
此文是《10周入門資料分析》系列的第30篇
想瞭解學習路線,可以先閱讀 學習計畫 | 10周入門資料分析
現在很多企業都是銷售主導型,多數部門都是在為最終的客戶銷售做支撐。哪怕是拿著高薪的研發工程師,都得為客戶的一個需求變更而加班熬夜。 最近公司一直在強調個人的價值、貢獻,但價值太難說得清了。即使是像我們一直和資料打交道的分析師們,雖然擅長拿出大把的資料證明,但在老闆眼裡價值也都是基於業務,很難說有獨立做一個事賺到錢或其他貢獻。
如果高層重視你們還好,不重視的話……咳咳,不知道你們是否有和我一樣的困擾?尤其是每次在網上看到企業裁員部門整合的新聞,不由得一陣反思,自己到底有何價值?
有關績效貢獻的事,從管理上來講,是缺乏量化,缺乏有效的KPI。有量化就有目標,有目標就有驅動,有驅動就有增長。反過來看公司,我們說一家好的公司是資料驅動的,任何感性的、經驗的東西,都會被轉化為資料模型,而在這個行業變化劇烈的環境下,不管你是產品經理、運營、市場、設計師還是工程師,其實每個人都應該有增長思維。
何為增長思維?
它的核心理論是圍繞各種基礎框架,用最低的成本、最高的速度,來獲取客戶,在最快的時間內實現增長。多用於市場、行銷、產品、運營等。
有一個崗位不知道大家有沒有聽說過,成長駭客。
成長駭客國外早已是一套發展經年的成熟體系。可口可樂在2017年已經決定不再設定CMO崗位,其職能由權限更大的首席增長官CGO代替,帶起過一波「CGO會不會幹掉CMO」的大討論。至於國內目前的火爆程度,只需看一眼招聘網站上增長崗位的數量。
一個合格的CGO,需要深懂業務、會資料分析、最好會寫代碼。而具備分析思維,能站在業務全域思考的分析師,個人覺得發展成CGO,最合適不過了。而成長駭客的方法恰恰就是我之前講過的精細化運營體系的核心,其主要特點是以資料驅動增長、關注整個用戶生命週期、將增長機制產品化,把增長做進產品中。
舉個例子:
曾經有個團隊做過一款App,為了激勵用戶分享給朋友,往往會提供一定的激勵給分享者(即上家)。當完成安裝啟動和任務後的朋友(即下家),會給上家一次性以及持續的激勵。
但是收到分享連結並完成安裝啟動的下家,往往還需要輸入上家的ID,才能完成綁定關係。但是這一步往往因為大大增加了上家和下家的溝通成本,大幅降低上家的分享意願以及降低最後的分享率和綁定率。為了省掉這一步,
設計並完成如下的步驟:上家一旦發起分享流程,服務端開始為該上家打包編譯生成獨立的APK包(APK包中含該上家的用戶ID)自動同步CDN和發佈該上家自有的APK包,生成對應該APK包的短連結第一步在100–200ms內完成,第二步在10s內完成,整個過程不超過10s。下家下載和安裝後,自動完成綁定,最終的上下家綁定率提高了10倍以上,同時上家的留存也大幅提升。
其暴力點在於:為每一個分享的使用者生成獨立的APK包和下載連結,並且在每一步,無論是編譯,還是CDN同步,優化到極致,用最少的時間。
這樣一個崗位的誕生,其實對分析師來講,前途又開闊不少。所以,大家還要問我資料分析師的發展前途嗎?
關於成長駭客的學習,推薦大家去讀《成長駭客》。
整個過程包含:
1、搭建增長團隊
2、找到產品的「啊哈」時刻
3、確認增長杠杆
4、快節奏試錯
5、AARRR漏斗模型(獲客、啟動、留存、變現)
書中提到,成長駭客的巨大成功往往來自一連串小成功的累加。通過快速學習學到更多是快節奏成長駭客過程的目標和一大優點。增長最快的公司正是那些學習最快的公司。開展的實驗越多,學習到的東西也就越多。個人理解就是小步快跑,快速反覆運算,尤其適用于創業和新產品投放。
下面通過一個案例講述一款小產品如何從0到1使用成長駭客的方法,低成本開始增長實驗,逐步走上精細化營運的道路,重點是思維。
一次從0到1的成長駭客實驗
現在手頭有一款服務于大宗化塑品買賣雙方的B2B行動交易與社交工具。
產品的是用來給上下游工廠發佈供應/求購資訊,並推送給合作的客戶或產品中的其他客戶,是一個詢盤議價的平臺,可線上生成訂單,簽署合同,也可進行人脈管理,可對現有客戶、同行/同事進行分組管理,建立新的人脈關係。
首先,先來張成長駭客方法論的核心畫布,建立起直觀印象,如下圖:

然後按照成長駭客的方法:
1、找到產品增長的「北極星指標」
定義:北極星指標是用來衡量產品核心價值是否被使用者體驗到的重要指標。
作用:為了指引方向、統一認知;明確優先順序、指導行動。
方法:
框架:產品的核心價值是什麼?解決了用戶哪些核心問題?哪個指標可以作為結果判斷的依據?
