互联网企业中的数据增长小组

数据驱动的数据增长小组:

现在的互联网企业越来越关注和数据有关的一切事情,如数据分析,报表,仪表板,大数据,预测性分析,决策科学等等,所以数据治理变得越来越重要。

一个良好的数据治理计划会让业务利益相关者参与进来,他们会参与到数据定义的决策中,同时支持组织内部数据的一致性使用。

越来越多的企业通过数据分析解决企业增长问题,数据增长小组的建制频繁的出现在组织架构中。

一、数据增长小组的角色和职能

数据增长小组是一个跨职能团队,在没有增长小组之前,原来的部门之间不统一,不交叉管理,协调资源能力差。

有了数据增长小组之后,打破常规的组织部门间隙,沿着客户的需求体验方向不停试错、改进、迭代,协调业务需求与产品需求,打破了统舱管理的模式。

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一个典型的数据增长小组(Growth Team)有这几个角色:

  • 增长负责人
  • 增长产品经理
  • 增长工程师
  • 交互设计师
  • 数据分析师
  • 营销策划师

要学会不断创新方法并及时总结复盘,把好的方法沉淀,在实操过程中迭代和优化,直到增长方式能够持续满足增长需求。

始终秉持“又快又好”的思想,是数据增长小组发展过程中的关键因素。它将志同道合之人凝聚在一起,使团队能够有效地实现目标。

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每一个增长小组,解决一个环节的问题,严格用数据说话,一切决策来自于数据反馈,逐步梳理企业数据增长问题。

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那应该如何管理数据增长小组呢?

一个小组每周一到两个实验,分析问题调整频率:

  • 提交点子库,想法名称、描述方式、待测试指标;
  • 排定优先级,影响力、信心力、简易性;
  • 测试对照组,每周开一次增长会议、承上启下、跨部门人员组建;
  • 北极星指标,核心数据指标,带来核心业绩转化,多个增长小组,完成任务指标。

二、关注3类数据,驱动数据增长

  1. 业务数据:用于监测业务进展和健康度,用户数、活跃用户数、销售额等;
  2. 用户基础数据:用户画像或给用户打标签,年龄、职业、喜好等;
  3. 用户行为数据:用户成长路径、用户行为特征,用户页面浏览、点击等

用户的行为数据标准:

  1. 日/周/月活跃用户数:方便产品设计人员了解产品的每日用户情况,了解产品的用户增长或者减少趋势。
  2. 留存用户数:用来衡量产品的用户粘性和产品的留存用户规模。
  3. 留存率:用来衡量用户使用粘性,也可以用来作为产品改版后的重要指标。
  4. 流失率:可全局看出所有的流失情况,找到流失异常数据,可追踪之前是什么情况导致流失数据情况。
  5. 展现PV:判断有阅读该功能/产品的次数。
  6. 展现UV:判断有多少个用户阅读该功能/界面。
  7. 点击UV:了解用户对功能交互事件点击数量规模,通过用户的点击数量了解用户的使用行为。
  8. 人均点击次数:用于衡量产品/页面/功能中的内容对用户的吸引度,对比同页面的不同功能。
  9. 平均停留时长:用来衡量页面吸引度,一般来说,停留时间越长,用户粘性越强。
  10. 人均使用时长:用来衡量用户使用产品的深度,判断用户使用产品的粘性和依赖度。
  11. NPS净推荐值:产品口碑传播的重要指标。
  12. 跳出率:用来衡量页面内容质量。

业务数据:找到业务问题的核心所在。

用户行为数据:找到用户行为与业务问题间的相关性。

用户基础数据:用于识别特定用户,给用户进行分类。

作为增长黑客,我们对必须理解自己公司的这3类数据,理解数据相互间关系,并理解数据背后的业务逻辑。

只有这样,我们才能从数据中发现问题,找到增长点,这也是我理解中的”数据驱动增长”的核心。

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三、洞察数据、理解用户、用对方法

数据增长小组的任务指标不仅仅是在现有数据中寻找问题,同时也要不遗余力的施加干预手段,判定数据逻辑。

1. 数据变量逻辑(因果)

可以粗浅的理解为,在周围的数据不变的情况下,改动一个数据的变量,导致另一个数据变量的因果关系,被经常的用于AB小组测试和各个业务流程管理。

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2. 北极星数据指标(变量)

企业核心数据的测试,寻找企业的核心数据指标。这个核心数据指标就被誉为北极星数据。

举例:

早期的领英用户留存率很差,新用户留存很低,通过AB小组对比我们发现,留存率相对较好的用户都是第一时间导入了通讯录的用户。

他们粘性高,使用频度也很高,针对以上现象,领英就鼓励用户在使用APP的各个环节导入你的通讯录,从而有效地解决了用户留存问题。直至今天,领英的原则还依然如此。

这其中,用AB用户分组来观察差异。导入通讯录这个行为,就是北极星数据指标。导入通讯录导致了用户留存率增加,这就是因果关系。

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病毒式传播是一种基于用户诉求的传播方式。

不同于以往“中心化”1对多的传播方式,“去中心化”的病毒式传播中人人都是节点,传播的效果是几何级数的倍增,往往会产生四两拨千斤的效果,需要数据增长小组做好详细记录,实现模式复制。

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基于原有渠道的创新型发展、广告、渠道、流量购买等等,渠道的优化,强调分享、分裂促进是关键。当大家忍不住炫耀自己游戏积分的时候,在人们眉飞色舞地讲解自己如何用拼多多省下很多钱的时候,其实都属于典型的病毒传播场景。

这种以人际关系信任为纽带的传播,通常比商家的自卖自夸更具有说服力。

1)以数据和增长小组引领的变革

数据增长小组的组建是一家企业的创新与改革,改变了原有部门之间的协作关系变更为一体化,提高了效率,激发了工作活力。

在提高效率的同时,增加了考核标准、技术服务、产品优势转化等等,是对现有组织架构的一种颠覆。

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数据在互联网的应用都还属于被低估阶段,但随着科技的进步和用户获取的边界成本越来越高,各大互联网公司对数据的使用将进入到另一个阶段。

四、下一个数据时代

作为信息的载体,在未来数据将成为企业洞察内部效率,探知外部行业赛道的高效使用工具。

所有的结论都应该以数据为依托,以数据增长小组为手段,为企业的决策提供助力,为企业的发展提供驱动力。

凡事有模型、万事有逻辑、我是持续追逐卓越的互联网人张半城、我们下期见。

 

本文作者 @张半城

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