GrowingIO產(chǎn)品實戰(zhàn)案例：數(shù)據(jù)如何驅(qū)動產(chǎn)品優(yōu)化?

GrowingIO 大數(shù)據(jù) 產(chǎn)品優(yōu)化運營

張溪夢 | 2016-03-25 10:17

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】流量為王的時代已然結(jié)束，事實證明，產(chǎn)品真的很重要。隨著產(chǎn)品的更新迭代，如何對產(chǎn)品進行精細(xì)化運營是每個公司都必須考慮的事。在大數(shù)據(jù)時代，如何借助各種工具用數(shù)據(jù)對產(chǎn)品做精細(xì)化運營呢？跟著小編來看看GrowingIO是怎么做的

GrowingIO產(chǎn)品實戰(zhàn)案例：數(shù)據(jù)如何驅(qū)動產(chǎn)品優(yōu)化?

流量為王的時代已經(jīng)結(jié)束，精細(xì)化運營才是未來的方向。現(xiàn)在產(chǎn)品迭代速度越來越快，我們必須要學(xué)會用各種工具來輔助我們的決策。在Growth Hacker里面，如何使用各種工具對產(chǎn)品進行調(diào)優(yōu)是一個重要的概念。

一、為什么要用數(shù)據(jù)來打磨產(chǎn)品?

在過去的十年，中國互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有一個流量為王的思想，如果你能吸引到流量，拉來大量的客戶，就可以迅速做大，迅速變現(xiàn)。典型比如O2O領(lǐng)域的競爭，各大公司通過燒錢補貼客戶增長，如外賣、打車、家政等領(lǐng)域。但隨著資本寒冬來襲，一大批靠燒錢為生的公司無以為繼，增長停滯。

為什么流量為王的模式難以持續(xù)?

第一，流量獲取的成本越來越高了，SEM，廣告聯(lián)盟等一系列渠道的價格是不斷增加的，公司越來越難承擔(dān)這樣的成本。

第二，企業(yè)員工的薪水在近幾年快速增長，公司的運營成本在不斷增加。以前我們可以鋪人、搞地推，但是當(dāng)獲客成本在不斷增加的時候，這種運營模式就漸漸不可持續(xù)。

第三，公司的整個產(chǎn)品體系不斷演化，他們必須在一個細(xì)分領(lǐng)域把產(chǎn)品做到最好，用戶才能持續(xù)使用他們的產(chǎn)品。要想留住客戶，就必須提供好的產(chǎn)品，更好的用戶體驗。

以往粗放的運營模式就像上面漫畫中兩個人拉一輛沒有輪子的礦車，消耗人力而且效率非常低。

數(shù)據(jù)分析能及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品和運營的問題所在，及時修正;就像給上面的礦車加上了一雙輪子，極大提高搬運的效率。

增長黑客的含義，是用數(shù)據(jù)分析和技術(shù)驅(qū)動，在最小的成本下快速增加客戶、實現(xiàn)產(chǎn)品、流量和價值的增長。公司在資源有限的情況下，充分利用數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)精細(xì)化運營，是實現(xiàn)“增長黑客”的必由之路。

二、如何用數(shù)據(jù)來打磨產(chǎn)品

說到數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品運營，不得不提起三個指標(biāo)，分別是轉(zhuǎn)化率、活躍度和留存率。這三個指標(biāo)構(gòu)成了產(chǎn)品和運營的一個基本指標(biāo)體系，是互聯(lián)網(wǎng)公司必須關(guān)注的。

過去我們關(guān)注PV、UV、DAU等指標(biāo)，但是現(xiàn)在不能只用這些指標(biāo)，我們更需要用用戶轉(zhuǎn)化率、留存率和用戶粘度來衡量一個產(chǎn)品是否優(yōu)秀。過去，在傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，用戶的留存和使用粘度是后期關(guān)注的點;而在今天，在產(chǎn)品設(shè)計的早期我們就需要關(guān)注這兩個指標(biāo)。