自檢:這個指標可以反映出用戶的活躍程度嗎?這個指標可以方便團隊理解和交流嗎?這個指標可以反映企業的經營情況嗎?
經過討論達成共識:作為一款平臺產品,核心解決的是化塑品交易過程買賣雙方存在的一系列問題,促成雙方形成訂單,其衡量的指標必然是與交易訂單相關的指標。
於是,就在「訂單總金額」、「訂單總數量」、「詢盤/報價次數」這3個備選指標中略有爭議與討論:
指標1:訂單總數量
理由:原料單價較高,即使只有一兩筆成交,成交訂單總金額也會很高;既然是助手工具,應該更強調使用者使用工具的頻率,訂單數量更能直接。
指標2:訂單總金額
理由:作為交易助手工具,其核心價值就是促成成交,成交訂單總金額可反應產品整體的運營情況,也能顯示使用者是否體驗到了產品價值。
指標3:詢盤/報價次數
理由:詢盤/報價是形成訂單的前置功能,現階段資料還不佳的情況下,應先把關注點放在提高詢盤/報價的次數上,提高詢盤/報價的次數和成功率,才能提高訂單成交相關指標。
指標1、2、3 都可一定程度上反映用戶的活躍程度,但指標3詢盤/報價的次數,只能反映業務流程前半段的活躍程度,可能也會存在多次磋商後,卻沒有產生交易的情況發生,最後指標3出局。
指標1、2都可以方便方便團隊理解和交流。在反映企業經營情況方面,“成交訂單總金額”勝出,因為總金額能更體現規模,最重要的是, 成交訂單總金額 = 成交訂單總數 * 成家訂單平均單價,“成交訂單總數量”可由“成交訂單總金額”拆解得到。
故最後我們確定訂單總金額為北極星指標。
2、構建產品增長的「增長等式」
定義:確定一個簡化的數學公式,包含對用戶增長或利潤增長有影響的主要變數。
作用: 有助於更全面、簡單、結構化的思考增長。
方法:
1)定義北極星指標,作為等式的輸出變數。
2)繪製使用者體驗到產品價值的路徑/步驟地圖。
3)找到每個步驟對應的衡量指標,作為輸入變數。
4)組合輸入和輸出變數,構建增長等式。
自檢:
1)儘量分解每個變數,直到不能分解為止。
2)變數資料之間是否存在重複相加或部分遺漏的情況?
現在我們已經找到了這款產品的北極星指標,“訂單總金額”。接著,我們按照使用者從一無所知到體驗到產品核心價值的主要步驟與對應的關鍵指標列出來:
1)下載應用 → 應用下載量
2)註冊認證 → 註冊率
3)首次詢盤/報價(磋商) → 首次磋商率
4)首次形成訂單 → 首次成交率
5)重複性磋商、形成訂單 → 老使用者平均磋商率、平均成交率
然後,將這些核心變數進行組合,有必要時,需要再分解,最終得出我們產品的增長等式為
訂單總金額
= 新增使用者的成交訂單總金額 + 已有使用者的成交訂單總金額
= (新增使用者成交訂單總數量 * 新增使用者的成交訂單平均金額)+(已有使用者成交訂單總數量 * 已有使用者的成交訂單平均金額)
= (應用下載量 * 註冊率 * 首次磋商率 * 首次成交率 * 成交平均金額)+ (已有用戶數 * 老用戶平均磋商率 * 老用戶平均成交率 * 成交平均金額)
3、建立關鍵指標監測看板
定義:監測和記錄產品管道資料、使用者行為資料、盈利資料的一系列圖表或系統。
作用:瞭解資料是增長的基礎、也是衡量增長結果的重要依據。
方法:
1)採用分級分步方法,先定義最重要的少數幾個事件進行追蹤,再逐漸添加次級事件。
2)定義基本事件後,構建基本的使用者行為漏斗,記錄每個步驟的留存率/流失率。
3)逐步建立以北極星指標、增長關鍵指標(獲取、啟動、留存、盈利、推薦)、細分指標(與關鍵行為、重要留存相關)、重要用戶分組(管道、新老用戶、特定行為)為核心的圖表化監控機制。
因開始成本有限,用戶量少,我們每天只統計新使用者從初次接觸產品到最終形成訂單過程中最重要的3個行為,“註冊認證成功”、“發起磋商“”和“創建訂單”的具體資料。
