如何用数据分析驱动用户增长？

一、数据分析如何应用于用户增长，增长模型如何建立

产品的永恒主题一定是增长，而增长的背后一定要有数据的支撑，也就是我们所说的数据分析。我把市面上所有的增长方向分为3大流派，分别是市场营销派、实验增长派和技术派，下面详细讲一下数据分析在这三种增长方向的作用。

市场营销派：概括的说就是渠道运营、市场运营花钱买流量，在这个环节不要觉得花钱买流量就叫增长，这事谁都可以做。但如何不花钱或者花更少的钱，获取更多、更优质精准的流量，那才叫增长。在这个环节，数据分析师负责搭建渠道评估模型、反作弊模型去监控渠道质量，指导渠道或老板，保证流量的优胜略汰。互联网有句话，4成的流量都是虚假的，信不信由你，反正我是相信。所以，如何利用好数据分析守住企业第一道流量关卡，显得尤为重要。

实验增长派：SeanEllis在他写的《增长黑客》里面提及到最多的方法，就是这种实验增长派。通过发现问题、提出想法、实验测试和复盘分析这四步来构建实验模型，在成本可控范围内不断测试，领悟增长真谛。发现问题和提出想法离不开关键指标，关键指标也叫北极星指标，德鲁克说过：“无法去量化，就不能控制”，通过数据分析让业务有数看，有衡量，再去增长。实验测试阶段涉及到用户分桶实验、AB test等，同样离不开数据分析。最后，结果复盘的时候，需要利用数据分析中的统计学原理，是否显著，置信度等方法，来论证你的实验结论是否严谨可靠。

技术派：技术派就比较偏向数据建模师的方向了，比如通过历史用户的行为数据，构建逻辑回归模型，判断用户下单意愿是否强烈并对其运营，这就更是数据分析了对吧。

聊完了3大流派，我们在按照生命周期去分解增长，说到生命周期，那必须聊一聊烂大街但是依然很好用的AARRR（海盗模型），我们把生命周期分成拉新、激活、留存、变现和裂变。

拉新阶段：此阶段我们会构建渠道评估模型、渠道反作弊模型、渠道生命周期模型。这一些列的渠道模型的目的就是，通过数据分析，利用有限的资源，带来更多优质的流量。

激活阶段：这里就涉及到激活阶段的两个误区，第一个是认为注册就等于激活，一旦注册留了手机号就认为该用户真实有效。第二个误区是只看新增用户的留存情况，认为这个指标能够反馈用户的激活情况。然而大家往往忽视了一个重要的指标，那就是核心功能的使用率。

核心功能就是在《增长黑客》中经常提及到的aha moment（惊喜时刻），如何让用户在最短时间内使用产品的核心功能，从而使用户眼前一亮并记住你的产品。有的时候正是因为在“初次见面”的时候没有给对方留下深刻的印象，导致激活失败，从而造成用户流失。

不同类型的产品核心功能不同，以游戏类的王者荣耀为例子，每个游戏都有其独特的规则，理解成本会很高，如何利用新手引导让新玩家了解基本操作就显得尤为重要，所以新手引导完成率、首次游戏时长与局数等便成为激活的重要指标。

以得物（毒）APP为例，核心功能就是收藏爱鞋，然后可以看到价格波动和市场行情，那么新用户的收藏率和工具使用率（穿搭、鞋VR等）便是激活的重要指标。

以易车APP为例，核心功能是汽车工具，通过工具可以查询爱车的最低价格及相关资讯内容，那么新增用户使用工具后的询价率便成为激活的北极星指标。

判断用户激活情况不仅限于注册率与留存率，还要根据自身的产品类型，找到核心功能的使用率作为监控指标。综上所述，注册率、新用户留存和核心功能使用率才是判断用户是否激活的关键指标，从业务监控指标到增长环节同样离不开数据分析。

留存阶段：留存这个指标是个好的监控指标，可以反馈用户的粘性。但是想要提升留存的话，实操难度则非常大，此话怎么讲呢？因为一个产品的留存包含5个方面，不是单一因素制约。