在對上述指標(biāo)進行跟蹤的過程中，可以細(xì)化成5個步驟：

1)首先利用數(shù)據(jù)采集和分析軟件追蹤用戶轉(zhuǎn)化情況，畫出轉(zhuǎn)化漏斗;

2)然后根據(jù)轉(zhuǎn)化漏斗分析用戶使用產(chǎn)品不同功能和界面的流暢度，尤其注意轉(zhuǎn)化率前后差異很大的步驟;

3)對用戶進行區(qū)隔，這是非常重要的一步，也是精細(xì)化運營的體現(xiàn)。我們要注意到用戶具有不同的屬性(性別、年齡段、行業(yè)等等)，所以同樣的產(chǎn)品對不同的用戶應(yīng)該有不同的功能點;這也就要求我們的產(chǎn)品經(jīng)理和運營人員花時間去了解不同用戶對產(chǎn)品功能、交互設(shè)計等方面的不同需求;

4)分析用戶行為。用戶行為是用戶體驗最真實的表現(xiàn)，往往隱含著最直接的用戶需求;

5)最后，根據(jù)上面的分析，找出產(chǎn)品的問題，盡快對產(chǎn)品進行優(yōu)化和改進。

需要注意的是，在產(chǎn)品升級迭代的過程中，上面5個步驟需要不斷循環(huán)。

三.GrowingIO用數(shù)據(jù)打磨產(chǎn)品的實戰(zhàn)案例

案例一：提升用戶注冊轉(zhuǎn)化率

在傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品用戶注冊頁面中，在一張表單頁面中呈現(xiàn)多個輸入框需要用戶填寫注冊信息，如姓名、手機號碼、郵箱地址、密碼、昵稱等等。有人提出一個新的概念，把注冊流分成若干個步驟，每個步驟盡量只需要填寫一段信息。

如果某公司設(shè)計了一個五步驟的注冊流，下圖是用戶的注冊轉(zhuǎn)化情況。

假如你是產(chǎn)品經(jīng)理或者運營人員，你看到上面的注冊轉(zhuǎn)化率，只能做一件事情的話，你會怎么做?

絕大多數(shù)的人都會把目光聚焦于第四步注冊上，因為從第四步到第五步的用戶注冊轉(zhuǎn)化流失率最高。

下面是一個真實的案例，GrowingIO是一家做數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析創(chuàng)業(yè)公司，可以幫助客戶無需在網(wǎng)站或者APP中手動埋點就能分析用戶行為數(shù)據(jù)。我們的官網(wǎng)在2016年1月19日之前的注冊轉(zhuǎn)化率很低，平均在8%左右。

上圖是當(dāng)時的GrowingIO官網(wǎng)首頁，進入后直接看到的是用戶【申請注冊】的按鈕，用戶需要一次性填寫手機號碼、郵箱地址和密碼才能完成注冊。當(dāng)時就有人提出，是不是因為首頁需要用戶填寫的注冊信息太多了，很多用戶還沒完成注冊就放棄了。如果能將注冊流程拆開，用戶在首頁上填寫的信息少一點，那么用戶的注冊意愿會不會有變化呢?

于是我們的工程團隊用來兩個半小時的時間，改版了注冊流程，得到了新的網(wǎng)站首頁，下圖所示。

在新的網(wǎng)站首頁中，用戶只需要填寫郵箱地址，然后點擊【開始使用】，剩下的注冊信息在下一個界面完成。

GrowingIO在網(wǎng)站上集成了我們自己開發(fā)的SDK代碼，這使得我們可以實時看到網(wǎng)站上用戶的行為數(shù)據(jù)。連續(xù)觀察了一個星期后，結(jié)果非常好，我們發(fā)現(xiàn)用戶的注冊轉(zhuǎn)化率提升了50%左右(藍(lán)色線條)。

