探讨全球最大的语言学习App Duolingo如何通过优化用户体验、增长实验以及设计独特的增长模式克服停滞，盘活推动活跃用户增长四倍的背后策略。从游戏化学习方法到建立激励用户的社区，Duolingo展示了通过用户留存率(CURR)导向增长策略的成功案例。
1 Duolingo成功关键是活跃用户增长
1）全球最成功的外语学习APP
2011年成立的Duolingo(多邻国)是一款颠覆传统外语学习方式的APP，它提供超过90种语言的学习课程，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语、中文等等，以及与众不同的用户体验，包括：
- 游戏化：Duolingo采用了游戏化学习的方法，以各种各样的挑战和奖励，使学习过程更加有趣和有动力，如颁发勋章和通过过关升级来激励用户；
- 个性化：提供了可定制的学习计划，根据每个用户的水平和进度，定制课程内容和学习路径；
- 多样化：提供多种学习材料，包括单词、短语、句子和听力练习。用户可以通过多种方式掌握语言，如阅读、听写、口语和写作；
- 社交化：通过建立线上社区，Duolingo允许用户与其他用户进行交流和互动，用户可以加入不同的社区和小组，与其他用户共同学习和交流；
- PLG体验：Duolingo的所有课程均为免费，只有在一些额外功能上进行收费，例如免广告、离线学习等。
短短十年，Duolingo已经成为了全球最大规模的语言学习APP，它拥有超过500万月活用户，覆盖全球200多个国家和地区，并且于2021年7月成功IPO。
2）活跃用户是增长关键
从数据上看，Duolingo 80%的用户是“有机地”获取的——也许用户是通过社交媒体关注，或者从朋友那里听说，但大部分都不是通过营销广告进入。Duolingo通过构建好产品来维持这种有机增长，并采用免费使用的PLG策略。
与此同时，有7%的月活跃用户付费订阅了高级功能。换句话说：Duolingo的收入来自于用户使用并喜欢这个产品，再传播给他们的家人和朋友，其中一些人最终为了升级服务付费。
所以，Duolingo成功的关键就是活跃用户的增长，这同时为他们带来了收入和传播。
2 增长停滞和走过的弯路
但发展过程并不是一帆风顺的，在上市前的2018前后，Duolingo的DAU（每日活跃用户）同比增长降到了个位数，这对于习惯爆炸式增长的管理层来说是一个灾难。为此，Duolingo做了一些探索性的尝试：
1）增强游戏性
Duolingo的第一次尝试集中在提高留存率上，即解决所谓的“漏水”问题。Duolingo之所以优先考虑留存而不是新用户获取，是因为如前所述他们80%的新用户获取都是有机的，这已经是非常优秀的成绩。此外还有两个主要原因：
- Duolingo 已经成功实施了几种游戏化机制，例如主屏幕上的进度系统、连胜和成就系统。
- 当时市面上顶级游戏的留存率比Duolingo高得多，证明了Duolingo还没有达到游戏类产品影响力的上限。
首先他们创建了一个新的团队，即游戏化体验增强团队。该团队由首席产品官领导，以及项目经理、程序员、设计师、助理组成。创新的灵感则来自于一款名为Gardenscapes的消除类游戏，这个游戏的黏性比Duolingo强，而且两者都有一些共同特征。比如Duolingo的课程和Gardenscapes的关卡时长差不多等。
但真正引起他们关注的是Duolingo和Gardenscapes都使用了进度条来显示已完成的百分比，但是Gardenscapes是将其进度条与计步机制组合，而Duolingo没有这样做。Gardenscapes计步器只允许用户进行有限次数的移动来完成一个关卡，这增加了游戏的紧迫感。
于是Duolingo决定尝试将计步机制纳入产品中，用户只能用有限数量的机会来正确回答问题，否则他们必须重头开始课程学习。
团队花了几个月时间完成了工作，但令人沮丧的是，努力的结果是留存率没有变化，DAU也没有增加，且几乎没有收到任何用户反馈。事后看来，这是因为当你玩Gardenscapes时，每一个动作都是一个战略决策，因为你必须向后进行预测推算才能找到通往胜利的道路。但是，完成 Duolingo课程不需要战略决策——您通常要么知道问题的答案，要么不知道。因为不需要任何策略，所以Duolingo的计步机制只是一个无聊的麻烦。这是由于团队太过于专注Gardenscapes和Duolingo之间的相似之处，以至于没有考虑到产品属性不同带来的行为差异。