下面来看一下我总结的提高留存的5大方法，分别是渠道精细化、产品结构优化、活动激励、提供优质服务和非常规（触达）手段push、短信、站内信等。

留存的5个方面是怎么总结出来的呢，正是数据分析中复盘分析的体现，通过不断的复盘分析总结出来的业务思维模型。

变现阶段：举一个经典的模型，我们通过历史数据对下单/未下单的用户的行为进行建模，利用逻辑回归模型预测用户下单意愿，并提高用户下单率，如下图：

数学模型这更不用说了吧，建模能力也是数据分析不可或缺的技能之一。

裂变阶段：这个阶段给大家的建议就是做好反作弊机制，再去想裂变的玩法，否则很容易被羊毛党或者虚拟机刷穿，一次活动大几十万全部白花，新增设备全是虚假设备，这种事情屡见不鲜。所以数据分析师要为活动把关，如果让钱花到刀刃上，切记裂变玩不好就真的“裂开”了。上面给大家按照增长的3大流派和生命周期进行拆分，讲了一下数据分析在增长方面的应用，是不是瞬间感觉玩法很多！

二、如何获取第一批种子用户

首先要知道我们做的目的是什么，比如我们要做汽车的洗车业务，那么种子用户就应该是车主对吧。

第二步是如何获取更多的车主，通过第三方撞库、问券信息、用户注册认证车主等方式拿到车主用户数据。

第三步为了保证效果，我们要有一定的筛选规则，选出活跃的用户，比如百日联网活跃车主进行短信、push触达告知。

筛选用户的时候颗粒度越细越好，细分地域、性别、车主价格等精细化运营。最后不要忘了真诚永远是种子用户进行裂变的基础，大客户的专属照顾和意见反馈，能够更好得为后期增长铺路。

三、公司内部数据基础差，缺乏增长方法，该如何入手

数据基础差，且缺乏增长方法是两个问题。数据基础好比足球运动员的基本功，增长方法好比进球能力。基本功不好，想要在比赛中进球那是非常困难的，除非瞎猫碰见死耗子，这在统计学里是小概率事件，我们姑且不论。所以当务之急是基本功，也就是改善数据基础差的问题，磨刀不误砍柴工。

那么我们就来唠唠数据基础差要怎么解决。君子生非异也，善假于物也。对于小公司，自己公司数据基础能力不够的时候，可以采用第三方服务，有的时候我们没必要去趟别人趟过的雷。埋点加上BI智能报表这一套自己做需要至少5个人吧，那一年开工资花个200多万合情合理吧，但是购买一个神测数据，其中就包括无埋点采集和智能展示功能了对吧，一年也就几十万，省出来的钱去做投放不香么。

再比如说反作弊，自己做渠道流量反作弊需要非常大的用户数据基础和算法能力，小公司在初期自己业务还不稳定的情况下，再自己做一套反作弊出来，岂不是让资源本不富裕的技术团队雪上加霜，你选择数盟、数美这样的专业团队岂不是更稳妥。这就好比你想吃新鲜的食物，买个冰箱不就解决了，但你偏不，非要是自己造个冰箱，那我只能默默地给您点个赞，转身离开。

但是一码归一码，当你的团队足够强大的时候，有些东西真的是要自己手工打造，比如渠道归因埋点采集、核心数据自建BI系统等，毕竟命运掌握在自己手里才是最稳妥的。

所以针对数据基础差的公司，我个人的建议是在企业初创期选择第三方服务作为过渡，等到企业壮大后再将命运真正掌握在自己手里，把一些能自建的数据体系都自建。毕竟出来混，迟早是要还的。

四、中国产品的增长和美国硅谷增长黑客的增长的差异与共同点

“增长黑客”对于互联网圈的小伙伴来说一定不陌生，尤其是前几年，很多人也看了很多来自国外经典案列，比如网飞（Netflix）通过分析客户观看的电影和节目，发现凯文史派西参演的电影和政治题材的电视剧都非常受用户欢迎，所以才有的网飞制作的电视剧《纸牌屋》；Facebook做灰度测试的时候，发现新版本会使变现率下降25%，所以紧急终止新版上线等等，其核心理念是依靠技术和数据驱动，从而达到增长的目的。

