關(guān)于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”，你了解多少？

“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”在2015年開始在國內(nèi)被人提及，作為“Growth Hacking”的一部分，伴隨Growth Hacking概念的流行而逐漸被互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的產(chǎn)品、運(yùn)營、數(shù)據(jù)分析人員所接受。

圖1 .增長黑客的搜索指數(shù)（圖片來源：百度指數(shù)）

然而大多數(shù)朋友只是聽說過“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”這個(gè)名詞，對其方法還缺乏系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)。究其原因，首先是各公司普遍缺乏優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析工具，其次是簡短有效的課程或文章太少。作者本人通過在工作中的實(shí)踐使用，總結(jié)了一些通用的方法、流程，雖不敢稱完善，但足夠讓讀者朋友從0做到“基本學(xué)會(huì)”。

對于還沒深入接觸過“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”的朋友肯定會(huì)產(chǎn)生這樣的疑問：這個(gè)東西是什么？有什么用？怎么去用？本文第1節(jié)“基本認(rèn)識(shí)”中通過4個(gè)小節(jié)解答“為什么”、“是什么”和“有什么用”的問題。

第2、3、4節(jié)解答“怎么用”的問題。其中第2節(jié)介紹3個(gè)使用實(shí)例，這樣可以讓讀者朋友更容易理解后面的方法體系。第3節(jié)介紹第2節(jié)中的例子所體現(xiàn)的方法。第4節(jié)總結(jié)搭建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長模型的一般化步驟。全文結(jié)構(gòu)如圖2。

圖2.全文結(jié)構(gòu)

學(xué)習(xí)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”首先是要有個(gè)正確的宏觀認(rèn)識(shí)，而后基于宏觀的知識(shí)框架學(xué)習(xí)具體的用法。如果讀者朋友對增長已經(jīng)有了系統(tǒng)化的認(rèn)識(shí)，可以跳過第一節(jié)介紹宏觀認(rèn)識(shí)的部分。

“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”聽起來很高深，其實(shí)最核心的內(nèi)容并不多，之所以很多名家高手通過整整一本書去講這個(gè)技能，恐怕是因?yàn)槌霭嫔绮辉试S他們的書只寫10-20頁。作者確信：讀完本文，你將對“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”的核心理念和技巧擁有全面系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，并且能夠在工作中開始嘗試使用這個(gè)技能。

1.基本認(rèn)識(shí)

正確認(rèn)識(shí)增長

“增長”是什么？通常認(rèn)為增長是提升DAU、PV、UV，最好的辦法就是多引流量。然而事實(shí)是：只有“拉新”，沒有“留存”的DAU/PV/UV提升不是增長！

這就好比“竹籃子打水”，看似籃子里面的水在變多，那是因?yàn)榘阉堫^開得大。但問題是：流量要花錢買，用戶還沒點(diǎn)擊廣告、沒購買就走了，連獲客成本都收不回來，就時(shí)更別提口碑效應(yīng)了。而且，一旦你的產(chǎn)品把用戶“惡心”過一次，不出意外的話用戶是不會(huì)再回來的，忽視留存可以說是透支未來的做法！圖3所示的就是“只拉新不留存”的作死姿勢。

圖3.“只拉新不留存”的作死姿勢

PS：有些創(chuàng)業(yè)者就是用圖3中這種辦法去騙投資的，俗稱“To VC模式”。

重構(gòu)你的“數(shù)據(jù)意識(shí)”

那增長該怎么定義？個(gè)人認(rèn)為：DAU、UV這樣的指標(biāo)屬于“虛榮指標(biāo)”，關(guān)注這些指標(biāo)很容易誤入歧途。目前對“增長”最好的解釋就是“AARRR”模型，在有的地方也被稱為“海盜模型”，如圖4。

