首席增长官：如何用数据驱动增长

张溪梦　等著

出版社：机械工业出版社

出版时间：2017-10-01

ISBN：9787111581901

目录

推荐序

前言

致谢

第1章 首席增长官的崛起

1.1 什么是首席增长官

1.1.1 可口可乐设立首席增长官

1.1.2 越来越受欢迎的首席增长官

1.2 为什么会出现首席增长官

1.2.1 市场：红利消退、增长放缓、竞争加剧

1.2.2 客户：从被动接受信息到主动选择产品

1.2.3 技术：为用户生命周期提供数据洞察力

1.2.4 管理：从职能型组织向增长型组织进化

1.3 首席增长官是做什么的

1.3.1 首席增长官的定位

1.3.2 首席增长官的角色

1.3.3 首席增长官的职责

1.4 案例：LinkedIn增长的秘密武器

1.4.1 六年间40倍增长

1.4.2 首席增长官的力量

1.4.3 增长是对商业本质的洞察

1.4.4 LinkedIn的增长策略

1.4.5 用数据驱动用户增长

1.4.6 公司自上而下对数据驱动文化的认同

第2章 从增长黑客到首席增长官

2.1 首席增长官进阶的三个阶段

2.2 增长黑客

2.2.1 增长黑客概念的提出

2.2.2 增长黑客的能力模型

2.3 增长团队

2.3.1 增长团队的组织架构

2.3.2 增长团队的组建和分工

2.4 首席增长官

2.4.1 问题和解决方案匹配时期

2.4.2 最小可行性产品时期

2.4.3 产品和市场匹配时期

2.4.4 渠道和产品匹配时期

2.4.5 成熟期

第3章 增长框架

3.1 增长框架的概述

3.1.1 学习引擎模型

3.1.2 用户增长模型

3.2 正确的增长目标：北极星指标

3.2.1 北极星指标的重要性

3.2.2 关于北极星指标的两个案例

3.2.3 制定北极星指标的六个标准

3.3 高效的衡量技术：数据采集

3.3.1 什么是用户行为数据

3.3.2 埋点采集数据

3.3.3 无埋点采集数据

3.3.4 一站式数据采集解决方案

3.4 科学的学习方法：数据分析

3.4.1 数据分析的战略思维

3.4.2 数据分析的三大思路

3.4.3 数据分析的八种方法

第4章 用户增长模型

4.1 获取用户

4.1.1 受众

4.1.2 获客成本

4.1.3 用户旅途

4.1.4 案例解读

4.2 激活用户

4.2.1 激活的概念和意义

4.2.2 激活系统四大组成部分

4.2.3 To C端用户激活案例

4.2.4 To B端用户激活案例

4.3 用户留存

4.3.1 什么是真正的用户增长

4.3.2 留存分析框架

4.3.3 新用户留存分析

4.3.4 产品功能留存分析

4.4 用户营收

4.4.1 营收的两种方式

4.4.2 用户付费：以转化为核心

4.4.3 广告收入：以黏性为核心

4.5 用户推荐

4.5.1 推荐体系的组成

4.5.2 衡量推荐的两大指标

4.5.3 推荐的经典案例：Airbnb

第5章 各岗位的数据驱动增长实战

5.1 市场营销：渠道、流量、转化

5.1.1 市场营销人员的工作重心

5.1.2 优化获客渠道

5.1.3 监测投放链接

5.1.4 优化落地页面

5.2 产品研发：数据驱动产品优化和迭代

5.2.1 从产品研发流程谈起

5.2.2 产品分析的基本概念

5.2.3 产品数据分析流程

5.2.4 产品数据分析方法

5.3 运营：用数据分析做运营增长，你需要做好这四个方面

5.3.1 流量运营：多维度分析，优化渠道

5.3.2 用户运营：精细化运营，提高留存

5.3.3 产品运营：用数据来分析和监控功能

5.3.4 内容运营：精准分析每一篇文章的效果

5.3.5 运营实战案例

5.4 数据分析师：用数据驱动增长

5.4.1 数据分析师的发展历史

5.4.2 数据分析师的组织架构

5.4.3 数据分析师的增长技能

5.4.4 数据分析师的实战案例

5.5 客户成功：以留存续约为核心

5.5.1 客户成功经理的诞生背景

5.5.2 客户成功经理的工作职责

5.5.3 客户成功经理的数据看板

5.5.4 客户成功经理的实战案例

第6章 不同行业的数据驱动增长实战

6.1 电商：电商精益化运营的五大关键指标和三个关键思路

6.1.1 电商行业的五大关键指标

6.1.2 商品运营：流量优化和品类优化

6.1.3 用户运营：提高用户留存和复购

6.1.4 产品运营：提高转化效率

6.2 在线旅游：如何提升购买转化率

6.2.1 用户旅途概述

6.2.2 渠道优化

6.2.3 落地页优化

6.2.4 搜索优化

6.2.5 用户整合

6.3 互联网金融：如何促进高成单、高转化

6.3.1 互联网金融平台的增长

6.3.2 互联网金融平台的三大增长模型

6.3.3 互联网金融用户的四大行为特征

6.3.4 精细化运营的三大步骤

6.3.5 理财业务：提升整体成交额

6.3.6 贷款业务：提升注册转化率

6.4 互联网+：打通线上线下数据，驱动链家增长

6.4.1 什么是增长

6.4.2 增长遇到的挑战

6.4.3 链家如何打通线上线下数据

6.4.4 如何用线上数据分析驱动增长

后记

推荐序

Sean Ellis（肖恩·埃利斯）

Growth Hacker（增长黑客）概念的提出者，数据分析产品GrowingIO的特邀顾问。Sean Ellis先后就职于多家硅谷企业，负责增长工作；其中LogMeIn和Uproar已经实现IPO，Sean Ellis还帮助Dropbox实现了每年500%的增长神话。

当我收到邀请为这本书写推荐序时，我是非常乐意的！

很多人对我有一些了解，主要是因为我第一个提出了“增长黑客”这个概念。现在这个概念已经被硅谷的企业广泛采纳，并且得到了很多落地执行。

我最先做的是市场营销的工作。自1996年开始，我先后在LogMeIn和Uproar担任市场副总裁，经历了这两家公司从建立到IPO的整个过程。自2008年开始，我在Dropbox、Eventbrite、Lookout等硅谷创业公司担任增长顾问，见证了很多公司奇迹般的增长轨迹。现在我有了自己的公司，叫做GrowthHackers.com，帮助不同的企业在不同的阶段实现增长。

做增长，需要敢于测试！

在这些年的工作中，我发现测试是非常重要的，测试能驱动增长。如果我们不去测试的话就无法确定这个想法是否可行，所以我们需要通过测试知道什么是可行的、什么是没用的。Twitter曾经获得了非常快的增长，但是停滞了。2010年的时候，Twitter成立了一个新的团队，来了一个新的产品副总裁，他来了之后说Twitter测试的量不够。“我们几个月了才做几次测试，这太少了，我们必须每周做至少十次测试！”加快测试的频率后，Twitter的增长就恢复了。

在我自己的公司也有类似的经历，所以我们要认识到一点：测试能够驱动增长！

利用“增长黑客”这种思维来获取成功，靠的不是天马行空的想法，而是有一套严谨的科学模式，通过不断测验才能成功。在我的脑海里，中国人是非常勤勉和谦虚的，这很好，但是我们也需要用更开放的心态来迎接风险，只有不断尝试新的方法才有可能获得更大的增长。

做增长，需要团队合作！

利用增长黑客，首先最好是高层及CEO要有这样的想法，然后推广普及，让你的员工也接受这一想法。传统的商业模式中，部门和部门之间不交叉，各司其职。但是增长黑客之间需要各部门融合，需要交流，这样就需要CEO有这样的想法和理念，才能够更好地推动实施。

测试应该由增长团队来实施，而且实施过程是一个不断优化的过程。首先我们需要一个增长负责人，可能是增长副总裁或者首席增长官（Chief Growth Officer），总之他是一个能领导团队做增长的人。增长负责人需要管理测试流程，告诉我们要有足够的测试量，而且是有效的测试。在团队中设立正确的目标是非常重要的，每一个目标都应该有一个具体的负责人。这个负责人应该有企业家精神，非常专注于实现这个目标，而且紧盯着目标进度。越了解目标实现方式的人，团队的其他人越能够帮助他去做测试，帮助他实现目标。

做增长，需要高瞻远瞩！

不得不说，增长正在变得越来越困难。在硅谷，所有的公司都致力于增长，所有的公司都在投入大力气去寻找增长的机会。因为营销渠道的生命周期正在变得越来越短，尽管每天都有新机会出现，但是很多公司都错过了这些红利。尽管增长变得越来越困难，但是仍然有很多企业实现了高速增长，我知道很多中国公司也是这样。这些公司有一些很类似的做法，比如说设立增长团队、探索新的产品线等。

中国正在全球经济中扮演着越来越重要的角色，涌现出一大批优秀的企业，特别是在互联网行业。2016年12月我受邀参加GrowingIO的“数据驱动增长”大会，和中国很多企业的高管进行过交流，我发现中国的企业在增长这方面非常积极主动地学习，学习能力也很强，这是非常好的迹象。

中国的企业需要了解更多关于增长的知识，其中就包括系统的增长方法论、完善的增长团队架构、前沿的用户增长案例。幸运的是，这些内容在这本书中都有详细的讲解。所以，推荐这本书给每一位对增长感兴趣的读者。

Sean Ellis

（肖恩·埃利斯）

2017年9月25日

前言

整个商业世界正在发生巨大的变化，无论是传统企业还是互联网企业都面临着巨大的挑战。

受到互联网企业的冲击，传统企业增长乏力，亟需开启“互联网+”模式和数字化转型工作。而互联网行业同样遇到了市场红利消退、竞争加剧等问题，如何快速高效地获取客户、确保客户坚持使用产品以达到高速增长的目的，这是一个巨大的挑战！如果你效率比别人高，那就很容易出类拔萃，远远地将竞争对手甩在身后。而高效决策的前提，是要有数据支持，依照数据分析去做决策。所以只有提升效率，用更快的速度、更低的成本，来帮助企业获得增长，才是企业的核心竞争力。

数据驱动增长的这套理论，在美国已经应用了多年，这也是我回到中国后，看到的中美企业运营的主要区别。除此之外，还有四个非常大的差异：第一，是否有数据驱动意识的差异；第二，是否进行数据分析实践的差异；第三，是否用数据做决策的差异；第四，是否用工具代替人力的差异。这四点差异也决定了今天我们在中国做产品的形态：企业不太习惯用数据分析工具，觉得没有价值；数据分析实践没有太大的规模，只在一些核心的互联网公司里才有；内部人员使用数据分析工具的经验不够；数据分析缺少工具。

我们要做的事情，就是让每一个人都具备用数据驱动运营和决策的能力。在当今中国，特别是高度竞争、成本不断增加的时代，这是一种战略级的能力。我相信有读者听说过增长黑客（Growth Hacker）或者首席增长官（Chief Growth Officer）的概念，其核心就是用数据来驱动企业业绩和用户的增长。以往按照职能分工独立完成任务的方式将被逐渐淘汰，如何实现快速增长将成为所有人面临的挑战。

本书的主要内容

《首席增长官：如何用数据驱动增长》这本书就是为了让每一个人具备用数据驱动运营和决策的能力这个目标而写的，我希望读者看完这本书以后可以帮助企业业绩实现更加快速、高效的增长。

《首席增长官：如何用数据驱动增长》全书共分为3篇，分别是道、术、器。

·道—增长的价值认知，包括本书第1～2章。

“道”是指最基本的价值认知，包括行业变化趋势、企业面临的竞争和挑战，组织管理变革以及人才培养方向。

·术—增长的方法论，包括本书第3～4章。

“术”是指数据驱动增长的方法论，包括业务执行方法论和用户增长方法论，我们更是首次提出了“8字型”框架。

·器—增长工具的运用。包括本书第5～6章。

“器”是指如何用工具解决具体的业务问题，以及不同行业、不同岗位如何用数据驱动增长，我们总结了GrowingIO成立两年多来的成功经验和案例。

本书适合什么人阅读

《首席增长官：如何用数据驱动增长》适合企业的管理者、市场营销、互联网运营、产品经理、客户服务、分析师、工程研发等读者阅读，可以帮助读者搭建一个完整的增长知识体系。

不管您是公司高层管理者，还是中层和一线工作人员，都可以从本书找到相应感兴趣的内容。有一线工作者看了这本书之后，立刻对自己手上的业务有了清晰的认识；有国内精通数据分析产品的人认为本书关于数据分析有典型实战派的见解，对于行业现状的具体情况了解得非常精细；更有硅谷的数据工程师评价本书包括了有诚意的干货；而中层和高层管理者会从本书前4章中发现难得的“增长”方法论和未来商业的趋势。

“增长”这套方法论，已经被很多企业证明是有价值的，包括领英（LinkedIn）、脸书（Facebook）、推特（Twitter）、爱彼迎（Airbnb）都在实践，企业建立半年后就可以开始应用了。在中国，大数据已经火爆了三四年，很多企业却没有找到落地和变现的方法。大数据的应用在国内有很大的需求，大数据结合企业内部的运营方法和工具，才能为企业创造价值。

《首席增长官：如何用数据驱动增长》这本书就是为了增长而来的。希望看完这本书的读者都可以成为优秀的增长黑客、增长黑客团队的负责人甚至是首席增长官，帮助更多的企业用数据驱动增长。

张溪梦

2017年9月10日

致谢

本书的成功出版，离不开众多同事、朋友、合作伙伴的支持和鼓励。他们为这本书提供了宝贵的意见和建议，在获得授权的情况下，本书采纳了很多他们的成果。

首先要感谢很多同行伙伴的支持，他们分别是：

李玥，LinkedIn数据科学和分析总负责人。曾就职于第一资本和ebay网，是大数据的宣传者和实践者。

曲卉，美国Acorns用户留存总监。原GrowthHackers.com增长产品经理，个人微信公众号“兜里有糖甜”（ID：DouLiYouTangTian）。

黄天文，360你财富运营总监。曾就职于去哪儿、奇虎360、百度，曾负责百度糯米产品运营、用户运营，并从零搭建城市运营团队，个人微信公众号“大虫运营心经”（ID：huadachong1986）。

陈泽帅，上海链家运营管理中心总监，上海链家研究院院长，负责链家网上海城市运营。

同时，还有很多我们GrowingIO公司的同事，他们分别是：

吴继业，联合创始人。前LinkedIn分析工程技术总监，曾就职于eBay、HP等，在数据仓库、数据工程方面有十多年的经验。

叶玎玎，联合创始人、首席技术官，连续创业者，风车联合创始人。负责核心产品研发，拥有十余年的工程开发经验和多年的项目管理经验。

陈明，联合创始人，运营副总裁。前LinkedIn商业分析部高级经理，曾就职于eBay，毕业于斯坦福大学，八年多产品和市场数据分析经验。

崔丹，市场总监。资深媒体人士，曾在《经济观察报》《第一财经日报》等主流财经、科技媒体工作。在企业服务、互联网领域有丰富的市场运营经验。

揭发，业务增长负责人。曾任职Cisco、Criteo等公司，有丰富的SaaS、电子商务、在线旅游行业数据分析和解决方案经验。

徐主峰，业务增长负责人。曾任职Criteo、Microsoft等公司，有丰富的电子商务、互联网金融客户解决方案经验。

徐冰杰，商务分析师。曾任职百度统计和去哪儿，有丰富的数据分析技术和多年的案例实战经验。

黎学谦，增长经理。台湾师范大学硕士，曾担任TEDx策展人、上海Convertlab增长产品经理。

曾少勤，商务分析经理。毕业于北京大学，曾先后任职于秒针系统、百度，擅长数据分析。

郭淑明，市场经理。曾任职于豌豆荚、阿里巴巴等知名互联网公司，擅长数据运营和用户增长。

陈梦云，商务分析师。前阿里健康数据分析经理，在GrowingIO多次通过数据驱动产品迭代，帮助客户提升关键指标。

檀润洋，商务分析师。加州大学圣地亚哥分校硕士，曾任职美国Emas Pro、Kyocera分析师，有丰富的数据分析技术和案例实战经验。

范芊芸，商务分析师。毕业于美国马里兰大学。曾任职埃森哲、普惠金融，专注于商务和数据分析。

张译文，商务分析师。浙江大学本科、上海交通大学统计学硕士，曾任职于Teradata、eBay、携程，负责数据分析工作。

陈建仲，商务分析师。毕业于澳大利亚新南威尔士大学，曾任职银客集团数据分析师。

邹婧琳，商务分析师。毕业于中国人民大学，专注于数据分析，帮助客户促进产品迭代和业务增长。

潘佳兴，互联网金融方向业务增长负责人。主要为互联网金融领域客户提供数据分析解决方案，曾任职ChinaCache和金山云。

官世强，内容运营。主要负责内容营销、新媒体运营工作，有丰富的集客营销实战经验。

郭天，产品运营。负责产品走向市场的推广工作，曾任职于豌豆荚，有丰富的新媒体运营、产品运营经验。

如果没有上述朋友和同事的大力支持，就没有这本书的问世。值新书发布之际，我对这些朋友和同事表示真诚的感谢。

张溪梦

2017年9月10日

第1章　首席增长官的崛起

1.1　什么是首席增长官

1.1.1　可口可乐设立首席增长官

世界正在发生巨大的变革！

2017年3月23日，在商业世界里声誉卓越的可口可乐公司震撼性地宣布：可口可乐将设立首席增长官（Chief Growth Officer，简称CGO）来统一领导全球市场营销（Marketing）、客户服务（Customer Service）、企业战略（Corp Strategy）并且直接管理5个核心战略饮料[1]事业群（见图1-1）。

图1-1　可口可乐官网关于核心领导层的任命（标题为“可口可乐公司宣布高级领导任命”）

同时，可口可乐宣布裁撤已经设置了近几十年的首席营销官（Chief Marketing Officer，简称CMO）一职。这意味着Marcos de Quinto（马科斯·昆托），这位主导了可口可乐近年来最大的品牌标语调整[2]的营销主管，可能会成为可口可乐历史上最后一位首席营销官。可口可乐CEO James Quincey（詹姆斯·昆西）说：“可口可乐公司将打造一个以‘增长为导向以及以客户为中心’的饮料公司。”

可口可乐是世界上顶级的营销驱动公司。在过去几十年的时间里，公司的历任CMO带领整个团队打赢了一场又一场硬仗，确立了可口可乐在世界市场中的绝对领导地位。可口可乐是在营销领域中最多次作为标杆案例写入商学院教程的伟大企业，它的品牌、定位和市场运营战略在过去30年里一直是引领行业发展的标杆。根据全球最大的综合性品牌咨询公司Interbrand发布的《2016年全球最佳品牌100强》报告，可口可乐的品牌价值在2016年年底以560亿美元的品牌价格排在快速消费品世界第一的位置，综合品牌价值排名世界第三。[3]

但是它为什么会做出这么重大的转变呢？

任命一名首席增长官对任何一个企业来说都是一个巨大的改变，这是针对未来驱动业务增长的核心动力和规则改变的全新认识和新的人事布局。暗流涌动下，是这家百年经典的饮料公司在经历从品牌导向的公司向科技导向的公司的巨大转变。

[1]分别是：含气饮料，果汁基、乳基和植基饮料，茶和咖啡，饮用水和饮用水强化饮料，能量饮料。

[2]2016年1月，可口可乐宣布启用全新的品牌标语“Taste the Feeling”，取代用了6年的“Open Happiness”。

[3]原文链接http://interbrand.com/best-brands/best-global-brands/2016/ranking/

1.1.2　越来越受欢迎的首席增长官

其实，可口可乐并不是第一家也不是唯一一家设立首席增长官的公司。近几年，很多知名品牌（如全球领先的日用品公司高露洁、全球最大的香水集团科蒂集团、著名的糖果集团好时等）都纷纷设立了首席增长官一职（见图1-2）。

根据罗盛咨询公司（Russell Reynolds Associates）[1]对主流快速消费品企业的一项调查显示，71%的公司是首次任命首席增长官，86%的公司从2014年开始任命首席增长官。

2013年年底，在国际知名职业社交网站LinkedIn（领英）超过三亿人职业人才库中搜索“首席增长官”职位，只能搜到不到1000个结果。然而仅仅过了三年，搜索这个职位的结果就攀升至将近1万人。在过去几年，这个职位的需求增加了将近10倍。

图1-2　各大快速消费品公司任命首席增长官的时间

那么，到底什么是首席增长官呢？LinkedIn上对首席增长官的职位描述是这样的：

首席增长官是一个新型的管理岗位。

首席增长官的职责是连接各个部门并且打破各种传统部门（例如销售、市场、运营以及IT等）之间的藩篱，从整体上关注客户需求、市场动态以及买家的行为和喜好。

首席增长官在整个流程上提供最佳的用户体验，从而令整个公司聚焦高速增长。

首席增长官是领导者，他重塑企业内的组织结构，令企业能够持续地利用各种先进的技术，与潜在买家在购买周期内进行互动。

概括起来就是：

首席增长官是以不断变化的顾客需求为核心，将市场、产品、运营和客户服务通过一体化战略的方式来推动公司增长的核心管理职位。

对外，首席增长官要十分关注如何保持和现有客户的紧密联系，同时不断创新。对内，首席增长官必须率领各个部门建立一个以客户为核心的思维和管理体系。

众所周知，今天大部分企业的组织结构已经稳定保持了几十年，比如，企业内部划分为营销、产品、工程、运营、客户服务、IT以及行政等部门。但是，首席增长官在企业内需要管理的职能，包括营销、客户数据洞察、产品研发，也包括相应的业务部门，比如销售、客户服务、战略与并购、创新部门。

为什么在过去的几年里发生了这么巨大的变化？为什么越来越多的企业需要首席增长官呢？

[1]Russell Reynolds Associates是一家全球知名的猎头咨询顾问公司。

1.2　为什么会出现首席增长官

根据Gartner（高德纳咨询公司）2017年的行业研究报告（见图1-3），在中大型企业里面超过50%以上的CEO和高管认为，企业最应该关注的就是增长，其次才是产品和技术。

图1-3　Gartner 2017年的报告

表面上来看是企业业务增长的难度越来越大、商业竞争越来越激烈，更深层次的原因其实是互联网和科技的高速发展，数字化媒体和互联网在快速颠覆传统的营销和产品运营方式。这种巨大的变化导致市场需求的迁移，很多企业为了应对增长压力，必然要进行一系列的组织结构变化。具体包括：

□市场，红利消退、增长放缓、竞争加剧；

□客户，从被动接受信息到主动选择产品；

□技术，为用户生命周期提供数据洞察力；

□管理，从职能型组织向增长型组织进化。

1.2.1　市场：红利消退、增长放缓、竞争加剧

中国互联网的发展过程非常具有参考性，对于分析首席增长官这个职位的崛起也很有现实意义。

实际上中国现在的发展非常类似于十年以前美国的发展趋势。最近十来年，国内互联网企业取得了飞速的发展，除了自身实力以外，很大程度上是时代红利推波助澜的作用。人口红利、流量红利和资本红利，这三大红利催生了中国独有的用户增长模式——“买”的模式，买流量、买用户。以“买”为代表的粗放式经营模式，是中国“互联网上半场”最真实的写照。然而在2015～2017年，读者都能明显感到，这三大红利在逐渐消退。

第一，人口红利开始消退。

劳动力人口占总人口的比例越高，说明这个国家的劳动力资源供给越充足、人口红利越高。图1-4展示了各个国家的劳动力人口占总人口的比例，不难发现，中国的人口红利在2015年达到顶峰，也就是经济学上的“刘易斯拐点”。从2015年开始，中国的人口红利开始衰减，劳动力成本快速上升。

无论企业与谁竞争或者博弈，都不应该与大趋势博弈。以前劳动力多、人力成本低，造成我们不计后果地扩张；现在趋势很明显，劳动力成本大幅提升，以前的模式行不通了！

图1-4　日本、中国、印度的“刘易斯拐点”

第二，流量红利不断萎缩。

在过去的5年里，移动互联网的快速发展产生了新一波用户增长浪潮。但是根据KPCB公司（凯鹏华盈）发布的一份报告[1]显示：我们的互联网用户数增长速度从以前的每年35%降低到了每年5%左右（见图1-5），用户数已经接近天花板了。

图1-5　移动端年度增长率

这里面透露了一个什么信号呢？本质就是人口红利在下降。回到我们的产品，以前移动端用户飞速增长的时候，企业可能不需要做什么，就能达到每年20%～30%的用户增长。但是今天，这种人口红利带来的流量红利正在逐渐消退。

第三，资本红利萎缩。

读者都看到2016年下半年以来，投资人越来越谨慎，无论是初创企业还是在一级、二级市场里面拿到投资的难度越来越大，门槛都越来越高。

大家都知道马太效应，弱者越弱，强者越强。现在的移动互联网流量就是这种情况，在中国，微信、支付宝等头部20个APP占据了71%的移动终端的用户时间，几百万家企业的移动网站和APP却只能共同分享余下的29%的用户时间和流量（见图1-6）。

图1-6　互联网马太效应

以前用户没有什么事情做，随便下载一个APP就可以在里面花很多时间。但现在我们的用户已经在向追求质量、追求品质的方向转变。这也就是说一个好的产品不但要铺量，还必须要给客户提供更深刻的价值、更加良好的用户体验。

纵观“互联网上半场”，流量、风口等词充满我们的视野；而在接下来的“互联网下半场”，产品价值、用户体验将会成为新的主题。

[1]原文链接http://www.kpcb.com/blog/2016-internet-trends-report

1.2.2　客户：从被动接受信息到主动选择产品

回到一开始的案例，可口可乐用首席增长官取代首席营销官，最直接的原因就是可口可乐在全球的销售额的滑落，2016年可口可乐营收从480亿美元跌至443亿美元（见图1-7）。以英国为例，2016年可口可乐销售总额下降了4.8%，其中“可乐生活”产品暴跌57.4%；在众多产品线中，只有“可口可乐零糖”销售额增长了13%。[1]

图1-7　可口可乐近10年来的营收数据[2]

总体来看，从2013年开始，可口可乐的营收和利润就在走下坡路。市场红利消退、竞争压力越来越大，曾经公认的标杆营销者现在不得不依靠广告策略来实现增长，所以可口可乐的变革在所难免。

以前，特别是在互联网和数字化时代之前，企业不得不依靠传统的营销团队来购买各种广告或者通过媒体渠道来大幅推广它们的公司、产品和服务。根据业务模式的不同，很多企业都需要一个专业销售团队来让客户确信它们提供的产品优于竞争对手。这就导致企业往往站在消费者的对面，通过对信息绝对控制的沟通方式来达到商业目的。我们可以将之理解为从商家到客户的一种完全单向的交流或者广播。

大家可以看到，大张旗鼓地进行高成本的营销和“广告”（“广”而“告”之）来驱动“流量”进而带来交易，这种流量驱动的结果往往是使得企业更加关注交易量和交易价值。同时在这种营销理念之下，产品或者服务反而变得不那么重要。过去商业社会确实有很多成功的营销案例，不过这种交易型的思维在今天的数字化世界里有一个致命的缺陷，那就是不知道客户是谁、不重视客户的需求和体验，因此也无法留下这些客户。

今天，因为互联网和科技的发展，信息越来越对称，客户已经有了更多的自主权，他们在购买或者被称为“转化漏斗”的过程里面有了更多的决定权。往往他们在接触商家之前就已经做了很多的研究，比如说仔细阅读过各种在线评价，进行过价格的比对以及产品质量的评估。一般来说，很多买家在接触销售人员之前已经比较了解所要购买的产品的优势和劣势。

互联网催生的大量免费的数字化信息正在迅速地重塑各个产业，特别是重塑企业接触潜在客户的方法。在这种情况下，首席增长官的一个核心职能就是需要为欢迎潜在客户而铺下红地毯，帮助整个组织来提高用户体验从而实现业务增长。“增长型”的思维，是一种以客户为中心展开的思维，这种思维会直接导致业务增长发生本质性的变化。

[1]原文链接https://www.marketingweek.com/2017/03/29/chief-growth-officer-coca-cola/

[2]参考http://www.fortunechina.com/global500/259/2016

1.2.3　技术：为用户生命周期提供数据洞察力

以往，客户被牢牢掌控在少量大型企业中，而这些企业采用前沿的技术的速度往往非常缓慢。因为革命性科技的投入成本是非常高的，因此只有极少数的风险投资机构和极少数的创业企业能够成功发展起来（见图1-8）。

图1-8　技术创新变革

但是，在过去的15年间，互联网和信息技术的发展大幅度地改变了世界，特别是信息和资本的壁垒被迅速打破。在这种环境下，互联网公司率先成为创新的驱动力，它们利用技术和科技，把获取千万甚至数亿的客户的速度从原来的几十年缩短到只有几年。同时，非常重要的一点是产品的开发周期也被大幅度压缩，新产品上市的频次从原来用年来记，压缩到了用星期来记录。