但近几年大家发现 “增长”不香了，所谓的“增长”都是别人家的“增长”，要不就是来自外国的案例，到了国内会变得“水土不服”，毕竟国外连运营或渠道岗位都没有是吧，再看看APP store和国内的华米OV（华为、小米、vivo、oppo） 等安卓应用商店的商业化程度对比就可以知道了吧，国内的增长可以说是hard难度的增长，有的时候连老硅谷也会望尘莫及。

增长为什么会出现“水土不服”呢，主要有两点原因。第一点是中国人聪明，玩法很多，比如上面说的安卓市场商业化程度；第二点是美国的用户差异性和需求多样性较为单一，就拿事物来说，美国人就是披萨、汉堡对吧，再看看中国的食物分类，点开美团瞬间起立，因此出现了运营岗位是美国没有的。细分领域的复杂程度和高度的商业化模式是中美增长的主要差异。

增长的共同点是什么呢，是增长的核心理念，比如MVP模型、FRM、aha moment等等这些理念是永恒不变的。就好比你在中国和美国踢球一样，规则都是一样的，只不过人的身体素质不一样罢了。

五、 增长实验的常见注意事项

1. 培养大局能力

“穷”玩mvp（最小可行性产品），“富”玩AB测试，为什么这说呢？有多少人是为了AB测试而AB测试，然后只是从中选出一种最优的解决方法，表面上确实是达到最优化，可是有没有想过我们在做AB测试的时候，其实就是“井底之蛙”在尝试哪种方式跳得更高？如果跳出井底，做的是最小可行性产品，视角贯穿整个产品，以“最小”的代价，收集更多的反馈信息，从而达到全局的增长。

如果只是不断的在某个节点上做AB测试，那么我只能说你在浪费资源，不如融合整条产品线，做一套MVP测试。

下面给大家讲个具体的例子：

AB test（C）：渠道新增素材测试，寻求最佳转化素材。素材我们有N种方法，最终得到C3这个素材是新增转化率最高的素材，那么我们就以为大功告成了，所有渠道、代理商都用C3素材，如果这么做我们是不是就是井底下，尝试哪种弹跳方式跳的最高的青蛙，但是我们跳出井底，会看到新增转化不单单是素材决定，其中包括产品、渠道、技术等等共同制约。

MVP：增长不是某一个部门，某一个环节的事情，是所有部门一起协作的共同结果。还是上面的例子，当我们跳出井底，通过MVP测试，新增转化的最佳增长方案可能是A1+B3+C3+D1和A2+B2+C1+D3，而不是单一的素材C3。

这就是我说的“穷”玩MVP，“富”玩AB，花同样的钱，是在井底玩还是在井外玩，井外岂不是性价比更高，所以我们要跳出局限，以全局视角看待增长。

2. 沟通

分析师最重要的技能就是沟通，先听懂老板的需求，再去分析，分析出来的结果要翻译成老板懂的语言，让老板明白你这么做的价值。

如果你的业务做得再好，但是无法让领导感知到，这个项目虽然有价值，但是不会使其价值最大化，如何将项目的结果让老板认可，这也是沟通的技巧，不要觉得不重要，这关系到项目是否能启动，项目的预算和规模。有能力的分析师会找到增长点，优秀的分析师会让领导感知增长点，要更多的预算继续扩大项目规模，最终拿到更好的成绩，最后的最后组员一起升职加薪。

举个小例子，我们要发现问题点（增长点），发现用户流失严重，要做流失用户召回项目。在做项目之前，我们为了评估召回项目的效果，要梳理监控指标，制定了触达召回率、触达召回率人数、召回商业转化率、召回后贡献留存率、第N日留存。我们又知道领导的KPI里有DAU、次日留存、第7日留存等等，又发现第7日留存与我们实验监控的指标密切相关，所以决定将第7日留存作为重点监控与汇报指标。

可能大家发现前面几个指标虽然都有可能增长，但是老板有可能感知不到，但如果与老板统一战线的话，老板能够迅速感知增长，如果再加上较强的沟通能力，那么预算和项目启动就不在话下。上述的培养大局观和向上向下的沟通能力，是我个人认为增长实验中最应该注意的2点。

那么今天给大家分享的内容就到这里，在最后祝大家在增长道路上，方法全知道，增长不吃灰！

作者：姜頔；微信公众号：赵小洛洛洛

本文作者 @赵小洛

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