圖4. AARRR模型

• ①獲取。就是從搜索引擎、應(yīng)用市場等渠道，獲得產(chǎn)品的“訪問新用戶”。提升的目標(biāo)要是：渠道的質(zhì)量、數(shù)量、新用戶比例等。
• ②激活。完成“體驗(yàn)完整產(chǎn)品”所需的所有前置操作，如注冊、購買等，由“訪問新用戶”變成“使用用戶”。
• ③留存。用戶認(rèn)同產(chǎn)品帶給他的價(jià)值，持續(xù)使用產(chǎn)品。由“使用用戶”變成“活躍用戶”。
• ④變現(xiàn)。通過點(diǎn)擊廣告、流量售賣、服務(wù)付費(fèi)等方式回收獲客成本并盈利。提升的目標(biāo)要是：付費(fèi)轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)等。
• ⑤推薦。用戶對產(chǎn)品的價(jià)值非常滿意，并推薦他人使用。由“活躍用戶”轉(zhuǎn)變?yōu)椤胺劢z用戶”。

這5個(gè)核心指標(biāo)共同構(gòu)成了增長，5個(gè)指標(biāo)在產(chǎn)品生命周期的不同階段中有所側(cè)重，探索期更關(guān)注“激活”和“留存”，增長期更關(guān)注“獲取”和“推薦”，穩(wěn)定期更關(guān)注“變現(xiàn)”。如圖5。

圖5.產(chǎn)品生命周期各階段的增長側(cè)重

無論你是產(chǎn)品經(jīng)理還是產(chǎn)品運(yùn)營，你做的每一件事的最終目的一定都是為了增長。因此，每一件事情一定是為了提升這5個(gè)指標(biāo)中的一個(gè)或多個(gè)，對應(yīng)的數(shù)據(jù)分析也都應(yīng)圍繞著這5個(gè)方面展開。

數(shù)據(jù)能為增長帶來什么

“轉(zhuǎn)化漏斗”和“留存圖（表）”是分析增長數(shù)據(jù)不可或缺的2個(gè)基礎(chǔ)工具，可以應(yīng)用到AARRR模型的每個(gè)階段。具體來說，可以用“轉(zhuǎn)化漏斗”來衡量渠道質(zhì)量、激活轉(zhuǎn)化率、付費(fèi)轉(zhuǎn)化率、推薦轉(zhuǎn)化率，可以用“留存圖(表)”來衡量日/周/月的留存率。如圖6。

這2個(gè)基本工具再結(jié)合下個(gè)小節(jié)提到的“用戶分群”、“用戶細(xì)查”等工具，可以讓我們通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)AARRR中每一步的提升空間和提升方法，這就是數(shù)據(jù)為增長帶來的價(jià)值。

圖6.數(shù)據(jù)工具在AARRR模型中的使用

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長需要什么樣的工具

工欲善其事必先利其器，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長需要有具備特定功能的工具。從上一小節(jié)可以看出，最常用到的數(shù)據(jù)工具是以下5個(gè)：

• ①轉(zhuǎn)化漏斗。如圖7。用于量化用戶在某個(gè)功能的一組操作行為中，各個(gè)步驟的轉(zhuǎn)化/流失情況，以及產(chǎn)品內(nèi)各個(gè)功能的使用率。
• ②留存圖(表)。如圖8。用于分析7日留存、1月后周留存、1年后月留存等數(shù)據(jù)，可以通過它尋找留存率的提升空間、提升方法，檢驗(yàn)產(chǎn)品優(yōu)化方向的正確性等等。
• ③用戶分群。通過用戶行為篩選用戶群體，達(dá)到標(biāo)記重要功能的作用。
• ④用戶細(xì)查。可以查看某個(gè)用戶的所有點(diǎn)擊和頁面瀏覽行為，是進(jìn)行定性研究的利器。
• ⑤來源管理。用于標(biāo)記用戶來源，進(jìn)而可以分析各渠道的轉(zhuǎn)化率、留存率、新用戶占比等流量質(zhì)量指標(biāo)。

圖7 .轉(zhuǎn)化漏斗示意（圖片來源：GrowingIO）

圖8 .留存圖示意（圖片來源：GrowingIO）

其中前三個(gè)功能尤其重要，缺一不可。圖9是GrowingIO、諸葛IO、神策數(shù)據(jù)的功能菜單，可以看到，每個(gè)工具都具備這3個(gè)核心功能。