以前开发一个产品不但周期长，而且风险巨大。因为不了解客户的真正需求，会产生大量无效的产品研发投入。但是在今天，基于“增长”的产品开发方法论以及先进科学技术不断产生，帮助企业大幅度地减少了盲目的投入。这就导致了，制造一款产品、反复通过营销来驱动的商业模式渐渐失去了市场，以产品和客户驱动的企业，能够以更低的营销成本获得更快的增长。

这造就了一个创新不断加快，新产品不断增多，渠道不断碎片化，市场竞争不断加剧的时代。在这个时代，如果一个企业的变化速度太慢，不能适应客户需求的迅速升级和迁移，很快会出现增长乏力的迹象。以技术驱动的增长，就是对客户（或者买家）的数据洞察进行精确把握，进而优化业务增长和盈利能力。

这种数据洞察的能力被直接应用于减少营销资源的浪费，特别是减少那些对业务发展和企业成长没有影响或者低效率的资源投入，同时对新客户做到有效率的引导和培育，建立一个客户忠诚体系，用以对既有的客户进行深入的服务和价值挖掘，进而产生良好的口碑效应，达到良性传播的目的。

IDC的一份报告表明，数字化创新能力较强的企业对市场与消费者的影响力日益增大。任何执行数字化转型战略的企业都可能成为市场的领导者，而早期的采用者已经开始从中获利，其营收、盈利能力与市场估值都在增长。到2020年，65%的大型企业都将是基于信息和数据的公司。

1.2.4　管理：从职能型组织向增长型组织进化

在过去几十年的商业历史中，很多传统企业的运营方式往往是任务导向型的，类似流水线作业式的工作模式，而不是以增长目标为导向的，这就导致了大量的客户需求在这些团队独自为战的过程中被丢弃，从而令整个企业越来越难以真正了解并且满足客户的需求（见图1-9）。

图1-9　传统的商业流程

世界顶级招聘高层管理人员的猎头公司对多个行业做了深入研究后得出了一个结论：因为“轻松增长”已经成为历史，只要市场营销人员继续把自己定位在广告专家、品牌专家、创意专家，而不是变成核心关注增长的动力，那么我们将看到更多的CMO职位消失或者失去董事会的席位。因为市场营销效果被越来越多的CEO和董事会成员质疑，很多的营销部门开始不被视为企业内的核心增长动力。

过去三十年间建立的、以品牌和客户认知度为中心的、传统的市场营销思维亟须进化，企业业务增长的驱动力必须从市场营销拓展到业务的各个流程。其中，特别是和客户生命周期相关的、更广阔的领域，例如销售、运营、客户支持等。这种拓展需要以客户为中心展开，而不是像以往一样，仅以获取流量和新客户认知为中心。

这种趋势已经非常显著地从互联网公司向传统企业迅速迁移，从创业公司向大公司迁移。我们看一下可口可乐公司对其新的管理团队的布局，它看起来更像一家高科技公司而不是一家传统的饮料公司（见图1-10）。

图1-10　可口可乐全新的组织架构

可口可乐的首席增长官在组织结构上直接向CEO汇报负责。首席增长官负责与客户相关的链条（市场营销、销售、客户服务等），首席运营官负责供应链以及企业内部治理和效率（服务提供、制造、工程等），还有首席人事官（负责人才的选用、育留以及组织结构）和首席财务官（负责资产负债表以及整个企业的财务）。

1.3　首席增长官是做什么的

在今天这个高度全球化和数字化的世界，“增长”已经变成各个行业最高优先级的战略工作之一。首席增长官不只是一个加强版的首席营销官，他需要以不断变化的顾客需求为核心，将市场、产品、运营和客户服务通过一体化战略的方式整合到一起，来共同推动公司增长。

通过调研访谈的方式，罗盛咨询公司分析了目前主流快速消费品公司首席增长官的概况，得出了下面这些结论。

1.3.1　首席增长官的定位

我们上面说到过，今天大部分企业的组织结构是经过数十年才稳定下来的，比如说企业内部划分为营销、产品、工程、运营、客户服务、IT以及行政等职能部门。但是，首席增长官必须摆脱以往仅关注某一个职能的限制，建立一个跨部门的组织并且利用革命性的科技来满足用户不断变化的需求。

今天的商业模式必须赶上市场的现实需求。通过把关键职能整合在一起，引领企业经营和文化的转型。

—Clive Sirkin（克莱夫·西尔金），凯洛格公司首席增长官

在被调查的企业里面，100%企业的市场营销和创新部门向首席增长官汇报工作，86%企业的用户洞察和71%企业的产品研发部门也向首席增长官汇报工作（见图1-11）。

图1-11　CGO向CEO直接汇报并拥有较高权力

首席增长官是企业增长的领导者和负责人，直接向首席执行官或者公司总裁汇报工作。

这里面最显著的变化就是：首席增长官不只是负责营销的CMO，而是整体负责获取客户和留存客户。这里面包括但不限于市场营销、创新、洞察、研发、销售，以及企业战略、企业发展/企业并购等部门。可能在部分企业里面首席营销官这个身份仍然会存在，但是他们不再直接对CEO汇报负责，而是转向对首席增长官汇报，这是一个历史性的转折点。

1.3.2　首席增长官的角色

作为第一代的首席增长官，他们在公司组织中扮演三个关键角色：可信赖的管理顾问和企业文化挑战者，具有丰富品牌建设和财务管理经验的管理者，应对外部市场需求变动的内部协调者。

1.可信赖的顾问和企业文化挑战者

大型企业一般都拥有强大的企业文化和相当稳定的绩效衡量标准。虽然具有丰富经验的外部人可以给企业带来全新的变革理念，但是重点还是要从企业内部着手选拔首席增长官。来自CEO的支持和信任，对于首席增长官能否达成预期目标至关重要。

调查显示，57%的首席增长官来自于企业内部人选，当出现外聘时，被聘请者大多与企业CEO有着良好的关系。71%的首席增长官跟现在的CEO至少共事了7年，86%的首席增长官之后都获得了晋升。所以，这个职位在很多企业内也被视为未来CEO的接班人。

2.具有丰富品牌建设和财务管理经验的管理者

过去10年，若干公司的首席营销官已经将越来越多的市场预算用来倾听客户的声音。同时一些高速发展的互联网企业，特别是近些年发展迅猛的社交网络公司（如Facebook、LinkedIn等），它们的产品负责人又承担了主要的增长职能。同时，利用数据和各种工程技术的部门也开始越来越具有整体管理的话语权。那么，目前首席增长官常见的出身有哪些呢（见图1-12）？

从岗位经验来看，100%的首席增长官有市场营销经验，43%的首席增长官有创新管理经验，部分首席增长官有数字化/电子商务（29%）、销售（29%）、战略（29%）和财务（14%）方面的经验。从管理经验来看，100%的首席增长官有事业群/业务线管理经验，86%的首席增长官有国家或者大区市场管理经验。

图1-12　首席增长官的工作背景

要想胜任这一岗位，首席增长官必须在市场营销、商业分析、财务等方面具备专业的知识和技能。那么，谁会在接下来的10年里站出来承担这个充满挑战性的职位？这是一个有趣且复杂的问题，我也会在第二章中详细阐述首席增长官的发展轨迹。

3.应对外部市场需求变动的内部协调者

首席增长官能够围绕市场趋势、产品无法满足消费者需求的方向进行内部调整。从以前的品牌导向到现在无缝衔接的消费体验，首席增长官需要打破组织之间的藩篱、整合各个职能部门，创新市场和产品研发。特别是对于有多条业务线和产品类别的快速消费品公司、大型互联网公司，这一点非常重要。

1.3.3　首席增长官的职责

这里有几个职责需要首席增长官来承担：

第一，建立以客户为中心的高效业务增长体系。

首席增长官必须长期宏观地看待整个客户生命周期，并且为之设计有效率的自然增长和非自然增长的体系来满足和适应不断变化的客户需求，为客户提供精细化的服务和超过预期的体验。与此同时，首席增长官必须专注那些有较高投资回报的产品品类，或者说具备长期战略意义的业务线或者具备快速成长潜力的业务线，有效率地利用资源，消除企业内部流程的各种冗余和浪费。

第二，建立增长团队，打破部门间的隔阂，优化内部资源。

首席增长官要具备很强的协同能力和领导力，有效率地连接各个部门，打破那些部门之间阻止用户获得更好体验的藩篱。围绕客户价值以及客户生命周期组建和管理整个营销、产品、服务、运营和业务团队，这些业务线或者相关部门会归属首席增长官管理，为创新做各种人才储备和培养。

第三，管理公司的新产品策略以及研发，特别是产品创新以及相关投资并购。

重视通过数据和新科技了解用户行为、需求和市场竞争动态，用数据驱动提高运营效率。首席增长官需要把公司资本从那些成长缓慢或者资本效率很低的业务线里面抽离出来，将其投入到快速增长或者具备高潜力的业务品类里面去。特别是把资源投入到那些潜在高速发展的市场，而不是既有的低增长市场。首席增长官应关注并且对那些具有颠覆性创新的产品进行早期投资。

首席增长官必须要有一个长期的战略愿景。例如，每一个品类的业务总经理可能需要更多地关注短期的业绩目标，首席增长官则应该关注的是3～5年的战略级成长的路线图。这个路线图在现阶段可能还没有任何财务损益的分析结果，因此需要首席增长官能够有足够的内部决策权和影响力来把这个愿景一步步通过商业运营来实现。首席增长官还必须具备对业务全盘理解的端对端思维，这种思维的核心是一种企业家精神，一种把创新和创意通过非常精益的方式一步步落地成长为现金牛的能力。这要求首席增长官必须有强大的企业家精神、使命感、战略能力以及协同能力。

1.4　案例：LinkedIn增长的秘密武器

全球最早建立增长团队、设立首席增长官的公司都来自科技和创新的摇篮——美国硅谷。其中最著名的几家社交网络巨头，如Facebook和LinkedIn，都拥有自己的增长团队。LinkedIn的增长团队成立于2004年，我在LinkedIn前后工作了近五年，亲眼见证了增长团队对公司业务增长的巨大影响。

1.4.1　六年间40倍增长

迄今为止，世界上只有两家企业服务公司（Salesforce和LinkedIn）年度销售额超过30亿美元。2016年企业级别最大的并购事件，就是微软用262亿美元收购LinkedIn。一个溢价近50%的并购，把世界上第一大职业社交网络、同时也是世界上第二大的SaaS（Software as a Service，软件即服务）企业融入到微软迅速崛起的商业云战略中。

很多朋友会疑惑：为什么LinkedIn会有这么高的估值？为什么微软会溢价50%收购LinkedIn？溢价收购的背后故事是LinkedIn的高增长性（见图1-13）。从任何一个商业财务衡量指标上来看业务增长性，LinkedIn都有一个令人羡慕的业务模型。

高估值的背后，事物的核心往往很简单。并购、估值、溢价的本源就是“增长”。微软收购LinkedIn在某种程度上说，是通过并购来获得进一步增长。

图1-13　LinkedIn三大业务线2009年第一季度到2016年第三季度的收入增长速度

为什么呢？非常重要的一点是，LinkedIn在过去六年间从一个年营收8000万美元左右的企业，一下子成为营业额增长超过30亿美元的企业。六年间LinkedIn业务增长接近40倍，这种增长速度在企业服务领域是惊人的！然而这个高速的增长速度和LinkedIn早期就开始设立首席增长官和组建增长团队密不可分。

1.4.2　首席增长官的力量

LinkenIn公司的业务分成两个大的事业群，即增长（Growth）事业群和变现（Monetization）事业群。这两个团队都具备独立的产品经理、工程师、数据分析师或者数据科学家、营销专家以及设计师，并且配备销售人员、客户服务团队等团队。负责变现产品线的部门里面除了上述职责以外，还有企业级销售、运营和企业客户成功等部门（见图1-14）。因此，我们可以把LinkedIn公司首席增长官理解为有两个平行的首席增长官向CEO汇报。

每一条事业线里都有产品、工程、营销、分析、销售和客户成功等职能，每一个业务垂直都是一个以客户生命周期（获客、用户体验、用户留存、转化变现，以及口碑营销等）为目标展开的组织结构。

图1-14　LinkedIn的组织架构

设立首席增长官、搭建增长团队，必须要对数据分析和数据化运营有深入的理解和掌握。6年多以前，我第一次在LinkedIn公司例会上听到彼得·德鲁克的一句话：一个事物，如果你不能衡量它的话，那么你就不能增长它。这句话的核心理念折射出了LinkedIn的企业价值观：增长带动数据分析，数据带动变现，变现进一步促进增长。而且这种文化又折射出风靡硅谷的精益创业文化，即创业公司必须要做三件事—建立（Build）、衡量（Measure）、学习（Learn）。在过去的6年里，德鲁克的这句话通过各种各样的方式在产品、运营、销售、市场推广等各个领域得到大规模的实践，不断得到验证。

设立首席增长官、搭建增长团队，必须要对数据有强大的敏感度和判断力，这是提高效率的核心能力之一。这种数据化运营的能力是可以通过日积月累培养和强化的，首席增长官必须要在企业内部推行数据驱动的文化。

LinkedIn的CEO每天早晨五点半、六点就起床，发大量的邮件，提出很多业务问题。为什么搜索的效率增加了？为什么昨天的广告营收是这样的？……全公司的产品经理、数据分析师、运营人员迅速跟进，分析数据、查找原因、迭代优化。到后来，我们说全公司最好的增长负责人是谁？是CEO，他对所有的数据了如指掌。

2014年，我邀请CEO去我们组里做一次分享。大家问他，你每天看那么多文件不烦吗？他说，对他来说文件不只是一个报表，更像是一张热力图；他一看就有感觉了，就知道问题在哪儿。正是因为数据已经变成了他的一种感觉，对数据的理解和对产品的深入使用，令他很快就找到问题所在。

1.4.3　增长是对商业本质的洞察

收益和成本，这是最基本、最核心的商业命题。很多人曾经怀疑LinkedIn的估值过高，实际上华尔街是基于很多非常基础的指标才给予LinkedIn高的估值。其中一个重要的公式就是获客成本（Customer Acquisition Cost，CAC）和用户生命周期价值（Life Time Value，LTV）之间的关系。LinkedIn获取企业客户的成本远远低于普通的同类竞争对手[1]（见图1-15）。

图1-15　LinkedIn的获客成本占营收比重远低于行业中位数

比如说LinkedIn打造的整个销售线索数据系统、客户成功分析系统、市场营销数据分析系统、产品分析系统等让各个部门从执行层到决策层都做到了完全的数据驱动决策。数据驱动起到了巨大的作用，对比一般的SaaS企业，LinkedIn的获客成本占据整个用户生命周期价值的比例（即CAC/LTV值）只有竞争对手的四分之一。也就是说如果别人花1000美元获取一个客户，LinkedIn则可以做到获取四个客户。这就让公司在同等资源支撑下增长速度要比对手快好几倍，同时它的成本还是最低的。

同时，LinkedIn的毛利率接近87%，大约比中位数的公司高出将近10%（见图1-16），说明整个基础设施的成本和客户支持的成本也比同行业的公司低一个数量级，这样盈利能力就能够进一步提高。盈利能力的提高，增长速度超过预期，同时有更低的营销和获客成本，使得LinkedIn的收入比同行业平均水平高出近70%。这是市场在财务指标上给予LinkedIn高估值的核心原因。

图1-16　LinkedIn毛利率增长速度

效率提升的核心原则建立在数据和技术驱动的理念之上。LinkedIn通过数据分析和算法模型有效地减少了用户流失。根据发布的财报分析，LinkedIn通过大约不到5年的时间，企业级客户从900个发展到超过25000个，同时在单位时间内，既有客户的变现效率也大幅度提升，例如客单价从2万美元提高到了接近4万美元。而整个销售团队也用数据分析武装起来，能在最快时间内找到商机，并且对这些大量的销售线索通过数据优化决策流程的方式进行最快的转化。

[1]原文链接：http://tomtunguz.com/linkedin-s-1/

1.4.4　LinkedIn的增长策略

提到增长，就必须要提及数据。数据是LinkedIn增长策略的一个重要环节，包括产品、运营、营销、销售等多条业务线。LinkedIn是2002年年底成立的，2003年基本完成业务框架设计，成立初期就已经把用户、数据和变现三者之间的关系分析得很清楚（见图1-17）。

第一个环节是用户，包括用户的使用、活跃、增长；第二个环节是数据，包括用户使用产生的行为数据、服务端日志数据和交易数据；第三个环节是变现，促进业务和用户增长。

图1-17　LinkedIn的增长模型

Reid Hoffman（LinkedIn创始人兼CEO）设计LinkedIn战略的时候，收集和分析了大量的用户信息，想了三种变现方式：

第一种，通过用户的基本信息来变现，比如说公司发布职位；

第二种，用户数量增长到一定程度的时候，有B2B企业投广告；

第三种，当有大量求职者的信息以后，公司的猎头会用这个平台来找候选人。

变现的方式他也想得很清楚，但并没有在第一天就去做，他在企业的发展中一直关注的是用户体验和使用度。LinkedIn在只有1万个用户的时候就开始用数据驱动业务。早期的时候，第一批用户的获取完全靠创始人冷启动，所有的联合创始人和最早期的10个员工，每个人需要拉500个朋友进来，这就是他获取的第一批1万个用户。之后招来第一个负责增长的产品经理，开始做下一轮的增长，慢慢地，LinkedIn的用户数从1万增长到2.5万。在产品的早期阶段没有太多数据，凭借创始人、产品经理的直觉做决策占到了很大的比例。但是到后期，数据化运营就越来越重要。正如一个人在赌场里面不可能永远赢，在一个不断扩张的团队中，不可能所有的员工都依靠直觉来做决策并保证正确，只有数据驱动才能保证决策的效率和准确。数据会告诉你很多信号，这些信号让企业有了一个标准，知道可促进增长的空间，并且可以带着假设迅速地验证。而且这种对数据的敏感度、判断力以及对效率的追求通过日积月累的培养，已经变成了企业文化的一部分。

1.4.5　用数据驱动用户增长

那么如何实现用户增长，当时LinkedIn的增长负责人是这样想的。首先，用户必须使用这个产品；然后，用得好的用户才可能留存下来。这段时间他们观测了两个渠道，一个是电子邮件，一个是搜索。LinkedIn刚出来时，创始团队都有一些明星光环，所以会有用户主动搜索LinkedIn。他们从数据里发现，从SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎优化）渠道进来的用户，与电子邮件邀请进来的人数量差不多，但在LinkedIn平台上的活跃度要高3倍。

这是他们之前没有想到过的，于是他们做了一个决定，把更多资源投入到高活跃渠道中，即放弃低活跃用户，专注活跃用户。所以他们做的第一个核心产品变动就是完善用户的简历，他们开发了一个非常简单的编辑简历的功能。这个功能的背后实际上工程师做了很多工作，优化简历和谷歌搜索引擎的匹配度，然后自然流量开始慢慢增长，自然流量下个月就提升了60%。

这是LinkedIn在产品战略执行层面做的第一件正确的事情。而后他们通过不断优化产品体验，分析最低成本最快速扩张的渠道，用了不到一年的时间就将用户从20多万发展到近300万人。

LinkedIn每年都要反复去问一个问题：如果只有一件事全公司要做的话，是什么？这个问题用数字来回答的话就是：一星期内添加5个联系人的用户，他们的留存/使用频度/停留时间是那些没有加到5个联系人的用户的3～5倍。因此，如何能够快速地将新用户转化为能够建立5个社交关系的用户，就变成了驱动增长的魔法数字（Magic Number）。

但是当时这样的用户非常非常少，于是他们在产品各个入口都增加了社交关系的功能。LinkedIn还有一个上传地址簿的功能，推荐哪些人你可能认识，同时把这些功能点放在各个产品页面的入口，产生了巨大的正面效果。

这里面有三个思维方式（见图1-18），获客（Acquisition）、激活（Activation）和用户留存（Retention）：

图1-18　魔法数字背后的思考逻辑

第一，获客的时候哪些人是活跃的，最后发现从谷歌来的人是活跃的；

第二，提升用户的活跃度，用户搜索简历来到LinkedIn，但不是所有人都留下来；

第三，提升用户的留存度，究竟邀请多少好友后才会真正留下来，要让用户形成一种习惯。

1.4.6　公司自上而下对数据驱动文化的认同

数据驱动不是一句空话，它可以落实到三个层面。第一，CEO要认识到它的价值；第二，我们需要基本的框架和方法论；第三，数据驱动必须变成一种企业文化，也就是全体一线的业务人员要努力把数据驱动变成工作流程的一个部分。在LinkedIn，每一个部门都在用数据做分析和决策。

产品部门：虽然今天有5亿用户，但是我们从1万至2.5万个用户的时候就开始用数据分析。比如上面介绍的用户简历搜索引擎优化，2004年当我们发现不同渠道来的用户活跃度不一样的时候，就花了大力气优化用户简历功能。

客户服务部门：利用用户的使用数据判断哪些客户会流失。客服每天观察各个客户公司的指标，发现使用度下降的客户可能会流失，就及时跟进联系客户防止流失。

销售部门：95%以上的销售人员每个星期都在用用户行为数据，判断哪一家公司有购买服务的可能。销售团队、客户服务团队会有针对性地互动，他们根据使用度高、使用频次多、上次距离近等各种因素，对每一个客户进行数据应用量的排名，智能预测客户流失和客户需求，为销售人员、客服人员提供协助。2010年的时候，我们做了销售分析，把用户公司按照使用度来排名，让每个销售人员紧盯各自最活跃的和最不活跃的五个用户，这给LinkedIn带来了几倍销售的增长。

市场营销部门：每周都会用数据优化广告投放、价格变动、电子邮件营销，以及通过衡量线下活动的效果来促进营业额的提升，同时把运营效率的提升变成每一个星期业务目标的一个重要的组成部分。

这样LinkedIn从获取客户，到接纳客户，就有了一个通过产品和技术来驱动自然增长的高效引擎。而且一个很显著的特征就是，整个体系里面用数据不断验证各种产品和营销判断，开发客户喜欢使用和消费的产品，不断学习和迭代，从而获得几何级数的增长。

第2章　从增长黑客到首席增长官

2.1　首席增长官进阶的三个阶段

说到首席增长官，就不得不提增长黑客（Growth Hacker），这个概念最先由Sean Ellis在2010年提出。增长黑客将增长作为唯一的目标，用最快的方法、最低的成本、最高效的手段获取大量的增长。在硅谷，很多互联网企业都设置了增长黑客的岗位，例如大家熟知的Facebook、LinkedIn、Airbnb、Pinterest等。

早期创业公司往往只有一个增长黑客单打独斗，所以需要一个懂数据、市场、产品甚至编程的多面手。当公司发展到一定规模后，单独的增长黑客已经难以满足企业快速增长的需要；而这时公司有能力组建专门的增长团队，就会逐渐开始更明确的分工。领导增长团队的人被称为增长团队负责人或者增长经理（见图2-1）。

图2-1　首席增长官进阶的三个阶段

最后是中大型企业，由首席增长官或者增长副总裁（Growth VP）以一体化战略的方式，领导各个职能部门、协调各条业务线、统筹公司资源来满足用户不断变化的需求，实现用户数量和收入的跨越式增长。

如果将商业环境比作战场，那么增长黑客就是一名特种兵，增长团队就是一支特种作战分队，首席增长官就是特种作战兵团的总指挥。首席增长官、增长团队和增长黑客之间密切配合，才可能打赢一场增长战役。

对于一个企业来说，它的增长周期分为五个重要阶段（见图2-2），首席增长官对企业增长周期的理解非常重要。这五个重要阶段分别是：

图2-2　企业的增长周期和对应的增长角色

阶段一：问题和解决方案匹配期，主要是调研客户的需求；

阶段二：最小可行性产品时期，寻求若干种最小可行性产品的建立方法；

阶段三：产品和市场匹配时期，提升用户的黏度和体验；

阶段四：渠道和产品匹配时期，对高优先级的渠道进行大规模的投入；

阶段五：成熟期，并购、国际化和本地化。

增长黑客这个角色适合阶段一和阶段二，尤其是创业公司；增长团队适合阶段一、二、三和四，而首席增长官需要对企业增长周期的五个阶段都有非常深刻的领悟。在接下来的三个小节里面，我会依次给大家介绍关于增长黑客、增长团队和首席增长官的内容，希望对企业处于不同阶段的读者都有所帮助。

2.2　增长黑客

2.2.1　增长黑客概念的提出

增长黑客的概念最先是由Sean Ellis（肖恩·埃利斯）在2010年提出来的。Sean Ellis是美国硅谷著名的增长专家[1]，他曾是3家创业公司的创始人＆CEO、3家企业的市场副总裁（Marketing VP）、5家企业的增长顾问（见图2-3、图2-4）。Sean Ellis带领它们在短短几年内成长为估值超过10亿美元的独角兽，并成功推动其中两家公司上市。

图2-3　Sean Ellis的职场传奇经历

图2-4　我和Sean Ellis在硅谷的合影

当他在一家创业公司完成阶段性使命后，他想寻找新的人来替代他的工作，这个时候问题就来了。Sean Ellis收到了很多份简历，但都不是他想要的。这些人虽然有着市场营销学的学位，也有着营销的经验，但是总觉的缺少了点什么。对于一个处于初级阶段的创业公司，并不是要招人来“组建和管理营销团队”，也不需“寻找渠道供应商”，甚至连“搭建营销策略”也不是一件紧急的事情。

对于创业公司来说，第一重要的事情就是增长！

于是Sean Ellis写了一篇名为Find A Growth Hacker For Your Startup[2]《为你的创业公司寻找一名增长黑客》）的博客文章，文中首次提出了增长黑客的概念：

增长黑客是将增长作为唯一目标的人，他做的所有事情都是围绕如何扩大增长而开展。

虽然传统的市场营销人员也关注增长，但是与增长黑客对增长的绝对关注相比较，两者还是有本质的区别。增长黑客必须将增长目标和解决方案紧密结合，除了采用已经被证明的方案，还要有创造力去探寻促进增长的新思路。

Sean Ellis认为增长黑客工作的核心就是测试！增长黑客需要分析现状提出自己的想法，然后给这些想法排优先级，通过快速的测试和分析找到驱动增长的因素。这个过程是可以不断重复的，重复的速度越快，我们就能找到更多的增长方案，增长的速度也就越快。[3]

虽然这个概念在2010年就已经被Sean Ellis提出，但是真正引起业内关注和讨论的却是Andrew Chen的一篇博客文章Growth Hacker is the New VP Marketing。文中写到：

增长黑客是市场营销人员和工程技术人员的混血儿，他们着眼于“产品该如何获取用户”等传统问题，并通过A/B测试、落地页、病毒营销、邮件营销等方式来解决。

在这篇博客文章中，Andrew Chen还详细分析了Airbnb通过逆向工程技术，以API（应用程序编程接口）方式从Craigslist获取了大量免费用户的案例。这是一个典型的增长黑客，但它不是传统的营销学或者营销人员能教会或者能做到的。随着Facebook等拥有数百万用户的超级平台的发展，营销正在从以人为中心向以API为中心转变。增长黑客正是在这样一个平台时代的背景下的工程技术人员和市场营销人员的结合体。

[1]原文链接https://www.linkedin.com/in/seanellis/

[2]原文链接http://www.startup-marketing.com/where-are-all-the-growth-hackers/

[3]原文链接https://blog.growingio.com/posts/sjfx_62

2.2.2　增长黑客的能力模型

2012年以后，国内陆陆续续有人引入增长黑客的概念。2015年我回国后发现，国内企业的商业决策很多还停留在拍脑袋阶段，增长黑客更多地被误解为创意营销。于是我提出了“数据驱动增长”这个概念，通过精益化的数据分析来驱动产品和用户增长（见图2-5）。

图2-5　2015年我的演讲PPT内容

概括来说：

增长黑客是市场营销（Marketer）、产品研发（Engineer）、数据分析（Analyst）三个角色的聚合。增长黑客的核心，是用最快的方法、最低的成本、最高效的手段获取大量的增长。

很明显，增长黑客是一位多面手，增长是其工作的核心目标。我们总结了一些增长黑客的常见技能[1]（见图2-6），要想样样精通是非常困难的，所以“一专多长”是理想的技能配置方式。也就是说在上述方面均有所掌握，同时又在某一方面特别精通，这样做起增长才能游刃有余。

图2-6　T型结构的增长黑客人才

随着国内市场增速放缓、市场竞争加剧，无论是创业公司还是大企业都面临着巨大的增长压力。在这样的背景下，企业对增长黑客或者相关岗位的需求也在不断增加，增长黑客在国内落地生根是必然趋势！