2）推荐机制
之后Duolingo放弃了提高留存率的方向，重新组建了一个专注于裂变新用户的产品团队，称为裂变团队。当时，Uber在获客增长方面做得很好，大家都说这主要是因为它的裂变打法。受此启发，Duolingo创建了一个类似于Uber的推荐计划，奖品是付费功能Duolingo Plus的免费使用时长。
同样的，新团队最终实现了该构思，并且让新用户同比增加了3%。虽然结果是积极的，但明显不是Duolingo所希望的突破性增长。虽然团队后来继续迭代推荐计划并进行其他一些改动，但仍然无济于事。
之所以Duolingo的推荐计划没有产生Uber式的成功，原因是推荐裂变无疑是适用于Uber的，对于出行乘客来说，车费优惠是一种持续、有效的激励。但要是由Duolingo通过提供一个月的免费Duolingo Plus来激励用户，对此就不太奏效，因为他们最活跃的用户通常已经付费拥有Duolingo Plus且已在使用中，所以免费时间并不能给予很强的激励。这意味着原本这种策略需要依靠活跃用户，实际上却将他们排除在外。
3）弯路总结
在以上这两个尝试中，Duolingo都借鉴了其他产品的成功实践案例，但他们的失败之处是没有考虑到不同产品的属性会影响功能的实现。因此，需要进一步总结如何准确地借鉴其他产品，对此Duolingo学会了在找到对标之前回答三个问题：
- 为什么此功能在这个产品中有效？
- 为什么认为这个功能在我们的产品中会成功或失败，即它会很好地移植吗？
- 如果要使此功能在我们的产品中也取得成功，需要进行哪些调整？
3 启用CURR为增长北极星指标
经历过以上两次失败后，Duolingo开始重新思考增长的打法：能否通过优化指向DAU的间接指标来驱动更快更好的增长？换句话说就是如何找到更小、更能撬动DAU的指标？
为此他们开发了一个增长模型，将高级指标（如DAU）分解为对业务有意义的更小分组。为此，首先以天为单位将所有Duolingo用户按活动状态进行分类，再监控状态之间的转化率。这些转换率以保留率（例如，NURR 或新用户保留率）、“停用”率（例如，每月活跃用户或 MAU 损失率）和“激活”率（例如，重新激活率）进行监控。
我们把以上不同色块称作存储桶，每一个存储桶代表具有不同参与度的用户群。每个曾经使用过该产品的用户在任何一天都在且只在一个存储桶中，这意味着这些存储桶是“相互独立，完全穷尽”（MECE），可以一览曾经使用过Duolingo的整个用户群的当天状态。
模型的前四个存储桶加起来就是DAU。这些存储桶的定义为：
- 新用户（New Users）：注册的第一天；
- 当前用户(Current Users)：今天和前6天内至少一天使用；
- 重新激活的用户(Reactivated Users)：离开7-29天后的第一天使用；
- 复活的用户(Resurrected Users)：离开30天或更长时间后的第一天使用；
其余的三个存储桶表示今天不活跃、具有不同程度的非活跃用户；
- 有风险的WAUs（周活跃用户）：目前处于非活动状态，但在过去6天中至少有一天处于活动状态，有风险的WAUs+DAU=WAU；
- 有风险的MAUs（月活跃用户）：在过去7天内处于非活动状态，但在之前23天内至少有一天处于活动状态，有风险的MAU+WAU=MAU；
- 休眠用户（Dead Users）：在过去 31 天或更长时间内处于非活动状态，MAU+休眠用户= 总用户数量。
如图表中的箭头所示，Duolingo会追踪在状态之间切换的百分比。
- CURR：当前用户留存率；
- NURR：新用户留存率；
- RURR：重新激活的用户留存率；
- SURR：唤醒的用户留存率；
例如，假设一批新用户在第1天首次访问Duolingo，这些新用户中的一些人第二天也会回来访问，它们之间的比例简称为NURR，这一部分用户在模型中从新用户状态转为当前用户状态。您可能会问，如果现有用户购买新手机或在非移动设备上登录，是否会被误认为是”新用户”？为此，Duolingo技术团队开发了一种复杂的方法来甄别跨多个帐户的用户活动。
然后那些在第1天没有回来的新用户在第2天会标识为“非活动”状态（有风险的WAU），这个比例的计算公式是1-NURR。因为它们当前处于非活动状态，所以它们不是DAU，但他们在上周仍然活跃过一次，即仍属于WAU。
