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隨著互聯(lián)網(wǎng)紅利逐步消失，“實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)”已經(jīng)逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者的工作重心。對(duì)他人來(lái)講，所謂的用戶增長(zhǎng)，或許只是通過(guò)簡(jiǎn)單活動(dòng)就能完成一次的“俯沖”，難道會(huì)很難么？外行人看熱鬧，內(nèi)行人看門(mén)道，增長(zhǎng)包含的緯度很深很細(xì)，其中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)就是增長(zhǎng)中重要的底層公式。下文就將用內(nèi)行人的門(mén)道，讓你理解數(shù)據(jù)如何驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)。

2012年隨著硅谷被業(yè)界廣泛關(guān)注，F(xiàn)acebook，Twitter，Quora也成為被大家所熟知的明星公司。這些公司都在極短時(shí)間內(nèi)獲得了用戶數(shù)量的高速增長(zhǎng)，是利用Growth Hacking實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)的典型案例。直到2015年，隨著一波互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)潮的到來(lái)，Growth Hacking才逐漸被國(guó)內(nèi)關(guān)注起來(lái)。

不過(guò)，如今“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)”作為Growth Hacking的核心已被互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)分析等從業(yè)者所廣泛接受。而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)并沒(méi)有想象中的簡(jiǎn)單，要善于發(fā)現(xiàn)用戶需求，改進(jìn)體驗(yàn)痛點(diǎn)，才會(huì)實(shí)現(xiàn)有意義的增長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的公司做了什么？

2015年起，國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)于增長(zhǎng)的追求在如火如荼的進(jìn)行著，增長(zhǎng)方式的改變，將徹底改變企業(yè)的營(yíng)銷方式與商業(yè)模式。在新聞媒體領(lǐng)域，有一家很“神奇”的創(chuàng)業(yè)公司，它自己不生產(chǎn)內(nèi)容，僅是通過(guò)新聞搬運(yùn)的方式在平臺(tái)內(nèi)聚焦內(nèi)容，然后以算法推送機(jī)制讓每篇文章都能找到相符合的用戶，就是通過(guò)這樣的方式。截止到現(xiàn)在，已經(jīng)累計(jì)有66億的激活用戶，1.4億活躍用戶，這就是家喻戶曉的今日頭條。

頭條數(shù)據(jù)算法推薦帶動(dòng)增長(zhǎng)的模式是國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的經(jīng)典案例，同樣，作為社交電商領(lǐng)域的明星企業(yè)的小紅書(shū)，也是憑借著底層數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)的方式，引來(lái)無(wú)數(shù)流量為之加油。

使用過(guò)小紅書(shū)的用戶都會(huì)被其“千人千面”的展現(xiàn)形式吸引，因此小紅書(shū)能夠做到以第一次展示的內(nèi)容就留住95%以上的新用戶。當(dāng)新用戶注冊(cè)并選擇興趣領(lǐng)域之后，小紅書(shū)會(huì)再根據(jù)用戶所填寫(xiě)的興趣領(lǐng)域以及歷史標(biāo)簽數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)算法，快速再次推薦出用戶所感興趣的內(nèi)容。當(dāng)用戶下拉頁(yè)面刷新的時(shí)候，更新的展示內(nèi)容則是根據(jù)用戶在頁(yè)面上的點(diǎn)擊與停留頁(yè)面的內(nèi)容等所推算的新內(nèi)容，更新后所推送的內(nèi)容，往往更具有粘性，更讓用戶上癮。

在小紅書(shū)內(nèi)，結(jié)合興趣標(biāo)簽、用戶使用路徑、用戶畫(huà)像等緯度進(jìn)行的分析，使得每個(gè)用戶看到的內(nèi)容都不相同，這就是小紅書(shū)最底層的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)增長(zhǎng)公式。

回看這些企業(yè)的增長(zhǎng)，大家都在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位分析與深度對(duì)比，沒(méi)有數(shù)據(jù)就沒(méi)有比較，沒(méi)有比較談何進(jìn)步，所以實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)的一切工作其實(shí)都是需要建立在數(shù)據(jù)分析的指導(dǎo)之上，而非拍腦門(mén)式地碰運(yùn)氣。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)是增長(zhǎng)邏輯的底層變革

互聯(lián)網(wǎng)界早已經(jīng)進(jìn)入到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的階段，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)即通過(guò)數(shù)據(jù)洞察協(xié)助互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)模式，幫助運(yùn)營(yíng)人更好地執(zhí)行增長(zhǎng)策略，最終實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，最大限度滿足用戶需求，提高用戶粘性。具體拆解開(kāi)來(lái)有以下幾方面：

第一，在產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)性優(yōu)化方面

要通過(guò)數(shù)據(jù)分析去找到整個(gè)產(chǎn)品在核心轉(zhuǎn)化流程中是不是有問(wèn)題；在用戶體驗(yàn)上面，比如說(shuō)新手轉(zhuǎn)化、新手引導(dǎo)等過(guò)程中是否有不合理的地方等，其中借助A/B測(cè)試來(lái)對(duì)產(chǎn)品內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效甄別，是提升產(chǎn)品結(jié)構(gòu)性優(yōu)化的重要手段。

第二，在用戶運(yùn)營(yíng)方面

要通過(guò)完善的用戶畫(huà)像體系去實(shí)現(xiàn)千人千面的運(yùn)營(yíng)。用戶畫(huà)像系統(tǒng)的建立，單純依靠自身產(chǎn)品的用戶分析會(huì)有些不夠全面，所以可以借助第三方數(shù)據(jù)服務(wù)商的數(shù)據(jù)能力，打破數(shù)據(jù)壁壘，充實(shí)用戶畫(huà)像的維度。