[1]原文链接https://growthtribe.io/growth-hacking-academy/

2.3　增长团队

2.3.1　增长团队的组织架构

最早建立增长团队、设置增长负责人的公司来自于硅谷，这个职位和组织的设立迄今至少有15年的历史了。下面给大家介绍几个拥有增长团队的、高速发展的公司的组织架构。

1.Facebook：独立型增长团队

Facebook专门成立了一个大的增长部门。这个部门的里面，增长VP（增长副总裁）负责三条和业务增长有关的产品线，分别是用户注册、上手引导和推送通知。每条产品线里面都有数据分析师、工程师、产品经理、设计师和市场营销人员。通过这种方式组织他们的数据、产品和运营的团队，形成一个整体的增长部门，而不是成立一个独立于各个业务线之外的增长部门。

这个部门的负责人，也就是增长副总裁，直接向CEO扎克伯格汇报。这个结构往往会有非常强大的执行效率和迭代速度，表现出Facebook在产品迭代和用户增长非常快的速度上（见图2-7）。

图2-7　Facebook独立型增长团队

2.LinkedIn：功能矩阵型增长团队

世界最大的职业社交平台LinkedIn在2004年左右成立了增长团队，它是由产品经理、工程师、数据科学家、设计师以及营销专家组成的跨部门团队。这个团队的核心使命有两点：第一，用最低的成本、最高的速度获取客户；第二，让用户更多地使用LinkedIn的产品和服务。它们的变现部门则是由产品经理、工程师、数据分析师、市场、销售和客户成功负责人组成。

从中我们也能看出，数据团队嵌入在业务部门里面，与业务相配合，才能驱动业绩的增长，而不是通过提供数据报表或机器学习模型等方式仅实现数据底层建设（见图2-8）。

图2-8　LinkedIn功能矩阵型增长团队

这种结构非常清晰地勾勒出了产品、工程、设计、营销以及数据分析在一个共同的组织里面向增长团队的负责人汇报和负责，但是他们又隶属于各个职能部门。产品经理副总裁一般会负责整个增长团队，变现部门也是一个类似组合的全职能团队，这个部门里面起决定性作用的一般是业务销售部门的领导。

3.Pinterest：功能分布型增长团队

再看一下Pinterest的增长团队架构。Pinterest将市场营销分成品牌和增长两个部门，增长部门更像是一个关注转化效果的市场运营的组织（见图2-9）。

独立型增长团队一般能够带来更快的增速，但是会产生很多的跨部门摩擦，主要是增长速度和用户体验之间的平衡问题。矩阵型增长团队一般会保持增长和非增长指标之间的平衡，这会是一个团队协作的机制；增长的目标是把一些大型项目变成一个迭代式的项目，避免了大型项目的出错概率。无论是哪一种组织架构，公司最高级管理层的支持是非常必要的，否则失败的概率都很大。

图2-9　Pinterest功能分布型增长团队

2.3.2　增长团队的组建和分工

组建增长团队是一个系统工作，而且往往是组织架构的一种变革，要想成功就必须多管齐下。

1.组建增长团队的条件

组建增长团队之前，首先要思考时机是否已经成熟。举个例子，Facebook的增长团队并不是在公司成立第一天时就建立好，而是在2008年（Facebook创立的第4年），用户增长比较缓慢、企业发展遇到瓶颈时才成立的。

没有动力的时候才是更能实现突破式增长的时候。

——扎克伯格，Facebook创始人＆CEO

如果时机成熟的话，你就要思考下面这几点：

□产品：决定开始组建增长团队之前，你的产品有没有通过核心价值测试（产品和市场匹配，Product/Market Fit，PMF）？

□文化：组建增长团队是否能够得到高级管理层的理解和支持？如果没有领导层的支持，增长团队是很难进行下去的。同时，管理层需要明白增长团队的作用，不能对增长团队有不切实际的期望，把公司所有的增长任务都放在增长团队这里，而忽视其他部门对于增长的作用。

□资源：能不能拿到需要的资源和工具，比如要进行产品优化测试的时候，你能不能获取工程师、设计师的资源？如果没有，那就是“巧妇难为无米之炊”。

□流程：有没有设计好增长团队的工作流程和增长思路？

□人员：能否从内部组建一个跨部门的团队，该如何架构这个团队？

□突破点：有没有想好最初90天的聚焦领域？

如果上面这些问题你都想清楚了并且答案都是肯定的，那么恭喜你，可以立刻开始组建增长团队了。

2.增长团队的人员分工

增长团队类似于一个特种作战分队，由各种职能的人员组成，增长团队中，每一位成员都有着明确的分工。

□（增长）产品经理负责产品内激活、留存和传播机制的开发和改进。

□（增长）营销经理通过搜索引擎、社交、邮件等各种可量化渠道获取和留存用户。

□工程师、设计师、产品、营销经理紧密合作来设计和上线各种试验。

□数据分析师负责提供各种用户行为数据，分析试验结果，为增长寻找灵感。

□增长团队负责人需要最终对用户增长的指标负责。

3.增长团队的工作流程

有了团队，一套系统的增长方法论也至关重要（见图2-10）。对于一个初创公司，可以考虑采用如下几个步骤：从增长指标开始找到小的聚焦领域，产生想法、上线试验、分析数据、应用结果，这几步不断循环，直到你关注的指标有一定改善。

增长团队需要关注的指标，从大到小依次是公司的“北极星指标”、“聚焦领域KPI（关键绩效指标）”、“试验结果指标”和“试验数量”。其中，试验结果指标要具体到每个试验，最终的结果是更好还是更坏。而试验数量在一定程度上是可以控制的，这四个是衡量增长团队比较重要的指标。其中很重要的一点是，增长团队每周需要选择固定时间，整个团队（包括管理层）一起讨论试验的结果和心得，从而明确下一步的重点。

图2-10　增长团队工作流程

2.4　首席增长官

在过去30年的时间里，美国大约有8000家上市企业达到一亿美元的销售额，其中大约2000家上市公司年度全球销售额超过了10亿美元（见图2-11）。

图2-11　年销售额达10亿美元企业的增长曲线

虽然各家企业在不同的行业里面有各自的发展轨迹，不过其中指数级成长的企业都保持了一个统一的、惊人的增长趋势，就是类似挥舞曲棍球形成的曲线。总结起来，这个增长过程可以分为五个重要阶段，这个我们在本章2.1节就介绍过。

一名优秀的首席增长官，必须要深刻理解企业增长所要经历的整个周期，并且在不同阶段开展对应的重点工作。

2.4.1　问题和解决方案匹配时期

第一个阶段是发现用户面对的问题和解决方案的匹配期。这个阶段首席增长官需要关注并发现客户的痛点，进而探索解决方案。

一般来说，企业可以通过访问用户来搜集一手的反馈信息。这个阶段，一般的产品和服务的概念都是处于萌芽状态。首席增长官应该带领团队做很多的用户访谈，来验证新产品的假设是否满足目标用户群体的需求。这个阶段和用户面对面交流是非常重要的步骤，并且要很深入地了解潜在用户对这个问题的看法以及他们痛点的潜在解决方法。

2.4.2　最小可行性产品时期

第二个阶段是产品和市场的匹配期，建造最小可行性产品原型。

这个阶段，首席增长官的职责是带领团队，特别是产品团队用最少的时间和资源开发出一个MVP（Minimum Viable Product，最小可行性产品）。这个阶段的核心目标就是要用最小的成本去试验产品的需求，并且持续收集用户的行为数据作为下一阶段产品迭代的反馈。

2.4.3　产品和市场匹配时期

如何能够证明你的产品和市场之间已经达到契合呢？这个阶段你可以通过两个简单的指标来衡量产品是否让用户满意。第一，用户是否有足够的黏度/留存度；第二，如果停止用你的产品，用户是否会感到“很不舒服”？

“增长黑客”概念的提出者Sean Ellis专门为此设计了一个非常简单的问题，你可以问用户“如果你现在不能继续使用这个产品了，你会有怎样的感受？”可能有人会回答非常失望，这样的用户就是忠诚用户；如果有人会回答一点都不失望甚至无所谓，这就意味着这个产品的潜力不够。

根据Sean Ellis的观察，如果回答“非常失望”的比例超过40%，这就意味着你的产品达到了PMF状态，这个时候就非常适合做增长。如果没有达到40%，也不用放弃，我们可以去了解不同群体的意见，女性群体是怎样认为的，男性、学生、年轻人又是怎样认为的，然后不断优化。

需要强调的是：没有达到和市场匹配的产品是不应该大规模进行市场扩张的！这个阶段，好的首席增长官会重点关注用户的留存率、用户推荐净值（NPS）等指标。

2.4.4　渠道和产品匹配时期

第四个阶段是产品和渠道的匹配期。过去若干年，首席营销官做的工作大部分在这个环节里面。

完成了上面三个主要阶段后，企业将投入更多资源来做迅速扩张。在这个时期，企业需要大量资源投入，迅速复制和扩张有效率的渠道。这是业务成长最快的时期，这个阶段对人力、资本、系统等各个方面都有很高的要求。这时候需要雇佣渠道专家在这个领域里面深入做到极致，同时应该配备相应的设计和工程产品资源来用科技放大增长率。

现在营销的渠道在过去的二三十年中发生了天翻地覆的变化，营销已经从昂贵而且铺天盖地的平面纸媒、广播电视广告，迅速向数字化转变，比如门户网站、社交媒体、移动端等。传统的营销方法已经越来越不能适应时代的发展潮流，特别是不能适应一个核心的变化，就是触达客户的渠道的多样化和碎片化。

这种碎片化在用人力处理和运营的状态下，很难达到最优。因此首席增长官一个很重要的工作就是要利用科技来大幅度优化长尾渠道的营销效率。千人千面是建立在对每一个客户认知的基础上，而且是基于技术的大规模的优化。与传统的、标准化的产品同时围绕着以一个单一品牌定位为核心的营销思路相比，这是一种全新的营销思路。渠道的碎片化，使普通的员工无法在这么错综复杂的条件下规模化地找到最优化的节点。因此，更需要通过对营销和运营的数据分析来找到产品和渠道之间的匹配。

之前因为营销大部分的预算都花在了单向的“广告”上。对于当下和未来，首席增长官的一个核心使命就是要率领团队不断用新的技术去探测并且测试分析各个渠道的效率，比如说，测试同样的产品，在不同的语言表述和不同的受众背景下的接受度。

在营销预算非常有限的情况下，必须用很小的成本迅速地找到哪些渠道的转化是最有效率的，从而在此加大投入。在产品的渠道匹配时期，你也可以用数据化运营的手段，来了解每个渠道的产出和投入产出比。每个公司必须要有迅速衡量的能力、促进的能力以及执行复盘的能力才能适应渠道的快速变化。

2.4.5　成熟期

第五个阶段，成熟期。随着业务的成熟和市场份额的不断扩大，这个阶段企业的复合增长率往往会慢慢下降。不过一个优秀的企业不会在这个阶段放弃增长，它们会默默地进入成熟期。

这个时期首席增长官仍然需要对增长团队进行各种投入，通过不断测试来发展并扩大客户的购买力和未曾覆盖新用户的渠道。不过公司应该开始考虑通过并购来获得进一步的增长。公司要获得下一个指数级别的增长，并购是一个常见的方法。例如通过并购进入一个新兴的海外市场，并购新的产品线、完善现有解决方案使目前的客户购买新的产品，或者获得新的市场。

这五个阶段是需要按节奏进行的。过去的几年，很多创业公司或者是大型企业里面好的项目，很多失败的核心的原因，就是没有按照这个步骤来发展，并且不断把资源在错误的时间投在错误的产品或者低效率的渠道上。如企业在产品和市场还没有很好地磨合的时候就开始投大量的广告，或者是在广告预算很有限的情况下，把很多钱投在了没有效率的营销途径上，这个企业或者项目往往会因为没有足够的现金流而死亡。

因此首席增长官不但要关注产品，还应该关注客户服务与支持，同时还要做到非常有效率的营销，需要做到用数据和技术驱动，而且要有战略和并购的意识。这是一个全新的时代，对首席增长官也是一个巨大的挑战。

第3章　增长框架

3.1　增长框架的概述

在深度分析首席增长官这个岗位后，我将首席增长官的工作方法论总结为下面这个“8字型”的框架。首席增长官方法论框架包括两个部分，分别是学习引擎模型（见图3-1左侧）和用户增长模型（见图3-1右侧），两者相互独立又融为一体。

图3-1　首席增长官方法论框架

学习引擎模型对应团队的业务执行，即如何将一个想法快速落地上线并且做大、做强；用户增长模型对应用户整个生命周期内的体验，即如何获取客户并提升他们的忠诚度和付费意愿。两个模型通过具体的产品形态和数据表现相联结，形成一个完整的商业闭环，促进产品不断优化、用户持续增长。

3.1.1　学习引擎模型

增长框架学习引擎（PIMAO），包括计划（Plan）、投入（Invest）、衡量（Measure）、分析（Analyze）和优化（Optimize），是指用数据驱动的方式在设计、生产、观测、改进和不断快速迭代的循环过程中产生不断促进业务增长的源动力。每一个流程步骤都是必需的，并且要始终按照给定的顺序进行。如果因为短时间内的“高效”而跳过其中的某些步骤，以后必然会产生更多的技术负债（tech debt），需要花费更多的资源和时间去解决。

1.计划（Plan）

这一步的目的是清楚地阐明业务问题、目标、潜在资源、项目范围，以及高层项目时间表。这些信息应该清晰地记录在项目文档中，方便整个增长团队明确方向，协同合作，劲儿往一处使。这里要非常强调一点，我们调查的增长专家都表示，在设定和界定绝对目标时，首席执行官必须和增长团队保持高度一致。目标也需要与整个公司沟通，所有团队都知道增长团队计划在那一年完成什么工作。如果首席执行官犹豫不决，或者不完全赞同目标，公司内部的团队合作可能会效率低下，沟通成本增加，从而严重阻碍增长团队的进展。

2.投入（Invest）

一旦确定了一个绝对目标和相关子目标，下一步就是让团队确定他们的增长渠道并进行相应的投入。最常见的增长框架会基于现有的用户行为来判断增长渠道，最关键的问题是：如何找到使用您产品的最佳用户并且让更多这样的用户快速发现产品？

表3-1总结了一些经典的增长渠道和使用这些渠道的公司的例子：

需要注意的是，并非所有公司都要使用所有渠道。大多数产品早期找到1～2个回报高的相关渠道进行投入，对他们来说真的有用就可以了，约70%的专家提到用户互荐是第一年的首选。随着时间的推移及品牌知名度的增加，其他在线广告渠道会逐渐变得更有成果。当然，任何规则都有一些例外，需要根据实际情况进行判断和使用。

定好增长渠道后，下面就要进行资源的调配和制定短期目标，然后就开始快速执行，并且快速进入衡量阶段。

3.衡量（Measure）

这一步的目的是建立起客观的衡量体系来对增长进行定量考量。这是一个数据准备、收集、整理的步骤。这个阶段所产生的绩效指标将与之前定好的目标进行比较，从而确定项目是否能按计划运行。首席增长官要决定应该衡量什么以及如何衡量，并且投入精力来评估所提出的衡量系统的适用性。

4.分析（Analyze）

数据本身常常无法回答所有问题，真正了解数字背后发生的事情同样重要，所以我们需要进行数据分析。此步骤的目的是识别、验证并做出合理可执行的推荐方案。

在此步骤中，利用合适的数据分析工具和软件非常关键，这会让你的工作效率大幅提升。在分析完你的数据并进行进一步的研究之后，就是解释分析结果。在这个过程中，请问自己这些关键问题：

□数据是否回答了你的原始问题？怎么样回答？

□你能很好回答关于这些数据可能产生的任何异议吗？可能会有哪些不同的见解？

□你的结论是否有任何局限性，任何你没有考虑的角度？

如果你对这些数据的解释在所有这些问题和考虑之下得到保证，那么你就可以得出一个有成果的结论。接下来是使用你的数据分析结果来帮助增长团队制定最佳行动方案。

5.优化（Optimize）

优化是通过综合上面各个步骤获取的信息来不断找出进一步提高团队效率和业务指标的过程。根据分析的结果和验证的假想，我们要和团队一起让这些想法在产品中得以实现，并且要设计好对结果的测试。

测试是检验效果的关键步骤。在测试的过程当中，分析是并行的，要不断地进行迭代。测试的结果可以进一步验证你的假想。这样你就可以使用数据驱动的方式来不断尝试新的计划并且最大程度地推进成功策略，降低出现错误的可能。优化是一个长期不断演进的过程，也是增长的核心驱动力，在不同的业务领域里优化的策略和方法都会有所不同，最重要的保持开放的心态，不断学习，不断积累，并且严格依照增长分析引擎的框架不断进步。

在本书的5.2节中我们详细阐述测试的方法和过程，在此我们不展开论述。那么，首席增长官该关注什么样的增长目标、选择什么样的衡量方式，又该怎样进行学习和优化呢？在接下来的三节内容（3.2、3.3、3.4节）中，你将会看到这方面的详细介绍。

3.1.2　用户增长模型

如果大家看过电影《加勒比海盗》，肯定会对杰克船长的说话特点印象颇深，说话之前他总要发出“aarrr”的声音。2007年的时候，硅谷一位著名的创业家、天使投资人，也是杰克船长的粉丝Dave MaClure（戴夫·麦克卢尔），提出了一个以AARRR命名的模型，他称之为海盗法则（见图3-2）。

图3-2　对用户全生命周期的数据洞察

AARRR分别代表用户生命周期的五个阶段：获取用户、激活用户、用户留存、用户营收和用户推荐。具体来说这个框架可以帮助我们思考如下几个问题：

□获取用户：用户从哪些渠道来？用户如何成为我们产品的使用者？

□激活用户：新用户是否感受到了我们提供的产品价值？如何帮助其快速上手体验？

□用户留存：用户为什么会留下来？如何让用户反复购买或者使用我们的产品与服务？

□用户营收：我们的产品能否将留下来的用户变现？

□用户推荐：用户是否对产品满意？用户会不会把我们的产品推荐给他的朋友们？

用户生命周期这五个阶段的演变也是用户价值不断进阶的五个阶段。从用户获取开始到用户购买我们的服务，并在感受良好后给其他用户推荐，形成新的用户获取闭环。因此我们可以把这五个阶段视为一个用户转化的漏斗。这个框架最大的优点在于简约，但包罗万象。

每个用户阶段的用户行为可衡量，出现问题可行动。首席增长官可以通过监控这五个模块的指标，发现用户转化过程中的薄弱点，通过针对性的转化优化，实现用户增长。也正是因为AARRR模型仅用五个指标就能指出产品整体在用户的生命周期存在的问题，现在不仅是创业公司，成熟的公司也在使用这个模型。

我们可以基于这些问题的思考，来制定用户增长的策略。在接下来的第4章中，我会介绍用户生命周期五个不同阶段的具体衡量指标、分析方法和实践案例。

3.2　正确的增长目标：北极星指标

如何制定正确的增长目标，下面这篇文章来自GrowingIO向曲卉女士[1]的约稿，帮助您对北极星指标有清晰的认识。

北极星指标（North Star Metric），又叫做唯一重要的指标（One Metric That Matters，OMTM）。之所以叫北极星指标，是因为这个指标一旦确立，就像北极星一样高高闪耀在天空中，指引着全公司上上下下向着同一个方向迈进。

3.2.1　北极星指标的重要性

找到公司的北极星指标，是首席增长官做增长的第一步，也是至关重要的一步。为什么这么说？

第一，做增长涉及到公司运营的方方面面，没有一个明确的指标指引，很容易眉毛胡子一把抓，而无法有效地集中火力抓住重点。

第二，当公司达到一定规模时，一个共同的目标可以把团队调整到同一个方向上，并且明确任务的优先级。

第三，设定一个指标，能够大幅提高行动力。如同YC联合创始人Paul Graham（保罗·格雷厄姆）所说：一旦你选定了你的目标，你只有一件事可以做，就是努力达到那个目标。通过这一个目标，你可以知道公司的状况，有针对性地上线各种项目和试验，然后观察有无成效。

[1]曲卉是Acorns用户留存总监，原GrowthHackers.com增长产品经理。

3.2.2　关于北极星指标的两个案例

如果上面的陈述让你觉得太枯燥，一起来听听关于北极星指标的两个故事吧。

1.美剧《硅谷》中的Pied Piper

之前大热的HBO美剧—《硅谷》（Sillicon Valley）—非常写实：在第三季的倒数第二集，当投资人和公司员工兴奋地开会庆祝Pied Piper获得499995个安装用户时，公司的CEO Richard（理查德）却处在巨大的恐慌中（见图3-3）。

图3-3　安装量和DAU两个指标的差距

为什么？因为在这499995个安装用户里，只有19200个，也就是不到4%的日活跃用户数（Daily Active User，DAU）。安装数不用解释，日活跃用户在这里指的是每天至少登录Pied Piper平台一次的用户，用户下载多固然好，但是这里面有很多是因为刚刚上市的宣传、媒体报道和品牌效应，而高下载低活跃用户比例恰恰说明了产品还存在巨大的问题。在接下来的剧集里，Richard和他的团队走上了想法设法增加DAU的漫漫长路，无所不用其极，甚至还一度采用了从印度皮包公司买点击的办法。

Richard自带主角光环，Piped Piper很可能会逢凶化吉。但在现实世界中，如果你选择了一个错误的指标作为公司的北极星指标，而你却不自知，你会把公司置于一个十分危险的境地。

2.Facebook如何突破MySpace重围

早在Facebook成立之前，美国社交网络的老大是MySpace。MySpace历史久，用户多，还有东家加大金主新闻集团撑腰，从任何一个角度看都应该可以轻易碾压由几个大学辍学生创办的Facebook，但他们最终却输得一败涂地。其中的原因当然不止一个，但是一个有趣的区别是：MySpace公司运营的主要指标是“注册用户数”，而Facebook在扎克伯格的指引下，在成立的初期就把“月活跃用户数”作为对外汇报和内部运营的主要指标。

你可能听说过所谓的虚荣指标—“Vanity Metric”。我们并不能说注册用户数是一个彻头彻尾的Vanity Metric，但它却有“虚荣”的成分在。怎么讲？如果MySpace号称自己有100万注册用户，这里面有多少是5年前注册的，有多少注册之后从来没有二次访问过，有多少试用了几次就成为了僵尸用户，有多少仍然在使用但是半年才上线一次？100万的注册用户可能在投资人那里看起来好看，在员工那里说起来好听，但在公司的内部运营上，它也可能让MySpace错误地估计了形势，走偏了方向，抓错了重点，最终在和Facebook的较量中败下阵来（见图3-4）。

图3-4　Facebook的日活跃用户数超过MySpace

相比之下，从“用户数”到“月活跃用户数”，看起来只是多了三个字，却确保了Facebook内部的任何决策都是指向真实持续的活跃用户增长。我最佩服扎克伯格的一点是，他不仅把月活跃用户数作为内部的北极星指标，还坚持对外汇报同一个指标，以此来确保监督公司的运营策略永远诚实地对用户价值负责，而不是追求简单粗暴的短期增长。要知道这一点并不容易做到，现在很多公司仍然选择对投资人披露一个注过水的“半虚荣指标”，以求数字好看。

指标从来都不只是指标，它代表了管理层对用户价值和公司成功关系之间的理解，也会指导每个基层员工在日常工作中的每一次决策和执行。走正和跑偏之间，也许只有一个北极星指标的区别。

3.2.3　制定北极星指标的六个标准

那么，如何制定一个合适的北极星指标呢？

首先声明，这个过程并不是一蹴而就，也可能需要多次的尝试和改版。开始之前，把你脑子里有的一些指标写下来，问自己下面这些问题，可能会帮助你找到大概的方向。

□标准1：你的产品的核心价值是什么？这个指标可以让你知道你的用户体验实现了这种价值吗？

比如说，我现在公司做的是投资APP，那么用户的核心价值就是投资，所以这个北极星指标应该和投资有关。

□标准2：这个指标能够反映用户的活跃程度吗？

在上面的例子里，MySpace的“注册用户数”就没有反映用户的活跃程度。

□标准3：如果这个指标变好了，是不是能说明你的整个公司是在向好的方向发展？

比如说，对于Uber来说，如果只是把注册司机数作为北极星指标，显然就忽略了乘客这一方面。因此Uber的北极星指标应该能够反映司机和乘客的供需平衡，所以“总乘车数”就是更为合适的一个指标。

□标准4：这个指标是不是很容易被你的整个团队理解和交流呢？

一般来说，建议选一个绝对数作为北极星指标，而不是比例或百分比。比如说，“总订单数”就比“订单额超过100元的订单比例”好理解。

□标准5：这个指标是一个先导指标，还是一个滞后指标？

比如说，企业服务公司喜欢使用“收入”作为北极星指标，这不是一个坏指标，但是它却是一个滞后指标。有的用户很可能已经停止使用几个月了，却还在付月费。在这种情况下，“月活跃用户数”可能是一个更好的先导指标。

□标准6：这个指标是不是一个可操作的指标？

简单地说，如果对于一个指标，你什么也做不了，那它对你来说相当于不存在。

给大家举几个北极星指标的例子（见图3-5）：

图3-5　北极星指标案例

最后，不要苛求完美，不要试图一步到位，寻找北极星指标也不是一道只有唯一解的数学题，很多指标之间都有相关性，选哪个并没有本质区别。借助数据分析工具来持续监控你的北极星指标，在业务实践中不断优化。你的目标是为你的团队找到一个最适合现阶段的聚焦点，让大家在日常工作中能够齐心协力向着一个方向前进。

毕竟，任何方法论都是为了帮助你更好地达成目标。不管是北极星还是南极星，只要能照着我们走到终点，都是好星星。

3.3　高效的衡量技术：数据采集

现代管理学大师彼得·德鲁克曾经说过：如果你不能衡量一件事，你就不能改进/增长它！前面我们介绍了如何选择正确的数据指标，现在我们就来分析一下如何采集数据。

过去的六七年我们一直在企业服务领域工作，使用过不少分析工具：Google Analytics、Mixpanel、Heap等。这些工具虽然功能很强大，但是我总感觉少了点什么。我们看到了网站的页面浏览量（Page View，PV）和独立访问用户量（Unique Visitor，UV）这样的概览性指标，但是没法指导我们做得更好。通过这些粗糙的数据得知用户做了什么后，还要看到他们是怎么做的，明白他们为什么做，只有这样才能更好地指导业务操作。

无论是首席增长官还是一线从业者，我们都需要实时、全量的用户行为数据，通过对用户行为整体流程的分析，找到转化的关键节点以及用户流失的核心原因，以此帮助我们对症下药，找到可执行的指标，落实为优化行动。

3.3.1　什么是用户行为数据

单纯从数据组成的角度来说，一个完善的闭环数据源主要是分成三大块：第一块是用户行为数据，第二块是用户信息和CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）数据，第三块是交易（Transaction）数据和服务端日志数据。其中，除了交易数据会经常被存储在离线数据库中并且通过ETL（Extract-Transform-Load，抽取-转换-加载）来获取分析，行为数据和日志数据很多时候都是近似的。完备的用户行为数据基本能覆盖绝大多数的服务端日志数据，同时里面包含着很多日志数据所缺乏的信息。

从技术发展的角度来说，最近几年发展最快的可以说是前端，每个月都会有很多新的东西出现，整体趋势是往单页应用发展，追求用户体验。同时，还有移动端应用，也产生着大量的行为数据，这些都不会跟服务端有过多交互。所以，从应用提供商来说，我们需要知道屏幕前的人是怎么使用我们的产品的，洞悉用户行为背后的价值。

1.用户行为数据的定义

用户行为数据，是指用户在你的产品内进行各种操作产生的数据。在GrowingIO我们定义了三种最基本的用户行为，分别是：访问、浏览和行为事件。每个访问事件可以由多个浏览时间和多个点击事件构成。

用户行为由最简单的五个元素构成：时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what），也就是说用户在什么时间、什么地点以何种交互方式进行了某种操作。

交易数据和服务端日志数据更多的是“结果型”数据，它告诉我们用户完成了注册、下载、购买等结果型事件。但是为什么有部分用户会流失，为什么用户下单了不去支付，为什么用户浏览了商品页面后直接就走了等，这些“过程型”的原因是交易数据提供不了的。

用户行为数据记录用户在产品上的每一次访问、每一次浏览、每一次点击，这些过程型的数据可以告诉我们用户在你的产品上都做了什么，可以用来很好地解释用户为什么流失了。比如最简单的一个搜索行为：某一个ID什么时间搜索了关键词、看了哪一页、哪几个结果，同时这个ID在哪个时间下单购买了，这整个行为都非常重要。如果中间他对搜索结果不满意，他肯定会再搜一次，把关键词换成别的，然后才能够搜索到结果。

2.用户行为数据的意义

分析是一个长时间优化的过程，需要我们持续监控数据的变化。数据指标除了我们前面介绍的北极星指标外还有一类，我们称之为虚荣指标，比如PV、UV之类流量概览性数据。这些虚荣指标没法指导我们做得更好。

用户行为数据指标则是另外一类，比如我们上面介绍的用户获取、用户激活、用户留存之类的，了解这些行为的背后都会对应到一个优化流程，所以也叫作可执行指标（Actionable Metric），这也是用户行为数据的魅力。

