平稳。随着充满新想法的团队重新焕发活力，现在是时候重新审视这一载体的威力了。当我们开始深入研究这个问题时，有一条原则变得至关重要。它来自 Groupon 首席执行官的一个忠告。他向我们的首席执行官路易斯-冯-安（Luis von Ahn）解释说，长期以来，Groupon 坚持每天只发送一次电子邮件通知。但他们的团队开始思考，发送更多的电子邮件是否会提高指标。首席执行官最终让步，允许他的团队测试每天向每位用户多发送一封邮件。这次测试大大提高了他们的目标指标。受此鼓舞，Groupon 继续进行试验，发送更多的电子邮件，甚至每天发送五封。然而，随着时间的推移，Groupon 频繁的电子邮件测试基本上摧毁了他们的渠道。对电子邮件和推送通知进行激进的 A/B 测试有一个经常被忽视的风险，那就是它会导致用户退出渠道：即使你终止了测试，这些用户也会永远退出。多次这样做，就会毁掉你的渠道。这是我们要避免的结果。对于我们的推送通知，我们制定了一条基本规则：保护渠道。考虑到这一限制，我们决定给予团队很大的自由度，让他们在时间、模板、图片、文案、本地化等方面进行优化。但在没有充分理由和首席执行官批准的情况下，他们不能增加通知数量。随着时间的推移，通过无数次的迭代、A/B 测试和强盗算法，团队创造了数十个中小型成功案例，年复一年，DAU 大幅增加。![]()
关于 Duolingo "咄咄逼人 "的推送消息在 2019 年走红网络为了寻找更多的增长载体，留存率团队的 APM 开始探索留存率与使用特定 Duolingo 功能之间是否存在密切联系。他发现，如果一个用户的使用时间达到了 10 天，那么他们退出的几率就会大大降低。很明显，这其中有很多只是相关性和选择偏差，但我们认为这种洞察力非常有趣，因此开始再次投资改进这一功能。连胜的概念其实很简单：向用户显示他们在应用程序上进行任何活动的连续天数。我们在连胜通知方面取得了第一个重大胜利——该通知可在连胜用户即将失去连胜时提醒他们。这个深夜通知证明，加倍优化连胜确实有很大的好处。在此之后，又有多项改进：日历视图、动画、连胜冻结更改和连胜奖励等。每一项改进都有助于改进最初的连胜理念，并大大提高了留存率。迄今为止，连胜功能是 Duolingo 最强大的用户参与机制之一。当人们谈论他们的 Duolingo 体验时，他们经常会提到他们的连胜纪录。最近，我遇到了一位用户，他告诉我："我的连胜纪录是 1435 天！"他还补充说："连胜纪录没有冻结过！"。他的炫耀来之不易，因为他每天学习自己选择的语言已经快四年了。其中一个原因是，随着时间的推移，连连看会提高用户的积极性；连胜的时间越长，保持连胜的动力就越大。说到用户留存，这正是我们希望用户做出的行为。学习者每天来到 Duolingo，他们就会比前一天更关心第二天是否还会再来，从而提高留存率和 DAU。我们在连胜机制上取得的成功进一步向我们表明，我们可以从现有功能中获得重大突破。我们既能看到重大突破的价值，也能看到快速优化的价值。而一个优秀团队往往是两者兼备。我们并没有止步于 CURR，因为我们认为 CURR 总有一天会触及天花板，因此我们迟早要找到获取新用户的增长载体。留存团队一直专注于提高 CURR，但作为一家公司，我们不断增加对增长的投资，成立了越来越多的产品和营销团队来寻找新的载体（留存和拓新）。幸运的是，其中的几个赌注都成功了，包括国际扩张、建立社交功能（这也是获取团队最终转向的方向，并取得了巨大成功）、加速课程内容创建、与有影响力的人合作、增加我们在学校的影响力、投资（一点点）付费 UA 以及在 TikTok 上疯狂传播。每一个案例都值得单独研究。
通过四年的努力，我们将 CURR 提高了 21%，这意味着我们核心用户的日流失率降低了 40%，再加上其他成功的策略，我们的 DAU 增长了 4.5 倍。去年是 Duolingo 历史上增长最快的一年。用户群的质量也得到了提高：在我们的用户群中，连续使用 7 天或更长时间的用户所占的比例增加了近 3 倍，超过了我们用户群的一半。这意味着，Duolingo 现在不仅拥有更多的活跃用户，而且这些用户也更有可能继续使用、推荐朋友和订阅 Duolingo 付费版本。这种增长是 Duolingo 成功上市的关键。我希望这篇文章能给您带来灵感，帮助您为自己的产品找到新的增长点。
如果你采纳了我在 Duolingo 的经验，我希望你能根据自己的实际情况进行调整，并做出最佳判断。
不要盲目相信 Duolingo 或其他公司的做法，任何时候都要「看情况」来处理。
这是一篇 2023 年 2 月份的采访文章，不管是 A/B 测试、埋点分析，还是构建数据指标体系，对应的其实都是最基础的运营增长动作。但同样的「术」，却带来的惊人的结果，背后离不开作者深度、系统的思考，以及强大韧性和执行力，我想这才是作者带给我们最有价值的启发。值得一提是，那时候生成式 AI 还没有应用到 Duolinguo 的产品中，Duolinguo 不像现在为更多人说熟知。这不得不让我感慨：AI 不是产品的救星，但是一个放大器，放大产品已有的优势。
AI 产品的增长、留存依然遵循最朴素的法则：你为用户提供了哪些独特的价值。