就這樣，產(chǎn)品假設(shè)——技術(shù)迭代——數(shù)據(jù)驗證，用最小的成本在最短的時間內(nèi)實現(xiàn)了產(chǎn)品的更新，提升了產(chǎn)品的注冊轉(zhuǎn)化率。

案例二：GrowingIO如何促進用戶活躍

對于一個產(chǎn)品而言，影響用戶活躍的因素很多，例如界面視覺、交互設(shè)計、產(chǎn)品文案和操作按鈕。在傳統(tǒng)的視覺或者交互設(shè)計上，產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計師更多憑主觀感受來做產(chǎn)品設(shè)計決策;而GrowingIO在產(chǎn)品的界面和交互設(shè)計上大量使用了數(shù)據(jù)決策。

首先是界面設(shè)計，產(chǎn)品的界面往往能決定用戶對你的第一印象。在第一版界面試行一段時間后，我們發(fā)現(xiàn)深綠色的主色調(diào)對用戶來說過于壓抑。于是通過不斷設(shè)計-推翻-再設(shè)計后，我們確定了當(dāng)前的淺藍(lán)色主色調(diào)，營造一種輕松的氛圍。

然后是內(nèi)容設(shè)計，通過數(shù)據(jù)去分析用戶使用習(xí)慣。GrowingIO發(fā)現(xiàn)大部分用戶傾向于使用看板來分析數(shù)據(jù)，并且使用的頻率遠(yuǎn)高于制作的頻率。因此我們新增了概覽頁面，并把看板和單圖兩大板塊從二級菜單提到了一級菜單。

最后是文案細(xì)節(jié)，在這次改版中，我們把所有操作和名詞的定義全部統(tǒng)一，如將“定義”和“圈選”統(tǒng)一定義成“圈選”，將“單圖”和“圖表”統(tǒng)一成“單圖”等，減少了顧客的疑惑感，提高用戶體驗。

上面的表格和柱狀圖清楚展示了在2015年12月到2016年1月之間用戶的平均使用時長。在深綠色版本的時候，用戶使用度很低，平均使用時間不足10分鐘;淺藍(lán)色版本上線后，立刻看到用戶停留時間提升了20%左右。

其實，在上線新版本前GrowingIO內(nèi)部是有很多質(zhì)疑的，很多人覺得淺藍(lán)色一點也沒有特色，沒有效果。但是上線后的數(shù)據(jù)告訴我們，它確實產(chǎn)生了很多很好的改變，所以這個設(shè)計風(fēng)格保留至今，增加了用戶市場。

案例三：GrowingIO如何提高用戶留存

在SaaS行業(yè)有一個KPI叫做MRR，就是每個月的營收。如果一個公司的客戶月流失率是3%，每個月有3%的客戶流失;同行業(yè)另外一家公司營業(yè)額月增長率是3%，或者同樣用戶的重復(fù)購買率是3%。60個月后，兩家公司的營業(yè)差異是3倍，一個3%的月度流失率會造成若干倍營業(yè)額的變化。這就是為什么SaaS行業(yè)要關(guān)注LTV(客戶終生價值)的問題。

一般來說，如果你的獲客成本大于用戶生命周期這個價值的33%，這個企業(yè)基本上以后會失?。哼@是過去十幾年美國總結(jié)出來的經(jīng)驗。

為什么要反復(fù)強調(diào)流失率呢?

客戶的流失率越低，它的LTV就越高。一個好的用戶留存或者較低的流失率，會給公司帶來幾何倍數(shù)的好處，具體如下。

1)用戶口碑傳播：一個用戶忠于使用你的產(chǎn)品，時間長了，就容易推薦給別人使用;

2)付費可能性提升：使用時長越長，付費的可能性越高，付的錢越高;

3)銷售機會增加：用戶留存越高，我們做關(guān)聯(lián)銷售、交叉銷售的機會越多，不同的新產(chǎn)品還能賣給客戶;

4)更低的CAC/LTV比率。

下圖是GrowingIO數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品中的用戶留存圖，因為圖形類似手槍，我們也稱之為手槍圖。手槍圖是分析用戶留存的利器，需要得到公司的重視。

