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榮耀標識如何用數據分析驅動用戶增長？
編輯導讀：用數據來洞察用戶，了解用戶是做增長的基礎。毫無疑問，增長的過程也是數據挖掘和分析的過程，那么如何用數據分析來做增長呢？針對這個問題，本文作者從五個方面展開分析，希望對你有幫助。
一、數據分析如何應用于用戶增長，增長模型如何建立
產品的永恒主題一定是增長，而增長的背后一定要有數據的支撐，也就是我們所說的數據分析。我把市面上所有的增長方向分為3大流派，分別是市場營銷派、實驗增長派和技術派，下面詳細講一下數據分析在這三種增長方向的作用。
市場營銷派：概括的說就是渠道運營、市場運營花錢買流量，在這個環節不要覺得花錢買流量就叫增長，這事誰都可以做。但如何不花錢或者花更少的錢，獲取更多、更優質精準的流量，那才叫增長。在這個環節，數據分析師負責搭建渠道評估模型、反作弊模型去監控渠道質量，指導渠道或老板，保證流量的優勝略汰?；ヂ摼W有句話，4成的流量都是虛假的，信不信由你，反正我是相信。所以，如何利用好數據分析守住企業第一道流量關卡，顯得尤為重要。
實驗增長派：SeanEllis在他寫的《增長黑客》里面提及到最多的方法，就是這種實驗增長派。通過發現問題、提出想法、實驗測試和復盤分析這四步來構建實驗模型，在成本可控范圍內不斷測試，領悟增長真諦。發現問題和提出想法離不開關鍵指標，關鍵指標也叫北極星指標，德魯克說過：“無法去量化，就不能控制”，通過數據分析讓業務有數看，有衡量，再去增長。實驗測試階段涉及到用戶分桶實驗、AB test等，同樣離不開數據分析。最后，結果復盤的時候，需要利用數據分析中的統計學原理，是否顯著，置信度等方法，來論證你的實驗結論是否嚴謹可靠。
技術派：技術派就比較偏向數據建模師的方向了，比如通過歷史用戶的行為數據，構建邏輯回歸模型，判斷用戶下單意愿是否強烈并對其運營，這就更是數據分析了對吧。
聊完了3大流派，我們在按照生命周期去分解增長，說到生命周期，那必須聊一聊爛大街但是依然很好用的AARRR（海盜模型），我們把生命周期分成拉新、激活、留存、變現和裂變。
拉新階段：此階段我們會構建渠道評估模型、渠道反作弊模型、渠道生命周期模型。這一些列的渠道模型的目的就是，通過數據分析，利用有限的資源，帶來更多優質的流量。
激活階段：這里就涉及到激活階段的兩個誤區，第一個是認為注冊就等于激活，一旦注冊留了手機號就認為該用戶真實有效。第二個誤區是只看新增用戶的留存情況，認為這個指標能夠反饋用戶的激活情況。然而大家往往忽視了一個重要的指標，那就是核心功能的使用率。
核心功能就是在《增長黑客》中經常提及到的aha moment（驚喜時刻），如何讓用戶在最短時間內使用產品的核心功能，從而使用戶眼前一亮并記住你的產品。有的時候正是因為在“初次見面”的時候沒有給對方留下深刻的印象，導致激活失敗，從而造成用戶流失。
不同類型的產品核心功能不同，以游戲類的王者榮耀為例子，每個游戲都有其獨特的規則，理解成本會很高，如何利用新手引導讓新玩家了解基本操作就顯得尤為重要，所以新手引導完成率、首次游戲時長與局數等便成為激活的重要指標。
以得物（毒）APP為例，核心功能就是收藏愛鞋，然后可以看到價格波動和市場行情，那么新用戶的收藏率和工具使用率（穿搭、鞋VR等）便是激活的重要指標。
以易車APP為例，核心功能是汽車工具，通過工具可以查詢愛車的最低價格及相關資訊內容，那么新增用戶使用工具后的詢價率便成為激活的北極星指標。
判斷用戶激活情況不僅限于注冊率與留存率，還要根據自身的產品類型，找到核心功能的使用率作為監控指標。綜上所述，注冊率、新用戶留存和核心功能使用率才是判斷用戶是否激活的關鍵指標，從業務監控指標到增長環節同樣離不開數據分析。
留存階段：留存這個指標是個好的監控指標，可以反饋用戶的粘性。但是想要提升留存的話，實操難度則非常大，此話怎么講呢？因為一個產品的留存包含5個方面，不是單一因素制約。