圖9.GrowingIO、諸葛IO、神策數(shù)據(jù)的主面板

是否能夠熟練使用“轉(zhuǎn)化漏斗”、“留存圖(表)”、“用戶分群”這3個(gè)功能，是衡量一個(gè)產(chǎn)品人員是否具備“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”基本技能的重要標(biāo)準(zhǔn)。如果手頭沒有這種工具的話，也可以采用其他替代方案，比如請技術(shù)同學(xué)導(dǎo)數(shù)據(jù)或自己寫腳本，但是效率會(huì)低很多。

2.實(shí)戰(zhàn)案例

本節(jié)介紹3個(gè)使用案例。有了案例作為鋪墊，可以幫助讀者朋友更好地理解后面介紹的技巧、流程。本節(jié)所采用的案例分別摘選自GrowingIO公開課第2、4、14課。（本來是打算使用作者工作背景作為案例，但是考慮到商業(yè)保密的問題，最終決定用社會(huì)上公開的例子）

案例1

以某音樂APP為例，如圖10左側(cè)，在一段時(shí)間內(nèi)點(diǎn)擊“喜歡”大于3次的這部分用戶的留存如紅色線所示，藍(lán)色線表示總體用戶。可以看到，點(diǎn)擊“喜歡”大于3次的用戶留存率都高于總體用戶。

再對比點(diǎn)擊“喜歡”大于3次與小于3次的用戶留存之間留存的差異？如圖10右側(cè)，最下面綠色線是點(diǎn)擊“喜歡”小于3次的用戶的留存曲線?？梢悦黠@地看出來：點(diǎn)擊“喜歡”小于3次的人留存率比總體用戶的還要低。

留存分析的作用就是指導(dǎo)如何優(yōu)化產(chǎn)品，既然通過數(shù)據(jù)我發(fā)現(xiàn)了點(diǎn)擊“喜歡”大于3就會(huì)留存率高，那么我們可以得到一個(gè)假設(shè)：如果能讓用戶更早地去點(diǎn)擊“喜歡”，那么留存下來的客戶會(huì)更多。

類似地，如果用戶加入了一個(gè)興趣社區(qū)，也可以看到他們的留存率相對整體客戶來說是有一個(gè)提升的。更進(jìn)一步，如果用戶既點(diǎn)擊“喜歡”大于3次以上，又加入興趣社區(qū)，其留存率又高于只點(diǎn)擊“喜歡”大于3次或者只加入興趣社區(qū)。

圖10.某音樂APP留存圖

案例2

以某在線旅行網(wǎng)站為例，需要提升支付頁的轉(zhuǎn)化率，于是選取了一個(gè)到達(dá)支付頁面但未完成支付的用戶，借助“用戶細(xì)查”功能來詳細(xì)觀察這位用戶在支付頁的行為軌跡。

如下圖11，最左邊的是該用戶第一次進(jìn)入該平臺(tái)時(shí)的動(dòng)作，該客戶打開頁面，瀏覽了旅游商品頁，點(diǎn)擊了購買，并提交支付頁面，但是卻直接退出了，沒有確認(rèn)支付。第二次，這個(gè)用戶又重新進(jìn)來，瀏覽旅游商品，選擇了另外一個(gè)商品，提交支付，然后又是在支付頁面退出了。第三次這個(gè)用戶又進(jìn)來，瀏覽了另外一個(gè)旅游商品，提交支付，最終還是沒有完成支付，這次用戶完全退出APP。

通過“用戶細(xì)查”發(fā)現(xiàn)：用戶每次都在支付頁面退出，然后重新選擇新的旅游商品。結(jié)合對業(yè)務(wù)的理解，建立如下假設(shè)：客戶選擇旅游商品是一個(gè)反復(fù)的過程，包括旅游時(shí)間、酒店套房、交通安排、參觀景點(diǎn)等等?？蛻粼谔峤挥唵魏笕菀自俅胃淖约旱倪x擇，如果訂單的支付頁面無法修改訂單內(nèi)容或者返回上一頁修改訂單，用戶最終會(huì)放棄支付或者直接退出，導(dǎo)致支付轉(zhuǎn)化率過低。