開始資料量小,我們先用Excel表做了最簡單的統計,表頭如下:
這些都準備好後,我們開展了一周的拉進活動,並每天記錄下上述表單的資料,發現應用下載量逐步上升,註冊率與發起磋商率卻很低,註冊率只有45%,首次磋商率只有40%。
根據資料反映出來的問題,我們開展了定性調研瞭解背後的原因,有針對性地挑選做出不同選擇(堅持註冊與放棄註冊,發起磋商和放棄磋商)的兩類用戶進行訪問。
註冊率低,經調研,放棄註冊的用戶,大部分都為業務員,普遍認為註冊太麻煩。而那些成功註冊的用戶,大部分都是老闆,企業的營業執照手機上就有,所以並沒有浪費很多時間。
首次磋商率低,經調研,主要原因是使用者註冊成功後,產品跳轉到的頁面是首頁“我的供應/求購資訊”的頁面,作為新使用者,並沒有任何發佈記錄,所以面對這樣一個“空白頁”,會感到困惑,不知道如何操作。
4、設計增長實驗
定義:以資料為指引,以實驗的方式,系統性在使用者生命週期的各個階段,尋找當下性價比最高的機會,通過快速反覆運算實驗達到增長目標。
作用:讓增長結果可衡量,方法可重複。讓增長更加有的放矢,科學嚴謹,提高效率和效果。
方法:
1)設定增長目標
2)找到聚焦領域
3)產生增長假設
4)對假設進行排序
5)開發增長實驗
6)分析實驗資料
7)應用實驗結果
8)產生新假設(迴圈)
邏輯見下圖:

我們的增長總目標就是訂單總金額。根據上線推廣後的定量資料,以及調研的定性資料,我們聚焦於提高新用戶體驗。關鍵在於提高註冊成功率、首次發起磋商率。基於分解後的小目標,我們腦暴提出一些實驗假設如下:
1)提高註冊率實驗假設:
- 簡化填寫公司資訊頁資訊項,只需填寫公司名稱即可,企業營業執照可用戶選擇上傳與否。
- 填寫公司資訊頁環節後置,用戶在操作發起磋商操作時,才需填寫。
- 引起ocr識別技術,上傳營業執照即可識別對應企業資訊,並自動對應的欄位,無需填寫。
- 加強指引文案,告知完善企業資訊的必要性,有利於增強交易企業對其的信任,提高交易概率等。
2)提高首次磋商率實驗假設:
註冊成功後,直接跳轉到公共的供應/求購資訊頁,讓使用者直接查看,可直接發起磋商。在個人管理首頁,添加「去交易區看看」的快捷按鈕,指引文案「您尚未發佈任何資訊,先去看其他企業的報價情況吧」等等。
集思廣益後,我們再根據性價比原則,對這些假設進行排序,決定了如下兩種實驗方案:
- 提高註冊率的實驗:簡化填寫公司資訊頁資訊項,只需填寫公司名稱即可,企業營業執照可用戶選擇上傳與否;
- 提高首次磋商率的實驗:註冊成功後,直接跳轉到公共的供應/求購資訊頁,讓使用者直接查看,可直接發起磋商。
經過一周的開發調整,發佈上線後,再統計資料,註冊率提高了近30%,首次磋商率提高近15%,顯然這次實驗取得了一定的效果。接著再乘勝追擊,針對公共的供應/求購資訊頁進行頁面、按鈕文案優化,繼續提高首次磋商率。
最後
以上只是一個簡單的產品測試實驗,考慮的點沒有那麼複雜。
其實,成長駭客的關鍵是AARRR增長漏斗以及用戶生命週期各個階段(獲取、啟動、留存、收入、推薦),這也是成長駭客最廣泛應用的領域。因為不是我專業,所以並未過多闡述。這裡就是和大家分享一下「增長思維」,更多大家可以看《成長駭客》一書,並在日常工作中可以練習這種思維。
最後,10週入門資料分析系列到此就完結啦!再強調一下,此系列只可作為大家學習資料分析的「入門文檔」,每一個環節的深度學習,都還需要通過閱讀書籍,網上找視頻來補充。後面我也會圍繞各專題輸出更細分更深度的文章,請持續關注!
另外,馬上要開始開啟Excel系列文,期待嗎??
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