| name | 25-product-led-growth |
| description | 实施产品驱动增长(PLG)策略。当用户说"PLG"、"产品驱动增长"、"自服务"、"免费增值"时使用。 |
Product Led Growth
何时使用
- 需要设计产品自服务增长引擎
- 需要优化免费转付费的转化路径
- 需要建立产品内的病毒传播机制
- 需要评估产品是否适合 PLG 模式
工作流程
Step 1: 评估 PLG 适用性
判断产品是否适合 PLG:
- 用户能否自助完成核心价值体验?
- 是否有天然的分享/协作场景?
- 决策链条是否短(个人用户 vs 企业采购)?
Step 2: 设计 Aha Moment
找到并缩短用户达到价值感知的路径:
- 定义 Aha Moment("原来这个东西这么好用!")
- 新用户 onboarding 直奔这个时刻
- 移除任何不必要的摩擦和步骤
Step 3: 构建增长飞轮
设计自我强化的增长循环:
- 使用即传播(如 Figma 协作邀请)
- 免费层 → 付费层的自然升级漏斗
- 用户成功 → 口碑 → 新用户
Step 4: 衡量 PLG 效果
核心 PLG 指标:
- Time to Value(用户多快感受到价值)
- 免费→付费转化率
- 自然增长占比 vs 销售驱动占比
- 用户邀请率
关键原则
| 原则 | 说明 |
|---|
| 先体验后付费 | 让用户体验到价值再收钱,不要反过来 |
| TTV 极短 | 注册到"Aha"的时间越短越好,每多一秒都在流失 |
| PQL > MQL | 用产品使用行为判断购买意向,而非内容消费行为 |
| 自服务优先 | 不需要人工介入就能完成的流程,绝不加入人工 |
| 全公司产品化 | PLG 不只是产品团队的事,是整个公司的增长策略 |
落地模板
# PLG 策略文档:[产品名称]
日期:[YYYY-MM-DD]
## 1. PLG 适配度评估
### 前提检查
| 条件 | 是/否 | 说明 |
|------|-------|------|
| 产品能让用户自助完成核心任务? | | |
| 核心价值可以在免费版中体验到? | | |
| 目标市场中用户倾向自助试用? | | |
| 产品有网络效应或口碑传播潜力? | | |
| 边际服务成本足够低? | | |
### 模型选择
| 维度 | Freemium | Free Trial | 混合模式 |
|------|---------|-----------|---------|
| 适配度 | | | |
| 选择理由 | | | |
## 2. 用户旅程设计
### 激活漏斗
### 激活时刻定义
| 指标 | 定义 | 当前值 | 目标值 |
|------|------|--------|--------|
| Aha Moment | [用户完成什么动作 = 激活?] | | |
| TTV | [从注册到激活的平均时间] | | |
| 激活率 | [注册用户中达到 Aha 的比例] | % | % |
## 3. PQL 定义与销售协作
### PQL 标准
| 信号 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|
| [使用行为1] | 高 | |
| [使用行为2] | 中 | |
| [账户特征] | 低 | |
### 销售介入规则
| 场景 | 处理方式 |
|------|---------|
| 达到用量上限的免费用户 | [自动邮件 / 产品内弹窗] |
| PQL 评分 >X 的用户 | [销售主动触达] |
| 企业域名注册的用户 | [销售优先跟进] |
| 免费用户续用 >N 天 | [触发升级引导] |
## 4. 增长飞轮
### 飞轮设计
### 病毒系数目标
| 指标 | 当前 | 目标 |
|------|------|------|
| 邀请率(用户中有多少人邀请了别人) | % | |
| 邀请转化率(被邀请的人中有多少注册) | % | |
| K-factor = 邀请率 × 转化率 | | >1 |
## 5. 关键 PLG 指标
| 指标 | 当前 | 目标 | 优先级 |
|------|------|------|--------|
| 注册 → 激活率 | % | % | P0 |
| TTV(Time-to-Value) | 天/时 | | P0 |
| 免费 → 付费转化率 | % | % | P0 |
| 扩展收入(Expansion Revenue) | ¥ | ¥ | P1 |
| 净收入流失率(Net Revenue Churn) | % | <0% | P1 |
参考资料
详细理论基础、原则解析和推荐书目见 references/knowledge.md。