此外，對(duì)于大廠來(lái)說(shuō)，能夠抽取特征數(shù)據(jù)進(jìn)行自主建模，但對(duì)于中小企業(yè)而言，集成第三方數(shù)據(jù)服務(wù)是較多的選擇，如個(gè)推的用戶畫(huà)像SDK，可以提供年齡段、性別、愛(ài)好等數(shù)百種標(biāo)簽，幫助APP構(gòu)建全方位立體的用戶模型。APP基于對(duì)用戶畫(huà)像的理解，就可對(duì)不同類型、不同場(chǎng)景的用戶推薦不同的內(nèi)容和服務(wù)，實(shí)現(xiàn)千人千面的運(yùn)營(yíng)模式。

此外，運(yùn)營(yíng)活動(dòng)和用戶成長(zhǎng)激勵(lì)體系也必不可少。比如在微信讀書(shū)的產(chǎn)品中，用戶通過(guò)在線看書(shū)時(shí)長(zhǎng)的累計(jì)以及讀書(shū)筆記的沉淀，不僅可以和好友比拼讀書(shū)排行感受閱讀帶來(lái)的成就感，而且也可以通過(guò)閱讀領(lǐng)書(shū)幣、買(mǎi)書(shū)返書(shū)幣、邀請(qǐng)新人得書(shū)幣等免費(fèi)看書(shū)。那么用戶在產(chǎn)品內(nèi)留存的時(shí)間越長(zhǎng)，就綁定得越緊，貢獻(xiàn)的價(jià)值越高，就更不容易流走，這就是成長(zhǎng)激勵(lì)體系的一種套路。

第三，在用戶流失預(yù)警與召回方面

APP發(fā)現(xiàn)用戶流失之后，需要盡可能通過(guò)數(shù)據(jù)分析找到用戶流失的原因，然后分析預(yù)測(cè)未來(lái)哪些用戶可能會(huì)流失，并且提前做預(yù)警與干預(yù)。另外就是如何針對(duì)已經(jīng)流失的用戶制定召回策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)流失用戶的召回。

以個(gè)推的實(shí)踐為例，個(gè)推曾與某小說(shuō)閱讀類APP開(kāi)展合作，基于自身大數(shù)據(jù)能力為APP定制用戶流失預(yù)測(cè)模型，由此來(lái)預(yù)測(cè)出用戶流失概率評(píng)分和沉默用戶畫(huà)像，幫助APP進(jìn)行精準(zhǔn)的沉默用戶喚醒。

另外個(gè)推對(duì)該APP剩余67%的非活躍用戶進(jìn)行流失預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)其中有13%的用戶流失概率評(píng)分在0.6分-1分之間，有較大概率會(huì)流失掉，而剩余54%的用戶就是有喚醒價(jià)值的目標(biāo)人群。在明確喚醒的目標(biāo)沉默用戶后，該APP基于個(gè)推所提供的沉默用戶畫(huà)像分析，準(zhǔn)備相應(yīng)內(nèi)容并通過(guò)精準(zhǔn)推送的手段，使得APP月活用戶占比提高了8.1%。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)是一門(mén)非?？茖W(xué)性系統(tǒng)性學(xué)科

增長(zhǎng)是一門(mén)非?？茖W(xué)性系統(tǒng)性學(xué)科，數(shù)據(jù)是增長(zhǎng)公式中的底層邏輯。任何的增長(zhǎng)項(xiàng)目中，都需要用數(shù)據(jù)來(lái)挖掘潛在的價(jià)值。

• 首先，通過(guò)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)新的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。通過(guò)用戶行為分析，發(fā)現(xiàn)用戶轉(zhuǎn)化或流失的原因，強(qiáng)化轉(zhuǎn)化動(dòng)機(jī)，從而實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。
• 第二，通過(guò)數(shù)據(jù)可以提升用戶體驗(yàn)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析出產(chǎn)品哪些功能用戶點(diǎn)擊量最高，哪些功能最受歡迎？通過(guò)數(shù)據(jù)優(yōu)化迭代產(chǎn)品，提升用戶體驗(yàn)，從而提高用戶生命周期價(jià)值。
• 第三，數(shù)據(jù)是有效的驅(qū)動(dòng)，不管是運(yùn)營(yíng)，還是活動(dòng)，都需對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析，以此配置更適合的增長(zhǎng)方案。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)是一個(gè)厚積薄發(fā)的過(guò)程，要求APP在日常運(yùn)營(yíng)中要做好包括數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)出在內(nèi)的每一個(gè)環(huán)節(jié)。這些工作對(duì)于大廠來(lái)說(shuō)自然不是什么問(wèn)題，但對(duì)于中小型企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)來(lái)說(shuō)卻是一個(gè)比較難攻克的問(wèn)題。

如果APP自身數(shù)據(jù)分析能力弱，又想快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，不妨與第三方服務(wù)商合作，既專業(yè)，又完全無(wú)需企業(yè)重新搭建其技術(shù)。比如個(gè)推已經(jīng)將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的方法論拆解落地，將消息推送、畫(huà)像分析、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、一鍵驗(yàn)證等變成可快速集成、人人都可上手的工具，以滿足運(yùn)營(yíng)者在用戶全生命周期精細(xì)化運(yùn)用的多種需求。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟發(fā)展，APP對(duì)于數(shù)據(jù)越來(lái)越重視，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為APP競(jìng)爭(zhēng)的核心資源，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)更是成為APP的增長(zhǎng)密碼，只要找到合適的方法，就一定能破解出數(shù)據(jù)背后的真正含義，為增長(zhǎng)增能。

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