当你有了很多用户行为数据、定义事件之后，你可以把用户数据做成一个按小时、按天，或者按用户级别、事件级别拆分的一个表。这个表用来做什么？一个是知道用户的最简单事件，比如登录或者是购买，也可以知道哪些是优质用户、哪些是即将流失的客户，这样的数据每天或每个小时都能看到。

从2015年12月GrowingIO发布产品至今，我们已经服务了7000多个企业客户。我总结了一下客户经常问我们的分析需求，大致可以分成以下四大场景（见图3-6）：

图3-6　用户行为数据的四大应用场景

第一个场景，衡量市场营销效果。

我做了一次活动、写了一篇文章，我想知道到底效果如何，有没有给我带来足够的流量。我们有些客户，每年有上百万元的市场预算在搜索引擎营销（Search Engine Marketing，SEM）上，但是却完全不知道这些钱花出去到底带来了多少回报。

第二个场景，激活转化效果分析。

用户激活流程是否合理，辛辛苦苦获取了这么多流量，这些流量有没有转化为用户。注册流里面每一步转化了多少、流失了多少，没有转化的去了哪里。在这个基础上继续考虑：我们应该怎么优化，优化后的效果是怎样的，这周的转化率比起上周是否有进步，差别是怎么引起的等。

第三个场景，用户留存/活跃分析。

也就是说，注册网站/APP的用户，有没有留下来成为一个忠诚用户甚至付费用户。留下来的用户，是因为什么留下来的？是否存在一个魔法数字，可以去极大地提高用户留存度。

第四个场景，产品营收变现分析。

用户购买产品或者点击广告的行为轨迹是怎样的？在付费前有哪些步骤是流失率最高的，又该如何去优化购买流程。用户的商品偏好是什么，如何把用户喜欢的商品推荐给用户？这些都是用户行为数据可以解决的问题。

既然用户行为数据那么重要，我们该怎样去采集和获取呢？下面介绍两种数据采集的方式：埋点和无埋点。

3.3.2　埋点采集数据

一种非常传统、非常普遍的方式就是通过写代码去定义这个事件。在网站需要监测用户行为数据的地方加载一段代码，比如说注册按钮、下单按钮等。加载了监测代码，我们才能知道用户是否点击了注册按钮、用户下了什么订单。

所有这些通过写代码来详细描述事件和属性的方式，我们都统称为“埋点”。这是一种非常耗费人力的工程，并且过程非常烦琐重复，但是大部分互联网公司仍然有人数众多的埋点团队。

1.埋点采集数据的七个步骤

那么，埋点采集数据的过程又是怎样的呢？一般可以分成以下七个步骤（见图3-7）。

图3-7　用户行为数据分析的基本流程

（1）确定场景或目标

确定一个场景或者一个目标。比如，我们发现很多用户访问了注册页面，但是最终完成注册的很少。那么我们的目标就是提高注册转化率，了解为什么用户没有完成注册，是哪一个步骤挡住用户了。

（2）数据采集规划

思考哪些数据我们需要了解，帮助我们实现这个目标。比如对于之前的目标，我们需要拆解从进入注册页面到完成注册的每一个步骤的数据，每一次输入的数据，同时，完成或者未完成这些步骤的人的特征数据。

（3）埋点采集数据

我们需要确定谁来负责收集数据？这个一般是工程师，有些企业有专门的数据工程师，负责埋点采集数据。

（4）数据评估和数据分析

对收集上来的数据质量进行评估和分析。

（5）给出优化方案

发现问题后，给出解决方案。比如，是否在设计上改进，或者工程上是否有bug。

（6）实施优化方案

确定方案的实施责任人。

（7）评估解决方案的效果

下一轮数据采集和分析，回到第一步继续迭代。

知易行难。这整个流程里，第二步到第四步是关键。

目前传统的服务商比如Google Analytics、Mixpanel、友盟所采用的方式，我们称之为“Capture（捕获）模式”。通过在客户端埋下确定的点，采集相关数据到云端，最终在云端做呈现。

2.埋点采集数据的四个缺点

Capture模式采集到的数据非常精准，对于非探索式分析来说是一个非常有效的方法。同时，对参与整个流程（见图3-8）的人也提出了非常高的要求。

（1）依赖经验导向

图3-8　Capture模式的流程

Capture模式非常依赖人的经验和直觉，采集哪些指标和维度的数据，都需要提前想好。不是说经验和直觉不好，而是有时我们自己也不知道到底什么是好的。经验反而会成为一个先入为主的弊端，我们需要用数据来测试、来证明。

（2）沟通成本高

一个有效的分析结果，依赖于数据的完整性和完备性。在跟不少企业沟通后，我发现很多的问题都跟数据格式有关，比如“连日志格式都统一不了，更别提后续分析了”。这不是具体人的问题，更多是协作沟通的问题。参与人多，如产品经理、分析师、工程师、运营等，每个人的专业领域各不相同，出现误解太正常了。

（3）大量时间数据清洗

另外，由于需求的多变性、埋点分成多次加入，缺乏统筹设计和统一管理，代码自然是无比混乱的。所以我们的数据工程师还有个很繁重的工作是数据清洗，手动跑ETL出报表。根据统计，绝大多数分析工作，70%～80%的时间是在做数据清洗和手动ETL，只有20%左右在做真正有业务价值的事情。

（4）数据漏采错采

如果说上面的缺点很让你头疼，那么接下里的问题就更让人抓狂。很多时候埋点监测代码上线后，发现数据采集错了或者漏了；修正后，又得重新跑一遍流程，这样一个星期、两个星期又过去了。这也是数据分析工作为什么如此耗时，一般以月计的原因，非常低效。

3.3.3　无埋点采集数据

在经历了无数个痛苦的夜晚之后，我们决定要换个思路思考了，希望能最大限度地降低人为的错误。我们称之为“Record（记录）模式”，这也就是现在的“无埋点”数据采集方案。

1.无埋点的采集原理

区别于Capture模式，Record模式是用机器来替代人的经验。在数据分析产品GrowingIO中，无须手动一个一个埋点，只需在第一次使用时加载一段SDK（Software Development Kit，软件开发工具包）代码，即可采集全量、实时的用户行为数据。

因为自动化，我们从分析流程的源头开始就控制了数据的格式。所有数据，从业务角度出发，划分为五个维度（见图3-9）：Who，行为背后的人，具有哪些属性；When，什么时候触发的这个行为；Where，城市地区浏览器甚至GPS（全球定位系统）等；What，也就是内容；How，是怎样完成的。

图3-9　原子数据的五个维度

基于对信息的解构，保证了数据从源头开始就是干净的，在此基础上，我们完全可以把ETL自动化，需要什么数据可以随时回溯。

2.无埋点的技术优势

回顾上面埋点采集数据的七个步骤，无埋点很好地解决了第二、第三、第四步的需求，将原来的多方参与减少到基本就一方了。无论是产品经理、分析师还是运营人员，都可以使用可视化工具来查询和分析数据，真正做到所见即所得。这个可视化工具不仅用于PC，还支持iOS、Android和Hybrid，可以进行跨屏的用户分析。

我们以自己的官网（www.growingio.com）为例，加载了我们自己的监测代码后无需一个一个写埋点代码，只需要用鼠标圈选对应元素，即可获得数据。如果市场部门员工想知道每天有多少人点击了“免费试用GrowingIO”按钮，只需在GrowingIO产品内用鼠标圈选该按钮，即可获得该按钮的点击量和浏览量（见图3-10）。原来埋点方式需要花费产品和工程几天的时间，现在业务端同事几秒钟就可以解决。

图3-10　举例：无埋点技术下GrowingIO官网可视化分析

用户行为数据采集的目的是通过了解用户过去的行为，来预测未来发生的事情。无须埋点，随时回溯数据，让一个人就可以搞定用户行为分析的全部流程。这样一个简单、迅速和规模化的数据分析产品，能极大地简化分析流程，提高效率，直达业务。

3.3.4　一站式数据采集解决方案

不论是采用无埋点还是埋点的方式，都需要能够将用户的每一次线上的访问过程用数据描述清楚，这是数据采集的基本目标，也是GrowingIO的初衷。

1.“埋点+无埋点”的数据采集原理

我们以一个加载了GrowingIO无埋点SDK的电商APP为例：顾客打开APP，在首页搜索关键词，然后在结果页挑选喜欢的商品加入购物车，接着给购物车的商品下订单，并且完成支付。那么在这个过程中，有哪些数据需要采集，又该怎么去采集呢？

用户从“打开APP”—“观看首屏广告”—“搜索关键词”—“进入结果页”—“加入购物车”再到“支付完成”，整个过程中既有用户行为数据（过程型数据），又有交易数据（结果型数据）。在图3-11中，GrowingIO的无埋点SDK会自动采集用户在这个APP上的所有行为数据，包括访问、页面浏览和行为事件。同时，GrowingIO的数据对接埋点方案可以采集更多的交易数据，这里面包括商品SKU（Stock Keeping Unit，库存量单位）、价格、折扣、支付等信息。

图3-11　一体化数据采集方案

这样我们就可以将一个完整的线上购物行为，用无埋点和埋点相结合的方式采集下来了，用数据来完整地描述和分析用户的购物历程。其实不论是什么线上的业务场景，我们都希望能够采集到完整的用户的行为数据和业务数据，而且要把用户行为数据和业务数据打通。

2.“埋点+无埋点”的数据采集优势

那么为什么需要用无埋点和埋点相结合的方式去采集数据呢？

第一，因为无埋点的方法本身效率比较高。经过实践我们发现，无埋点产生的数据指标是埋点产生的数据指标的50倍甚至更多。

第二，无埋点数据采集成本低，APP发版/网站上线，都不影响数据自动采集。

第三，埋点采集的优势是可以更加详细地描述每个事件的属性，特别是针对结果型数据。

用无埋点采集的用户行为数据是用户产生最后结果的“前因”数据，用埋点采集的业务数据是结果数据，是“后果”。无埋点和埋点相结合的解决方案既提高了工作效率，同时还记录了“前因”和“后果”数据，帮助市场、产品和运营，分析获客、转化和留存，实现用户的快速增长。

3.4　科学的学习方法：数据分析

数据分析似乎是近几年新兴的字眼，与这两年“大数据”的火热有关。之前大家对“数据”的关注点在数据技术本身，包括数据存储成本、数据存储方式、数据处理技术等。

数据存储量由20世纪90年代我们日常熟知的存盘1.44MB的存储量级，到如今不到300元人民币就可以买到1 TB的移动硬盘，超过1百万倍数的提升，同时成本也大幅度下降。存储便宜了，数据采集的端口也就越来越多，从以往手动记录到现在智能的硬件，包括手机、电脑、电视，甚至饮水器、电冰箱都在不断地录入新的数据，存储到本地或云端。数据量的提升，也直接推进了数据处理技术的升级，由之前单机数据读取到Hadoop、Spark构架的产生，大幅度提升了数据处理的量级和速度。

而当我们投入了大量的时间和资源，建立了一套完整的数据技术，拿到了我们想要的数据后。作为首席增长官，你必须反思：数据本质的价值究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？这也是为什么最近几年数据分析，乃至数据挖掘的一些话题，逐渐受到关注的核心原因。

3.4.1　数据分析的战略思维

提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，分析本身是每个人都具备的能力。比如根据股票的走势决定购买还是抛出；依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。

这些小型决策，其实都是依照我们对脑海中的数据做出判断的，这就是简单的分析过程。对于首席增长官而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。

1.数据分析的目标

对于企业来讲，数据分析可以辅助企业优化流程、降低成本、提高营业额，我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。

2.数据分析的作用

我们常常讲的企业增长模式（见图3-12）中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。

图3-12　企业增长模式

通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来，再通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成一个完整的业务闭环。这样完整的业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。

3.数据分析进化论

我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段（见图3-13）。

图3-13　商业分析进化论

阶段1：观察数据当前发生了什么

首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎A的广告，想要比对一周下来，新渠道A与现有渠道B比情况如何，A、B各自带来了多少流量，转化效果如何。又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。

阶段2：理解为什么发生

如果看到了渠道A比渠道B带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许是某个关键字带来的流量，也许是该渠道获取了更多的移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个阶段，同时也能够提供更多商业价值上的体现。

阶段3：预测未来会发生什么

而当我们理解了渠道A、B带来流量的高低，可以根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道C、D的时候，猜测渠道C比渠道D好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断C和D渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个阶段，预测未来会发生的结果。

阶段4：商业决策

所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。

4.数据分析的EOI框架

EOI（Empower-Optimize-Innovate，助力-优化-创新）的架构是包括LinkedIn、谷歌在内的很多公司定义分析型项目目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中的一种基本的、必备的手段（见图3-14）。

图3-14　EOI的分析架构

其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得了很多利润。谷歌的战略性任务（在2010年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必成型。风险任务对于创新来说是十分重要的，比如谷歌眼镜、自动驾驶汽车等。

数据分析项目对这三类任务的目标也不同，对核心任务来讲，数据分析是助力（E），帮助公司更好地盈利，提高盈利效率；对战略任务来说是优化（O），如何能够辅助战略型任务找到方向和盈利点；对于风险任务，则是共同创业（I），努力验证创新项目的重要性。首席增长官需要对公司业务及发展趋势有着清晰的认识，合理分配数据分析资源、制定数据分析目标方向。

3.4.2　数据分析的三大思路

而面对海量的数据，很多人都不知道如何准备、如何开展、如何得出结论。下面为大家介绍做数据分析时的3个经典的思路，希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。

1.数据分析的基本步骤

上面我们提到了数据分析与商业结果之间关联的重要性，所有商业数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策为终点。基于此，我们提出了商业数据分析流程的五个基本步骤（见图3-15）。

图3-15　数据分析的基本步骤

第一步，先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。

第二步，需要制订分析计划，如何对场景拆分，如何推断。

第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。

第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。

第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。

例如，国内某互联网金融理财类网站，其市场部在百度和hao123网站上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义。

首先要了解市场部想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对P2P类网站来说，是否发起“投资理财”远比“访问用户数量”更重要。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；我们也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。

第二步，制订分析计划。

以“投资理财”为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及最终转化的效果。记下这些人重复购买理财产品的次数，并持续关注，进一步判断渠道质量。

第三步，拆分查询数据。

既然分析计划中需要比对渠道流量，那么我们需要对各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据，进行深入地分析和落地。

第四步，提炼业务洞察。

根据数据结果，比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果，根据流量和转化两个核心KPI，观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好，可以思考是否产品适合移动端的客户群体；或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等，需找出业务洞察。

第五步，产出商业决策。

根据数据洞察，指引渠道的决策制定。比如停止对神马渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估；或优化移动端落地页，更改用户运营策略等。

以上这些都是商务数据分析拆解和完成推论的基本步骤。在接下来的内容中，我们都会有这个分析思路。

2.内外因素分解法

在数据分析的过程中，会有很多因素影响到我们的北极星指标，那么如何找到这些因素呢？在此向大家推荐内外因素分解法。内外因素分解法是把问题拆成四部分（见图3-16），包括内部因素和外部因素，可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题。

图3-16　内外因素分解法

例如，某社交招聘类网站，分为求职者端和企业端。其盈利模式一般是向企业端收费，其中一个收费方式是购买职位的广告位。业务人员发现，“发布职位”的数量在过去的6个月中有缓慢下降的趋势。

对于这类某一数据指标下降的问题，应该怎么分析呢？

根据内外因素分解法，我们可以从四个角度依次去分析可能的影响因素。

□内部可控因素：产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品黏性、新老用户留存问题、核心目标的转化。

□外部可控因素：市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化。

□内部不可控因素：产品策略（移动端/PC端）、公司整体战略、公司客户群定位（比如只做医疗行业招聘）。

□外部不可控因素：互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化。

有了内外因素分解法，我们就可以较为全面地分析数据指标，避免可能遗失的影响因素并且对症下药。

3.DOSS思路

DOSS思路是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案到找到一个规模化解决方案的方式（见图3-17）。首席增长官需要快速、规模化、有效的增长解决方案，DOSS是一个有效的途径。

图3-17　DOSS分析法

例如，某在线教育平台提供免费课程视频，同时售卖付费会员，为付费会员提供更多高阶课程内容。如果我想将一套计算机技术的付费课程，推送给一群持续在看C++免费课程的用户，那么数据分析应该如何支持呢？

我们按DOSS思路的四个步骤，分解如下：

□具体问题：预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。

□整体影响：首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析、数据挖掘的预测，之后进行延伸，比如对整体的影响，除了计算机类，对其他类型的课程都进行关注。

□单一回答：针对该群用户进行建模，监控该模型对于最终转化的影响。

□规模化方案：之后推出规模化的解决方案，对符合某种行为轨迹和特征的行为进行建模，产品化课程推荐模型。

3.4.3　数据分析的八种方法

上面介绍了三个经典分析思路，它们可以帮你搭建一个清晰的数据分析思路框架。那么对于具体的业务场景问题，我们又该怎么办呢？我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品GrowingIO对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这八种常见的数据分析方法。

1.数字和趋势

看数字、看趋势是最基础的展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等，从而直观地吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。

对于电子商务网站，流量是非常重要的指标。在图3-18中，我们将网站的UV和PV等指标汇聚到统一的数据看板（Dashboard），并且实时更新。这样的一个数据看板，核心数字和趋势非常清晰，对于负责增长工作的人来说一目了然。

图3-18　数字和趋势

2.维度分解

当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。

比如，当监测到网站流量异常时，可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等维度，发现问题所在。例如，我们发现当天网站的访问用户量明显高于上周，这是什么原因呢？当我们按照访问来源对流量进行维度拆分时（见图3-19），不难发现直接访问来源的访问量有非常大的提升，这样就进一步把问题聚焦了。

图3-19　维度分解

3.用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，这就是我们常常讲到的用户分群（segmentation）的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。而针对“北京”用户群体，我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间，这样我们就创建出了该用户群体的画像。

在数据分析中，我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化，效果会更加明显。图3-20中，我们通过GrowingIO的用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来，然后推送相应的优惠券。这样精准的营销推广，可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。

图3-20　用户分群

4.转化漏斗

绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单漏斗。通过漏斗分析可以从前到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。

其中，我们往往关注三个要点：

第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？

第二，每一步的转化率是多少？

第三，哪一步流失最多，原因是什么？流失的用户符合哪些特征？

图3-21中注册流程分为3个步骤，总体转化率为45.5%，也就是说有1000个用户来到注册页面，其中455个成功完成了注册。但是我们不难发现注册第二步的转化率是56.8%，明显低于注册第一步的89.3%和第三步的89.7%，可以推测注册第二步的注册流程存在问题。显而易见注册第二步的提升空间是最大的，投入回报比肯定不低；如果要提高注册转化率，我们应该优先解决注册第二步。

图3-21　某网站注册流程的漏斗图

5.行为轨迹

关注行为轨迹，是为了真实地了解用户行为，数据指标本身往往只是真实情况的抽象。例如，网站分析如果只看UV和PV这类指标，断然无法全面理解用户是如何使用你的产品的。通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。

图3-22中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因，通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题（比如是不是商品不匹配等），从而为决策提供依据。

6.留存分析

在人口红利逐渐消退的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产品，每一项服务，都应该重点关注用户的留存，确保做实每一个客户。我们可以通过数据分析了解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。

图3-22　用户的行为轨迹

在LinkedIn，增长团队通过数据发现，如果新用户进来后添加5个以上的联系人（见图3-23中红色线条），那么他/她在LinkedIn上的留存要远远高于那些没有添加联系人（见图3-23中绿色和紫色的线条）的用户的留存。这样，添加联系人成为LinkedIn留存新用户的最核心手段之一。

图3-23　留存趋势图

除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等，这些都是常见的留存分析场景。

7.A/B测试

A/B测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用A/B测试来测试不同产品或者功能设计的效果（详细方法介绍见5.2节中的“产品数据分析方法”），市场和运营可以通过A/B测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。

举个例子，我们设计了两种不同的产品交互形式，通过比较实验组（A组）和对照组（B组）的访问时长和页面浏览量两个衡量指标，来评估哪一种交互形式更佳（见图3-24）。

图3-24　A/B测试

要进行A/B测试有两个必备因素：第一，有足够的时间进行测试；第二，数据量和数据密度较高。因为当产品流量不够大的时候，做A/B测试得到统计结果是很难的。而像LinkedIn这样大体量的公司，每天可以同时进行上千个A/B测试。所以A/B测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。

8.数学建模

当一个商业目标与用户行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘等手段进行建模，预测该商业结果的产生。

作为一家SaaS企业，当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。

我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践才能出真知。大家不妨在自己日常工作中，分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造出更多商业价值。

第4章　用户增长模型

4.1　获取用户

获客（Customer Acquisition）作为AARRR环节之首，是一切故事的开端，描述的是受众从认知到了解以至成为产品用户的过程。本节内容希望从受众、获客成本、用户旅途三个角度讲讲获客这件事。

4.1.1　受众

1.什么是受众

受众（Audience）指的是人群中最有可能对你的产品或者服务感兴趣的人。对于一家生产奶粉的企业，它的受众就是家中有婴幼儿的家长。不同的产品和服务面向的受众不同，其中可能有20～30岁的男青年、家中养宠物的人、单身人群；有时候产品和服务面向的人群会更为具体，例如某品牌的防晒霜的受众定位是20～30岁差旅频繁的女性。

那么对于获客来说，定位受众重要吗？

一个产品想要成功获客，并不是推出之后面向广大市场就可以自然达成的，尝试取悦所有人是个错误。定位清晰的受众分类，可以帮助企业在面向市场发声的时候，准确说出用户的痛点，引起共鸣。

2.如何定位受众

一个受众人群通常可以用多个标签来定义，所处地域省市是北京还是上海、连接互联网所使用的设备类型是移动设备还是PC、家中是否有饲养宠物、年龄、性别等。这些人群画像的标签数据部分可以在GrowingIO中收集，有些是用户在使用互联网产品的时候自主填写的信息。

如何定位受众？第一，明确产品的定位。在产品和服务存在之初，设计者就要思考产品是为谁解决什么样的问题，这就是最初的受众定位；第二，借鉴同行。产品和服务面世，一部分是为了解决未被满足的需求，另一部分是创始人有信心比已有的产品和服务能更好、更有效地满足需求，通过了解同行竞品的受众，来协助定位自己的受众。

4.1.2　获客成本

在流量越来越贵的时代背景下，企业不断采取精细化运营的方式，获客成本的概念也被越来越多地提及和使用。获客成本，是指平均获取一位新用户所花费的成本。

1.如何计算获客成本

A公司一年花在获客营销推广上的费用为100万元，成功转化1万名用户，平均获客成本为100元。获客成本为100元是高还是低？这取决于A公司的产品和服务，假设A公司是奥迪品牌厂商，每吸引一个购车用户成本为100元，这就是非常低的获客成本了。

如果A公司的产品和服务具有长期使用的属性，例如按月付费的SaaS产品、定期更换的隐形眼镜等，在衡量获客成本高低时，应该考虑获取用户的生命周期价值。

2.区分渠道的获客成本计算

优化获客成本的第一步是拆解作为整体的获客成本，按照不同的渠道和营销方式各自计算获客成本，调整其中的配比从而优化整体的获客成本。

当一家企业采取多渠道的营销方式时，不同的渠道会相互促进，例如搜索引擎营销的广告会促进用户访问企业博客，企业博客的浏览促进用户关注企业的社交媒体账号，不同企业对于多渠道营销的归因或有不同的认知。

4.1.3　用户旅途

用户旅途（User Journey）又称为用户旅程，是指用户从首次接触直至下单以及享受产品或服务期间，用户与企业产品或者平台互动的全过程。[1]

1.网站端和APP端的差异

网站端的用户旅程包括四个关键点，分别是：站外渠道、落地页、用户激活（Engaged）和完成转化（见图4-1）。

图4-1　网站端的用户旅程

用户在站外渠道，包括但不限于SEO、SEM、DSP（Demand-Side Platform，需求方平台）、社交媒体等，看到各种广告创意。感兴趣的用户点击CTA（Call To Action，召唤用户行动）进入站内，看到的第一个页面称之为落地页。接下来用户在我们的落地页或者网站上进行深入访问，在这个过程中她/他可能表现出转化的意愿，有意愿购买我们的产品或服务，这个过程我们称之为用户激活。用户被激活后，选择商品加入购物车并且完成支付，我们称之为一次购买转化。

我们希望用户完成一个旅程，但是用户在上面的每一步都有可能流失。我们的市场、运营、产品等人员要努力让用户留在这上面，并且走完整个用户旅程。

相比于网站端，APP端的用户旅程多了一个应用商店环节（见图4-2）。

图4-2　APP端的用户旅程

我在手机上用百度搜索“新鲜水果”，大家可以看到第一屏出现了两个水果品牌的付费广告（SEM）。以第一个结果为例，上面有各种创意内容（标题、图片、描述等）和CTA（网页链接、联系电话等）。我们点击链接，进入一个落地页（见图4-3）。

图4-3　用户旅程示例

落地页上主打“5.17为爱吃狂”的活动主题，页面下方有一个CTA按钮“点击领取10元优惠券”。我点击了这个按钮，开始进入下一个页面。链接跳转到下一个页面，显示“在‘App Store’中打开链接吗？”。这个时候我就明白，原来它是为了推广自己的APP ，我点击“打开”按钮进入App Store的下载页面。

接下来我下载、安装这个APP，然后进入APP内浏览商品、加入购物车并且完成支付，这就是一个完整的用户旅程。当然用户也可能在中途离开，比如第三步提示“无法打开网页”就可能造成用户的流失。这也算是一个用户旅程，只不过只有三步就结束了。

2.用户旅程六大核心接触点

用户在网站或者APP上和我们有非常多的接触点，这些接触点里面有很多关键角色（见图4-4）。现在我们来解析一下用户旅程，用一些专业的术语来还原用户旅程的每一步。我以之前提到的APP为例，给大家分析一下每一个点的含义。

图4-4　用户旅程的六大核心接触点

（1）站外渠道

上面APP案例中的站外渠道就是百度SEM，站外渠道代表的就是用户。

一般情况下母婴产品不太可能在NBA直播上做广告，为什么呢？因为NBA的目标用户大多是年轻的男性用户，跟母婴产品的目标用户不匹配。那为什么大家都喜欢在百度和微信上投广告呢？因为百度和微信体量非常大，上面几乎什么样的人群都有，你要做的是找到精准的人群即可。

无论是自然流量还是付费推广，我们都希望我们的内容得到更多的曝光。影响站外渠道曝光量的有两大因素：用户匹配度和广告出价。如果我们找到的渠道跟我们目标用户不匹配的话，曝光就会少；如果是广告的话，它跟我们付的钱是息息相关的，付的钱越多得到的曝光越多。

这个环节我们用“广告/创意展示量”指标来衡量效果，也就是说我们的创意能被曝光多少次。

（2）展示创意

我们刚才的这个APP广告，它展示了标题、企业LOGO、产品优势等创意内容（见图4-5）。创意展示这一步，我们要做好内容文案的设计和优化，提高用户点击的转化率。

图4-5　站外渠道的创意展示

影响展示创意转化率的也有两大因素：用户匹配度和创意吸引度。首先还是用户的匹配度，我们的创意、内容是不是用户需要的；其次是创意的吸引度，如果我们的创意平淡无奇，对用户没有一点吸引力，那么用户也不会去点击。

我们用CTR来衡量创意的好坏，CTR（Click Through Rate，点击通过率）是创意点击量/展示量的比值。

（3）抓取或投放的URL

我们点击创意文案上的CTA，就进入了我们投放落地页的URL（Uniform Resource Locator，统一资源定位符）链接。如果是SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎优化）的话，搜索引擎会自动抓取相关页面链接。

对于用户来说，落地页URL是一种隐形的东西，对用户是不可见的。这个环节的重点是，我们需要做好URL的追踪和衡量。

URL是用户访问页面的唯一服务器路径，确定了用户访问内容，比如“www.xxx.com/landingpage”。参数也叫“查询”，“?”开头常用来追踪到达该页面的方式，参数不同不影响页面内容，比如“?utm_source=baidu_sem＆utm_content=new”。

落地页跟渠道（最小颗粒度）是一一对应的，落地页的概念不脱离渠道单独存在。自主投放追踪要追踪到最小渠道颗粒度，才能更好地衡量渠道和落地页效果。UTM参数（见图4-6）是普遍使用的流量监测方案，比如流量监测工具Google Analytics、用户行为数据分析工具GrowingIO都提供了这套流量监测的解决方案。

图4-6　URL参数解读

（4）落地页

用户点击站外渠道的CTA，URL跳转落到的第一个页面就是落地页（Landing Page）。落地页做的好与不好是非常重要的，它会影响后期的转化率，所以落地页被称为“黄金一页”，也叫“昂贵的一瞬间”（见图4-3中“5.17为爱吃狂”页面）。

影响用户在落地页转化或者跳出的因素，一是落地页的质量，二是用户的匹配度。

什么是落地页的质量？首先，你的落地页与前面的创意内容匹配度如何？假设你是一家OTA（Online Travel Agent，在线旅行社）企业，在百度上做了付费推广。假如你的推广创意是说“机票两折起”，但是点进去的落地页却是酒店促销内容。这样的话，你认为用户会在你的网站上找机票的促销内容吗？基本不会，特别是在移动端的情况下，用户在落地页上的注意力只有几秒，不匹配的话用户马上跳出。其次是，落地页自身的内容和结构质量。