在7天不活动后，用户将被标识为有风险的MAU状态，在那里他们可以保持长达22天。一旦用户处于非活动状态达到30天，他们就会被标识为休眠用户状态，直到他们再次活跃。
建立了以上看板之后，Duolingo可以很清晰地知道即时的DAU、WAU和MAU等数据，通过操纵存储桶之间箭头上的转化率，Duolingo可以模拟随时间调整这些转化率，以观测对结果的影响。换句话说，产品团队通过模拟拉动转化率杠杆，用于观察每一个数值对DAU的影响大小。
同时Duolingo开始每天拍摄数据快照，以记录所有这些用户数据在过去几年中如何逐日演变的历史记录。有了这些数据，Duolingo可以创建一个敏感性分析模型，以前瞻预测哪些杠杆将对DAU增长产生最大的影响。
比如模拟将在过去三年内的每季度单个转化率提升2%，同时保持所有其他转化率不变。以下是第一次模拟的结果，它显示了每个杠杆上进行2%的上浮调整将如何影响MAU和DAU。
可以看到，CURR的变化对DAU产生了巨大的影响——是受影响第二大的指标的5倍。事后看来，这是因为“当前用户”存储桶有一个有趣的特征：保持活动状态的当前用户将返回到同一存储桶。这会产生复合效应，这意味着CURR更难提升，同时能对DAU产生更大的影响。基于这一分析，Duolingo知道CURR是最关键的指标，能够帮助他们获得想要的增长突破。于是Duolingo决定创建一个新团队，即留存团队，以CURR作为北极星指标。
另一个重要的结果是看到不同指标在影响DAU与MAU之间存在巨大差距。例如，CURR对DAU的影响是其对MAU影响的6倍。iWAURR（非活跃WAU再激活率）是提升DAU的第二好杠杆，但在提升MAU方面只是远远排在第四位，次于增加新用户和复活用户。这意味着，在某些时候，如果想看到MAU的实质性改进，仍然需要找出比如可能是获取新用户的新增长指标。但就目前而言，Duolingo的重点只是推动DAU，因此他们将CURR置于所有其他增长目标之上。事实证明，这是正确的选择。
4 围绕CURR指标设计增长打法
有了这个明确的指标，Duolingo查看了历史模型数据和实验，看看是否无意中做了任何改变CURR的案例。令人遗憾的是，Duolingo没有，事实上他们的CURR已经很多年没有变化了，于是Duolingo必须找出能提升CURR的第一步。
1）联赛排名机制
这时Duolingo的新留存团队仍然相信游戏化是提升CURR的一个好方法，他们反思在计步机制上的失败，实际上并没有证伪游戏化对Duolingo没有用，他们只是验证了计步机制是一个错误的尝试。
经过一番考虑，Duolingo决定押注排行榜。Duolingo原来已经有一个排行榜，供用户与其朋友或家人比赛，但它并不是特别有效。这一次Duolingo参考了另外一款叫做FarmVille的游戏案例，它让用户与其它陌生用户进行竞争。尤其是在一个成熟的产品中，这样做的好处是，即使许多用户的朋友或家人不再活跃了，用户仍然可以找到比赛的乐趣。
FarmVille的排行榜还包括一个“联赛”机制，用户可以不断向上挑战一系列联赛级别（例如，从青铜联赛到白银联赛再到黄金联赛）。联赛机制为用户提供了更大的进步感和奖励感，而这都是游戏设计中不可或缺的元素。因为用户每周都会进入更具竞争力的联赛，随着时间的推移，他们还会增加活跃度。Duolingo认为移植这个功能可以产生作用，因为它利用了竞争激励进步的人类天性。
当然，并非FarmVille排行榜的所有机制都能对Duolingo产生作用，这需要Duolingo根据自身属性和环境进行判断。在FarmVille中，用户必须在核心玩法之外完成其他支线任务才能获得名次。Duolingo没有借鉴这一点，是因为对于他们的用户来说，更多的任务只会给语言学习增加不必要的复杂性。Duolingo从一开始就刻意地让排行榜尽可能简单自然，用户只需坚持不懈地参加课程，就可以升入最高联赛的顶端。Duolingo通过借鉴FarmVille提高了游戏体验，但使其更简单符合自身用户属性，可以说他们学会了做适当的平衡。
新的排行榜功能对Duolingo的指标产生了巨大且立竿见影的影响。用户的整体使用时间增加了17%，深度使用者（每周至少保持5天且每天1小时以上使用的用户）的数量增加了两倍。因此，排行榜成为了新留存团队的第一个突破！
2）推送通知
