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隨著互聯網紅利逐步消失，“實現增長”已經逐漸成為互聯網從業者的工作重心。對他人來講，所謂的用戶增長，或許只是通過簡單活動就能完成一次的“俯沖”，難道會很難么？外行人看熱鬧，內行人看門道，增長包含的緯度很深很細，其中，數據驅動增長就是增長中重要的底層公式。下文就將用內行人的門道，讓你理解數據如何驅動增長。

2012年隨著硅谷被業界廣泛關注，Facebook，Twitter，Quora也成為被大家所熟知的明星公司。這些公司都在極短時間內獲得了用戶數量的高速增長，是利用Growth Hacking實現用戶增長的典型案例。直到2015年，隨著一波互聯網創業潮的到來，Growth Hacking才逐漸被國內關注起來。

不過，如今“數據驅動增長”作為Growth Hacking的核心已被互聯網行業的產品、運營、數據分析等從業者所廣泛接受。而數據驅動增長并沒有想象中的簡單，要善于發現用戶需求，改進體驗痛點，才會實現有意義的增長。

數據驅動型的公司做了什么？

2015年起，國內企業對于增長的追求在如火如荼的進行著，增長方式的改變，將徹底改變企業的營銷方式與商業模式。在新聞媒體領域，有一家很“神奇”的創業公司，它自己不生產內容，僅是通過新聞搬運的方式在平臺內聚焦內容，然后以算法推送機制讓每篇文章都能找到相符合的用戶，就是通過這樣的方式。截止到現在，已經累計有66億的激活用戶，1.4億活躍用戶，這就是家喻戶曉的今日頭條。

頭條數據算法推薦帶動增長的模式是國內數據驅動增長的經典案例，同樣，作為社交電商領域的明星企業的小紅書，也是憑借著底層數據驅動運營的方式，引來無數流量為之加油。

使用過小紅書的用戶都會被其“千人千面”的展現形式吸引，因此小紅書能夠做到以第一次展示的內容就留住95%以上的新用戶。當新用戶注冊并選擇興趣領域之后，小紅書會再根據用戶所填寫的興趣領域以及歷史標簽數據，結合數據算法，快速再次推薦出用戶所感興趣的內容。當用戶下拉頁面刷新的時候，更新的展示內容則是根據用戶在頁面上的點擊與停留頁面的內容等所推算的新內容，更新后所推送的內容，往往更具有粘性，更讓用戶上癮。

在小紅書內，結合興趣標簽、用戶使用路徑、用戶畫像等緯度進行的分析，使得每個用戶看到的內容都不相同，這就是小紅書最底層的數據運營增長公式。

回看這些企業的增長，大家都在對數據進行全方位分析與深度對比，沒有數據就沒有比較，沒有比較談何進步，所以實現增長的一切工作其實都是需要建立在數據分析的指導之上，而非拍腦門式地碰運氣。

數據驅動精細化運營是增長邏輯的底層變革

互聯網界早已經進入到數據驅動的階段，數據驅動增長即通過數據洞察協助互聯網企業優化業務模式，幫助運營人更好地執行增長策略，最終實現精細化運營，最大限度滿足用戶需求，提高用戶粘性。具體拆解開來有以下幾方面：

第一，在產品的結構性優化方面

要通過數據分析去找到整個產品在核心轉化流程中是不是有問題；在用戶體驗上面，比如說新手轉化、新手引導等過程中是否有不合理的地方等，其中借助A/B測試來對產品內數據進行有效甄別，是提升產品結構性優化的重要手段。

第二，在用戶運營方面

要通過完善的用戶畫像體系去實現千人千面的運營。用戶畫像系統的建立，單純依靠自身產品的用戶分析會有些不夠全面，所以可以借助第三方數據服務商的數據能力，打破數據壁壘，充實用戶畫像的維度。

此外，對于大廠來說，能夠抽取特征數據進行自主建模，但對于中小企業而言，集成第三方數據服務是較多的選擇，如個推的用戶畫像SDK，可以提供年齡段、性別、愛好等數百種標簽，幫助APP構建全方位立體的用戶模型。APP基于對用戶畫像的理解，就可對不同類型、不同場景的用戶推薦不同的內容和服務，實現千人千面的運營模式。

此外，運營活動和用戶成長激勵體系也必不可少。比如在微信讀書的產品中，用戶通過在線看書時長的累計以及讀書筆記的沉淀，不僅可以和好友比拼讀書排行感受閱讀帶來的成就感，而且也可以通過閱讀領書幣、買書返書幣、邀請新人得書幣等免費看書。那么用戶在產品內留存的時間越長，就綁定得越緊，貢獻的價值越高，就更不容易流走，這就是成長激勵體系的一種套路。

第三，在用戶流失預警與召回方面

APP發現用戶流失之后，需要盡可能通過數據分析找到用戶流失的原因，然后分析預測未來哪些用戶可能會流失，并且提前做預警與干預。另外就是如何針對已經流失的用戶制定召回策略，實現對流失用戶的召回。

以個推的實踐為例，個推曾與某小說閱讀類APP開展合作，基于自身大數據能力為APP定制用戶流失預測模型，由此來預測出用戶流失概率評分和沉默用戶畫像，幫助APP進行精準的沉默用戶喚醒。

另外個推對該APP剩余67%的非活躍用戶進行流失預測，發現其中有13%的用戶流失概率評分在0.6分-1分之間，有較大概率會流失掉，而剩余54%的用戶就是有喚醒價值的目標人群。在明確喚醒的目標沉默用戶后，該APP基于個推所提供的沉默用戶畫像分析，準備相應內容并通過精準推送的手段，使得APP月活用戶占比提高了8.1%。

數據驅動增長是一門非?？茖W性系統性學科

增長是一門非常科學性系統性學科，數據是增長公式中的底層邏輯。任何的增長項目中，都需要用數據來挖掘潛在的價值。

• 首先，通過數據可以發現新的增長機會。通過用戶行為分析，發現用戶轉化或流失的原因，強化轉化動機，從而實現增長。
• 第二，通過數據可以提升用戶體驗。通過數據分析出產品哪些功能用戶點擊量最高，哪些功能最受歡迎？通過數據優化迭代產品，提升用戶體驗，從而提高用戶生命周期價值。
• 第三，數據是有效的驅動，不管是運營，還是活動，都需對用戶行為數據實時分析，以此配置更適合的增長方案。

數據驅動增長是一個厚積薄發的過程，要求APP在日常運營中要做好包括數據積累、數據清洗、數據建模分析、數據產出在內的每一個環節。這些工作對于大廠來說自然不是什么問題，但對于中小型企業、初創企業來說卻是一個比較難攻克的問題。

如果APP自身數據分析能力弱，又想快速實現數據增長，不妨與第三方服務商合作，既專業，又完全無需企業重新搭建其技術。比如個推已經將數據驅動增長的方法論拆解落地，將消息推送、畫像分析、應用統計、一鍵驗證等變成可快速集成、人人都可上手的工具，以滿足運營者在用戶全生命周期精細化運用的多種需求。

隨著大數據技術的成熟發展，APP對于數據越來越重視，數據資源已經成為APP競爭的核心資源，以數據為驅動更是成為APP的增長密碼，只要找到合適的方法，就一定能破解出數據背后的真正含義，為增長增能。

本文由 @95后聊科技 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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