什么是用户的匹配度？渠道的用户点击创意文案进入落地页，如果落地页的内容跟用户的需求相符合，用户被激活或者转化的可能性就更高；否则用户会认为刚才的理解有误，然后跳出。

我们用进站用户量和跳出率来衡量落地页的质量。

第一，进站用户量，也称为渠道规模。进站用户量跟渠道体量息息相关，也是后续转化的基数，因此需要关注；第二，跳出率，就是说用户来到落地页什么都不干就走掉了。这是一个负向指标，跳出率越高落地页质量越差。

（5）辅助转化内容及CTA

辅助转化内容及CTA，这是非常具有吸引力的一部分。对于很多交易网站来说，用户购买前需要了解一些商品的详情、用户的评论反馈，这有助于辅助用户消除疑虑、完成转化。

以数据分析产品GrowingIO为例，一个互联网金融平台的用户希望了解相关的解决方案，看完GrowingIO互联网金融解决方案后他很满意，这个时候用户被激活了，然后才是注册转化。

影响辅助转化内容及CTA效果的因素有两个：内容的相关性和CTA。

内容的相关性，是指你提供的内容能否满足用户进一步的需求，你的辅助内容是否知道用户的痛点、能否满足用户的需求，这个时候辅助内容的相关性就非常重要了。另一个是CTA，需要给用户提供入口。我们之前服务过一个客户，他的落地页内容做得非常好，但是转化率很低，因为上面没有CTA，用户想注册也没机会。所以当加上几个CTA的时候，整个页面的转化率就大幅度提升了。

我们用停留时长、访问深度、激活用户比等指标来量化辅助转化内容及CTA的效果。

首先是停留时长和访问深度这一类比较泛的指标，停留时长越长、访问深度越深，说明用户对我们的内容越感兴趣。其次是激活用户占比，我们需要甄别出有多少比例的用户对我们的产品有转化的意愿。

（6）产品转化流

用户真正进入产品的里面，比如已经将商品加入购物车了，这个时候我们认为用户具有非常强的购买意愿了，我们要尽可能帮助用户完成整个转化流程。产品是最核心的东西，如果用户已经完成了前面的旅程，但是产品有bug（缺陷），那么用户是无论如何也不可能完成最终转化目标的。

一句话形容产品转化流：洗尽铅华，最终成败在此！

假如我们的转化流有好多步，每一步的设计是不是可以让用户顺利地完成转化，这是影响用户留下或者走开的核心因素。这个时候的核心指标就是产品内每一步的转化率。

在图4-4中我们用了一根竖线将整个用户旅程分成了两个部分。前4步由运营来负责，第6步由产品经理来负责。第5步辅助转化内容及CTA由产品经理和运营来共同负责，他们就像是“一条绳上的蚂蚱”，在这个部分不分彼此，就像接力赛一样，产品经理和运营要做好协作。

3.激活和转化

一般来说，运营团队的核心指标是激活用户量和激活用户比例，产品团队的核心指标是产品转化每步的转化率。那么什么是激活？什么是转化呢？两者的区别在哪里（见图4-7）？

激活是指目标用户对你的产品感兴趣，已经产生了转化（注册、购买等）的意愿，我们也称之为“弱转化”。转化是指用户完成了注册、交易等产品终极目标，相比于前者，这是一种“强转化”。

图4-7　激活和转化的区别

举个例子，我们常见的通过电子邮件营销（Email Direct Marketing，EDM）方式来获取新注册用户。在这个场景下，用户对我们的邮件内容有兴趣，并且点击进入注册流的第一步，我们就算用户被激活了，运营的任务就完成了。接下来用户继续完善信息，完成注册，转化的目标也达到了。这跟产品的注册流程、用户体验息息相关，属于产品经理的任务范畴。

[1]原文链接https://blog.growingio.com/posts/course_16

4.1.4　案例解读

某SaaS平台在IT社区投放了展示广告，落地页是网站首页，期望可以获取有效的销售线索（注册）。图4-8中展示了公司连续三天的广告展现量、广告点击量、落地页PV、注册完成用户量和注册转化率（不足20%）。管理层对于最终注册转化率表示不满意，如果想要优化提升，我们该如何着手呢？

图4-8　某CRM SaaS平台用户旅程数据（初始数据）

1.还原核心接触点的数据

从点击渠道广告、到达落地页、进入转化流到完成注册转化，其实上面的表格就是一个完整的用户旅程。用户旅程包括5大部分，每部分都有对应的核心监控指标（见图4-9）。

图4-9　某CRM SaaS平台用户旅程数据（完整还原）

我们补充和丰富了用户旅程中各个关键接触点的核心监控指标数据，得到了完整的指标数据。

（1）站外渠道：广告展示量；

（2）展示创意：广告点击量，CTR；

（3）落地页：落地页PV，进站用户量，跳出率；

（4）辅助转化内容及CTA：激活用户量，激活用户比例，注册第一步用户量；

（5）产品：转化率-激活-1，注册第二步用户量，转化率-1-2，注册完成用户量，转化率-2-完成。

图4-9中的方框在指标上有重合，这是为了说明各个部分都是环环相扣的。上述环节是不可以割裂的，它们是一体的。

2.渠道、激活和转化

那么要提升整体的站内注册转化率，我们该怎么办呢（见图4-10）？

图4-10　某CRM SaaS平台用户旅程数据（解析版本）

站外渠道的CTR主要是由市场或者运营来负责，我们首先要看渠道是不是好的渠道；如果渠道是好渠道，那么我们的展示创意有没有吸引住用户，13%～14%的CTR是不是还有优化的空间。

“站内注册转化率=激活用户比例×产品转化流每步转化率”。为什么要这么分呢？因为用户激活是由运营负责的，产品内转化率是由产品经理负责的，这样分是为了方便划分职责、重点优化。也就是说，落地页、辅助转化内容及CTA和产品设计共同决定了站内的产品转换率！

充分拆解用户旅程的每一步，不断优化相关指标，提升渠道流量、激活率、转化率，从而实现获客数量的最大增长。

4.2　激活用户

4.2.1　激活的概念和意义

1.什么是激活

激活（Activation）是指引导用户发现产品价值，并产生重复使用产品动力的过程。增长黑客的海盗法则“AARRR”包括获客、激活、留存、营收（变现）和推荐，激活往往发生在用户获取之后（见图4-11）。

图4-11　激活是AARRR的重要组成部分

一个用户进入产品，经过一系列的操作和体验，如新手引导、产品展示。体验好的话，用户会发现或者认可产品的价值并且回访，这个时候用户激活成功；反之，激活失败。

2.为什么激活非常重要

从AARRR的五个环节来看，大家更多地关注获客和留存，往往忽视激活的存在。要知道，留存建立在用户对产品价值多次感知的基础上；而激活则是帮助用户发现产品价值的过程，没有激活就没有留存！

以获客100%为例，如果60%的用户被激活，可能会有40%的留存率（见图4-12左侧）；如果激活率只有30%的话，留存是无论如何也达不到40%的（见图4-12右侧）。这告诉我们：做好激活，用户的留存和变现才会有更大的增长空间！

图4-12　激活直接影响后续的留存

4.2.2　激活系统四大组成部分

激活用户不是靠一些技巧和手段就可以的，因为技巧或者手段往往是随机的，并且受到特定环境的约束而且难以复制。激活用户存在一套系统的方法论，这个方法论是可以被科学地设计出来，并进行复制和推广的（见图4-13）。

图4-13　以目标为中心的激活系统

激活系统包括四个部分：目标、设计、衡量和迭代。首先选择激活目标，根据激活目标设计激活方式，然后衡量激活效果，最后迭代优化。

1.目标：找到Aha Moment

谈到激活，我们经常听到Aha Moment（惊喜时刻）这个词组。Aha Moment多译为“惊喜时刻”，即用户体验产品时发现了产品核心价值、感到惊喜的时刻。不同产品的Aha Moment各异，LinkedIn是用户一周内添加5个社交关系，Facebook是10天内添加7个好友。

如何找到自己产品的Aha Moment呢（见图4-14）？这个需要结合自家产品、通过数据分析来探索。GrowingIO将这个过程总结成了三个步骤。

图4-14　寻找Aha Moment的过程

第一步，产品的核心功能是什么？

以内容社区产品为例，主要功能可能有发表文章、评论、点赞、关注、私信等。

第二步，在核心功能中，用户做了哪些事情促使他留下来？

通过数据分析来探索，用户做过哪些行为后的留存率较高，或者与留存之间的相关性比较好。

第三步，在上述功能中，哪些可以低成本、快速体现产品价值？

在抽丝剥茧的过程中，我们要找到最重要、最有效率、体验最好的产品功能，这就是找到Aha Moment的思路。

2.设计：Hook模型

找到了Aha Moment后，我们要开始设计或者优化我们的激活方式，在这个过程中可以借鉴Hook模型（见图4-15）。

图4-15　借鉴Hook模型设计激活系统

第一步，触发（Trigger）。触发是指，到底是什么吸引用户来使用你的产品？我们将其分为内因和外因。

第二步，行动（Action）。当用户有兴趣使用我们的产品时，用户是否能顺畅地完成操作。

第三步，多样性反馈（Variable Rewards）。对于完成行动的用户，我们应该给用户多样反馈，激励用户继续使用产品。

第四步，投入（Investment）。只有前三步都进行良好的时候，用户才有可能继续投入到你的产品上。

将Hook模型放到激活的环境下，就是通过内因、外因和引导这三种动力帮助用户发现产品的价值。通过引导帮助用户完成“首次体验”和“重复触发体验”两个步骤，达到激活，甚至留存的目标。

3.衡量：监测激活指标

设计并实施新的激活方式后，我们就要对激活指标进行持续监测，以便评估效果。

常见的衡量指标可能是每天、每周被激活的活跃用户数，以及激活比例（激活比例=被激活的用户数/活跃用户数）。

4.迭代：优化薄弱环节

指标监控无法定位到具体的薄弱环节时，可以通过构建激活行为漏斗来完成。以APP为例，漏斗第一步是用户下载我们的产品，第二步是打开产品，第三步是完成注册，第四步是根据我们设计的激活目标完成相应的操作。

通过激活漏斗，我们会对薄弱环节有直观的感受；根据分析结果提出相应的假设，通过不断迭代来建立最优的激活机制。

4.2.3　To C端用户激活案例

Pinterest是一款以兴趣为基础的图片社交产品，首创了瀑布流式产品形态。在硅谷，Pinterest一直走在增长的前沿，月活跃用户数高达1.5亿。

1.选取激活目标

Pinterest在做激活系统的时候，做的第一件事就是选取激活目标。在这个过程中它们问了自己三个问题：第一，Pinterest的核心功能是什么；第二，什么能让用户留在Pinterest上面；第三，到底哪些功能可以迅速反映出Pinterest的价值？

最后Pinterest选定的最核心功能是收藏“Pin”，最重要的衡量指标是WAR（Weekly Active Repinners，周活跃重复收藏者），即每周重复使用收藏功能“Pin”的活跃用户数。

2.分析用户访问意图

设计好一个激活机制的前提是了解用户的真实意图，为此Pinterest分析了Web端两种主要来源的用户。

第一个来源是SEO，比如用户通过谷歌搜索“cute dog pictures”来到Pinterest的cute dog（可爱的狗）页面，这是Pinterest流量最大的来源；第二个是品牌词搜索，或者直接点击广告进入Pinterest官网。很明显，两者的访问意图有很大的差别，需要设计不同的激活机制。

3.针对SEO来源的激活机制

图4-16是Pinterest最开始针对SEO设计的落地页，它们认为用户喜欢这张绿巨人照片，所以把主图片设计得很大，同时在侧边推荐了其他相关文件夹和用户。

设计完这个东西后，Pinterest用WAR衡量了一段时间，发现激活转化率很低。它们分析可能是页面功能太分散，于是假设：聚焦激活本身才能让用户激活率提升。Pinterest做了第一次版本迭代（见图4-17）。

图4-16　Pinterest原始的SEO落地页

图4-17　第一次迭代版本

第一个版本迭代后，激活转化率并没有起色。Pinterest分析是推荐的“Pin”图片过小，于是假设：把推荐图片变大会提升激活率。Pinterest做了第二次版本迭代（见图4-18）。

图4-18　第二次迭代版本

第二个版本迭代后，激活转化率终于开始提升。Pinterest觉得“Pin”图片更加正式些，有助于提升激活转化率，于是在第三次版本迭代中推荐了更多正式的“Pin”图片（见图4-19）。

图4-19　第三次迭代版本

第三个版本迭代后，激活转化率又有一点提升。同时，分析点击主图片和点击推荐图片的用户，发现后者的激活率更高。这让Pinterest做出了接下来的迭代方案：减少主图的大小，将主图和推荐的图片风格保持一致，并且给推荐的图片更多的位置（见图4-20）。

第四个版本迭代后，激活转化率奇迹般地提升了25%。

迭代还没有结束，针对激活系统，Pinterest前后迭代了6个版本，最终“注册”且“收藏”的激活转化率提升了200%。

图4-20　第四次迭代版本

4.针对直接访问来源的激活机制

对于通过品牌搜索或者点击广告链接直接进入官网的用户，他们第一步更想看到的是产品。对于这部分用户，Pinterest一开始是直接在官网主页提示产品价值，展示流行的图片分类，并且引导用户使用“Pin”功能。

但是这种做法的激活转化率很低，经过分析，50%的用户表示推荐的这些照片并不是他们喜欢的类型。

发现问题后，Pinterest让用户主动选择喜欢的主题；然后再向用户推荐相关照片，引导用户使用“Pin”功能。这个设计使得Pinterest官网的整体激活率大幅度提升，这个做法现在已经被广泛应用到内容型网站。

4.2.4　To B端用户激活案例

Pinterest是典型的To C的产品，但是用户激活这套系统同样适用于To B产品。我以GrowingIO 2.0版本为例，介绍一下企业级服务产品该如何去做激活。

作为一个数据分析产品，GrowingIO要做的就是用数据来驱动业务增长。在这个过程中，通过数据监控去发现问题、洞察结果、快速迭代。

1.产品激活机制

很多新用户不一定了解数据分析的方法，对于这部分用户而言，最直观、最简单的方式就是让他们直接看到数据。在GrowingIO最初的版本中，我们设计了“概览”界面，包含了若干常见的数据指标（见图4-21）。

但是我们发现新登录用户的激活率并没有什么提升，于是我们进行了用户调研，做定性分析。用户反馈说，我们的数据出得太慢了。经过分析，GrowingIO的“概览”界面相对静态，大部分时间数据没有太大的差异，这个时候就很难激励新用户更多地访问我们的产品。

图4-21　GrowingIO的“概览”界面

于是我们设计了分钟级的“实时”功能（见图4-22），实时功能保证了新用户接入我们产品后很快就可以出现数据，并且中间的滚动条是动态播放的。

新用户看到了实时的、动态的数据之后，就会对产品更加有兴趣，同时促使用户接触更多分析功能，达到激活的目的。

图4-22　GrowingIO“实时”界面

2.运营激活机制

除了产品上的激活机制，我们还在外部建立了运营激活机制，包括邮件触达、人工接触和内容运营等方面（见图4-23）。

图4-23　GrowingIO运营激活机制

邮件方面，我们自动为用户发送帮助邮件，帮助新用户发现产品价值；人工接触方面，我们会定期举行公开课，对用户进行产品使用方面的培训；内容运营方面，通过及时更新文章，告诉用户我们有了哪些新的功能以及如何用好这些新功能。

通过Pinterest和GrowingIO的案例分析，我们不难发现：用户激活系统的设计、衡量与迭代方法论是可以复制的，并且在To C和To B领域均适用。

在激活用户的过程中，要充分考虑两个步骤（首次体验与重复触发体验）和三种动力（引导、内因和外因）。在这个过程中，数据分析起到了很大的作用；迭代的速度越快，学习得越快，增长也就越快！

4.3　用户留存

资本寒冬下，大家都在谈用户增长，DAU似乎已经成为企业和媒体描述产品的用户增长的标配指标。然而，单独的DAU增长能否成为产品的护身符？要想实现长久稳定的用户增长，我们还应当关注哪些指标？

本文将结合两个案例，和大家分享留存、魔法数字和以用户增长为目标的产品迭代策略。

4.3.1　什么是真正的用户增长

在说用户增长之前，我们先谈一谈留存。留存，顾名思义，就是用户在你的网站/APP中留下来、持续使用的意思。留存的概念简单易懂，但是能深入了解留存本质的人还是很少的。

图4-24中，横轴代表时间，纵轴代表用户量，不同的颜色层，代表不同时间段，展示的是拉新的新用户随着时间的变化情况。从中可以看到我们在1月14日这个周期拉新的新用户，在7月15日左右就全部流失完了。新用户来到我们的产品，随着时间的推移逐渐流失。虽然总体上用户数是在不断增长的，但是流失的用户也逐渐增多。

图4-24　看似增长的累积用户量

图4-25中，虽然新用户进来后有一定流失，但到达一定时间后，趋于稳定，还是有较高的留存；随着时间的推移，用户总数上升非常快，这才是真正的增长。

图4-25　实际增长的累积用户量

很多企业花大钱吸引新客户，比如O2O（Online To Offline，线上到线下）行业常见的“首单免费”模式。虽然当天的DAU有很大的提升，但其实这些用户都是一些未变现的资产，因为很多人享受到第一次优惠就走了。这是不科学的增长方式。

我们产品要有足够的黏性，让用户的生命周期更长。要想实现真正的增长，首先我们的产品得满足用户的核心价值，然后通过运营方式让用户留下来，持久使用我们的产品。我们不能老是看DAU，而应该更多关注留存，只有留存提升才能实现真正的增长。

4.3.2　留存分析框架

留存分析分为两个阶段：新用户留存分析和产品功能留存分析（见图4-26）。

首先是新用户留存分析。用户刚刚使用我们产品的时候，决定用户去留的就是如何让他们快速发现我们产品的价值。我们基本上只有一次机会去展示我们的产品，一定要把我们产品最有价值的东西展示出来，吸引用户继续使用我们的产品。

图4-26　留存分析框架

第二个是产品留存分析。新用户留下来以后持续使用我们的产品，他会逐渐去挖掘、探索产品的不同功能的特点。这个时候我们需要一个功能去打动用户，解决他们的需求，让用户觉得我们的产品很好，只有这样用户才会长久留下来。

4.3.3　新用户留存分析

Sidekick是一家做强化Email功能的SaaS公司，它可以做一些个性化的邮件，还可以监控收邮件的人是否打开了邮件。它们通过数据监控发现，新用户的留存率在持续大幅度下降（见图4-27）。

图4-27　Sidekick公司新用户留存曲线

1.流失用户分析

针对新用户流失严重的问题，它们制定出一个目标：希望提升第一周的留存率。为了达成目标，它们需要进行数据探索，做流失用户画像分析，看看流失用户都有哪些特征。

它们分析了流失用户使用产品的次数，发现近60%的流失用户只用了一次产品就流失了。这说明在用户进入它们产品时，第一次体验不好或者没有发现产品价值的话，用户就会流失（见图4-28）。

图4-28　用户流失原因

通过进一步的流失用户访谈发现：30%的用户没有感受到产品价值，30%的用户表示不理解产品的用途。这两类问题的核心在于如何让用户快速发现产品的价值，这占了流失用户的60%，需要优先解决。

2.产品迭代探索

提升留存主要有两大思路，一是改变产品或者技术，二是通过运营进行人工干预。既然用户没有及时发现产品的价值，回归到刚才的方法论，我们可以进行系列探索。

（1）尝试1：砍掉使用频率低的功能

既然用户没有及时发现产品的价值，那它们就尝试砍掉复杂难懂的功能，突出核心功能（见图4-29）。试验结果发现留存率不但没有提升，反而继续下降。

图4-29　砍掉非核心功能（尝试1）

（2）尝试2：提示客户发现产品核心价值

用户不知道产品的核心价值是什么，那么对新用户如果增加产品内提示呢（见图4-30）？结果显示留存率继续下降，新的尝试并没有收到什么好的效果。

图4-30　增加功能提示（尝试2）

（3）尝试3：产品操作引导视频

既然用户不知道怎么用它们的产品，那么它们就又尝试做了一个引导视频（见图4-31）；其实很多公司都在这么做，最后数据表明还是不行。

图4-31　提供操作引导视频（尝试3）

（4）尝试4：直接在邮箱内使用产品

大概做了20多个试验后才发现了一个可行的方法，当用户下载安装完产品后，提示用户：你可以去你的邮箱使用我们的产品，追踪邮件了（见图4-32）。

图4-32　提示用户去邮箱使用产品（尝试4）

因为用户发现产品并从网页上下载，想当然认为是在网站上直接使用，所以客户端产品的留存率非常低。于是它们给用户一个提示—你可以去邮箱直接使用，加了这句话后，留存效果就好多了。这个是数据的结果，之前是蓝色那条线的，最后慢慢提升成黄色那条（见图4-33）。

图4-33　最后试验留存度大幅提升

通过这个案例，我们可以对留存分析的方法论、数据分析的过程有一个清晰的认识。而且产品迭代的过程没有那么简单，需要反复探索、循环。

3.魔法数字探索实践

用户使用了网站或者APP的某些功能、做了某些动作，然后留下来持续使用产品，成为忠诚的用户。这说明用户的行为和留存率之间是有一些相关性的，我们要找出这种相关性，然后去看是否有因果关系。

可能有些抽象，我们需要对其量化。给大家举几个例子，Facebook发现用户10天内添加7个好友的留存度更高，Twitter发现用户10天内关注30个大V的留存率更高。这些都是通过数据分析、数据挖掘的方式找出来的，并且有一套完整的方法论（见图4-34）。

第一步，确定产品on boarding（上手引导）功能。

图4-34　魔法数字的探索过程

一个社交类APP可能有多个上手引导功能，包括登录、添加好友、添加关注、发送消息、点赞、分享、上传文件等。

第二步，分析用户行为与最终留存度之间的相关性。

在图4-35中，我们用GrowingIO的“留存魔法师”功能看到A公司新访问用户留存数据。用户一周内点击7次关注用户的留存度为57.5%，一周内点击5次关注博客的留存度为54.4%，一周内点击8次点赞或者评论的留存度为52.6%，均为强相关。

图4-35　不同行为组合与留存度之间的相关关系

第三步，筛选出合适的魔法数字。

根据公司目前的发展战略、操作成本、可执行性、A/B测试筛选出合适的魔法数字。假如这个APP产品目前发展战略是快速获取新用户、扩大市场，那公司可以将“一周内添加7个新用户”作为最终的魔法数字。

第四步，找到了最终的魔法数字，需要去执行、运营好它。

比如在这个社交APP里面鼓励用户添加好友，就要为用户更加精准地推荐好友。从而实现最初的目的，培养用户的产品使用习惯、提高用户黏度，促进增长。

一旦新用户留存率提升上来了，接下来公司需要考虑的是如何让用户长久地使用它们的产品。用户长久地使用产品是因为产品的功能能反复满足他的需求，这就要求产品的各个功能有黏性。

4.3.4　产品功能留存分析

新用户的留存率提升以后，我们面临第二个问题，将处于平稳期的留存曲线上移。

1.功能矩阵分析方法

如何提升用户的整体留存度，提升平稳期的留存曲线，我总结了三个方法。

第一，分析不同功能模块的留存趋势，增加产品的黏性；

第二，分析不同功能模块的访问人数和活跃度；

第三，分析用户使用功能的路径，找出流失原因，降低流失率。

在做好产品核心功能的过程中，可以使用留存功能矩阵来判断产品功能的表现（见图4-36）。

图4-36　产品功能留存矩阵

在留存矩阵中，横轴代表核心功能留存率，纵轴代表核心功能的使用占比。

对于功能1和2来说，它们是最棒的功能，用的人多、留存率也高，满足产品和市场匹配状态。

对于功能3来说，留存率很高，但是用户量很少，所以我们要让更多的人使用功能3。

对于功能4来说，使用的人多，但是留存率低，说明功能没有满足用户的需求，所以我们需要提升整个功能的留存率。

2.社区电商产品迭代案例

举个社区电商的例子，某社区电商有三个核心功能，分别是UGC（User Generated Content，用户原创内容）生产、UGC内容消费和电商购物。

（1）留存功能矩阵分析

根据上面介绍的留存功能矩阵，我们对这三个核心功能的“产品功能留存率”和“使用人数比例”进行数据分析。从产品功能留存率上看，UGC生产＞电商购物＞UGC消费；从使用用户占比上看，UGC消费＞UGC生产＞电商购物（见图4-37）。

图4-37　核心功能留存矩阵

从矩阵图中，我们发现了两个问题：第一个，UGC消费的留存率很低；第二个，电商模块的用户使用比重很低。

（2）通过产品迭代提升留存率

对于UGC消费的问题，我们发现UGC消费存在多个不同消费入口，其中流量最大的两个入口——“首页推荐”和“搜索内容”——留存率最低。分析得出结论：“首页推荐”更新频率低，每周只有一次；“搜索内容”得到的内容质量较低，没有太多的评论和转发。

从产品的角度，我们对“首页推荐”和“搜索内容”两个入口进行了优化。“首页推荐”从每周一次升级到每日更新，迭代后用户的活跃度有了显著的提升。“搜索内容”优化了搜索结果的匹配度后，用户活跃度又一次提升（见图4-38）。经过两次产品迭代，“UGC消费”成功进入了高留存象限。

图4-38　产品迭代后的效果

对于使用电商功能的用户所占比重太少的问题，我们分析原因在于缺少消费引导。根据Hook模型，用户习惯的养成需要内力或者外力引导，于是我们设计了“签到送积分”体系。用户每天签到可以累计积分，积分又可以抵扣商品金额；在保证商品质量的前提下，积分体系有效扩大了电商功能的用户使用人数占比。

总结一下留存分析的方法：一方面提升新用户的留存率，另一方面提升不同产品功能的留存。通过这种方式，尽可能多地让用户留下来，实现真正的用户增长。

4.4　用户营收

前面几节分别阐述了获客、激活、留存，无论是哪一个环节的优化，最终企业获得的“回报”会体现在营收变现上。

4.4.1　营收的两种方式

不同产品的营收变现方式多种多样，但是大体上可以归类为两种基本方式，即用户付费和广告收入。

第一种，用户付费，也就是由商品/内容/服务的直接享有者产生的收入。比如用户在电商网站购买商品（见图4-39a）、用户购买会员服务（见图4-39b）、用户在直播平台打赏等。

图4-39　用户付费案例（商品、会员）

第二种是广告收入，也就是由广告商/赞助商/信息展示需求方等购买你的用户注意力产生的收入，比如产品内页展示广告（见图4-40）、信息流广告（图4-41）、视频广告（图4-42）等，这种时候通过内容/服务吸引来的用户就成了你的新用户。

图4-40　内页展示广告

图4-41　信息流广告

图4-42　视频前贴片

从用户增长的角度思考，用户营收与变现的核心在于转化率的提升。变现方式的不同，关注点和优化侧重点也会不同，下面我们分别思考如何提升用户付费和广告变现两种方式的转化率。

4.4.2　用户付费：以转化为核心

基于用户付费的营收变现需要用户完成“购买”这一行为，无论“购买”行为的具体方式是下购物订单、交会员费还是打赏主播，用户付费的本质是一个贯穿产品的转化过程。举个电商的例子，一个电商用户的付费路径是非常明确的：到访网站—浏览列表/搜索商品—进入商品详情—加入购物车—结算—支付—完成购买。

为了达到变现和更多收入的目标，要做的就是在各个环节的转化率上下功夫。不同产品的付费路径不一样，但是影响因素都是相通的，下面就和大家分享提升用户付费转化率的几个因素。

1.视觉与交互

视觉与交互是用户对产品产生的直观感受，在转化的各个环节，视觉和交互都会对转化产生影响。比如，什么样的列表样式会得到更多的点击？配图怎么设计能刺激用户的购买欲望？什么样的按钮转化率更高？如果网站内容/商品很丰富，如何组织这些内容以便在有限的版面内达到全面展示与用户兴趣点的平衡？

一般产品使用的方法是遵循行业最佳实践，在多数情况下这是正确、省力的选择。但在做了测试后，我们会发现有时候不是所有被普遍采用的形式都是好的形式。实际上用户的注意力如此稀缺，产品人员需要使用数据去验证哪些是比较好的视觉和交互方式，哪些不是。

衡量视觉和交互效果的指标本质上很简单，包括点击量、点击率、浏览量等。并不是指标越复杂越好，核心在于对业务的反映和正确的逻辑关系。

2.内容建设

内容和形式构成我们提供给用户的所有东西。这里的“内容”是泛指，包括活动详情、商品描述、评论、论坛文章、视频节目、直播节目、交友平台的用户资料、交流、菜谱等所有需要在产品中动态产生的信息。

