在這個時代，數(shù)據(jù)分析被應(yīng)用在越來越多的場合。如何靠數(shù)據(jù)分析拉動用戶增長，卻一直是用戶運營的一大難題。今天跟著作者，一起學(xué)習(xí)一套方法，通過不斷試驗，小步迭代，讓數(shù)據(jù)分析幫助你更好地留住用戶吧。

CDP與增長實驗結(jié)合，很容易讓數(shù)據(jù)分析師立功。今天我們就系統(tǒng)的講解下這一點。話不多說，直接上干貨！

一、數(shù)據(jù)分析想立功，難在哪里

數(shù)據(jù)分析想立功，核心難點在于：立功的事是別人辦，出事的鍋卻是自己背。

特別在增長問題上。用戶最后注冊的頁面是產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計的，購買的產(chǎn)品是商品運營選款的，使用的優(yōu)惠券是用戶運營發(fā)的——是滴，直觀看起來，這跟數(shù)據(jù)分析一毛錢關(guān)系沒有。慶功的時候也是這些人沖在最前邊。

但是，萬一注冊的人不夠，購買的人太少，用券跟沒用一樣。這些人會異口同聲地說：

• “我們的用戶畫像太過粗糙”
• “我們的數(shù)據(jù)預(yù)測不夠精準(zhǔn)”
• “我們的ABtest不夠嚴(yán)密”
• “為什么不能提前分析出來！”

你一張嘴對抗他們?nèi)龔堊?，怎么辯解都是輸。

所以，往往我們看到所謂用戶畫像，ABtest，預(yù)測模型，要么就是那些順風(fēng)順?biāo)拇髲S在說，要么就是當(dāng)產(chǎn)品準(zhǔn)備賣給乙方的甲方在說。一但大形勢不好，過往吹得再厲害的模型、畫像、測試統(tǒng)統(tǒng)都不管用了。

問題的核心，在于：數(shù)據(jù)分析不能孤立在增長項目以外，像個街邊擺攤算卦的半仙一樣，等著業(yè)務(wù)甩任務(wù)過來。

• “大師你看看我這命數(shù)咋樣”
• “你精準(zhǔn)預(yù)測下用戶響應(yīng)情況”

這兩句話沒有本質(zhì)區(qū)別，都是放棄了主觀能動性，指望靠計算得出結(jié)果。數(shù)據(jù)分析要和業(yè)務(wù)并肩作戰(zhàn)，打包成一個項目組，才有徹底脫離苦海的機(jī)會。

而增長實驗，剛好滿足這個要求。并且，它對業(yè)務(wù)方也是一個解脫，最有可能達(dá)成雙贏局面。

二、增長實驗是什么

增長實驗，重點在“實驗”。這么叫，主要是區(qū)別于以往做增長“大干、快上、跟風(fēng)走”的搞法，真正落地小步迭代。

增長領(lǐng)域是時髦名詞最多的領(lǐng)域，“私域流量，直播帶貨，圈層營銷”總之隔三天一個新詞冒出來。與新詞一起出來的，是各路神仙吹噓“我是如何0投入增長100萬用戶的”。

在這種背景下，業(yè)務(wù)部門的壓力是很大的。

• 不做，被老板批跟不上時代
• 做，投多少，做不成咋辦，都不知道。

因此，為了避免被領(lǐng)導(dǎo)們過高的期望壓死，在傳統(tǒng)企業(yè)做數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時候，業(yè)務(wù)部門開始大談增長實驗：咱做實驗，一步步來。搞出來個增長實驗做法。

這個概念和互聯(lián)網(wǎng)公司談的增長團(tuán)隊，本質(zhì)上沒啥區(qū)別。但是傳統(tǒng)企業(yè)更重現(xiàn)實效益（銷售收入，利潤）的考核，因此在做法上更效益導(dǎo)向。

第一步：清晰實驗定位

做Abtest的時候，要先考慮流量。而業(yè)務(wù)部門做增長實驗，先考慮的是：“到底這個實驗對公司意味著什么”以及“為了這個期望，我得投多少錢，多少人”。沒錢、沒人，談啥增長。

