硅谷一線增長實(shí)踐者曲卉：數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的道與術(shù)

增長實(shí)踐曲卉數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)猿友盟+ 全域數(shù)據(jù)

友盟+ | 2019-12-11 22:20

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 11月19日，在友盟+舉辦的“聚云端·見不凡”為主題的2019UBDC全域大數(shù)據(jù)峰會上，《硅谷增長黑客實(shí)戰(zhàn)筆記》作者曲卉發(fā)表了以“數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的道與術(shù)”為主題的演講

硅谷一線增長實(shí)踐者曲卉：數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的道與術(shù)

11月19日，在友盟+舉辦的“聚云端·見不凡”為主題的2019UBDC全域大數(shù)據(jù)峰會上，《硅谷增長黑客實(shí)戰(zhàn)筆記》作者曲卉發(fā)表了以“數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的道與術(shù)”為主題的演講。

以下是在不改變原義的基礎(chǔ)上整理編輯的內(nèi)容：

數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的體系與基礎(chǔ)、流程，如果你掌握了，應(yīng)用起來，其實(shí)就像一個自動傳送帶一樣，你不需要費(fèi)太大的勁就可以事半功倍。

在過去的10年里，美國的很多公司在應(yīng)用數(shù)據(jù)的路上經(jīng)歷了不同的階段，從最開始的時(shí)候沒有數(shù)據(jù)，到后來開始有數(shù)據(jù)無應(yīng)用，到最后全面數(shù)據(jù)與企業(yè)決策的全面結(jié)合。
硅谷一線增長實(shí)踐者曲卉：數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的道與術(shù)

通過多年的工作和對行業(yè)的深度觀察，我今天和大家分享4種如何用數(shù)據(jù)去驅(qū)動增長的方式。

第一種是指標(biāo)建模。所謂的指標(biāo)建模就是如何用指標(biāo)和模型的方式把企業(yè)的業(yè)務(wù)、產(chǎn)品高度概括化、提煉化，讓企業(yè)在海量數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)之間微妙的聯(lián)系，過濾掉大量無用的信息，讓企業(yè)能很快觸及核心問題，從數(shù)據(jù)中提煉價(jià)值。

第二種是機(jī)會洞察。金融和互聯(lián)網(wǎng)是目前數(shù)字化程度最高的行業(yè)，這兩個行業(yè)中沉淀了大量數(shù)據(jù)，比如渠道數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等，這無疑是一座金礦，里面潛藏了大量可以被發(fā)現(xiàn)的珍寶，可以被進(jìn)一步加工、打磨。機(jī)會洞察就是企業(yè)要有一雙能發(fā)現(xiàn)金礦的慧眼。

第三種是衡量結(jié)果。衡量結(jié)果的基礎(chǔ)是企業(yè)要有科學(xué)的評估體系。企業(yè)開發(fā)一套系統(tǒng)，要去衡量其產(chǎn)生的效果，然后從中得到一些洞察，進(jìn)而有指向性地進(jìn)行完善和迭代。在整個流程中最重要的一環(huán)就是衡量，因?yàn)橹挥锌茖W(xué)的評估體系，才能使企業(yè)的系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)有度可依，有病可查，否則很容易陷入南轅北轍的困境。

第四種是決策自動化。當(dāng)完成前三個步驟之后，決策自動化就水到渠成了。當(dāng)下機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的無監(jiān)督訓(xùn)練算法等技術(shù)日漸成熟，越來越多的決策可以依賴算法的自動化完成，這將使得企業(yè)決策的速度、效率和質(zhì)量都大大提高。

這就是四步數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的“道”，下面我重點(diǎn)介紹一下“術(shù)”的部分。

指標(biāo)建模

指標(biāo)建模最重要的概念是兩點(diǎn)。

第一點(diǎn)：找到最重要的指標(biāo)。形象的說就是“北極星指標(biāo)”，簡單來講，就是在現(xiàn)階段企業(yè)最核心的問題是什么，并且找到一個指標(biāo)去衡量。