那么我们该如何衡量内容建设的效果呢？举个例子，比如电商，可以用这几个指标来衡量。

指标1：列表页进入详情页比例，用来衡量列表页内容的吸引力（内容标题、预览、排序等）。

指标2：人均详情页浏览量，这里的详情页包括商品详情页、文章详情页、直播详情页等各类内容详情页，该指标可以和转化率、停留时长等指标结合使用。人均详情页浏览量指标，用来衡量用户对具体内容的感兴趣程度。

指标3：详情页辅助内容转化率。这里的辅助内容分两类：一类是详情页会有多种不同的内容分类；另一类是有些详情页会有很多不同的内容块，比如用户评论等。浏览这些辅助内容会对最终付费转化率产生影响，这个应当得到关注。比如说浏览过评论的用户，转化更好还是更差了？浏览过财经类板块的用户相对于整体用户，转化有什么不同吗？

3.可用性

产品的可用性会影响付费转化率，这一点是肯定的。举两个行为分析在这方面发挥作用的场景：

场景1：站内搜索优化。用户如果使用了搜索功能，说明有相对纯浏览用户更为明确的需求。搜索了什么？搜索结果是否满意？有多大比例出现搜索不到结果的情况？站内搜索的效率是产品可用性的一个直观体验。

场景2：支付流程顺畅性。各个环节流失率是否在正常水平？类似于支付失败的问题到底有多少？首次支付失败后用户放弃再次尝试的比例有多少？

4.用户运营

前面我们介绍了提升用户付费转化率的三点因素，但是如果用户流失了，那是不是就成为既定事实了呢？

其实不是的，转化过程中流失用户的召回也是非常重要的。我们可以将不同步骤因为不同原因流失的用户区分出来，有针对性地进行召回。举个例子，对于将商品加入购物车但是没有支付的用户，是否可以提示开始结算或者提供一些优惠券来提高用户付费转化的动力。

5.客单价＆多次转化

一个用户是否付费存在“是”与“否”的差别，但一个付费用户贡献了多少收入，这还是有差异的。除了极少的一次性标准付费的产品，大部分产品的价格是有具体数值差别的，客单价的差别和重复转化（付费）才是产品盈利产生的地方。

也就是说，我们应该关注用户的生命周期内价值。这里面经常使用的方法包括提升留存率、活跃（复购）度、客单价（Up-Sell）。这部分会主要以用户黏性为核心，与接下来基于广告收入的模式有些类似。

需要注意的是，用户的付费率和用户群体本身息息相关，包括用户的实际收入水平。做增长的过程中，你要谨记一切的源头都在于获客。用户群体本身的属性会很大地影响付费转化率，所以在考虑产品层面的优化前，需要先了解你的获客群体。

比如，你做了一项优化，发现付费转化率提升了，因此认为这项优化是有效的。但如果在用户组成不稳定的情况下，付费率的提升可能是由用户组成结构的变动导致的，如果按照这种错误的归因去进行产品和运营优化，会造成巨大的损失。

4.4.3　广告收入：以黏性为核心

广告收入是产品以展示/点击/下载等为计费条件，在产品内发布特定信息，从信息发布需求方获得的收入。有时候用户要点击特定广告给产品带来收入，而有时候光是浏览（实际是广告在你的手机/电脑上完成加载，不管你看没看）就已经给产品带来了收入。

广告的转化也是一个漏斗，广告曝光——广告点击——广告参与（购买、提交信息、下载等），后面两个环节（广告点击和广告购买）转化的决定因素很多，不是展示广告的平台能够完全决定的。而广告曝光则是由展示平台掌控，用户使用产品越多，在产品内花费的时间、查看的内容就越多，就能够产生更多的广告展示机会，获得更多的收入。

所以在这种收入形式下，用户黏性就显得非常重要，其中包括用户留存、用户活跃、用户匹配这三大影响因素。

1.用户留存

用户持续使用我们产品的时间越长，产品广告展示的机会就越多。如果说基于用户体验的需要，我们每天只能给每个用户展示一次广告，那么生命周期为1天的用户A和生命周期为一年的用户B对比起来，用户B给平台带来的广告收益是用户A的三百多倍。

提高用户的留存率，我们可以从新用户留存和产品功能留存两个方向去思考。在上一节中我们对此展开了详细的论述，你从中获取了更加深刻的体会，这里不赘述。

2.用户活跃

更加活跃、更多内容的浏览，意味着更多广告曝光。因此有些泛娱乐类产品会将“用户使用时长”这样的指标作为自己的北极星指标。提升用户活跃度一般有两种思路：一是增加用户打开产品的频率，二是增加用户对产品的使用量。

（1）增加用户打开产品的频率

目前常用的运营方式包括签到、推送、整点活动，主要通过人均访问量及访问量分布等指标来衡量。

（2）增加用户对产品的使用量

这里面包括浏览更多文章、看更多视频、使用更多模块，这里有两个运营增长点，一个是提供给用户合适的、有吸引力的内容，另一个是形成让用户不知不觉在产品里消耗更多时间的机制。关于提供给用户合适的、有吸引力的内容，基于的是对用户行为和用户兴趣数据的分析。

比如，一个信息流类的产品，有图片、文字、视频三种形式。那么，用户在一天24个小时几个不同的时间段内，对不同内容的消费有差异吗？哪些内容点击率更高？什么排序方式既可以获得较好的点击量，也可以兼顾用户体验？在列表里提供哪些内容有利于用户判断是否点击进入查看详情？

这些需要通过分析不同位置的点击数据、不同内容的点击数据、整体点击数据、分时段点击数据、分用户群体点击等，从而找到增长点。

3.用户匹配

广告与用户的匹配度是用户关于产品体验的一部分。坏的广告体验会赶走用户，好的广告体验在理想的情况下，甚至可以是对用户有用的信息。

基于广告效果的考核逻辑，我们从两个角度思考用户的匹配度。

（1）按曝光计费：曝光量、目标人群曝光量

假如有一个售卖个性化电子产品的网站，根据以往的销售数据，网站方愿意以高于非定向广告一定的价格保证它的广告主要被18～40岁、有一定消费能力的男性客户看见。对于网站或者媒体来说，把一部分用户的注意力用更高的价格卖出去是好事情。因此基于用户的属性和行为对用户分群展示广告，对双方都有好处。

（2）按点击和其他行为计费：点击量、下载量等

这种方式很好理解，如果广告内容与用户匹配度更高，那么用户点击广告和采取其他后续转化行为的可能性就会更高。因此在同样曝光量的前提情况下，给产品带来的收入也就越好。

因为和业务特征关联非常高，在做产品的变现分析时会需要更多考虑业务的细节情况。有些因素是单纯用户行为数据无法全面衡量的，比如定价策略对收入的影响。不过，无论是用户付费还是广告收入，对用户行为的精准洞察都是企业增长不可缺少的一环。

4.5　用户推荐

推荐是获客的一个方式，那么为什么在增长模型中，要把获客和推荐切分成两个元素来强调呢？主要是因为渠道获客流量更多强调的是一次性的流量，即需要不断持续地投入，才能获得持续的流量进入，一旦停止对某个渠道进行投放，那么这个渠道的流量也就停止了。而产品一旦建立了推荐机制，就多了一个可以持续产生流量的方式。

用户推荐是利用现有用户的社交影响力进行新用户获取的一种方式，是增长黑客在产品早期增长中经常使用的一项工具。近几年，不论是硅谷还是国内的互联网市场，都有很多用户推荐营销的经典案例，比如Airbnb、Dropbox、网易云音乐等。用户推荐营销是最具有持续性和效益性的增长方法之一，它是高度可衡量、可扩展的，并且是确定已经发生的增长模式。用户推荐营销要做的，就是在关键的时刻，通过渠道、产品和数据衡量来放大这种效应。

4.5.1　推荐体系的组成

推荐营销的基础在于要建立一个树形路径（见图4-43）：一个用户推荐给多个朋友后，其中一小部分又会继续推荐给其他的好友。通过形成一个链式反应，从而以最低成本触达最多的潜在用户，并且能最大限度地将潜在用户转化为产品的实际用户。

图4-43　推荐网络

不论是怎么样的产品，在做推荐营销的时候，都需要从上面的图出发。其中，有两点至关重要：第一，怎么触发用户推荐？第二，怎么提升推荐的转化率。下面我们就具体来讲这两个方面。

1.触发推荐的三个场景

一般来说，推荐行为的触发点存在于下面三个场景中：

场景1：用户感受到产品价值，并且体验愉悦，自发性地分享给他人；

场景2：给分享者带来好处或利益；

场景3：深入到用户和他人的社交互动中。

第一个场景通常是从产品本身出发，即强调用户在产品上体验到其他产品没有的或超过同类产品的价值。需要产品经理重点关注产品的PMF、竞争优势等能带给用户价值的地方，并在用户价值的基础上做好用户体验等。部分产品在创造了较好的产品价值的同时，还建立了较好的产品社区氛围，从而使社区内的用户，自发扩展社区的规模。

在2017年6月1日发布的2017年互联网趋势报告中，提到了一家正在快速增长的互联网金融科技独角兽：SoFi Finance。SoFi Finance是一家早期专注给美国大学生提供学生贷款的互联网金融科技公司，在近两年业务逐渐延伸到了房贷、个人贷款和财富管理。除了多样的产品外，它们被人称道的还有其建立的“用户社区”。所有在平台上的用户，都可以从社区中得到职业和薪资的建议，并有机会参加工作社交的活动等。这些社区活动，使很多从SoFi借款的用户对品牌产生了极大的忠诚度，并乐于在社交平台上进行品牌的认可，从而帮助它早期可以迅速将产品拓展到全美的200多所大学内。

第二个场景是从各种角度激励用户来触发推荐行为，也是目前被大量采用的推荐场景。用户被激励的方式有很多，包括金钱利益、更多的产品使用以及一些游戏中的解锁道具等。

早在2000年左右，PayPal设计的“推荐用户注册成功，双方各得10美元”的推荐机制，成功贡献了当时每日新增7%～10%的用户。Dropbox用户推荐一个好友免费得500MB空间的推荐营销机制（见图4-44），使它在15个月内，用户量由10万增长到400万，也成了至今为止最著名的推荐营销案例。

图4-44　Dropbox推荐机制

不过我们也能发现，不同产品的激励用户的利益是不一样的，主要还是要和产品本身相关。同时，在设计和施行的过程中，要关注成本和收益。同时在设计激励的时候，还要考虑激励是双向的还是单向的，即推荐和被推荐用户都可以获得激励，还是只有推荐人可以获得激励。如果是双向的，还要考虑推荐和被推荐用户是平分，还是有一定的倾斜。

第三个场景通常考虑产品和用户社交需求的关联性。人是需要话题来进行社交活动的，社交需求和动机，在很多时候会成为用户推荐营销的绝佳触发点，并且一定程度上，是最能引发病毒式传播的手段。

2017年1月，很多人的朋友圈应该都被网易云音乐的H5刷屏了（见图4-45），大家纷纷利用音乐品位来表达个性和社交属性。虽然网易没有具体的数据支持用户的增长，但仅从社交话题的触发角度来说，绝对是较为成功的案例。

图4-45　网易云音乐

2.影响推荐转化率的因素

在设计完用户体验的触发后，接下来需要关注的是，推荐完成的转化率。推荐的转化率又会细分为：怎么使推荐的转化率提升，以及怎么使被推荐用户成为产品实际用户（注册、购买等）的转化率提升。

设想一下用户想要完成一次推荐，要经历的几个流程节点：了解推荐流程→开始推荐流程→选择推荐人、推荐渠道→完成推荐流程。想要提高完成推荐的转化率，就要在这个流程上提高每个节点的易用度。具体包括：

第一，让用户更容易了解推荐流程，设计较为简单易懂的推荐流程及做好清晰的说明；

第二，让更多用户开始推荐流程，就要给用户带来实际的产品价值，并设计较为有竞争力的推荐机制；

第三，同时设计好多个推荐平台的接口，使用户可以较好地触达社交通讯录（例如手机通讯录、微信、QQ、邮箱等），并降低用户的社交成本，让用户选择合适的推荐人并且较易完成推荐。

4.5.2　衡量推荐的两大指标

在用户推荐营销的过程中，数据衡量和数据驱动是必不可少的。只有利用数据，才能清晰地知道用户推荐营销的表现，了解推荐营销各个环节的薄弱点，才能够更有针对性的进行设计和优化。常用的推荐营销中的数据模型和数据指标有“K因子”和“NPS分值”（Net Promoter Score，净推荐值）。

K因子也被称为病毒系数，用来衡量推荐的效用，即一个发起邀请推荐的用户，平均可以带来多少个新用户。数值越大，表示用户推荐的效率越高（见图4-46）。

图4-46　K因子示例

病毒系数的计算公式计算如下：K因子=发起邀请的用户数×转化率。在图4-46的示例中，K=0.9（3×0.3），表示一个发起邀请的用户最终可以带来0.9个新用户。

NPS分值，在To B的业务中或者说通常在线下零售渠道中，通过用户口口相传的场景进行推荐，在不能直接通过推荐和转化的数据来衡量的情况中，NPS是一个较为常用的评估数据。

NPS收集的方式是发放问卷，在问卷中问用户有多大可能向他人推荐这个产品，一般来说可能性的分值是从0～10分。其中给出0～6分的为不推荐者，给出7～8分的不纳入NPS计算范围，给出9～10分的是推荐者。NPS分值=[（推荐用户数-不推荐用户数）/返回分数的用户数]×100（见图4-47）

图4-47　NPS计算公式

通常认为，30分算是不错，50分算是很好，而超过70分就算是优异了。值得一提的是在2017年3月进行的调查中，特斯拉的NPS分值达到了97分。

4.5.3　推荐的经典案例：Airbnb

在2013年年底前，Airbnb的产品中也有推荐的功能，但是当时普遍的认知是用户推荐并不是太重要，并且没有太多的效用。2013年年底，Airbnb增长团队对推荐进行了一些数据的挖掘，发现推荐实际上带来了百万美元的销售业绩，于是决定重启推荐系统2.0。当时Airbnb有移动端Android、iOS和网站三个平台产品，并且移动端越来越重要，所以决定将推荐2.0放在所有的产品平台上。利用用户推荐营销，Airbnb每天的用户注册和预订量增长了300%[1]。

作为一家领先的数据驱动公司，在进行设计前，它们先定义一个“成功”的推荐2.0的效果。为了“聚焦”，根据增长的目标，它们先制定了漏斗型的“成功指标”，并在系统上线后，每天追踪数据表现。

□发起邀请的月活跃用户数；

□发起邀请的用户的平均邀请人数量；

□被邀请到注册为新用户的转化率；

□被邀请到成为新客户（有预定房间）的转化率；

□被邀请到成为新房东的转化率。

在图4-48中可以看到，推荐（尤其是邮件和链接）为Airbnb的新用户增长带来了大幅的提升。

图4-48　Airbnb推荐增长速度

例如考虑提升“发起邀请的用户的平均邀请人数量”和“被邀请到注册为新用户的转化率”这个指标，它们决定将邀请码变得更人性化，不再是一串随机数字。这样发起邀请的用户会认为邀请落地页和邮件更具人性化。而当被邀请人通过链接下载APP并打开后，会有一个专门的上手流程，感受更好（见图4-49）。

在其他的很多环节，Airbnb也设计了很多文案、图形的A/B测试。例如在邮件邀请上，它们同时设计了“邀请朋友得25美元”和“给你朋友的旅行增加25美元”的文案（见图4-50），发现后者的转化率会更高。在进行推荐项目一段时间后，它们通过数据进一步发现被邀请进入的用户对产品的留存和活跃更高，预订次数也更多。整个用户推荐营销项目，使每天的用户注册和预定量增长了300%。

图4-49　应用市场下载APP后的开屏页面（左）和邀请下载APP后的开屏页面（右）

图4-50　Airbnb推荐文案

[1]原文链接：https://medium.com/airbnb-engineering/hacking-word-of-mouth-making-referrals-work-for-airbnb-46468e7790a6

第5章　各岗位的数据驱动增长实战

5.1　市场营销：渠道、流量、转化

5.1.1　市场营销人员的工作重心

AMA（American Marketing Association，美国市场营销协会）对市场营销的定义是：市场营销是在创造、沟通、传播和交换产品中，为顾客、客户、合作伙伴以及整个社会带来价值的一系列活动、过程和体系。通俗地说，市场营销就是有盈利地来满足顾客的需求，创造产品品牌的无形价值。落到具体的工作上，品牌管理、渠道投放、运营、公关等都可以算其组成部分。

对于不同类型的企业，市场部的职责会有所差异，但总的来说“为顾客提供价值，满足顾客需求”的宗旨是不变的。市场人员通过各种具体的工作不断塑造产品形象，优化配置各种渠道找准匹配的目标用户群体，通过不断迭代落地页设计和进行产品内优化让用户更好地感受到价值。在具体的过程中，市场人员也需要掌握一些分析的技能和工具来协助他们更好地工作。

在4.1节中，我们介绍了关于获客的完整用户旅程和6个关键接触点，而其中站外渠道、投放URL、落地页是市场人员需要格外重视的环节。下面我们就分别从这几个方面来给大家介绍一下。

5.1.2　优化获客渠道

固定预算怎么来进行渠道分配才能获得更好的ROI，这是我们在这部分需要回答的问题。

1.渠道优化理论

在讲理论和案例之前，我先强调一个我们在做渠道分析时需要遵循的原则：适合你的渠道才是最好的！因为大家的产品属性、用户群体等各不相同，对别人有用的好渠道，不一定适用于自己的产品。因此我们需要客观地通过分析渠道数据来判断哪些渠道是适合我们自己的。

一般情况下，我们判断渠道的质量，会通过流量规模潜力和质量两个方面来评估（见图5-1）。如果是流量规模和质量都很好的话，我们称之为“优质潜力渠道”；如果流量规模大但是质量差的话，称之为“低质的大渠道”；如果流量规模小但是流量质量高的话，称之为“优质非潜力渠道”，可以考虑追加投放；如果流量规模和质量都很差的话，就是“低质小渠道”，要视投放目的谨慎投放。

图5-1　渠道选择评估

渠道质量的评估有多种指标和方式，根据不同的目标和掌握的信息量，选择不同的角度得出的结论会存在差异。我们在评估流量质量或者说渠道质量时会分为三个不同的阶段（见图5-2）。

图5-2　渠道评估的三个阶段

早期，比较粗放式的运营。这个时候我们关注的是访问量、跳出率、页面访问时长等指标，渠道结算方式是按照点击CPC（Cost Per Click，按照点击付费）或者有效访问用户数来算的。这种评估方式的问题在于用户可能没有给网站带来任何价值，并且渠道作弊空间大。

现在，结合目标转化看质量。具体来说，根据激活、注册转化等目标度量渠道，并通过CPA（Cost Per Action，按每次行动成本付费）结算，但是依旧存在作弊空间。

未来，结合目标转化看质量。相对比较安全的渠道评估是看核心转化的CPA，比如购买、活跃，然后按照交易量结算渠道费用。

转化目标需要根据不同行业的具体情况进行合理选取，除了基础的注册成功率外，如电商、O2O等行业则可能比较关心用户的购买成功率。对于交易类产品，可以选择比较明确的交易成功作为转化目标。对于其他有明确希望用户做的转化行为的产品，也可以直接把该行为定义为转化目标。如果转化目标的完成会给用户或流量方带来经济利益，则需要在原有转化目标的基础上再定义一些属于产品核心功能的无利益的转化目标。

2.渠道评估体系

我们以某平台一周的渠道流量数据为例，其中渠道分为四类：直接访问、搜索引擎、社交媒体和外部链接。我们用不同的指标来衡量渠道规模、拉新能力、渠道质量，具体如下（见图5-3）：

图5-3　渠道评估体系

□渠道规模的量化指标：访问量、访问用户量；

□拉新能力的量化指标：新访问用户量；

□渠道质量（Level 1）的量化指标：访问时长、每次会话浏览页数、跳出率；

□渠道质量（Level 2）的量化指标：转化率（新客到达注册页面）、转化率（新客注册成功）；

□渠道质量（Level 3）的量化指标：转化率（订单填写）、转化率（预订成功）。

渠道运营的基础指标体系如上图所示。我们用访问量和访问用户量来衡量渠道规模；用新访问用户量来衡量渠道的拉新能力；用访问时长、每次会话浏览页数、跳出率来衡量激活的效果（弱转化）；用注册转化率、购买转化率等指标来衡量产品的站内转化效果（强转化）。在实际的操作中根据产品特性和具体需求进行指标的选择，并不需要将所有层次的指标都纳入考虑中。

3.定位虚假流量

在渠道运营中，另一个会经常遇到的情况是恶意流量。在试水一个新渠道时，刚开始各方面指标数据还不错，正式开始投放后，数据变差了，是短暂的数据波动，还是渠道作弊呢？直接访问突然增多，是好事还是坏事呢？这些都需要我们对一些异常渠道的情况进行判断，定位是否存在恶意流量。

初级的恶意流量可能是用机器模拟访问。针对这种情况，我们通过多个维度去分析，可以发现其中不合理的地方。比如，看不同浏览器的访问用户情况，可能会发现一些市场占有率低的浏览器（如IE6）的访问分布异常，或者异常流量按小时的访问曲线与普遍趋势不一致，在非正常作息的时间段也存在大量的访问。

进阶版的则可能有一些人工操作让人们很难分辨是否是渠道作弊。例如有个渠道的规模还不错，注册成功转化率也很高，但购买成功转化率很低，这时候就需要我们判断这是渠道用户群不匹配还是渠道作弊。针对这种情况，我们可以创建用户分群，然后查看这部分用户的行为轨迹，找出是否存在多个用户的行为高度一致，比如只以完成注册为目标而不产生任何商品浏览或购买行为，然后再进行进一步的判断。

总之，在定位恶意渠道时，我们需要灵活地运用维度切分进行分析查找，同时使用一些高阶分析工具如用户分群、用户细查等，来寻找异常渠道用户的行为模式并进行准确定位。

4.渠道优化案例

下面我们结合一个具体的渠道数据，分析一下如何优化市场投放策略。图5-4给出了六个渠道以及相应每个渠道的一些指标数据。

图5-4　渠道分析报表

指标包括每个访客的获取成本、访问用户量、新访问用户量、平均访问时长、每次会话访问页数、跳出率、注册成功转化率、交易成功转化率、CPA-注册、CPA-交易。其中，“CPA-X”表示的是每个完成目标行为的用户需要花费的成本。

如果用跳出率来衡量渠道质量，图5-5是六个渠道的分布情况。可以看到渠道1的规模较大但跳出率也是最高的，这可能存在渠道饱和或错误投放的状况；渠道3和4的规模和质量都比较居中，可以考虑作为拓展的新客户群体。渠道5和6跳出率相对较低，但可以发现它们的访问时长也比较低。这些渠道的用户行为目的性强，可能是刷量渠道、口碑渠道或者特殊目标人群，需要通过其他的指标进行进一步的判断。

图5-5　跳出率分析

如果产品当前的目标是提升注册转化率，则需要通过注册转化率来衡量渠道质量（见图5-6）。渠道5的注册转化率相对最高，该渠道的新用户占比也较高，可能是较优质的目标群体，目前的渠道规模不大可以考虑加大投放。渠道6的注册转化率也还不错，考虑到该渠道跳出率和访问时长的情况，仍然需要对该渠道保持重点关注。渠道3的新用户比例高，之前用跳出率衡量的表现也中规中矩，但注册转化率相对最低，这可能是转化流程存在问题。

图5-6　注册成功转化率分析

如果用交易转化率来衡量渠道质量，6个渠道的情况又会呈现出不一样的局面（见图5-7）。渠道3的新用户占比高，交易转化率高，可能是一个高质量的口碑渠道，可以考虑重点投放。渠道5的新用户比例和注册转化率都很高，之前从这两个方面来看可能认为该渠道的目标群体比较优质，但加入交易转化率后，我们看到该渠道的交易转化率很低，得出的结论则可能是相反的，可能认为这是作弊渠道。

在这个实例中，我们从三个角度来衡量渠道的质量，选取的指标不同最终对于每个渠道的评估结果也不相同。在实际的工作中，我们掌握的信息的全面程度会存在差异，不同阶段的渠道投放目标也会有所不同。因此，我们要结合实际的业务状况选择合适的指标数据进行评估，在面对复杂的商业决策时，则需要更多地考虑包括获客成本在内的数据。

图5-7　交易成功转化率分析

考虑到渠道的成本数据后，高质量的渠道如果成本较低则可以加大投放，如果成本较高则需要进一步评估成本；而对于低质量的渠道也需要做好评估。总体上，需要根据规模、质量、成本等综合情况，对渠道的配置进行整体管理和调优，让手头上的资源发挥出最佳的效果，把自己的精力放在最有价值的地方。

5.1.3　监测投放链接

用户通过点击渠道投放创意文案上的链接进入网站或下载应用，我们需要对网站访问来源、APP下载渠道等进行监测，因此会给投放目标链接加上监测参数，做好URL的追踪和衡量。

如4.1.3小节所介绍的，目前主流的解决方案是UTM机制，这是由谷歌广告监测系统等发明的一套广告追踪的体系，从5个常见的广告维度来追踪和分析流量的情况（见图5-8）。UTM目前基本是市场网页类产品广告追踪最为常用的参数系统。

图5-8　UTM参数和自定义参数

我们可以根据需要，进行各种各样自定义的填充，因为UTM最初是用在广告监控上的，所以它的很多名称还是关于广告的，但是我们现在已经可以把它放在各个内容、活动、推广中，监控渠道的流量情况。那么，我们先来看下，这样的UTM参数是怎样设置的呢？

1.UTM的设置

通过UTM参数追踪外部流量的访问情况的原理是：把投放在不同渠道的链接打上特定的标记，以监控各个链接的流量情况。

（1）确定目标链接

首先，确定这个链接最终指向的目标网页是哪个，一般来说是你自己的网站的某个页面，然后这个页面需要加载过数据统计分析工具的SDK。举个例子，如果使用GrowingIO进行接下来的拆解分析，就需要这个页面是加载过GrowingIO JS代码的网址。

（2）添加自定义的参数

接下来，我们需要设置UTM的参数，也就是在链接上添加规则，进行标记，投放链接后我们就可以知道是哪个来源带来的流量了。对于不同的活动或文章，我们要设置不同的UTM参数用来区分。

说白了，这里就是你用各种各样的内容来描述这条链接是放在哪个活动、哪个来源上的，我们来看一个例子进行理解（见图5-9）。

图5-9　GrowingIO使用UTM举例

以现在很常用的新媒体营销方式为例，我们在微信的阅读原文里放了一条引导流量的链接：https://www.growingio.com/?utm_source=weixin＆utm_medium=article1＆utm_campaign=product＆utm_content=0811-tool＆utm_term=tool

这条链接的意思是什么呢（见图5-10）？

图5-10　UTM参数详解

我们把这些信息连起来，这条UTM代表的含义就是：这个指向www.growingio.com的投放链接，是在8月11日（utm_content=0811-tool）微信公众号（utm_source=weixin）的首条推送文章里（utm_medium=article1）投放的，这篇文章是介绍工具（utm_term=tool）的产品文章（utm_campaign=product）。

当你在数据分析工具里做分析时，就可以像破解密码一样读出它的意思，知道它放在了哪个内容里，用在了哪个活动里。

当我们有很多内容同时在各个渠道投放时，这样的链接就十分有用了，我们知道每个渠道每条内容带来的流量，也可以按照不同的渠道将流量进行分组，分析不同渠道带来的流量的效果和质量。

2.UTM灵活应用

具体的填写参数的意义和方法，可以根据下面这些情景进行灵活的变通。

当这条链接用于付费推广时，可以这样定义（见图5-11）：

图5-11　付费推广的UTM定义

当这条链接用于内容文章时，可以这样定义（见图5-12）：

图5-12　内容文章的UTM定义

当这条链接用于活动时，可以这样定义（见图5-13）：

图5-13　活动的UTM定义

如果是你自己看这个数据，只要设置成你能看懂的内容就可以，涉及到团队协作时，最好统一标准，以便后续的数据分析。链接也有很多种表现形式，比如做成二维码，在各个活动里使用（见图5-14）。

图5-14　用UTM链接生成二维码

从渠道到落地页，这两者是一一对应的，自主投放要追踪到最小渠道颗粒度，才能更好衡量渠道和落地页的效果。因此，在进行投放时，可以考虑合理运用这个流量监测解决方案。

5.1.4　优化落地页面

1.落地页的设计原则

落地页的分析对渠道来说也是至关重要的，用户点击站外渠道的CTA，URL跳转落到的第一个页面就是落地页。落地页是用户到达网站的入口，承接着流量，如果用户被导入到无效或者不相关的页面，则一般跳出率会很高，影响后续的转化率。

