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增長是懸在每一個公司頭上的達摩克利斯之劍，盡管每個公司的業務各不相同，但增長的底層邏輯都是有跡可循的。本文作者總結了增長運營的4大道法術器，希望對你有幫助。

用戶運營多年，深刻認為不同項目運營目標雖大不相同，實現路徑也不大一致，但收攏到增長運營本身方法論確實十分一致的。

我將我日常核心使用的方法論，結合道法術器4大方向，總結為4個經典方法：

1）【道】目標：第一性原理

目標實現是通過紛繁決策和行動得到的，但需要緊緊記得第一性原理之目標，采用最高效率最合適的手段達成。

2）【法】方法：PDCA迭代

目標達成的過程必定會有間歇性迷茫和失敗，但往往不斷向下一步去迭代，始終可以達到目標。

3）【術】行動：ABtest

增長路上一切決策以用戶需求為準，AB測試是科學決策的重要利器。這也是字節調整能夠不斷打出市場拳頭產品的重要方法論。

4）【器】工具：看數據有分析

數據是業務評判的重要標準，也是對業務發展的重要指引，數據更加真實更加清晰地反饋業務現狀和趨勢。

一、增長運營之道：第一性目標

第一性原理是回歸事物的最基本，將其拆分成各要素解構分析，從而找到實現目標最優路徑的方法。

與之對應，任何增長運營，必須擁有明確的增長目標，根據目標拆解實現方案，且在運營中后期也存在重要作用。體現在以下3個方面：

1. 初期，運營方案制定。運營人員擁有明確攻打目標后，拆解關鍵達成路徑和要素，制定出完整的可行方案和打法。
2. 中期，決策重要依據。運營講究的是按時按質達成目標，但任何項目都會遇到時間緊任務重的情況，那么在資源有限的情況下，要將更多的精力投入到更大價值的地方去，第一性目標就是重要判斷依據。
3. 末期，如何判斷是否達成目標，如何判斷完成質量，都可以通過第一性目標來達成。

第一性原理到底有多好用？全球最牛的人之一馬斯克是這么認為的。

馬斯克認為第一性原理是一種頂級思維架構，它可以打破一切知識的藩籬，回歸到事物本源去思考基礎性的問題，在不參照經驗或其它的情況下，從物質/世界的最本源出發思考事物/系統。

“我相信有一種很好的思考架構，就是第一性原理，我們能夠真正地去思考一些基礎的真理，并且從中去論證，而不是類推。我們絕大多數時候都是類推地思考問題，也就是模仿別人做的事情并加以微幅更改。但當你想要做一些新的東西時，必須要運用第一性原理來思考。”

制造電動車特斯拉的過程中，最大的成本來源于電池組件。研發團隊發現電池組件成本要600美元/千瓦時，馬斯克運用第一性原理思考，把電池分為各種金屬元素以及其他成分，再對生產流程、產地、供應鏈每一部分進行優化，最終將電池組件成本降低到80美元/千瓦時。

總的來說，第一性原理給予我們深度洞察和思考的指北作用，工作上要清楚業務的第一性是什么，有利于我們創造更核心的價值。

二、增長運營之法：PDCA

圍繞增長目標，運營要有明確的前進方向和實現策略。目標的實現是在每一次摔倒和每一次站起來繼續前行中達到的，這也是運營十分磨人且需要韌勁之處。

高質量的運營，總能夠精準制定計劃，快速執行，檢查結果和總結問題教訓。這其實就是PDCA循環就是按照這樣的順序進行質量管理，并且循環不止地進行下去的科學程序，實現階梯式上升。

PDCA由英語單詞Plan(計劃)、Do(執行)、Check(檢查)和Act(處理)的第一個字母：

• P (Plan) 計劃，包括方針和目標的確定
• D (Do) 執行，根據目標，進行具體方案策劃，實現計劃中的內容
• C (Check) 檢查，總結執行結果，明確好與不好的效果，找出問題
• A (Act）處理，對成功的經驗加以肯定，并予以標準化；對于失敗的教訓也要總結，引起重視。對于需要進一步解決的問題，循環到下一個PDCA中去。

