增長是一款產品或者一家公司從出生到死亡一直在經歷的過程，產品從0-1的過程是業務增長、用戶增長的關鍵時期，這決定了它最終能不能活下來；產品從1-N的過程是持續業務、用戶、商業持續增長的時期，這決定了它能不能活的更好，是在互聯網世界中默默無聞還是成長為獨角獸。

這里介紹一個在產品工作中常見的驅動數據指標增長的方法論：當老板給你一個增長指標時，掌握如何分析指標背后的增長因子、以及如何針對這些因素采取策略并通過數據不斷驗證優化的增長閉環。

增長實踐的方法：

1. 明確增長指標，分析目標本質
2. 基于本質拆解增長因子
3. 評估增長策略的優先級
4. 策略落地及數據驗證
5. 數據、策略、數據迭代閉環

相信很多產品同學都經歷過這樣的一個階段，老板指派給你一個任務，某某指標在這個季度結束前提升至X%，并且會在最后加一句這個指標的完成情況就是你這個季度的KPI或OKR。作為被動接受的你，可能第一反應是抗拒的，但是當你應用上述的增長方法去對指標進行分析并實踐，相信增長這件事對你來說不會很難。

一、明確增長指標，分析目標本質

拿到一個增長目標后，首先去分析，為什么要增長這個指標，對于一個產品或者對于一個公司來說，增長的目標無外乎兩個方向：為了用戶、為了公司。這里的用戶指用戶價值及用戶體驗，通過驅動指標增長，提升用戶體驗及用戶價值，帶動整體的用戶增長；為了公司則是為了商業價值的提升，沒有一家公司是為了公益而做產品的，只有商業的增長才能帶動產品的不斷提升和延展。

舉例來說：提升APP下載用戶量這個指標，本質來說這個目標的背后是為了帶來更多的目標用戶，讓更多用戶使用產品并成為產品的忠誠用戶。如果單純去提升這個指標有很多方式，可以去買流量提升也可以通過優化產品體驗，通過提升產品口碑、用戶傳播帶來更多用戶下載及使用。

雖然這兩種方式都可以提升指標，但是其實現的價值是不同的，購買流量實現的是短期價值提升，可能短期內是帶來了指標提升，但是用戶并沒有留住，下載后可能都沒有打開使用，成為了僵尸應用。而通過產品體驗優化、口碑及傳播方式的提升，也許前期提升效果緩慢，但帶來的是長期價值的提升，最終實現的是用戶間的自增長。

所以，不要為了指標增長而做增長，在明確策略前一定要想清楚為什么要做增長，增長所帶來的短期價值和長期價值是什么，明確增長背后的本質目的，才能對增長的策略做取舍。

二、基于本質拆解增長因子

所謂增長因子，就是可以為指標增長提供貢獻的突破點或切入點。單純看著一個增長的指標，沒有人可以憑空想出如何進行增長，需要對指標進行拆解，最終找到提升的方式和方法。

1. 比較快捷也是比較常見的一種方式是對標競品，在做一個指標的增長時，可以看一看競爭對手的指標是不是很高，是通過什么方式提升到這樣一個高度的，了解競爭對手的策略，可以在你沒思路的時候作為一個切入點。
2. 結合自身產品數據對影響指標的因素進行拆分，拆解成不同的影響因子。

這里可以通過將指標寫成公式，然后結合影響公式每一個因素細化拆解。比如你要提升的是訂單的有效率，那么訂單有效率=有效訂單/總訂單；結合這個公式，影響有效率的因素分別是有效單和總訂單，那么就可以對有效單和總訂單分別進行拆解：如何提升有效訂單的轉化、以及如何較少無效訂單的產生。

三、評估增長策略的優先級

通過上面的拆解，可能會找到多個增長的突破口，即可以通過不同的方法去驅動數據增長。但是不管大公司也好、小公司也好，資源和時間都是有限的，要在有限的資源和有限的時間內達到數據的快速增長，就要評估不同增長因子的ROI，也就是投入產出比。