落地页的两个主要职责分别是宣传品牌和引导下一步行动。因此在进行落地页设计时，需要考虑落地页的内容和结构的质量。首先是，落地页与产品品牌、用户点击的创意文案是否匹配？如果用户看到落地页的内容发现自己的需求能被满足，则后续被转化的可能性会更高。其次是，落地页的引导功能是否设计得清晰明确？用户到达落地页后想要进入下一步，用户的操作体验是否是流程简单的？给用户提供入口是很重要的，可能你的落地页内容做得非常好，但转化率很低，这时候就需要去检查你是否在落地页上为用户的下一步行动提供了机会。

2.落地页的分类

落地页基本上分为两种类型：点击落地页和线索产生落地页（见图5-15）。

图5-15　落地页的两种类型

点击落地页（图5-15左侧）典型的特征是上面有很多按钮。当流量到达你的网站后，它会被导流到其他的网页上，核心就是通过点击上面的按钮来跳转。这就是点击落地页最大的作用，它承接了整个流量为其他页面做流量分发和转化。

线索产生落地页（图5-15右侧）典型的特征是上面有一个表单，这个表单可以快速收集用户的基本信息以便后期营销使用。这是一个GrowingIO电子书的落地页，首先介绍自己是什么主题，有什么特点，然后正文中清楚列出电子书的具体内容。如果你对这个电子书有兴趣的话，很可能就会填写表单信息，下载电子书。

3.落地页的5大要素

虽然这两种落地页在布局上有很大差异，但其实它们都由以下5个共同要素组成（见图5-16）。

图5-16　落地页的5大要素

（1）独一无二的卖点

想象一下你和一个陌生人接触的时候，你需要做什么事情？有经验的销售人员都知道，首先是要建立好感度。你要告诉访问的用户：你是谁？你能提供什么价值？你和其他产品的差异在哪里？你要用一句话打开你们之间的话匣子。

（2）英雄出击

简单来说，落地页就是一张照片，这张照片给你整个落地页的外表定下基调。就像一个人的穿着打扮，别人会因为第一次视觉或者自我介绍而对你产生印象。

（3）消费者益处

消费者益处要写服务，而不是写规格。以一支笔为例，“这支笔有10ml墨水”就属于规格，“这支笔能写出优美的文字”就属于服务。消费者不关心你产品的规格、功能，关心的是产品能给他提供什么服务、能给他带来什么价值！

（4）社会证言

社会证言反映出一种社会心态：没有人想要被“坑”！假如我现在跟你说我有一个非常棒的产品，然后你问我有谁使用过这个产品的时候，你跟我说你是第一个。这样的话用户心里就会产生一种障碍，因为没有人想做“小白鼠”，花钱去购买一个没人用过的产品。所以，社会证言就是要降低用户的心理门槛、降低大家对产品的疑虑。

（5）行动号召

打铁要趁热，心动不如行动。讲了那么多，最后希望用户注册、购买或者留下他们的信息。

其实这5点总结起来无非就是一开始的：增加信心，降低疑虑。什么是增加信心？我们有独一无二的卖点，可以给你提供多少价值。什么是降低疑虑？我们有很多社会证言，你不是第一个使用我们产品的，绝对不会被“坑”，快点加入我们吧。

5.2　产品研发：数据驱动产品优化和迭代

5.2.1　从产品研发流程谈起

1.产品研发流程

比起传统的市场营销分析、风险分析、销售运营分析，产品分析跟产品研发过程紧密相关。产品经理需要和数据分析师紧密合作，帮助产品快速、高效迭代，达到最优化的用户体验和商业目标。产品研发流程就是我们需要了解的第一步，我们一般用下面这个图展示产品研发的几个核心步骤（见图5-17）。

产品研发的核心团队是包括产品经理、工程师、设计师和数据分析师在内的、紧密合作的跨职能团队。产品研发包括了从路线图的制定到产品设计开发的细节方案，再到具体的产品开发和执行，然后通过用户测试不断进行产品迭代，直到正式发布产品。然后开始新一轮的路线图制定。

图5-17　产品研发流程

2.数据分析的作用

在产品研发的过程中，我们用数据分析的方法来驱动产品迭代和优化。在图5-18中，我们把数据分析在产品研发每一个步骤里的核心任务标识出来，方便大家清楚认识到数据驱动的作用。

图5-18　数据分析的作用

（1）产品想法和验证

从产品路线图制定开始，数据分析就需要发挥作用，参与到产品想法的讨论和验证中来。一是对产品的目标有清晰的了解；二是贡献好的产品主意；三是用数据驱动的方法去验证产品想法的可行性以及可预期的用户和业务影响。

（2）产品功能评估标准

在产品设计方案制定的过程中，数据分析的核心任务是为各项产品功能的成功制定综合评价标准。未雨绸缪，综合考虑各种用户体验和业务层面的影响，为产品上线后的数据分析做好准备。

（3）数据埋点和验证

在具体开发执行的过程中，相关的数据埋点和数据验证是一个非常重要的环节，很多时候容易被忽略。

（4）产品实验和分析

设计并执行产品实验（主要是A/B测试），分析实验结果为产品上线或下线的决定做参考。

（5）指标观测和学习

在产品发布后不断地对关键产品指标加以观测和学习，以进一步地指导新产品功能的需求和路线图制定。

在整个过程中，我们需要学会建造和使用分析工具及平台，使得团队对产品有全面的理解。需要注意的是，这是产品分析能否不断地将工作中的经验和成果演变成数据产品，从而让更多的人可以从中得到洞察并做出高质高效决定的一个重要因素。

5.2.2　产品分析的基本概念

1.最小可行性产品（MVP）

最小可行性产品（Minimum Viable Product，MVP）[1]是指对用户而言，功能性上可用、提供了核心产品价值的、最小数量的功能集。为什么是提供最小可用性产品呢？因为最小可行性产品已经满足了测试需求。

大家耳熟能详的一个案例是，当我们为用户提供一个出行工具时，我们的愿景可能是提供一辆高级汽车，而最小可用性产品可能是一辆自行车（见图5-19）。自行车的核心价值是提供了有轮子的交通工具，节省出行人的体力和时间（价值定位），我们用自行车的产品形态（功能集合和用户体验）去测试用户的需求是否被满足，我们是否真正解决了用户出行问题上没有被满足的部分。测试结果表明我们提供的方案满足了用户需求，我们可以真正开始造汽车，而不是在一开始投入大量的时间和精力打造一个尚不明确用户价值的产品。

图5-19　用MVP方法造汽车

上面的案例描述的是从0到1开发新产品的过程。同样的，对于迭代一款已有的产品，我们也可以遵循相同的原则，我们可以称之为“最小可用性功能”。简单起见，文中后续会统称为“最小可用性产品”。

2.产品和市场匹配（PMF）

2007年，Marc Andreessen在他的博客中首次提出产品和市场匹配（PMF）的概念。

产品和市场匹配指的是，在一个好的市场中存在一款产品刚好可以满足这个市场。

—Marc Andreessen，美国著名企业家、投资人

随着行业的发展，产品和市场匹配的概念被做了很多解读和拓展，但它的核心概念始终是一致的，那就是：打造一款可以创造显著用户价值的产品。首先，你的产品满足的是真实的用户需求，而且，你提供的解决方案优于其他方案。

那么，如何才能达到产品和市场匹配呢？Dan Olsen（硅谷著名的企业家、咨询顾问）给我们提供了一个“产品市场匹配金字塔”（见图5-20），这个5层的金字塔结构，指导我们如何达成产品和市场匹配。产品和市场匹配金字塔被分成了产品和市场两部分，金字塔中的每一层都依赖它与相邻的下一层。所以我们一起从最底层开始向上解读一下这个金字塔。

图5-20　产品和市场匹配金字塔模型

（1）市场部分：目标用户和他们未被满足的需求。

我们定位了一个垂直领域，需要明确这些用户实际的、确切的需求是什么，希望为这个市场中的用户提供解决方案。金字塔用“未被满足的需求”来描述用户需求，这是因为用户会对比不同的解决方案，对于一个用户对现有解决方案非常满意的市场，我们的方案跟已有方案比较很难有优势，那我们很大概率是不愿意再踏入这个市场。比如，对于鸡蛋、牛奶等成熟市场，已经很难有创新和变革机会。

（2）产品部分：确认构建什么样的“产品功能集合”。

我们首先需要明确，我们的产品如何为用户提供相比其他产品更好的解决方案，以满足用户未被满足的需求。我们据此确认要满足的用户需求形成了我们的“价值定位”，也就是要确认产品对用户的核心价值。在此基础上我们就可以定义“产品功能集合”，并通过可视化、可交互的“用户体验”触达用户。

我们提倡以用户为中心的产品研发，其起点是理解用户的困难，明确用户的需求，他们为什么喜欢或者不喜欢已有的解决方案。以用户为中心的产品团队会在进入产品开发之前，了解用户的真实诉求，并在团队内对此达成一致。在此基础上，针对用户需求提出假设并构建出最小可用性产品进行测试，收集用户反馈验证假设，并以此为基础进行产品开发和迭代，这是以用户为中心的敏捷产品开发的首要因素。

3.大转化和小转化

在明确大转化和小转化之前，我们先明确一下什么是转化。转化就是用户在产品中完成了你期望他能够完成的事情。可能是完成购买或预订，可能是完成注册，可能是用户成功上传视频或照片，可能是完成一次商品点评等。

什么是大转化呢？

大转化关注产品核心价值的交付。对于一个旅游攻略产品来说，产品的核心价值是为用户出行提供有效的攻略，制定合理的行程，并鼓励用户在行程完成后撰写自己的游记，记录自己的旅行。那么，大转化的业务描述就是：用户完成行程规划，用户提交游记。大转化要求在产品生命中自始至终地被关注，度量大转化的指标就是产品的北极星，指引我们前进的方向。

什么是小转化呢？

小转化关注用户在产品中的体验是否满意，帮助我们发现并优化产品体验问题，以便为用户提供更好的体验。一个产品中存在很多小转化。举例来说，对于上文中提到的旅游攻略产品，用户搜索特定目的地后有效结果呈现这样的一个“搜索转化率”就是1个小转化，我们需要关注数据表现，如果某些特定的目的地有大量用户搜索而没有结果返回，我们应该及时对这些目的地做内容补充。

很多时候小转化会影响大转化的表现。我们将业务目标做拆解，为了达成产品业务目标我们做了一系列的产品设计和迭代，也就是我们的产品策略，每一个迭代动作本身交付的就是一个小转化。产品迭代需要避免的误区是，专注于一个小转化的优化，忽略了大转化目标，只见树木不见森林。

[1]原文链接：https://blog.deming.org/2014/11/minimal-viable-product/

5.2.3　产品数据分析流程

回到我们刚才讲的数据分析在产品研发流程中的作用，简而言之，就是用数据分析驱动快速高质的产品决策。下面，我们来一步步阐述在产品研发不同阶段所需要的数据分析技能。

1.产品想法和验证

什么是好的产品或者产品功能？这个我们在上面基本概念介绍环节，最小可用性产品（MVP）和产品和市场匹配（PMF）就很好地解释了这个问题，在此我们不再重复阐述。

2.选择衡量指标

对产品有了好的理解和预期，下一步就是制定衡量产品成功与否的指标体系。指标体系包括完整的帮助我们了解产品对各方面所产生的影响的指标，其中对整个网站或应用范围内最关键的指标是“北极星指标”。“北极星指标”是整个公司最核心的指标，也是能够快速衡量产品在决策层的影响力的数据。这些指标是分析团队精心设计并且公司领导层予以最大重视的，数量往往很少但是非常关键。如果不能对这些指标有所改变，很难讲一个产品是成功的。

同时，我们要特别注意防止“虚假繁荣”指标，这些指标往往会误导产品决策，比如单纯地追求用户增长数量而忽略用户质量和留存，用大量的钱买流量但是没有考虑长期的用户增长，用短期的指标替代了真实反映业务情况的长期指标。如果你想了解更多北极星指标的内容，可以参考本书3.2节的内容。

为了搭建一个完整的指标体系，我们提出一级指标、二级指标和三级指标的概念（见图5-21），其中北极星指标也就是这里的一级指标。二级指标是对一级指标的拆解，一般是关于具体产品的关键指标。二级指标需要根据产品的特性加以指定，往往也需要进行相关的埋点才可以获得；三级指标是除了一级指标和二级指标外所有的其他指标，重要性相对较低，但是有助于全面理解产品产生的影响和一些可能用到的深层理解。

制定指标体系的过程，是展示思想领导力的好机会。我们需要全面思考想要解决的问题，以及不同层次的指标如何帮助你分析这些问题。体系设计得越好、越全面，产品决策的制定就越准确越快速。

图5-21　产品分析指标体系

3.数据采集和埋点

当我们建立了完整的指标体系来衡量产品对用户和业务的影响，下一步就要根据指标体系来确定埋点细节需求，和研发团队一起将正确的埋点代码加入开发过程中去。在埋点代码开发验证后，产生的数据通过ETL存储到数据仓库或数据湖中，然后在进行数据的核查和验证后我们才能真正放心地使用这些数据来进行分析、建模、数据挖掘，最后得到帮助我们做出正确产品决定的洞察（见图5-22）。

图5-22　埋点在产品研发中的位置、作用以及重要性

在整个过程中，研发团队要和分析团队紧密合作，任何一步的错误都会对最后的产品决定的正确性产生影响。而且错误出现在越靠后的过程中，需要返工的时间越长，导致产品开发效率越低。更为重要的是，一旦埋点出现遗漏或错误，失去的数据将永远失去，无法挽回。在数据就是资本的时代，这种损失是难以估量的。为了保证埋点的重要性得以保证，我们建议建立由分析、产品经理和工程团队领导组成的核心团队的埋点审核过程，以“埋点不完成，产品不上线”为宗旨，保证埋点的任务得以完成。

与此同时，埋点需求确实会增加工程团队的开发周期，在很多产品面临死线（Deadline）来临的情况下，能否坚持将埋点这一非用户可见的部分完成再上线，是对产品经理和公司领导层的考验。我们的建议是将埋点这一数据分析必不可少的部分利用技术简单化、规模化，随着时间和经验的增长，占用工程团队越来越少的时间，或者使用GrowingIO无埋点数据采集技术，从根本上解决埋点的问题，一劳永逸。

4.实验设计和分析

在指标体系设计完成、埋点需求正确执行后，下一步就需要设计出产品实验方案以及相关的实验准备以指导产品上线（或下线）的整个过程。前提是确定本次实验的核心指标体系和相关预期，比如我们要对一个产品订单页面进行优化设计，那我们的核心指标体系可以设计为：新订单增加5%，留存率保持不变，用户反馈保持不变。

首先，我们需要对产品的基线和现有用户流量进行了解，因为这个决定了产品实验总样本的大小。下一步，根据每个变体建立一个测试组，然后制订相关的产品实验进度计划（product ramp plan）。

确定了核心指标体系和相关预期后，我们要做的是考虑要测试的不同变体（Variants）和每个变体所需的样本量及需要的实验时间。这里会用到一些统计学上的基本概念，比如控制组和测试组（Control vs.Test）、置信水平（Confidence Interval）等。限于篇幅的原因我们不在此多做介绍，在5.2.4中我们会对此进行详细阐述。

5.学习和迭代

产品上线后不是就大功告成了，我们还要继续监测指标，分析学习，并不断迭代、将产品做得更好。我们建议每个公司都应该建立监测公司重要指标（前面所讲的“一级指标”）和重点产品指标的报表系统，从不同的细分、漏斗、同类群组等不同的角度观测数据，及时发现问题并进行深入分析找到产品中的问题和增长点。每个产品实验的结果都应该融入这套报表系统之中，使得报表总是能够反映最新的产品综合表现，并且时时刻刻用它来指导和衡量所有公司重大决定，这样才能真正地让数据驱动成为公司文化和运营的核心组成。

还有一点更重要，就是要举一反三，建立高效实用的数据分析工具，不断地提高产品分析的效率和准确性，带来更高效的数据驱动的产品研发，更好的用户体验，更佳的业务表现。如果资源有限或是想尽快实现这个目标，使用GrowingIO这类一站式服务的数据分析平台是一个不错的捷径。

5.2.4　产品数据分析方法

从0开始构建一款产品初期，产品尚未发布时，我们会重度依赖用户访谈等定性测试方法。产品发布之后，随着用户量增长，可以利用定量测试方法，包括数据分析和A/B测试来度量产品表现。

1.产品分析方法概述

Capital One副总裁Christian Rohrer给出了如下的用户测量矩阵（见图5-23）。横轴是测量方法，纵轴是信息类型，象限内对应具体的分析方法。

图5-23　用户定性和定量测试矩阵

那么什么是信息类型和测量方法？

信息类型，也就是用户产品测量中获得的信息，可以分成两种：态度信息和行为信息。

态度信息表明的是用户说出来的他/她的喜好与否和一些观点。举例来说，我们给用户看一个产品设计原型，用户会告诉我们，他/她不喜欢黑底白字的注册按钮，他/她喜欢红底白字的按钮。行为信息是通过用户实际行为体现的，如果我们呈现给用户一个MVP进行一对一的可用性测试，我们会观察用户会不会去点击黑底白字的注册按钮；另外，我们可以通过分析的手段统计这个页面上该按钮的用户点击率，点击率的数据体现的也是用户行为信息。

测量方法，包括定性测试和定量测试。

定性测试回答的是“为什么”的问题，我们通过跟用户的访谈或者观察用户的行为来直接获取信息。如用户直接告诉我们，他们不喜欢黑底白字的按钮而喜欢红底白字，那么用户不点击的原因是因为按钮的底色。不过，定性测试不能告诉我们，有多少用户不喜欢黑底白字的按钮，这个“有多少”的问题交给定量测试来回答。我们通过数据分析的方法统计出来1000个访问该页面的用户有300个人点击了按钮，那么有700个人没有点击。

定性测试和定量测试有明显的互补优势，定量测试告诉了我们问题有多严重，定性测试会告诉我们应该怎么去解决这个问题。

2.A/B测试

我们在本书前面的章节介绍了定性测量（4.5节，用户推荐）和数据分析方法（3.4节，科学的学习方法：数据分析）的具体内容，在这里我们重点介绍产品A/B测试的概念和实施过程。

（1）A/B测试的基本概念

A/B测试是指针对要测试的变量推出A和B两个方案，比如两个页面。试验中选择部分用户，通过可控的随机方法将用户分成两组，一个是实验组，一个是对照组；两组用户分别看到两个不同的页面，同时进行。经过一段时间后，对数据做统计分析，如果方案A的测试变量的度量指标显著优于方案B，那么我们可以判断版本A的方案胜出，进一步将方案A全量上线。值得一提的是，多变量测试的应用也越来越广泛，原理和方法与A/B测试是一致的。

上面的描述中，我们需要关注到几个关键词（见表5-1）：

那么，具体来说，A/B测试在产品开发迭代中常用来测试的对象有什么呢？一般包括设计方案（如样式，颜色，大小等）、不同文本（如标题，段落，引导语等）、产品策略（如排序策略）等。

（2）A/B测试的实施过程

首先需要对产品的基线和现有用户流量进行了解，因为这个决定了产品实验总样本的大小。下一步，根据每个变体建立一个测试组，然后制订相关的产品实验进度计划。总体上来讲，进度计划要秉着在控制犯错风险的情况下，用产品实验结果驱动进度决策，尽快上线的原则。

一般业界标准是从分配给每个测试组总样本的1%开始实验，剩下的就是控制组，比如你有一个测试组，控制组就是总样本的99%，两个测试组的话，控制组就是总样本的98%。在1%的流量下，从分析角度主要做的事情是核查各项指标是否如预期一般正确定义，是否有与产品相关的bug需要修改等。

在最好的情况下，如果在1%的样本下测试组的核心指标和控制组的区别已经足够大（通过样本分配加权计算，用95%的置信水平的统计显著性进行判定），那么你就可以直接比较测试组的指标是否达到之前定下的指标预期。如果达到了预期，那么就尽快将测试组升到50%，这样就可以让控制组和测试组进行直接比较（无须样本分配加权），如果继续看到同样的指标影响，就可以放心全面上线，并且对产品产生的影响胸有成竹。

然而，很多时候1%的样本并不能清晰地看到指标的变化（达不到统计显著性进行判定的所需要求）。我们一般建议尽快将测试组调高到10%（如果1%的结果是中性或负向的）或25%（如果1%的结果是正向的），这样会让实验结果尽快达到统计显著性。这个阶段往往是产品实验进度中最关键的时刻。对实验结果要时时跟踪，尽早发现核心指标体系的各种变化。很多时候当指标指向不清晰的时候，可能还需要做相关的深入分析来进一步了解情况出现的原因，进而决定下一步的走向。如果这个阶段的实验结果发现产品的核心指标体系的综合指向是负向的，那么要尽快下线产品，并根据在分析中找到的原因对产品加以整改；如果这个阶段的实验结果总体上是正向的，一般建议进一步将测试组调高到50%，再停留一周（如前面讲过的最好情况），然后全面上线。

有些情况下，某些指标会需要更多的时间来获得，比如客户月留存率，那么我们还要考虑上线后继续观测同类群组（前面产品分析基础知识提到过），如果留存率不如预期的话，还有可能将产品下线。我们可以把上面的描述综合到一个大概的流程图上（见图5-24）。

图5-24　产品实验计划图

需要说明的是，这个产品实验计划图是根据经验总结出来的流程。根据每个产品不同的特性和样本数量的大小，具体的实验计划需要结合实践不断调整，一个好的产品分析师会不断根据经验完善实验计划，来保证高质量低风险的数据驱动产品的上线。

5.3　运营：用数据分析做运营增长，你需要做好这四个方面

过去，“流量为王”的理念使得运营人员的职责聚焦在拉新上。但是近几年，流量成本不断攀升，客观上要求我们进行精细化运营，用最少的钱办尽可能多的事。随着市场环境的变化，运营的渠道和方式不断增加，运营有了更加细致的分类，分为流量运营、用户运营、产品运营和内容运营四个方面。

如何用数据分析来解决流量运营、用户运营、产品运营和内容运营中的增长问题？下面是我们在数据运营方面的实战心得。

5.3.1　流量运营：多维度分析，优化渠道

流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题。过去粗放式的流量运营，仅仅关注PV、UV等虚荣指标，这是远远不够的。

1.流量概览指标体系

我们需要通过多维度指标判断基本的流量情况，包括量级指标、基本质量指标和来访用户类型占比指标。量级指标涉及不同平台：

□Web端主要看访问量、PV和UV；

□APP主要看启动次数、DAU和NDAU；

□基本质量指标包括用户的平均访问时长、平均一次会话浏览页数（即访问深度）和跳出率等。

通过这些指标可以判断用户的活跃度。产品的生命周期模型广泛应用在互联网运营中，在不同的产品生命周期中，访客的类型一定有差异。

通过“概览”页面，运营人员能清楚掌握流量指标及其变化趋势，可以很好地评估过去的工作以及预测未来的流量走向（见图5-25）。

图5-25　通过“概览”监测指标趋势

2.多维度的流量分析

在网站流量分析中，主要包括访问来源、流量入口（落地页）、广告（搜索词）等角度（见图5-26）。

图5-26　渠道流量分析

首先，访问来源包括直接访问、外链、搜索引擎和社交媒体等。在这个分析框架下，需要一层一层拆解，具体到对每一个渠道进行流量分析。

以某博客为例，这是一个内容运营的子站，上面有很多数据分析和增长黑客的文章。我们通过访问来源分析发现，相比于其他渠道，从微博过来的用户数量和质量都偏低。在运营资源有限的情况下，我们可以重新规划一下媒体推广的策略，把精力放在高质量渠道上。

其次，落地页的分析对流量来说也至关重要，因为落地页是用户到达网站的入口。如果用户被导入到无效或者不相关的页面，一般会有较高的跳出率。

最后，广告投放也是目前流量运营的重要部分。一般涉及的广告分析包括广告来源、广告内容、广告形式（点击、弹窗、效果引导）和销售分成等，我们通过多维度的分析来优化广告投放。

上面的三个因素主要是在web端的分析，对于APP分析，需要考虑分发渠道和APP版本等因素。

3.转化漏斗分析

在增长模型中，流量进入后，还需要进一步激活和转化。激活在每个产品中的定义是不一样的，无论如何，激活是需要一定的流程和步骤的。我们通过转化漏斗，可以发现每一步的转化情况。

图5-27　通过“漏斗分析”拆解拆解转化率

以图5-27为例，我们分别对转化的每一步进行分析，分析上方的漏斗发现第一步到第二步的流失率最高，需要针对性优化。下方对不同渠道进行转化率分析，发现总体转化率为26.9%，但是来自搜索引擎（百度和谷歌）的转化率明显高于其他渠道。有了各个渠道的转化率数据，我们可以有针对性地优化渠道运营策略。

5.3.2　用户运营：精细化运营，提高留存

如果说流量运营解决的是用户从哪里来的问题，那么用户运营就是建立和维护与用户的关系。

1.精细化运营

用户在产品上的交互行为很多，我们可以通过用户的行为对用户进行分类；然后根据不同群体的特征，进行精细化运营，促进用户的回访。

以论坛为例，用户在论坛上的行为包括：访问、浏览帖子；回复、评论；发帖；转发、分享等。我们对用户的每一类行为建立行为指数，例如根据用户的转发、分享等行为建立“传播行为指数”，通过这些指数给用户分类。如此一来，论坛上的用户被分为4个维度：A浏览类、B评论类、C传播类和D内容生产类。用户可能只有一个标签指数，也可能有多个指数维度。

在用户运营中，可以根据这些标签进行分类。比如UGC论坛，需要保持D类（内容生产类）用户的活跃度和增长率。在论坛推广传播中，需要对C类（传播类）用户进行刺激，扩大内容的传播力和影响力。

2.提高用户的留存

互联网产品一般都关注用户的留存，只有用户留下来了，才能进一步去推动变现和传播。留存分析一般采用组群分析法，即对拥有相同特征的人群在一定时间范围内进行分析。

图5-28展示的留存图，横向比较展示了每周新增用户在后续各周的留存率，竖向比较展示了不同周的新用户在今后一段时间的留存表现。

图5-28　通过“留存分析”查看同期用户的留存度

留存时间及周期，和产品体验完整周期有关，不同的业务和产品一般有着不同的时间群组划分方法。比如高品类产品的日留存更好地反映了用户与产品的关系，而工具类的周留存就比日留存更加具有业务意义。

通过时间维度的分析发现用户留存的变化趋势，通过行为维度的分析发现不同群组用户的差异，找到产品或运营的增长点，这是用户运营非常重要的一点。

5.3.3　产品运营：用数据来分析和监控功能

产品运营是一个非常大的话题，很多运营都是围绕产品来做的。下面我们就产品功能的分析和监控进行讨论。

1.监测异常指标，发现用户对你产品的“怒点”

产品大的流程中，存在很多小的功能点，用户的体验就是建立在这些小的功能点上。正是这些小的功能点的使用情况，成为我们每一步转化的关键。

以注册流程为例，一般需要手机验证。发送验证码是其中一个关键的转化节点。当用户点击重新发送的次数激增时，可能意味着我们的这个功能点存在一定问题。而这就是用户“怒点”所在，无法及时收到手机验证码。

通过对关键指标的监测，我们能够及时发现问题所在，及时修复。

2.通过留存曲线检验新功能的效果

对于上线一段时间的产品，有时候会添加新功能。上线后，需要评估新功能的效果是否满足用户的核心需求，能否给用户带来价值。

通过留存曲线，我们不难发现该新功能第一天使用过的人之后持续使用的比例很低，这说明此功能并没有很好地解决用户问题。这提醒我们需要对新上线的功能进行重新思考（见图5-29）。

图5-29　通过“留存分析”判断产品的黏度

5.3.4　内容运营：精准分析每一篇文章的效果

什么是内容运营？很多人认为，内容运营就是编辑文章、发帖子，其实这是片面的。

在做内容运营之前，需要明白你的内容是作为一个产品（如《知乎日报》）出来，还是产品的一个辅助功能。只有明白自己的定位，才能清晰目标。为了扩大内容运营的效果，我们需要对用户的需求进行分析，例如用户感兴趣的内容、内容阅读和传播比例等。

1.基于内容的推荐

以技术博客为例，该博客属于PGC（Professionally Generated Content，专业生产内容）模式。博客中的内容有不同分类，为了降低用户获取信息的成本，我们在博客首页设计了不同板块的入口，包括左侧分类导航、中部文章推荐和右侧热点推荐（见图5-30）。

图5-30　GrowingIO根据用户喜好调整博客板块

我们发现用户主要通过左侧的导航栏和中间的推荐阅读文章，较少点击右侧的热点推荐。所以，在移动端的始终，我们取消了右侧的热点推荐，仅保留了分类导航和中间的推荐。既节省了空间，又最大化满足了用户的内容需求。