可以根據(jù)上述行為，建立“支付頁缺乏產(chǎn)品比較功能”的假設(shè)，然后去對這個(gè)假設(shè)證真或證偽。具體來說，可以通過種子用戶訪談去驗(yàn)證，如果開發(fā)代價(jià)很小，也可以通過線上A/B測來驗(yàn)證。

圖11 .使用“用戶細(xì)查”發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)缺陷

案例3

對某個(gè)功能的轉(zhuǎn)化漏斗，可以從地區(qū)維度（分析各地區(qū)的轉(zhuǎn)化情況）、平臺(tái)維度（iOS，Android，web等）、行為維度（領(lǐng)取優(yōu)惠券，關(guān)注了1個(gè)商品等）等維度分析，如圖12。通過對比各個(gè)維度轉(zhuǎn)化率的差異，就可以找到很多的優(yōu)化空間。于是可以采取類似這樣的措施：增加某些地區(qū)或渠道的投放，增加某些功能的曝光，向更多的人發(fā)放優(yōu)惠券。

圖12.用維度對比發(fā)掘轉(zhuǎn)化提升空間

3.技巧介紹

技巧1：尋找魔法數(shù)字

例1中的方法是典型的“魔法數(shù)字”，首先來明確魔法數(shù)字的概念。

當(dāng)新用戶在一定時(shí)間里、以某種頻率使用了某個(gè)功能時(shí)，會(huì)有更大的可能留下來，成為忠誠用戶。這些能夠大大提高用戶留存的神奇數(shù)字，就叫做魔法數(shù)字（Magic Number）。

該方法起源于硅谷的互聯(lián)網(wǎng)公司，比如：Twitter發(fā)現(xiàn)新用戶在30天內(nèi)關(guān)注了30個(gè)好友，就很容易在平臺(tái)上繼續(xù)活躍，否則流失的風(fēng)險(xiǎn)就很高；LinkedIn發(fā)現(xiàn)新用戶如果一星期內(nèi)加到5個(gè)聯(lián)系人，他們的留存率和使用頻率將會(huì)提高3-5倍；Dropbox發(fā)現(xiàn)新用戶只要使用1次Dropbox文件夾，變成忠誠用戶的可能性大大增加。

然而僅僅知道“魔法數(shù)字”這個(gè)事實(shí)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還應(yīng)該知道這個(gè)事實(shí)背后的道理。明白道理的好處是：①如果你的產(chǎn)品功能點(diǎn)非常多，挨個(gè)試驗(yàn)要花費(fèi)很大的精力，明白道理可以讓試驗(yàn)有針對性。②容易混淆使用行為與留存提升的因果關(guān)系：使用該功能究竟是帶來留存提升的“因”，還是留存提升后的“果”？

“魔法數(shù)字”現(xiàn)象之所以存在，背后的道理就是：產(chǎn)品中的某些功能可以讓用戶更快速地發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品給他帶來的價(jià)值。假如一個(gè)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)的用戶價(jià)值是90分，而用戶到達(dá)產(chǎn)品時(shí)可能只發(fā)現(xiàn)了其中的60分，另外的30分需要用戶在使用產(chǎn)品的過程中逐漸發(fā)現(xiàn)。然而，用戶的耐心是很有限的，如果沒能讓用戶在耐心耗盡之前認(rèn)識(shí)到產(chǎn)品帶給他的價(jià)值，那么你沒辦法阻止他離開。例1中，“喜歡”以及“興趣社區(qū)”這2個(gè)功能可以讓用戶更快速地發(fā)現(xiàn)該音樂APP的用戶價(jià)值。

找到了“魔法數(shù)字”也就相當(dāng)于打通了留存的“任督二脈”，事半而功倍。同樣的手段其實(shí)廣泛存在于我們每天都在用的產(chǎn)品中，比如：京東會(huì)對每月購物3天以上的用戶發(fā)放積分獎(jiǎng)勵(lì)，Boss直聘把“消息”入口放到了應(yīng)用內(nèi)最醒目的位置。如圖13。這樣做都是為了讓用戶觸發(fā)“魔法數(shù)字”。