接下来，留存团队继续寻找更多的打法来保持当前用户的活跃度，并敏捷进行实验。他们接下来研究的一个打法是推送通知，根据前几年的大量测试，Duolingo已经确定推送通知是增长的有效打法，但多年来效果已不再显著，他们认为现在是重新迭代这个打法的正确时机。
Duolingo从Groupon的CEO那里了解到，长期以来Groupon坚持每天只向用户发送一封电子邮件通知，直到某一天团队建议发送更多电子邮件以提升指标，于是他们开始测试每天向用户多发送一封电子邮件。该举措导致目标指标大幅提高，于是团队受到了鼓励，不断尝试发送更多的电子邮件，甚至每天多达五封。然后迅速地，他们的电邮渠道失去了效果。随着时间的推移，Groupon激进的测试基本上摧毁了他们的电邮渠道。
这是因为，更高频率的推送通知有一个经常被低估的风险：它会导致用户选择屏蔽。即使您后来终止测试，这些用户也会永远消失，直到最后整个沟通渠道被摧毁，而这是Duolingo要避免的结果，因此他们建立了一条基本规则：保护沟通渠道。
考虑到这一原则限制，虽然留存团队拥有很大的自由度，但如果没有充分的理由和CEO的批准，他们就无法增加推送通知的数量。因此团队将更多的精力放在测试与迭代通知内容、方式等事情。经过无数次的尝试，该团队能够产生很多中小型胜利，这些胜利年复一年地在 DAU指标中获得了可观的收益。
3）连胜机制
在寻找更多的增长打法时，留存团队开始探索留存用户与特定的功能之间是否存在很强的相关性。比如发现如果用户达成10天的“连胜”，他们降低活跃度的概率就会大大降低。“连胜”的概念非常简单：向用户显示他们完成课程的连续天数。事实证明，围绕连胜的优化机会数量惊人。
Duolingo通过“连胜保护通知”获得了第一个重大胜利，该通知会在用户即将失去连胜时提醒用户。这个打法证明，在连胜优化上发力确实有很大的好处。在此之后，Duolingo进行了一系列改进：界面、动画、连胜冻结规则和连胜奖励等，每一个都优化最初的机制设计，并对留存率产生实质性的提高。
迄今为止，连胜功能是Duolingo最强大的核心机制之一。当人们谈论他们的Duolingo体验时，他们经常会提到连胜。 “我有1435天的连胜！”一位被采访的用户说，并补充：“甚至没有试过用保留连胜功能（相当于请假）！”这位用户已经坚持学习将近四年了。
连胜起作用的原因有很多，其中之一是随着时间的推移，连胜会增加用户的积极性，连胜时间越长，保持连胜的驱动力就越大。在用户留存角度，这正是Duolingo希望用户应有的行为。用户在Duolingo的每一天，他们都比前一天更注重维持连胜状态，从而提高了保留率和DAU。Duolingo在连胜机制方面的成功进一步表明，可以从已有功能中继续迭代优化以榨取更多价值。
重大创新突破和敏捷迭代优化都具有非常高的价值，而优秀的团队必须同时擅长。
5 Duolingo以有效打法实现4.5X增长
通过以上，Duolingo仅用了四年就将他们的CURR提高21%，这意味着活跃用户的每日流失率减少了40%以上，再加上在其他存储桶的打法，DAU整体增加了350%。这在任何其它线上产品的成熟期都属于罕见的，意味着不仅Duolingo现在拥有更多的活跃用户，而且这些用户更有可能继续回来、推荐他们的朋友并订阅付费服务，形成了完整的业务飞轮，而这种高增长是Duolingo能够成功IPO的关键。
参考资料：
- How Duolingo reignited user grow, Jorge Mazal, 2023-02-28
- Meaningful metrics: How data sharpened the focus of product teams, Erin Gustafson, 2023-02-17
5 thoughts on “创新案例｜Duolingo的飞跃：如何提升活跃用户350%实现增长奇迹?”
很棒的文章
很多公司都苦恼于营销不知在哪发力，本文主要是启示找到关键北极星指标的逻辑，再围绕其进行打法设计
很受启发
Duolingo的多样化学习材料真的很实用，让人学习起来更方便。
赞，感谢分享！
从数据上看，Duolingo确实非常成功。他们80%的用户都是有机增长，这足以证明他们的产品优秀。
赞，很系统，好文
Duolingo的创新思维真的很棒，游戏化的学习方式很吸引人。
Duolingo采用的PLG策略对活跃用户的增长非常有帮助，许多人都会免费使用之后再升级为高级功能。
很佩服Duolingo愿意花时间和精力增强游戏性，这是他们成功的关键