上圖反映的是GrowingIO產(chǎn)品中不創(chuàng)建新指標(biāo)的用戶的留存率。大家可以看到，客戶如果不創(chuàng)建新指標(biāo)的話，他的次日留存率是很低的，只有10%左右。

同樣一張圖，我們發(fā)現(xiàn)創(chuàng)建過新指標(biāo)的用戶他的隔日留存率大概是30%。創(chuàng)建指標(biāo)的30%，不創(chuàng)建指標(biāo)的10%，這么大的差距!!!我們怎么找到這一點的?正如上面五步驟說的，我們把用戶分成了不同的區(qū)隔，然后對比用戶行為數(shù)據(jù)。

找到了這一點后，我們馬上做了一個改變，在我們產(chǎn)品非常明顯的地方增加了一個【新建】按鈕，這樣方便更多人去使用【新建】功能創(chuàng)建指標(biāo)，提升留存率。

再舉一個社交產(chǎn)品增加用戶留存的案例。

當(dāng)用戶在社交產(chǎn)品里面增加了五個好友關(guān)系后，他的留存度和活躍率比不做新增好友動作的用戶高4倍。所以，我們能看到各種社交產(chǎn)品，在各個入口放了這個功能，上傳資料和推薦好友。這樣一來，大大提高了用戶的產(chǎn)品黏度。

四.總結(jié)：數(shù)據(jù)驅(qū)動的精益運營

今天，我們的產(chǎn)品迭代速度越來越快，我們必須要學(xué)會用各種工具來輔助我們的決策。在Growth Hacker里面，如何使用各種工具對產(chǎn)品進行調(diào)優(yōu)是一個重要的概念。

一個優(yōu)秀的增長團隊，應(yīng)該是同時具有工程技術(shù)、數(shù)據(jù)分析和市場營銷的基因。

通過上面GrowingIO三個案例，相信大家對如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品優(yōu)化有了大概的了解。

首選，作為創(chuàng)業(yè)公司，你必須充分了解你的產(chǎn)品，熟練使用自己的產(chǎn)品;只了解自己還不夠，還需要深入觀察用戶行為，最好有數(shù)據(jù)支撐。

然后，根據(jù)上面的觀察數(shù)據(jù)提出自己大膽的假設(shè)。我們建議對用戶進行區(qū)隔，假設(shè)不同區(qū)分的用戶行為差異的原因。

接著，根據(jù)你的假設(shè)對產(chǎn)品進行快速調(diào)整，迅速上線。有人會問，難道不需要先灰度發(fā)布和A/B測試嗎?在創(chuàng)業(yè)公司資源有限的情況下，這樣操作費時費力，且門檻高，我們建議快速迭代，直接上線。

最后，根據(jù)產(chǎn)品新版本上線后的數(shù)據(jù)來驗證或者推翻你的假設(shè)。如果新的數(shù)據(jù)表明效果改善，那就保留，如果效惡化，那么盡快下線。

通過“了解-假設(shè)-改變-驗證”來不斷優(yōu)化你的產(chǎn)品，提升產(chǎn)品體驗，這是精細(xì)化運營的必然要求，也是經(jīng)過我們GrowingIO不斷實踐和檢驗得出的結(jié)論。

注：張溪夢，GrowingIO創(chuàng)始人&CEO，前Linkedin商務(wù)分析總監(jiān)。美國 Data Science Central 評選其為“世界前十位前沿數(shù)據(jù)科學(xué)家”，親手建立了 LinkedIn 將近90人商業(yè)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)團隊，支撐了 LinkedIn 公司所有與營收相關(guān)業(yè)務(wù)的高速增長。2015年回國，創(chuàng)建了基于用戶行為的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品GrowingIO，幫助企業(yè)更好的分析用戶行為數(shù)據(jù)，實現(xiàn)客戶和業(yè)務(wù)增長。

來源：數(shù)據(jù)猿

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