圖13.京東和Boss直聘中的魔法數(shù)字

技巧2：發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)缺陷

這里的設(shè)計(jì)缺陷包括：測試同事未能發(fā)現(xiàn)的bug和讓用戶不舒服的設(shè)計(jì)。發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)缺陷是一個(gè)先定性、再定量的過程，其目標(biāo)通常是：提升轉(zhuǎn)化漏斗中某個(gè)步驟的轉(zhuǎn)化率。

A.在定性階段，目標(biāo)是找出用戶行為異常的case。首先，明確自己想要提升轉(zhuǎn)化漏斗的哪一步，并把這一步離開的用戶使用“用戶分群”功能標(biāo)記出來。然后，通過“用戶細(xì)查”功能去發(fā)現(xiàn)用戶離開的前后都發(fā)生了什么，通常會(huì)找到一些“用戶沒有按照設(shè)計(jì)初衷使用”、“用戶遇到功能bug”等類型的現(xiàn)象。

比如例2中，目標(biāo)是提升“支付”這一步的轉(zhuǎn)化率，通過“用戶分群”把“到達(dá)支付頁但沒有確認(rèn)支付”這樣的用戶標(biāo)記出來，然后通過“用戶細(xì)查”分析這部分用戶的行為，最后發(fā)現(xiàn)：“沒有完成支付”的用戶中，很多都在支付頁面“返回重新選擇商品”。

B.在定量階段，目標(biāo)是估算定性階段發(fā)現(xiàn)的問題所影響的用戶數(shù)和占比。因?yàn)槎ㄐ噪A段發(fā)現(xiàn)的case既可能是單個(gè)用戶遇到的個(gè)別問題，也可能是一群用戶都遇到的普遍問題，所以我們需要結(jié)合影響的人數(shù)和占比來評估這里是不是要優(yōu)化？優(yōu)先級(jí)多高？定量計(jì)算時(shí)，首先使用“用戶分群”將需要定量分析的用戶定義出來，然后使用“轉(zhuǎn)化漏斗”評估影響大小。

比如例2中，先用用戶分群把具有“到達(dá)支付頁面后返回，然后重新選擇商品”這個(gè)行為特征得用戶定義出來，這樣就知道了這個(gè)問題每天/每周影響的用戶數(shù)。然后把這個(gè)分群的用戶放到漏斗中，去看這部分用戶在“支付”這一步每天/每周的未轉(zhuǎn)化比例有多少。

技巧3：估算轉(zhuǎn)化提升空間

提升轉(zhuǎn)化率時(shí)常常遇到這樣的問題：我這個(gè)轉(zhuǎn)化率是高呢還是低呢，還有多少提升空間？你基本沒有可能拿得到競品的數(shù)據(jù)作為參照，而且也沒有必要，因?yàn)槟阕约旱霓D(zhuǎn)化數(shù)據(jù)就包含了很多的信息。比如例3中，可以小范圍嘗試發(fā)放優(yōu)惠券，然后分析收到了優(yōu)惠券的用戶購買轉(zhuǎn)化率相對于沒收到優(yōu)惠券的用戶提升了多少。這樣你就知道了通過這一個(gè)策略，可以將整體的轉(zhuǎn)化提升到多少。向新用戶發(fā)放優(yōu)惠券以促進(jìn)購買轉(zhuǎn)化在電商和互聯(lián)網(wǎng)金融中非常常見。圖14是“考拉海購”和“愛錢進(jìn)”對新用戶發(fā)放優(yōu)惠券的做法。

圖14.考拉海購和愛錢進(jìn)向新用戶發(fā)放優(yōu)惠券

4.搭建數(shù)據(jù)增長模型的一般化步驟

在AARRR模型中，最值得關(guān)注的是“激活”和“留存”。雖然“獲取”也十分重要，但“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”只是為其提供了從“激活率”和“留存率”分析渠道質(zhì)量的手段，其最核心的投放策略和以前相比沒有太多變化；而“變現(xiàn)”和“推薦”的提升方法與“激活”類似，不單獨(dú)講述。