評估方法也很簡單，只要計算一下，實現每一種增長策略需要投入的開發、運營成本，以及帶來的指標貢獻價值，就可以對不同的增長策略進行優先級排序，按照優先級實現。

四、策略落地及數據驗證

在敏捷開發、MVP實踐的互聯網節奏下，任何的策略都力爭用最小的成本去實現去驗證，用最小的代價實現，然后快速驗證效果，如果效果無效或效果較差，則分析原因，要么換策略要么優化策略。禁忌不要在效果不明確前投入大量的人力、物力成本。

數據驗證，在增長策略方案確認時，就需要提前規劃好如何做數據驗證，數據驗證決定了策略是否繼續執行以及是否需要優化?？梢酝ㄟ^埋點、AB測試、數據匯總統計等多種方法去做數據監控、驗證。

這里要注意的一個關鍵點，可能通過某個策略帶動指標數據提升的同時，造成了另一個當前比較好的數據指標的下降，這時就要謹慎評估是否要繼續你得策略了，因為有可能另一個指標的重要程度遠高于你當前正在增長的指標。

五、數據、策略、數據迭代閉環

很少有一個策略在執行后就可以取得顯著效果的，每一個優秀的增長策略都是通過對數據的分析、對策略的優化，通過迭代再迭代去實現的數據指標的快速增長。所以策略生效并不是工作的終點，反而是工作的起點，通過不斷的數據驗證、策略的調整，最終得到數據的增長。

六、實戰案例

背景：OTA住宿行業，針對于住宿訂單有效率指標，對標競爭對手，提升有效率指標。

1. 明確指標

有效率即有效單/總訂單，提升有效率的本質是提升有效訂單的轉化，降低無效訂單造成的資源浪費。提升有效率的轉化，從用戶價值層面可以帶來用戶體驗的提升，從商業價值層面可以帶來公司整體的收益提升。

2. 拆解增長因子

基于指標公式拆解，主要是提升有效單、降低無效單；那么結合OTA特殊行業的背景，訂單有效率主要取決于供應端和需求端，即酒店/供應商和客人兩個方向。

這里用思維導圖的方式將這兩個方向可以導致有效單下降、無效單提升的因素拆解出來作為提升的方向：

這里只是將因子進行拆解，真實案例中對于不同因子結合用戶行為數據和訂單數據做了數據分析和驗證，驗證了每一類因素是否真實存在，以及當前的影響程度。

3. 評估策略優先級

基于上面進行的因子拆解，通過數據分析每一種因子可能提升的指標貢獻價值，計算每一個策略可以提升的有效率指標，并對每一個策略需要開發的成本進行評估，最終按照優先級進行策略的排期。

4. 策略落地及數據驗證

在策略上線前，做了AB測試的埋點，通過AB版本的驗證去分析策略上線對有效率是否有顯著的提升或改善。

在這個過程中，就遇到了上面提到的問題，在執行A策略時，雖然對訂單有效率指標提升非常明顯，但是卻造成了訂單產量的下降，這個時候，對于這個策略是否要大范圍應用，就提出了挑戰。因為有效率的提升本質目標是提升整體收益，如果指標提升了但是造成了產量的下降，最終還是沒有帶來整體收益的提升，這種數據增長沒有任何意義也沒有任何價值。

后續在策略的優化上，通過調整策略因子，去找到有效率提升和產量下降的平衡點。

5. 迭代優化

在策略上線后，通過周期性觀察上線前和上線后的數據變化，通過觀察AB測試的數據結果，對策略進行調整和優化，最終實現數據指標的顯著增長。

因為數據、策略的保密性，在上述案例實踐中只是闡述了如何應用增長的方法論，并沒有對數據分析過程和策略制定過程進行詳細闡述，如果有這方面疑問的同學可以通過私信和留言的方式提出你的問題，筆者會結合自己的實踐經歷幫你答疑解惑。

#專欄作家#

記小憶，公眾號：PM龍門陣，人人都是產品經理專欄作家，OTA中后臺產品經理。

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題圖來自?Unsplash，基于 CC0 協議