下面來看一下我總結的提高留存的5大方法，分別是渠道精細化、產品結構優化、活動激勵、提供優質服務和非常規（觸達）手段push、短信、站內信等。
留存的5個方面是怎么總結出來的呢，正是數據分析中復盤分析的體現，通過不斷的復盤分析總結出來的業務思維模型。
變現階段：舉一個經典的模型，我們通過歷史數據對下單/未下單的用戶的行為進行建模，利用邏輯回歸模型預測用戶下單意愿，并提高用戶下單率，如下圖：
數學模型這更不用說了吧，建模能力也是數據分析不可或缺的技能之一。
裂變階段：這個階段給大家的建議就是做好反作弊機制，再去想裂變的玩法，否則很容易被羊毛黨或者虛擬機刷穿，一次活動大幾十萬全部白花，新增設備全是虛假設備，這種事情屢見不鮮。所以數據分析師要為活動把關，如果讓錢花到刀刃上，切記裂變玩不好就真的“裂開”了。上面給大家按照增長的3大流派和生命周期進行拆分，講了一下數據分析在增長方面的應用，是不是瞬間感覺玩法很多！
二、如何獲取第一批種子用戶
首先要知道我們做的目的是什么，比如我們要做汽車的洗車業務，那么種子用戶就應該是車主對吧。
第二步是如何獲取更多的車主，通過第三方撞庫、問券信息、用戶注冊認證車主等方式拿到車主用戶數據。
第三步為了保證效果，我們要有一定的篩選規則，選出活躍的用戶，比如百日聯網活躍車主進行短信、push觸達告知。
篩選用戶的時候顆粒度越細越好，細分地域、性別、車主價格等精細化運營。最后不要忘了真誠永遠是種子用戶進行裂變的基礎，大客戶的專屬照顧和意見反饋，能夠更好得為后期增長鋪路。
三、公司內部數據基礎差，缺乏增長方法，該如何入手
數據基礎差，且缺乏增長方法是兩個問題。數據基礎好比足球運動員的基本功，增長方法好比進球能力。基本功不好，想要在比賽中進球那是非常困難的，除非瞎貓碰見死耗子，這在統計學里是小概率事件，我們姑且不論。所以當務之急是基本功，也就是改善數據基礎差的問題，磨刀不誤砍柴工。
那么我們就來嘮嘮數據基礎差要怎么解決。君子生非異也，善假于物也。對于小公司，自己公司數據基礎能力不夠的時候，可以采用第三方服務，有的時候我們沒必要去趟別人趟過的雷。埋點加上BI智能報表這一套自己做需要至少5個人吧，那一年開工資花個200多萬合情合理吧，但是購買一個神測數據，其中就包括無埋點采集和智能展示功能了對吧，一年也就幾十萬，省出來的錢去做投放不香么。
再比如說反作弊，自己做渠道流量反作弊需要非常大的用戶數據基礎和算法能力，小公司在初期自己業務還不穩定的情況下，再自己做一套反作弊出來，豈不是讓資源本不富裕的技術團隊雪上加霜，你選擇數盟、數美這樣的專業團隊豈不是更穩妥。這就好比你想吃新鮮的食物，買個冰箱不就解決了，但你偏不，非要是自己造個冰箱，那我只能默默地給您點個贊，轉身離開。
但是一碼歸一碼，當你的團隊足夠強大的時候，有些東西真的是要自己手工打造，比如渠道歸因埋點采集、核心數據自建BI系統等，畢竟命運掌握在自己手里才是最穩妥的。
所以針對數據基礎差的公司，我個人的建議是在企業初創期選擇第三方服務作為過渡，等到企業壯大后再將命運真正掌握在自己手里，把一些能自建的數據體系都自建。畢竟出來混，遲早是要還的。
四、中國產品的增長和美國硅谷增長黑客的增長的差異與共同點
“增長黑客”對于互聯網圈的小伙伴來說一定不陌生，尤其是前幾年，很多人也看了很多來自國外經典案列，比如網飛（Netflix）通過分析客戶觀看的電影和節目，發現凱文史派西參演的電影和政治題材的電視劇都非常受用戶歡迎，所以才有的網飛制作的電視劇《紙牌屋》；Facebook做灰度測試的時候，發現新版本會使變現率下降25%，所以緊急終止新版上線等等，其核心理念是依靠技術和數據驅動，從而達到增長的目的。