建立增長模型共分為4步：①定義增長指標(biāo)。②尋找魔法數(shù)字。③優(yōu)化核心功能。④提升核心功能的覆蓋人數(shù)。

第一步：定義產(chǎn)品整體的激活與留存指標(biāo)

要根據(jù)產(chǎn)品特性明確激活與留存的定義。比如電商通常會(huì)把“完成購買”作為激活的標(biāo)識(shí)，而不是“完成注冊”就得了。同理，產(chǎn)品人員也要想清楚是把“打開APP”作為留存的標(biāo)識(shí)，還是把“瀏覽商品詳情頁”作為留存的標(biāo)識(shí)？

第二步：尋找核心指標(biāo)的“魔法數(shù)字”

在明確“留存”定義的基礎(chǔ)上，使用“技巧1”中的方法尋找“魔法數(shù)字”以及承載“魔法數(shù)字”的產(chǎn)品功能。

第三步：優(yōu)化核心功能

我們應(yīng)該把有限的資源用于優(yōu)先產(chǎn)品的核心功能，產(chǎn)品的核心功能指：“激活”過程中的必要功能和承載“魔法數(shù)字”的功能。因?yàn)槿绻凹せ睢毕嚓P(guān)的功能不好用，會(huì)導(dǎo)致用戶直接走掉，而如果承載“魔法數(shù)字”的功能不好用，會(huì)導(dǎo)致“魔法數(shù)字”被觸發(fā)的機(jī)會(huì)大大減少。

例如，Boss直聘中“注冊”和“發(fā)布簡歷”就是激活過程必要功能，而“IM聊天”、“簡歷投遞”則很可能是承載了“魔法數(shù)字”的功能。

對于“核心功能”，依照“技巧2”和“技巧3”的方法盡可能提升其轉(zhuǎn)化率，以期讓這些功能更加好用。

第四步：提升“魔法數(shù)字”的覆蓋人數(shù)

假如你開了一家很有特色飯店，你肯定會(huì)盡力把最好的招牌菜給顧客品嘗。因?yàn)轭櫩推穱L這些招牌菜后，更容易認(rèn)可飯店的廚藝水平 。那么顧客就更容易在下個(gè)周末再來你的飯店消費(fèi)。反之，如果顧客在第一次光顧的時(shí)候沒有品嘗到招牌菜，他會(huì)誤以為你的飯店口味很一般，也就不會(huì)再來第二次了?！澳Х〝?shù)字”其實(shí)就是產(chǎn)品的“招牌菜”。

在完成核心功能優(yōu)化之后，要使出渾身解數(shù)讓用戶觸發(fā)“魔法數(shù)字”?？梢酝ㄟ^“用戶任務(wù)”、“物質(zhì)激勵(lì)”、“彈窗提示”、“push推送”、“把承載魔法數(shù)字的功能放到最顯眼的位置”等等手段來實(shí)現(xiàn)。

有時(shí)候，你的產(chǎn)品中不止有一個(gè)魔法數(shù)字，為了最大化地挖掘用戶留存的潛力，還需要試驗(yàn)下不同的魔法數(shù)字之間是否存在“疊加效果”。如果存在疊加效果，則應(yīng)該把多個(gè)魔法數(shù)字組合起來使用；如果不存在疊加效果，則把實(shí)現(xiàn)成本低的作為首選方案，實(shí)現(xiàn)成本高的作為首選方案未被觸發(fā)時(shí)的備選方案。比如案例1中“點(diǎn)擊喜歡>3次”和“加入興趣社區(qū)”就是具有疊加效果的2組魔法數(shù)字，可以同時(shí)引導(dǎo)用戶“點(diǎn)擊喜歡>3次”并“加入興趣社區(qū)”。

5.后記

“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”是產(chǎn)品經(jīng)理&運(yùn)營的必備技能