以下是我的日常工作運用方式，以一個運營項目為例，我們通常將“項目初期階段”稱其為“試驗模型”，因為所有的終局都是由初始不斷的發展演變而來的，而PDCA是發展的重要管理：

利用PDCA管理增長目標，能夠更加穩健的推進項目達成目標，更有把握的拿結果?。。?/p>

三、增長運營之術：ABtest

A/B測試具體是指對不同策略進行對比實驗，根據結果選擇最優方案。

這是一項十分基礎但十分科學的運營工作，它也是谷歌、微軟，國內的BAT和字節跳動等公司高速增長的武器。流量紅利逐漸消失的時代，用戶增長空間在下降，高效又節約成本的數據判斷工具尤為重要，A/B測試幫助企業在產品、策略、資源等方面進行高效匹配，以及數據驅動策略的有效落地與實施。

1. A/B測試的特性——先驗性、并行性和科學性

1）先驗性

A/B測試的先驗性試驗體系，屬于預測型結論，與“后驗”的歸納性結論差別巨大。同樣是用數據統計與分析版本的好壞，以往的方式是先將版本發布，再通過數據驗證效果，而A/B 測試是通過科學的試驗設計、采樣樣本代表性、流量分割與小流量測試等方式來獲得具有代表性的試驗結論，這樣就可以用很少的樣本量就能推廣到全部流量可信。

2）并行性

A/B測試是將兩個或以上的方案同時在線試驗，保證每個版本所處環境的一致性，便于更加科學客觀地對比優劣。同時節省驗證的時間，無需在驗證完一個版本之后再測試另一個。

3）科學性

科學性強調的是流量分配的科學性。A/B 測試的正確做法，是盡可能將相似特征的用戶均勻的分配到試驗組中，確保每個組別的用戶特征的相似性，從而避免出現數據偏差，使得試驗的結果更有代表性。

在互聯網時代，A/B測試被谷歌等巨頭廣泛使用在產品開發和運營中，A/B測試也是字節跳動快速增長的重要因素。

但，A/B測試不是萬能的。它仍舊存在一些局限和問題。

以“抖音”為例，當初給短視頻平臺起名是字節內部進行了A/B測試，“抖音”選項實際位列第二名，但產品經理們從經驗角度認為“抖音”長期來講更符合認知，更能體現這個產品的形態，最終選擇了“抖音”這個名字。

所以A/B測試的過程，有時不完全看它的結論，它也會帶來很多認知，這就是經驗帶來的偏差。A/B測試可以糾正這些偏差，但是它也會有局限性，有時候決策者不一定會完全采納它的結論。

2. A/B測試4步驟

1）明確測試目標

AB測試不能毫無目的，也不能多個目標并行。明確的測試目標能夠幫忙明確的實驗方案。

2）充分實驗假設

圍繞明確目標，充分假設根據可能情況，如要做點擊率A/B測試，那么盡可能將素材、文案、風格等影響因素測試，盡可能將影響因素統一時間段進行測試，提升實驗效率和實驗準確性。

3）設計單一變量

遵循變量單一性，不能同時測試多個因素，會造成影響因素歸因錯誤或無法得出變量實際影響。

• 時間周期：統一時間進行A/B測試，周期一般是1-4周，不同時間周期用戶群體可能不一樣，所以最好要覆蓋一個周期，如7天、14天、21天。
• 用戶群體：用戶群體切割需要相對一致，不同地區、不同年齡、不同性別都可能會造成實驗結果的差異，所以用戶群體劃分需要盡可能一致。
• 用戶數量：充足的用戶數量才能做好AB測試,小基數的用戶群體很有可能因為個位數的差異,影響最終轉化率的判斷，所以在人群規模選擇上盡可能保證合理的數量。

