出海业务中有哪些好用的方法论？

旺仔九号 2023-10-11 16:20:01

我做出海业务已经有五年时间了，期间主导过几个不同的项目，涵盖电商、内容、网赚和工具等。回顾下来发现每个项目都踩了不少坑，但也取得过一些阶段性的成果。

因此，前段时间有人问我在做出海业务时是否有固定的方法论时。我思考了片刻，但也没有给出一个标准的回答，因为面对不同的项目和问题时，我会视情况进行不同的应对。

那今天就聊一聊我在做出海业务中经常使用的一些方法论。

一、区分假设与结论

“区分假设和结论”是我认为做好出海业务的首要方法论。

这建立在我的个人观察之上，所谓“假设”就是我们假定某个观点是正确的，而实际的正确与否有待验证；而“结论”则是指被验证后的假设。

因此，在内部的业务讨论时，我通常会“杠精式”的反问：“你有什么数据佐证你的观点吗？你说的是你的感受还是用户的感受？你在这个事情上做过多少调研？……”

阅读文章或听音频时，我也时常如此。不幸的是，我发现许多人都错误地将“假设”作为“结论”，这在各行各业中非常普遍。

做国内业务时这一点的危害性可能还没那么大，我们可以说自己对用户是了解的、在某个领域丰富的经验，从而在大多数情况下做出相对正确的判断。

但当此种情况应用到海外业务时，就可能引发严重的问题，因为在不同文化及商业环境下，原有的假设可能都不再成立。

我想分享一个我亲身经历的失败案例：在国内做电商的时候，“免费送”是一种非常成功的电商营销策略，拼多多也对市场进行过充分的教育。然而，当此策略直接应用到欧美市场时，结果却水土不服。

原因在于：国内电商竞争高度激烈，消费者见惯了各种促销手段，对于免费赠送的产品，会有一种占便宜的心理。而在欧美市场，消费者通常具有较高的消费能力，他们对“免费送”的第一反应是怀疑是否存在欺诈行为，尤其当领取需要填写个人信息时，他们的怀疑心理会进一步加深，这就导致大多数人并不相信免费送。

“区分假设与结论”更多时候是对自我认知时的一种提醒。我们讲“出海”，其实是一个很泛指的概念，全球近80亿人口有着极大的经济和文化差异，当我们决定做出海业务的那一刻起就应当有一种全新的“空杯心态”，放下过去所有的成功经验，从零开始去调研市场、了解用户，时刻警惕自己的想法是假设还是结论。

这个方面我推荐的阅读材料是大前研一的《思考的技术》。这本书提供了一种有效的方法，帮助读者准确地在假设与结论之间进行判断，从而做出更明智的决策。

二、谋定而后动

在一次与创业者讨论相关话题时，对方并不认为自己需要对海外市场有很多的研究和认知，而将“出海”视为一次尝试。

他说自己愿意投入100万，让团队在半年内尝试一个项目，如果失败就撤退。这种说法貌似也有一定道理，但更大的可能性是满怀热情的进入，然后“血淋淋”地出来。

为什么不能换一个更低成本的尝试方式呢？也就是我所说的“谋定而后动”。

常言道，“不要上了战场再换子弹”。

对于想要“出海”的互联网从业者来说，进入之前的调研、评估与准备工作至关重要。

比如，这个项目是否适合“出海”？出海的目标市场是哪里？目标用户的消费习惯和水平是怎样的？相关地区的法律法规是怎样的？……美国、欧美、澳洲、日韩、中东、东南亚、拉美等全球各地的市场环境和打法完全不同，不是一句“我要出海”就完事的。

几年前我做网赚项目时，我们用三到四个月时间深度调研了各地的市场、竞品、用户等，最终选取了东南亚作为目标地区。半年后产品一经上线，便取得了阶段性的不错的数据。反之，如果没有这个过程，我也见过出海一年后宣告无果的项目，这无疑对团队和士气是更大的打击。

以电商为例，出海的第一站往往是美国，因此就需要深入研究美国的电商生态，理解其电商文化与消费习惯。

比如，中国的电商市场已经形成淘宝、京东和拼多多的三足鼎立格局，总体份额超过85%，这导致在中国商家做生意一定围绕着“御三家”展开的。然而美国市场则截然不同，美国的电商市场更加分散，头部的亚马逊占比为30%多，次之的eBay和Walmart加起来也只有10%，更大市场被小商家集群占据着。

因此，在进军美国电商市场时，可以考虑在亚马逊这种大型电商平台上进行经营，也可以考虑建立自己的独立站。两者各有利弊，这里不再一一赘述了。

三、数据驱动

“数据驱动”可能是被大多数互联网从业者所提倡的，就是通过数据来对业务进行分析，找出薄弱环节，然后调整相应的业务动作，从而提升数据。我在工作上相当比例的时间都在分析各种数据以及研究背后的可能原因。

“数据驱动”中我需要强调的是数据要吃准、吃透、吃一手数据，无论身居什么职位，大多数时候还需要亲自分析各种数据。

为什么非要这么做呢？我曾经尝试过让数据分析师来进行数据分析，但带来的问题时数据分析师对于业务的了解程度远不如产品经理和运营，所以在分析数据时只能从比较表层来进行看待，从而得到一些“虚荣数据”。长此以往还会弱化产品经理和运营对于业务的判断力，造成更大的危害。

所以我在团队里定的规矩是：所有的产品经理和运营必须亲自搜集数据、研究数据、出分析报告，而且分析完的结论能够经得起质疑和推敲。

数据驱动本身作为一种方法论是没有问题的，但问题就在于这种方法被大量的公司不假思索、不分行业的给滥用了，尤其是在大的公司里，各个团队都是从自己的OKR或KPI出发来考虑问题，很多业务动作从结果上看都能提升局部的数据，但却忽略了对整体利益的考量和判断。

比如国内很多产品上，上来就直接一个营销弹窗，有些甚至让“关闭”的按钮隔几秒才出现。——这种弹窗的数据好吗？我相信它能够在短期内提升某个营销活动的数据，但长期看它对用户体验是一种损伤。

尤其是新用户在打开一个产品的时候，它并不清楚你的产品是做什么的，对于你的产品还未形成充分的信任和认知。这个时候你直接一个弹窗出来，对于用户的行为其实是一种强制的引导，我曾经在海外的APP上尝试过，91%的新用户都会直接关闭。

所以当我们看到短期数据提升时，也需要反问下这种做法对于长期利益是否有损害？

比较典型的反面案例是百度，过多的广告、纵容的审核、优先展示自家生态的内容……一系列做法破坏了整个搜索平台的公平性和用户体验，所以现在国内的搜索流量已经被小红书、微信等多家进行瓜分，而反而Google，依然在全球占据着90%以上的搜索份额。当百度在牺牲用户体验的时候，Google提出的口号是“Don’t be evil”（不作恶）。

综上，我对数据驱动这种方法论的态度是：我们一定需要很懂数据、亲自分析大量的数据，但同时还要警惕数据中的“假象”，同时平衡短期利益与长期利益。