通過數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品增長是每個(gè)PM必備的技能，最好不要由“數(shù)據(jù)分析師”代勞，因?yàn)樽鲞@一切的事情有個(gè)重要前提——對產(chǎn)品和用戶非常非常熟悉。比如，例1中需要非常清楚產(chǎn)品的用戶價(jià)值才能有針對性發(fā)現(xiàn)承載魔法數(shù)字的功能，依據(jù)行為數(shù)據(jù)建立合理的假設(shè)也需要對用戶非常熟悉，再如，例2中需要知道“加入購物車”有哪些操作入口，否則轉(zhuǎn)化漏斗數(shù)據(jù)就會(huì)不全。

關(guān)于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營”

增長的過程當(dāng)然少不了運(yùn)營工作的參與。但作者本人沒有負(fù)責(zé)過運(yùn)營工作，在運(yùn)營這件事上缺少發(fā)言權(quán)，因此本文中只對“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營”的常用方法做一下簡略的介紹。

• ①渠道拉新。從質(zhì)量、數(shù)量、價(jià)格幾個(gè)維度設(shè)計(jì)投放策略，從轉(zhuǎn)化漏斗、留存圖(表)、新用戶占比來分析渠道的質(zhì)量。
• ②精準(zhǔn)運(yùn)營。通過用戶的行為對用戶進(jìn)行分類，然后根據(jù)不同群體的特征，進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營。例如，用戶在論壇上的行為包括：訪問、瀏覽帖子、回復(fù)、評論、發(fā)帖、轉(zhuǎn)發(fā)、分享等等，我們使用“用戶分群”把用戶分為4類：A瀏覽類、B評論類、C傳播類和D內(nèi)容生產(chǎn)類，然后向不同類型的用戶推送不同的消息。再如，我們可以通過用戶的使用行為、個(gè)人屬性信息去推斷哪些用戶具有較高的付費(fèi)變現(xiàn)可能性，然后對這些用戶贈(zèng)送限量的優(yōu)惠券。
• ③活動(dòng)運(yùn)營。對于一個(gè)活動(dòng)的效果分析，應(yīng)該與AARRR模型中的至少1個(gè)聯(lián)系起來，而不是僅僅看：有多少人參與了活動(dòng)、該活動(dòng)給某個(gè)功能導(dǎo)入了多少UV。比如，活動(dòng)A的目標(biāo)是提升留存，那么還要應(yīng)該分析參與了活動(dòng)的用戶留存率相比沒參與活動(dòng)的用戶提高了多少，這些用戶在參加活動(dòng)前后的每周活躍天數(shù)是否有增加等等。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長的局限性

沒有數(shù)據(jù)是萬萬不能的，但是數(shù)據(jù)也不是萬能的！

比如例1中的“收藏”、“興趣社區(qū)”等功能的第一版方案是怎么得到的？顯然不是通過數(shù)據(jù)，因?yàn)榈谝话嬷皼]有數(shù)據(jù)可用；再如，為什么有的用戶到了支付頁后看了一眼，什么都沒點(diǎn)就走了，這時(shí)用戶沒留下可分析的數(shù)據(jù)。

這說明了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的2個(gè)局限性：①數(shù)據(jù)很難啟發(fā)重大創(chuàng)新。②某些問題壓根沒有數(shù)據(jù)可供分析。

可見，除了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)之外，產(chǎn)品的優(yōu)化一定還要依賴其他驅(qū)動(dòng)力。關(guān)于其他驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品增長優(yōu)化的力量，稍后我會(huì)寫一篇《不可不知的4個(gè)產(chǎn)品進(jìn)化驅(qū)動(dòng)力》予以介紹，不久就會(huì)與大家見面。

如果您能夠閱讀到了這里，我相信你一定是一個(gè)有意志力的人。世上沒有什么是一個(gè)有意志力的人辦不到的，更別說掌握一個(gè)不算復(fù)雜的技能了。你接下來要做的是在工作中去不斷使用這個(gè)技能。Come on！

本文作者劉鑫洋，58趕集產(chǎn)品經(jīng)理，微博：劉鑫洋0314。

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