4）實驗結果分析

測試過程中的數據，既要關注結果指標，也要關注過程指標。如實驗版本確實有提升，但付出的成本高，那就需要權衡利弊再最終決策。

要真正做一個科學決策，沒有“一招鮮，吃遍天”的方法，只有最合適的方法。

充分使用A/B測試能夠在很大程度上補充可能遺漏的信息，能夠幫助決策者消除很多偏見，能夠帶來很多客觀的事實。但是它也不是完美的，需要和其他方法配合著一起使用。正如“抖音”這個名字的來源一樣，在決策中更廣泛地使用A/B測試，可以完善算法的推薦機制，幫助決策者做出更準確的決策。

四、增長運營之器：數據

數據，是業務決策的重要依據，既能夠判斷業務達成情況（結果數據），也能指引業務發展和提供方向支持（過程數據）；建立完備科學的數據體系和分析數據，是增長運營的看家技能。

1. 搭建業務數據模型及分析框架

業務規劃階段，就需要提出業務數據需求。

1）業務需求指導數據需求，運營人員必須清晰知道監測數據，梳理數據指標，推動產品技術進行預留埋點開發取數。

• 數據類型：分為過程指標還是結果指標。結果性指標通常以“產出”為導向，易于衡量，但難以改善或影響；過程性指標通常以投入為導向，難以衡量，且易于影響。
• 關鍵指標：找到能夠代表結果指標或過程指標的數據。
• 指標含義：明確的指標含義幫助數據上下游共識。

2）數據需求指導產品埋點，數據埋點是數據可視化的重要部分，做每個項目千萬不要忽視它的重要性，應該作為項目上線的標準SOP一環。

3）搭建所需的數據儀表盤，數據可視化的方式，便于業務方能夠清晰快速地看到問題所在和預判趨勢。對于異常的數據指標和趨勢，及時進行預警。

2. 業務數據分析原則

數據的確能夠幫助我們更加的了解業務，但信息過多也會增加數據清洗難度，所以數據分析要看重關鍵指標，而非越多越好。

1）結果指標是塔，過程指標是輔助

• 最重點關注的是結果指標，直接反映業務好壞的直觀情況，也是老板最看重的項目lead數據。
• 過程指標，需要細心地洞察和分析對比，所有的業務都有優化空間，但如何優化、空間多大，可以從過程指標里得到答案；

2）數據并非越豐富越好，更主要的是關鍵指標

• 數據指標分為一級指標、二級指標、三級指標等，從業務洞察角度，一級指標是直接數據，當一級指標數據發生異常波動的時候，我們需要下探到二級/三級數據中找到變化的原因；如「資源位總體曝光數據」是一級指標，當整體指標發生異常情況的時候，我們下探二級指標「各資源位置」去看波動情況，以此類推，知道尋找到變化的原因。
• 當數據看太多的時候，容易想一個漩渦將我們的思緒纏繞起來，所以我們應該從大盤數據看起，有異常情況往下類推，而不是一下子就鉆到下級數據的牛角尖里。

3）記錄每次策略調整的時間和內容，及時監控數據變化

• 每個運營項目終局都是一次次的迭代積累到達的，對于其中的過程，我們需要有實驗精神的記錄下來，便于后續對于有效經驗的運用，無效經驗的閉坑；
• 項目數據變動，除了大盤變化的影響外，每次運營策略的調整，都會對項目數據有或多或少的波動影響，便于后期對于不同策略程度變化的對比，我們需要盡可能的記錄。

以上，是在日常的實踐過程當中，對于增長運營的方法論。

運營最重要的是找到快準狠的打法，同時高效率的實施和完成，并且注重復盤和積累，才能夠才運營的路上積累下屬于自己的方法論，這是經驗的厚度。

資源一定是有限的的，尤其是在大規模的企業中，提升效率有助于促進公司增加營收，這才是效率的目的。