世面上的產(chǎn)品可以分為三類：

第一類：消磨時(shí)間的。比如很多短視頻、新聞類軟件。

第二類：提升效率的。比如很多SaaS類產(chǎn)品。

第三類：促成交易的。比如很多電商、旅行類產(chǎn)品。

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第二點(diǎn)，搭建增長模型。不同類型產(chǎn)品的北極星指標(biāo)是有所差異的。比如DAU之如消磨時(shí)間類的產(chǎn)品，付費(fèi)用戶的活躍程度之如提升效率類，GMV、交易量之如促成交易類。

總之，企業(yè)要根據(jù)自身業(yè)務(wù)的特點(diǎn)、稟賦、目標(biāo)去尋找到相適應(yīng)的北極星指標(biāo)。

增長模型聽起來是一個非常抽象的概念，在落地階段要如何去搭建一個完善的增長模型呢？以電商產(chǎn)品為例，基于一款產(chǎn)品，企業(yè)首先要去確定它的北極星指標(biāo)。如果該產(chǎn)品處于比較早期的階段，那么企業(yè)可以選擇用戶數(shù)或者是訂單數(shù)作為北極星指標(biāo)，如果產(chǎn)品已經(jīng)處于成熟階段了，把交易額選為北極星指標(biāo)就更合適一些。

假設(shè)這個產(chǎn)品的北極星指標(biāo)是交易額，接下來企業(yè)要做的就是想辦法去拆解它，拆解北極星指標(biāo)可以有各種各樣的方式，比如說可以按新用戶、老用戶貢獻(xiàn)了多少銷售額來拆?；蛘呖梢园瓷唐返钠奉惾ゲ?，也可以按照用戶步驟去拆。

總之，要把北極星指標(biāo)按照最合理的維度去進(jìn)行拆分。這樣就可以把很抽象、無法捕捉的指標(biāo)進(jìn)一步分解為很細(xì)致的指標(biāo)，為運(yùn)營和其他團(tuán)隊(duì)提供較為直觀的決策基礎(chǔ)。進(jìn)而反饋回北極星指標(biāo)去完成提升。比如說把商品詳情頁的轉(zhuǎn)化率提高，相應(yīng)的交易額也會隨之提升。

指標(biāo)建模最重要的意義就是幫企業(yè)觸及核心，找到最重要的研究和提升方向，同時(shí)梳理出影響方向最重要的因子，并挖掘出潛在的規(guī)律和價(jià)值。

機(jī)會洞察

機(jī)會洞察不是只圍繞某一環(huán)節(jié)單獨(dú)進(jìn)行，而是伴隨整個客戶生命周期而展開。在用戶獲取、激活和留存、召回流失、變現(xiàn)中每一個階段都有增長的機(jī)會和增長的可能性，相應(yīng)在每一個階段里面都潛藏著一些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都提供一些增長線索，比如說在獲客階段有渠道數(shù)據(jù)，在激活、留存和召回階段有用戶行為數(shù)據(jù)，在變現(xiàn)階段有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

但很多企業(yè)一般面臨兩種困境，一是缺乏完整的數(shù)據(jù)；二是數(shù)據(jù)之間無法打通。渠道是渠道，用戶是用戶，業(yè)務(wù)是業(yè)務(wù)，三者可能僅有一些很微弱的連接，數(shù)據(jù)是割裂存在的，這樣的數(shù)據(jù)就不會產(chǎn)生價(jià)值，甚至還會造成一些惡果。

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那么當(dāng)企業(yè)有了數(shù)據(jù)之后，在尋找增長的線索和機(jī)會時(shí)，通常會各種各樣的問題和挑戰(zhàn)，歸納起來主要為兩類問題：

第一類是轉(zhuǎn)化問題。所謂轉(zhuǎn)化問題，就是企業(yè)怎么說服用戶去完成一個指定動作，一般來說都是一次性但是非常關(guān)鍵的動作，比如說點(diǎn)擊廣告、下載注冊一個帳號，或者產(chǎn)生付費(fèi)。

第二類是留存問題。當(dāng)用戶完成了一次性的關(guān)鍵動作之后，企業(yè)還會希望用戶能持續(xù)不斷做某件事，產(chǎn)生周期性依賴。這是一款A(yù)PP最重要的用戶使命，比如反復(fù)登錄、聽歌、看新聞、看視頻等。