清晰了定位以后，是落實具體的增長目標(biāo)。

要注意，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)在設(shè)定目標(biāo)上完全不同，大部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都是圈錢過日子，因此能采用類似“活躍用戶人數(shù)”這種很虛的指標(biāo)做目標(biāo)，能寫進(jìn)融資ppt就行。

傳統(tǒng)企業(yè)還指望掙錢度日，因此設(shè)太虛的指標(biāo)，在考核的時候會直接被判死刑。即使要設(shè)類似“新會員數(shù)量”這種指標(biāo)，也要捆綁一個“新會員總銷售收入”這樣才牢靠。

第二步：設(shè)定待實驗的增長路徑

這個路徑有四條（如下圖）：

這一步非常關(guān)鍵。歷史已經(jīng)反反復(fù)復(fù)地證明：越是指望畢其功于一役，越是輸?shù)醚澴佣疾皇！?/p>

最近總見到的，就是傳統(tǒng)企業(yè)跟風(fēng)上直播帶貨，又給折扣，又吐爆款，又砸坑位費，最后虧得底掉。因此在設(shè)計策略的時候，盡量清晰每一個策略的邏輯，才更適合循序漸進(jìn)，總結(jié)出經(jīng)驗。

第三步：觀察實驗結(jié)果

對單次試驗而言，數(shù)值并不是最終的結(jié)果。因為業(yè)務(wù)更多期望通過實驗探索出一條道路來，因此，得把實驗數(shù)據(jù)，解讀成業(yè)務(wù)可用的結(jié)論。

增長效果要回答五個核心問題：

1. 業(yè)務(wù)流程是否能跑通，是否有設(shè)計缺陷。
2. 流程能跑通前提下，第一次試驗，是否達(dá)到預(yù)期。
3. 第一次試驗達(dá)到預(yù)期的前提下，第二次是否可復(fù)現(xiàn)
4. 第二次可復(fù)現(xiàn)前提下，第三次是否有邊際效益遞減
5. 邊際效益遞增/遞減的前提下，峰值/谷底在哪里

實驗結(jié)果，很可能呈現(xiàn)以下四種效果：

根據(jù)實驗效果來調(diào)整后續(xù)工作，好的措施繼續(xù)用，不好的措施廢棄，積累經(jīng)驗，這樣就能推動業(yè)務(wù)越做越好。

顯然，這種做法還沒有大面積地推廣起來，還有很多企業(yè)停留在：拉起一面橫幅《大干100天，數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須完！》然后網(wǎng)上時髦啥（阿里的人吹了啥）就照吵啥的原始階段。相比之下，當(dāng)然是條理清晰一步步走的增長實驗要更靠譜。

三、增長實驗與數(shù)據(jù)分析

明眼人一眼就能看出：這套玩法是高度數(shù)據(jù)驅(qū)動的。

幾乎每個環(huán)節(jié)，都需要大量數(shù)據(jù)分析介入，這樣才能導(dǎo)出正確的結(jié)論。同時，這樣做對數(shù)據(jù)分析師的要求也提高了.

第一，要有能力把控大局，對整體業(yè)績發(fā)展有自己判斷。而不是傻乎乎問業(yè)務(wù)：目標(biāo)是多少？

第二，對業(yè)務(wù)邏輯有拆解能力，能把復(fù)雜的業(yè)務(wù)標(biāo)簽化，從而細(xì)致分析每一個改進(jìn)點（如下圖）。

第三，對無法實施分組對比的情況下，如何剔除季節(jié)因素，客群屬性差異等分析能力有要求。（這一點很常見，比如普通一個企業(yè)要玩私域流量，玩微商城，玩裂變，玩線上引流，玩企業(yè)微信+個人微信，是根本沒法獲取大量用戶信息，再按屬性分層抽樣再分AB組的，只有大流量高粘性的平臺才玩得起）。

因此，需要數(shù)據(jù)分析的能力更高。但往好處看：這是數(shù)據(jù)分析師建功立業(yè)的最好機(jī)會！想想看，項目組一般都是按項目效益拿提成，憑什么數(shù)據(jù)分析師要背著鍋領(lǐng)死工資呢。

比起坐在后臺等著別人來問：“你來個人工智能大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)預(yù)測一下”，能親手做出好的結(jié)果，不是更有吸引力嗎？