但近幾年大家發現 “增長”不香了，所謂的“增長”都是別人家的“增長”，要不就是來自外國的案例，到了國內會變得“水土不服”，畢竟國外連運營或渠道崗位都沒有是吧，再看看APP store和國內的華米OV（華為、小米、vivo、oppo） 等安卓應用商店的商業化程度對比就可以知道了吧，國內的增長可以說是hard難度的增長，有的時候連老硅谷也會望塵莫及。
增長為什么會出現“水土不服”呢，主要有兩點原因。第一點是中國人聰明，玩法很多，比如上面說的安卓市場商業化程度；第二點是美國的用戶差異性和需求多樣性較為單一，就拿事物來說，美國人就是披薩、漢堡對吧，再看看中國的食物分類，點開美團瞬間起立，因此出現了運營崗位是美國沒有的。細分領域的復雜程度和高度的商業化模式是中美增長的主要差異。
增長的共同點是什么呢，是增長的核心理念，比如MVP模型、FRM、aha moment等等這些理念是永恒不變的。就好比你在中國和美國踢球一樣，規則都是一樣的，只不過人的身體素質不一樣罷了。
五、 增長實驗的常見注意事項
1. 培養大局能力
“窮”玩mvp（最小可行性產品），“富”玩AB測試，為什么這說呢？有多少人是為了AB測試而AB測試，然后只是從中選出一種最優的解決方法，表面上確實是達到最優化，可是有沒有想過我們在做AB測試的時候，其實就是“井底之蛙”在嘗試哪種方式跳得更高？如果跳出井底，做的是最小可行性產品，視角貫穿整個產品，以“最小”的代價，收集更多的反饋信息，從而達到全局的增長。
如果只是不斷的在某個節點上做AB測試，那么我只能說你在浪費資源，不如融合整條產品線，做一套MVP測試。
下面給大家講個具體的例子：
AB test（C）：渠道新增素材測試，尋求最佳轉化素材。素材我們有N種方法，最終得到C3這個素材是新增轉化率最高的素材，那么我們就以為大功告成了，所有渠道、代理商都用C3素材，如果這么做我們是不是就是井底下，嘗試哪種彈跳方式跳的最高的青蛙，但是我們跳出井底，會看到新增轉化不單單是素材決定，其中包括產品、渠道、技術等等共同制約。
MVP：增長不是某一個部門，某一個環節的事情，是所有部門一起協作的共同結果。還是上面的例子，當我們跳出井底，通過MVP測試，新增轉化的最佳增長方案可能是A1+B3+C3+D1和A2+B2+C1+D3，而不是單一的素材C3。
這就是我說的“窮”玩MVP，“富”玩AB，花同樣的錢，是在井底玩還是在井外玩，井外豈不是性價比更高，所以我們要跳出局限，以全局視角看待增長。
2. 溝通
分析師最重要的技能就是溝通，先聽懂老板的需求，再去分析，分析出來的結果要翻譯成老板懂的語言，讓老板明白你這么做的價值。
如果你的業務做得再好，但是無法讓領導感知到，這個項目雖然有價值，但是不會使其價值最大化，如何將項目的結果讓老板認可，這也是溝通的技巧，不要覺得不重要，這關系到項目是否能啟動，項目的預算和規模。有能力的分析師會找到增長點，優秀的分析師會讓領導感知增長點，要更多的預算繼續擴大項目規模，最終拿到更好的成績，最后的最后組員一起升職加薪。
舉個小例子，我們要發現問題點（增長點），發現用戶流失嚴重，要做流失用戶召回項目。在做項目之前，我們為了評估召回項目的效果，要梳理監控指標，制定了觸達召回率、觸達召回率人數、召回商業轉化率、召回后貢獻留存率、第N日留存。我們又知道領導的KPI里有DAU、次日留存、第7日留存等等，又發現第7日留存與我們實驗監控的指標密切相關，所以決定將第7日留存作為重點監控與匯報指標。
可能大家發現前面幾個指標雖然都有可能增長，但是老板有可能感知不到，但如果與老板統一戰線的話，老板能夠迅速感知增長，如果再加上較強的溝通能力，那么預算和項目啟動就不在話下。上述的培養大局觀和向上向下的溝通能力，是我個人認為增長實驗中最應該注意的2點。
那么今天給大家分享的內容就到這里，在最后祝大家在增長道路上，方法全知道，增長不吃灰！
作者：姜頔；微信公眾號：趙小洛洛洛
本文由 @趙小洛 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
非常好，希望有機會多請教