當(dāng)企業(yè)有了這種概念之后，留存和轉(zhuǎn)化問題，事實(shí)上有太多是已經(jīng)被證實(shí)、科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法，可以去引用和借鑒。

舉例來說，美國在線出行服務(wù)平臺Lyft是Uber最新的競爭對手。起初Lyft也遇到了留存類問題，平臺發(fā)現(xiàn)用戶的留存比較差，于是平臺開始去研究用戶激活和使用的情況，他們發(fā)現(xiàn)在新用戶的前期，如果新用戶兩個不同的場景下，比如上班用一次，酒后代駕用一次，或者接機(jī)用一次，上班用一次。如果出現(xiàn)這種情況，用戶的長期留存則有顯著提升。

當(dāng)有了這樣的數(shù)據(jù)洞察的時(shí)候，平臺就馬上采取相應(yīng)的行動，通過各種手段促使和引導(dǎo)更多用戶達(dá)到這樣的狀態(tài)，最后衡量結(jié)果發(fā)現(xiàn)，留存率果然有顯著提升。

衡量結(jié)果

通過數(shù)據(jù)儀表盤的方式，把對于公司業(yè)務(wù)最重要的數(shù)據(jù)指標(biāo)羅列出來，讓企業(yè)能夠一目了然地知道公司業(yè)務(wù)的健康程度和發(fā)展態(tài)勢。

以A/B測試為例，A/B是一種經(jīng)典的衡量方式，也是數(shù)據(jù)驅(qū)動增長最重要的載體，為什么這么說？因?yàn)椴蛔鋈魏胃淖兊臄?shù)據(jù)分析是沒有意義的。如果做了很多改變但沒有通過A/B測試的方式，即使指標(biāo)提升了，但是企業(yè)無法精準(zhǔn)找出到底是哪個因子的改變導(dǎo)致了這個指標(biāo)的變化，這就為決策帶來很多不可預(yù)期的問題。以美國視頻平臺奈飛為例，他們?yōu)榫珳?zhǔn)了解用戶對于某張視頻宣傳海報(bào)的喜愛度，會經(jīng)常利用A/B測試的方式。

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他們會觀察哪個版本的海報(bào)用戶點(diǎn)擊的最多，完全拋棄企業(yè)對直覺、經(jīng)驗(yàn)有的信任，而是真真切切去了解用戶的內(nèi)心，用戶的行為偏好。

決策自動化

決策自動化類似于一種自動傳送帶的狀態(tài)，讓系統(tǒng)自動找到最合適、最精準(zhǔn)的投送方式。

以招聘平臺領(lǐng)英為例，有企業(yè)用戶有招聘的需要。一般會先通過內(nèi)部數(shù)據(jù)做一個企業(yè)用戶的健康度模型。銷售人員、客服人員和客戶互動過程中，會精準(zhǔn)預(yù)判是否有流失風(fēng)險(xiǎn)，采取怎樣的互動模式更能打動客戶。通過自動決策為人提供智能決策工具的方式，使得領(lǐng)英付費(fèi)用戶流失率從50%下降到了10%，這是一個非常驚人的數(shù)字。

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此外再介紹一個訂票網(wǎng)站的案例，該網(wǎng)站在內(nèi)部開發(fā)了一個優(yōu)先級排序模型，每一位運(yùn)營產(chǎn)品經(jīng)理想要做一個項(xiàng)目之前，都會把他的一些假設(shè)輸入到這個模型里面，然后模型會自動測算出該項(xiàng)目對北極星指標(biāo)會產(chǎn)生多大程度的影響，通過這樣的方式去提高優(yōu)先級排序的精確程度和質(zhì)量。

數(shù)據(jù)是這個時(shí)代最重要的核心資源，也是取之不竭的，最重要的是它由我們自己創(chuàng)造，不依賴任何自然資源。我們也看到了友盟+也在通過數(shù)據(jù)幫助整個行業(yè)構(gòu)建可閉環(huán)、可沉淀、可持續(xù)的企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺。所以，最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的效能，將是這個時(shí)代任何企業(yè)都要掌握的核心能力。當(dāng)下流量紅利已經(jīng)進(jìn)入尾聲，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)思維正在崛起，精細(xì)化運(yùn)營、數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能決策將是未來任何一家企業(yè)都必須具備的能力。

來源：友盟+

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