同时，我们也对分类导航栏的内容进行了分析，发现用户对“案例分析”的内容最感兴趣，这对我们今后的内容选择是一个非常好的启发。

2.基于用户的推荐

内容运营中的推荐，有时候和用户的精细化运营息息相关。每一个用户，都有自己喜欢的内容和类别，当我们根据用户的兴趣倾向进行推送的时候，效率肯定会更高。

同样以博客为例，我们通过对访问用户的文章点击情况进行统计，得到了表5-2的结果。显然，用户8对“增长秘籍”有着自己的偏好，用户6、7、9对“案例分享”文章更青睐。那么在实际的内容推送中，我们可以对用户8推送增长秘籍类文章，向用户6、7、9推送案例分析的文章，其他用户无差别推送。

5.3.5　运营实战案例

下面通过一个实际的案例来分析，在实际业务中“如何搭建一套正确、高效的数据驱动运营体系”。我们在内容运营中，做了内容专题落地页，希望能够追踪落地页的效果，并且优化页面。

图5-31中左图是落地页的全貌，包含落地页必备的三大部分：英雄出击（Hero Shot）、消费者益处（Benfits）和行动号召（Call to Action）；右图是落地页首屏。

1.数据规划

整个内容落地页，最终是希望更多的用户完成下载行为，所以“电子书下载量”是我们的核心指标，通过对这个指标进行拆解，我们得到了下面这个公式：下载量=访问用户量×CTR×注册转化率（CTR（Click Through Rate），点击率的意思）。

图5-31　内容专题落地页示例

落地页的两种类型：点击落地页和线索产生落地页。这个落地页属于点击落地页，它起着流量分发的目的，为线索产生落地页提供流量。结合我们做内容专题的目的，“下载电子书”点击率，也就是公式中的CTR。

2.数据采集

通过无埋点圈选采集数据，根据指标建立整个落地页的看板（见图5-32）。

图5-32　落地页的看板

3.数据分析

数据分析分为定量分析和定性分析。

（1）定量分析

定量分析在增长中很重要，起指导方向的作用。首先，它会告诉你什么地方有机会增长，什么地方可以做测试。其次，衡量结果可以帮助你调整方向。

比如我们用热图工具查看整个落地页的点击情况，可以得出数据：

1）落地页跳出率0.36；

2）“下载电子书”点击率0.48。

图5-33　用热图工具查看

我们做增长，很多时候是想影响和改变用户行为，但要记住一点，用户永远是一个人，不只是一个数据。有时候需要通过一些数据观察结果，但有时候定性分析也非常重要。

（2）定性分析

通过访谈、调研，我们可以得出以下两个结论：

1）页面主色调太淡，不够鲜艳，文字和背景对比不突出；

2）文字信息排版太稀疏，一个页面看完需要多次下拉。

（3）提出假设

基于以上的定性分析和定量分析，我们提出以下假设：

1）更换落地页背景色，有助于降低跳出率；

2）增加更多的“下载电子书”按钮，有助于提升点击率；

3）给电子书图片添加链接，有助于提升转化率；

4）减少页面空白，增加信息密度，有助于提升转化率。

（4）排优先级

如何评估我们的想法是否可行？以及哪个想法应该优先测试？

增长黑客之父Sean Ellis总结了一套评估方法——ICE，分别从Impact（影响力）、Confidence（自信心）、Ease（难易度）三个角度去打分。

首先是影响力（Impact），这个想法对我们业务增长的作用有多大。如果影响力非常大的话打10分，如果影响力微弱的话打2～3分。

其次是自信心（Confidence），是否确定这个想法能够有效。同样是从1～10分，10分表明你有足够自信说明这个想法是有效的。

最后是实施的难易程度（Ease）。

综合以上三个角度，我们可以排出比较合理的优先级。于是我们把“将落地页背景颜色换成主页色调”和“新增两个‘下载电子书’的banner”这两条作为高优先级，开始实验。

（5）开始实验

实验1　落地页更换背景色（见图5-34）

图5-34　实验改背景色

改版后的数据情况验证了我们的想法，跳出率从0.36降低至0.12，“下载电子书”转化率从0.48提升至0.61。

实验2　新增两个“下载电子书”的banner（见图5-35）

改版前我们是两个行动号召Banner，我们增加到4个，保证每一屏浏览后有个行动号召，实验后的数据跳出率从0.12升至0.13，这是正常的数据波动，转化率从0.61提升至0.83。

图5-35　实验新增2个banner

把两次实验的数据进行分析优化，然后实验验证其他假设，经过其他假设的反复多次实验，整体转化率提升了124%。

一个优秀的运营人员，应该具备数据驱动的思维，掌握一定的数据分析工具。在实际业务工作中，不断根据数据提出问题，不断尝试，用数据来优化运营策略，进而实现客户和业务的增长。

5.4　数据分析师：用数据驱动增长

就如我们前面章节所讲述的，为了更高效地展现数据价值，近些年，各类公司对数据分析师岗位的需求越来越多。过去十多年，各行各业靠着人口红利野蛮生长，而随着流量获取成本的不断提高、运营效率的不断下降，这种粗放的经营模式已经不再可行。企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营，降低成本、提高效率，而这对数据分析师也提出了更高的要求。

每个公司都对数据分析人员有着略微不同的定位，作为增长团队重要的一员，如何成为一名优秀的数据分析师，又如何用数据来驱动业务增长呢？根据我们自身的经验，分享数据分析人员的公司定位、基本技能以及思维框架，希望能对你的业务增长提供更好的思路。

5.4.1　数据分析师的发展历史

在介绍数据分析师之前，我们先来看一下这几个历史人物：张良、管仲、萧何、诸葛亮、鬼谷子和孙斌。他们是历史上大名鼎鼎的谋士、军师，有的还做过丞相、国家栋梁。他们博览群书、眼光独到，通过对大量史实进行总结发现了很多规律，并且在实践中成功预测了很多事件，并作出了重大决策——从夜观天象到通兵治国平天下。

他们通过“历史统计—总结分析—预测未来—做出决策”的实践，为自己的组织创造了极大的价值，功不可没，为后人传颂。而这些人，就是“数据分析师”的前身。如今的企业内部，为了产生更加高质量、高效率的决策，也必须有专业分析人员，或有数据分析思维的人员辅助。

那么现在的数据分析师，在企业内部是如何定位的呢？

首先我们要了解，想要做出数据驱动的决策，必须先要有数据。而一个完整的企业数据体系涉及到多个环节：从采集、清理、转化、存储、可视化到分析决策等。这是一个长链条的决策流程。其中，不同环节工作内容不一样，消耗的时间和产生的价值也相差甚远。

我们常常以金字塔形式来展示数据分析过程中各个层级的工作（见图5-36）。以互联网企业为例：在互联网企业内部，一般有三方面的数据来源：产品服务中产生的用户行为数据、用户付费后产生的交易订单数据、销售流程中产生的客户群体相关的CRM数据。工程人员需要把不同来源的数据采集好，然后通过清理、转化等环节统一到数据平台上，再由专门的数据分析人员从数据平台上提出数据，监测简单趋势等。这些工作占用了整个环节90%的时间，然而产生的价值却只占10%。

图5-36　数据分析师的价值金字塔

这个金字塔再往上是与业务实际紧密结合的分析内容，以报表、可视化等方式支持企业的业务决策，涵盖产品、运营、市场、销售、客户支持各个一线部门，同时可以通过贴切业务场景的深度数据分析提供洞察，并最终辅助决策。这个部分占用了整个环节10%的时间，但是却能产生90%的价值。

一个优秀的数据分析师应该以价值为导向，首先善于通过自动化、工具化方案缩短金字塔下部的时间投入，同时紧密结合产品、运营、销售、客户支持等实践，支持各条业务线发现问题、解决问题，直接辅助商业价值的产生和增长。

5.4.2　数据分析师的组织架构

1.三种数据人才

在美国硅谷，我们常讲到的数据部门一般有三类人才：数据工程、数据分析和数据建模（见图5-37）。

图5-37　数据分析人才的分类

第一类，偏向工程的数据工程职能。例如后端工程师或大数据工程师，他们的主要工作内容在于数据库的搭建、ETL流程顺畅、结构整洁，同时通过新的技术提升写入或读取速度，方便使用数据的团队可以便捷地使用数据。

第二类，我们常说的数据分析师，也有公司称之为商务分析师。他们往往是数据本身的使用方，利用数据提供洞察，建立可视化报表，直接服务业务部门。在创业型公司里，往往产品经理或市场人员本身就充当着数据分析师的角色，用数据驱动日常决策。

第三类，我们可以称之为建模工程师，或数据“科学家”。他们利用更高级的统计建模手段，提供相对可以自动化的预测模型，提高决策效率。这类人才本身也需要具有过硬的数理统计背景，以及较强的编程能力。

2.两种组织架构

在硅谷的互联网公司里，数据工程部门一般由工程部门统一管理，包括数据库的使用、ETL的流程、性能的优化、安全维护等，确保数据本身不会存在于某一相对独立的系统中。对于分析和建模类型的工作，归属略有不同，目前有两种组织结构，但每一种都各有利弊。

第一种组织架构我们称为注入式。每一个业务部门都有数据分析师团队的独立配置，主要负责解决该商务团队的所有内部分析问题，Google、Facebook就是这种运营方式。这种组织架构的优势在于业务团队对于数据人才的需求相对灵活，也更贴近实际的业务场景。但其劣势在于数据部门相互独立，很可能做同样的事情但又相互不知晓。例如，Google SEM部门的分析师，可以很有针对性地优化该部门的业务，但也有可能和SEO部门的分析师做的工作类似。

第二种组织架构称为集中式。这种情况下，数据分析部门是统一的组织构架，数据分析团队组成、招聘等工作由分析团队主导；而分析团队成员会根据各部门需求，分配到具体业务组支持工作。LinkedIn eBay等公司，都采用了这样的组织架构。这种组织架构的优势在于可以统一调配资源，同时确保大家不做重复的工作，同时潜在可能产出跨部门的解决方案。而其劣势在于，日常工作的优先级往往是由分析部门和业务方联合制定，分析师相对于业务的理解会受到影响。

例如，在LinkedIn公司中，一共有三条变现的业务线：征才解决方案、广告解决方案、领英高级账号。同时，每一个业务线又分为产品、市场、销售几个业务部门，分别承担不同的业务目标。产品主要负责体验优化以及新功能开发市场以拉新线索为主要工作，销售以成单为目标。LinkedIn的分析团队是集中式的，于是分析团队主管会根据业务线不同的部门对于分析的需求，来安排分析资源。征才解决方案销售团队需求很大，需要辅助的人也很多，那么会安排8～10个分析师；而LinkedIn高级账号市场部门人员少，需求也小，则只会配备1～2个分析人员。同时，这些分析师会定期相互分享工作成果，如果发现有些工作可以整合，则会开启新的项目推进，更高效地帮助分析师完成日常的工作。

5.4.3　数据分析师的增长技能

介绍了数据分析师的职能和在企业内部的定位，那么什么样的技能是数据分析人员必备的呢？在以增长为核心的团队中，数据分析师又该如何将自己的作用最大化，如何支持业务快速增长呢？

1.五种基础技能

首先是数据分析必备的技能，主要分为五大部分。当然正如前面提到的，每个企业对于分析人员的职能定位略有不同，所有也会有一定侧重。

（1）数据技术

想要做数据分析，首先应该要懂得数据在各个环节中是如何流入流出的，同时还需要能够读取相应的数据。我们最常见的标准数据库语言是SQL，分析师应该熟练掌握。同时，例如基于Hadoop的Hive或Pig Script，也都是帮助我们迅速获取数据的方式。

其次，我们需要能够利用这些语句，在不同数据结构中能简单地建立自己的小型数据集市（datamart），方便后期简单分析、可视化、建模等工作。在eBay，分析师可能需要把存储在MySQL Server，Teradata，Hadoop，Oracle，Salesforce等不同数据源的数据整合在一起进行分析，对于数据技术的能力是有极高的要求的。技能越熟练，使用数据的门槛越低，我们能做的分析就越发多元化。

（2）可视化

整理好了数据，我们需要把它们展示出来。可视化数据的过程中有两点需要思考：第一，什么样的图表可以更好地展示数据的洞察？我们常见的趋势线图、柱状图、饼图、数字表格、气泡图等，都有着不同的含义，有针对性地适应某种场景，分析师需要根据经验慎重选择；第二，什么样的工具最便捷，同时更方便目标用户群读取？Excel是很多数据分析师的最爱，主要是因为它的灵活性。老牌的微策略、Busniess Object，新型的工具例如Tableau、永洪BI、PowerBI等，都是很好的可视化工具，分析师可以根据实际场景进行选择。

（3）统计基础

一些深度分析是需要有严格的统计思维来保证结果的准确性的。我们常见的A/B测试就是很好的例子。究竟测试应该持续多久？如果选项A比选项B核心指标高了10%，是不是就可以宣布选项A更优？这类的问题，需要通过统计学中假设验证的方式严格计算。所以，分析师需要打下坚实的统计基础，才能准确地提供数据洞察。

（4）建模能力

数据建模其实与统计基础是相互关联的，即便你不是资深的建模工程师，了解数据建模的方式，甚至简单使用R或Python构建一些简单的建模，都对于分析师了解建模本身效果有很大的帮助。同时，建模的能力往往跟数据分析师编程的能力挂钩，毕竟当模型建立好，分析师也要有能力把它推向工程的生产环境运行，才算是完成工作。

（5）业务思维

业务思维经常会被忽略。我们在选择分析人才时，仅仅看到上面四条还不够，还需要考察分析师本身对于业务的敏锐程度，这样才能保证分析本身更加贴近业务场景，真正辅助业务人员的工作。

2.四种增长思维

除了基本的数据分析技能，分析师也要具备以下增长思维，辅助增长团队其他成员的业务工作。

（1）全局观

某日，产品经理跑过来问我：Hi，能不能帮我看一下昨天产品新功能发送的数据？谢谢！条件反射我会说：好，我马上给你！不过我还是礼貌性地问了一句：为什么需要这个数据呢？产品经理回复道：哦，昨天新功能上线了，我想看看效果。知道了产品经理的目的，我就可以针对性地进行数据提取和分析，分析的结果和建议也就更加具有可操作性。

很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，能更好地了解问题背景和分析目标。

（2）专业度

某企业的数据科学家针对用户订阅流失情形进行建模预测，最终得到的用户流失模型预测准确率高达90%多。准确率如此之高，让数据分析师都不敢相信。经过检验，发现数据科学家的模型中有一个自变量是“用户是否点击‘取消订阅’按钮”。而点击了“取消”按钮是用户流失的重要征兆，做过这个动作的用户基本上都会流失，用这个自变量来预测流失没有任何业务意义和可操作性。

数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。

（3）想象力

商业环境的变化越来越快、越来越复杂，一组商业数据的背后涉及到的影响因素是常人难以想象的。数据分析师应该在工作经验的基础上发挥想象力，对于做增长的数据分析师尤其如此，需要大胆创新和假设。

例如，在寻找公司核心指标时，我们也需要动用一定的想象力，加以数据的验证来达到驱动业务的增长。硅谷公司例如Facebook、LinkedIn，都根据自身对于业务的假设，通过数据找到平台的核心KPI（Facebook的4-2-2准则，LinkedIn的Connection规律）。而对于GrowingIO，基于我们的想象力和“无埋点”全量数据采集的优势，我们创造了“GrowingIO留存魔法师”。通过全量采集的数据，智能自动的后端计算，以及简单的使用交互，留存魔法师可以帮助企业迅速找到与其留存最相关的用户行为，就像魔法师轻轻挥动魔法棒一样简单。

（4）信任度

以销售岗位为例，一个销售人员首先要和用户建立起信任，如果用户不信任你，那他也很难信任或者购买你的产品。同理，数据分析师要和各部门同事建立良好的人际关系，形成一定的信任。各个部门的同事信任你了，他们才可能更容易接受你的分析结论和建议，否则事倍功半。

5.4.4　数据分析师的实战案例

某社交平台推出付费高级功能，并且以EDM的形式向目标用户推送，用户可以直接点击邮件中的链接完成注册。该渠道的注册转化率一直在8%左右；但是从8月下旬开始，注册转化率急剧下降，甚至不到4%（见图5-38）。

图5-38　注册转化率

那么对于数据分析师来说，该如何定位原因呢？

一个优秀的数据分析师应该具有全局观和专业度，从业务实际出发，综合各个方面的可能性。因此，EDM注册转化率骤降的可能性罗列如下：

1）技术原因：ETL是否出现延迟或者故障？造成前端注册数据缺失，注册转化率急剧下降；

2）外部因素：该时间节点是否有节假日？其他部门近期是否有向用户发送推广邮件？这些因素可能稀释用户的注意力；

3）内部因素：邮件的文案、设计是否有改变？邮件的到达率、打开率、点击率是否正常？邮件的注册流是否顺畅？

经过逐一排查，数据分析师将原因锁定在注册流程上：产品经理在注册环节添加了绑定信用卡的内容，导致用户的注册提交意愿大幅度下降，转化率暴跌。

我们认为分析师的任务不仅是分析数据提供洞察，更重要的是为整个公司带来数据驱动的基因，将已经证实的数据解决方案产品化，为更多的人提供帮助，更有效率地推动业务发展。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个优秀的数据分析师应该以价值为导向，放眼全局、立足业务、与人为善，用数据来驱动增长。

5.5　客户成功：以留存续约为核心

5.5.1　客户成功经理的诞生背景

企业服务是指面向企业主体提供服务的商业模式，即我们常说的B2B。近年来随着云计算的快速发展，SaaS模式呈现爆发趋势，随之火热的还有一个“客户成功”的概念。SaaS模式不同于传统的软件行业，其资金投入与收益过程具有显著特征。

图5-39展示了一个SaaS企业客户生命周期内的资金流模型，左下方的红色柱体表示获取用户的前期巨大投入，包括市场部门推广、销售部门洽谈以及技术支持的成本。上方的黄色柱体表示从客户处得来的收入，SaaS行业一般按照时间定期收费。

图5-39　SaaS行业用户现金流模型

图5-40展示了企业服务领域经常思考的问题，希望每个月的业务都在增长，做5家客户的时候，会希望做10家、20家。因为初期投入的获客成本很高，但是用户生命周期内的价值回流很慢，获得利润的时间严重滞后。当客户数量不断增加的时候，收入曲线会发生严重的下滑，到达收支平衡点的时间会变得更长。

如果业务增长过快，客户数量会越来越多。用马云的话说，就是今天很残酷，明天很残酷，但后天很美好，然而大部分人死在明天晚上。我们需要知道自己有没有能力承载快速的业务增长。

图5-40　企业服务增长曲线

如果一家企业年收入是1000万元，用户流失率是30%，那么下一年就会流失300万元的收入。当这家企业的年收入达到1个亿的时候，下一年就会流失3000万元的收入。当这家企业用户增长速度到达瓶颈的时候，如果此时用户流失率还像30%那么高的话，就很可能导致用户或者收入增长停滞甚至倒退（见图5-41）。

图5-41　企业服务流失客户分析

经过上面的数据分析不难看出，企业服务行业具有一系列显著的特征，并且对业务产生了深刻的影响：

（1）获取客户成本高。获取一个B端客户需要市场、销售、技术支持等大部分跟进，消耗大量人力、精力。

（2）ARPU（Average revenue per user ，客单价）很高。相比于To C产品，企业级服务客单价非常高。

（3）用户续约和留存是业务基石。企业服务行业，用户生命周期内的价值应该大于三倍的获客成本，这样才能提高效率。

从产品上来说，企业服务产品需要满足用户业务需求，并且体验良好。从运营的角度来说，企业服务公司要熟悉客户业务需要、安排专门的工作人员提供有价值的指导服务，而这些人就是我们即将要介绍的“客户成功经理”。

5.5.2　客户成功经理的工作职责

客户成功经理（Customer Success Manager ，简称CSM），顾名思义，就是帮助付费客户在所在领域取得成功的负责人。

若客户购买我们的产品服务是为了增加新用户，那么CSM对这家客户的职责就是帮助客户实现上述拉新目标。只有帮助客户实现了它们的目标，我们才能实现自己的目标：让客户增购续购，长久地使用我们的产品。

1.客户成功经理的特点

不同于客户服务或者技术支持部门，客户成功经理具有三个显著的特点：收益导向性、行为主动和高预测分析能力。

□收益导向性：从财务层面讲，CSM肩负着营收的使命。一般而言，一家成熟的SaaS企业约70%的收入来于老客户的续约。所以CSM应该服务好客户，不断筛选优质客户，促进客户续约、增购。

□主动性：客户服务、技术支持基本上是被动式响应，等客户有问题并找上门来的时候给予帮助，充当的是“救火队”的角色。而CSM需要通过数据分析主动发现哪些客户需要帮助，并主动关怀。

□分析能力：CSM需要较高的数据分析能力，通过数据来判断哪些客户有流失的可能性，提前介入干预、避免客户流失；抑或是发现高级客户，促进增购、续约。

2.客户成功的运营思路

客户成功经理及团队主要关注客户的续约、增购和流失等情况，但这些都是结果性指标！这些结果性指标是由长期的用户行为（预测性指标）和前期的运营策略（过程性指标）所决定的（见图5-42）。

图5-42　客户成功的运营思路

所以，客户成功（高续约、低流失）的前提是关注用户行为数据，然后制定相应的运营策略，最后根据策略的实施结果来预测用户的流失或者续约情况。

5.5.3　客户成功经理的数据看板

上面介绍了CSM的岗位职责，接下来我们从数据分析的角度帮助CSM搭建客户成功体系的数据看板。客户成功体系的数据看板主要由公司、用户和产品三个层次构成，每个层次分别对应产品基本面、不同功能模块和核心功能按钮三个数据指标（见图5-43）。

1.企业客户体系看板

在企业层面，CSM首先需要宏观掌握所负责的企业客户的活跃情况。客户成功看板第一个表格就是“企业客户活跃度指标”，包括数量指标（访问量、页面浏览量、登录用户量）和质量指标（每次会话浏览页数、访问时长）。通过这个看板，客户成功经理可以清楚掌握每家企业客户的活跃度。

图5-43　企业客户成功体系看板（1）

在产品层面，CSM要关注客户在不同产品模块和具体功能上的使用差异。举个例子：我们的数据分析产品分为“数据采集”“数据监控”“数据可视化”“数据分析”四个模块，通过上图看板CSM能实时掌握客户对不同模块和功能的使用情况，引导用户合理使用我们的功能模块满足业务需求。

在用户层面，我们需要重点关注每家企业的核心用户（key user）。不难想象，如果客户的市场总监不用我们的产品，那么一线的市场工作人员也很难有动力去使用我们的产品。CSM需要重点关注企业客户的对接人、高级管理层、管理员等核心用户的使用情况，如果发现问题可以有针对性地指导服务。

2.用户关键行为的表现

产品功能的使用有一定的路径，如果用户进入页面看过某功能，并不能代表用户使用过这个产品功能。只是浏览是没用的，用户只有深入使用产品功能，才能发现产品的价值所在。

以我们的“智能路径”功能为例，用户看过这个功能产生了PV，这样你能保证用户感受到产品的价值了吗？不好说！用户只有亲自使用过这个功能，最后建立转化漏斗并点击最后一步“保存”按钮，这样才能产生价值。

3.关键指标变化趋势

一旦建立这个体系，CSM就能很容易地了解到，一家公司在一段时间内有哪些人登录了产品，登录了多少次，访问了多长时间，使用了哪些功能，功能活跃程度是多少（见图5-44）。这些数据，对客户成功经理了解客户对产品的使用有很大帮助。

图5-44　企业客户成功体系看板（2）

只有横向数据的话，CSM是不能对用户的使用情况进行趋势分析的，我们需要对用户的总体活跃度、不同功能模块的使用情况进行持续监测。举个简单的例子，有一家公司上周登录总次数是200次，这周才100次，下降了50%，那么这里面就很有问题，CSM就需要去查明原因，并采取相应措施。

5.5.4　客户成功经理的实战案例

1.及时介入能起到事半功倍的效果

9月初，CSM发现一家企业客户的活跃度非常低，到9月中旬的时候客户基本上没登录使用过产品。9月16日CSM开始向该企业客户了解情况，发现原来对接的市场分析师已经离职，而且随着市场业务的调整，原先分析师的工作成果不能满足现有需求。这是一个非常危险的征兆，如果不能及时解决的话客户下次很可能就不续约了。

在摸清该客户公司情况后，CSM向客户管理层建议安排新的产品对接分析师。针对客户新的广告投放业务需求，CSM对该客户进行了远程培训，指导对方如何用我们的产品去进行SEM分析、优化关键词投放列表。经过前后两天的介入指导，该客户的各项指标恢复正常，新的业务需求也得到了很好地满足（见图5-45）。

图5-45　产品功能停留时间堆积图

2.让用户发现你产品的价值

我们的数据分析产品分为“数据采集”、“数据监控”、“数据分析”和“数据可视化”四大模块，每个模块有含有若干个功能。一位顾客在初期的产品使用活跃度不高，并且呈下跌趋势，CSM就在思考“为什么这个客户渐渐不用我们的产品了呢？”

经分析，CSM发现该客户主要使用了产品的“数据监控”和“数据可视化”模块，基本没怎么用“数据准备”和“数据分析”模块的功能。如果客户只是浏览基本的数据指标和图表，那么是很难发现这款数据分析产品的价值所在的！只有亲手去圈选数据，亲手建立单图、看板、用户分群，借助该产品来深度分析用户的行为才能使其价值最大化。

CSM结合该企业的实际情况，专门安排了“数据准备”和“数据分析”模块的培训方案，引导该客户上手使用这两个模块的功能。经过一段时间的引导，该客户对产品功能有了更加全面的了解。客户成功经理的这次介入不但给客户带来了更多的价值，无形中也提高了客户的产品使用黏度和忠诚度，实现了真正的“客户成功”（见图5-46）。

图5-46　产品模块浏览次数堆积图

企业要想实现高续约、高留存，客户成功经理就一定要帮客户解决业务问题，满足实际需求。只有客户成功了，我们才算是真正的成功。

第6章　不同行业的数据驱动增长实战

6.1　电商：电商精益化运营的五大关键指标和三个关键思路

近几年电商行业存在明显的打价格战、低价促销、补贴等现象，各大网站纷纷通过降价、促销等方式来吸引用户。KPCB凯鹏华盈的调查报告显示，2009～2016年全球移动端新用户的增长率持续下滑，可以预计，在2017年这一增速将继续放缓。这意味着人口增长带来的移动端流量红利正在逐渐消退，用户增长将更加乏力以及营销成本会不断攀升。那么，通过单纯的价格战来吸引新用户的方式还可行吗？

严峻的市场形势让我们思考：

1）通过降价促销带来订单数的增长，但是这样的活动吸引来的真是你的目标用户吗？

2）现在很多电商运营团队缺少精细化运营和数据驱动增长的经验和意识，依靠价格战这种野蛮生长的方式，一旦团队面临增长困境，又该如何应对？

6.1.1　电商行业的五大关键指标

在众多的互联网细分行业中，电商行业起步早，发展时间长，行业特征显著：

□商品品类及SKU多，用户覆盖面广，运营难度大；

□总体上客单价低（除旅游、奢侈品等外），强调留存与复购；

□电商产品设计相对成熟，优化运营是重中之重；

□电商行业竞争白热化，精细化运营是冲出重围的必备技能。

要想实现精细化运营，数据分析是必不可少的一个环节。电商网站要提高运营效率，至少需要五大关键指标：活跃用户量、转化率、留存、复购和GMV（Gross Merchandise Volume，成交总额）；

□活跃用户量是一个基本的指标，有DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和MAU（月活跃用户）三个层次；

□转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类/SKU的转化率；

□留存要从不同的时间周期上研究，包括次日、3日、7日、30日留存率；

□复购则要从三个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比；

□GMV是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的：GMV=UV×转化率×客单价。

光知道指标是远远不够的，电商行业的精细化运营需要结合业务实际展开。下面，我们从商品运营、用户运营和产品运营这三个关键思路展开（见图6-1），介绍电商网站该如何提高运营效率。

图6-1　电商网站提高运营效率的三个关键思路

6.1.2　商品运营：流量优化和品类优化

前面提到电商行业的一大特点是商品品类或者SKU非常多，那么如此多的商品该如何运营呢？

这是三个电商APP的首页界面：前两个是京东和国美，属于平台型电商；第三个是生鲜水果平台，属于垂直型电商。不难发现电商的产品在设计上非常类似，首页上面呈现的是轮播的Banner，下面是活动专区。

图6-2　三个电商APP首页的产品设计

1.转化分析

在商品运营中，首页商品的更新速度尤其快，我们要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间、不同位置、不同商品的转化率。然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。然而目前，即使是大型的电商网站，也没有很好地做到这一点，对于每个商品品类/SKU的转化率的分析仍存在一定的空缺。

商品运营有一个非常大的优势：投入低，见效快，效果明显。商品运营的本质是通过不同坑位、不同活动、不同商品的分析来提高我们的转化率和GMV。

图6-3展示了一个电商购买流程的主路径：首页——活动页——商品详情页——支付完成。从精细化用户行为分析的角度出发，我们关注不同坑位、不同时间段、不同商品的情况，以及购买转化率的波动。

可以基于以上不同情况对比三个关键转化，即UV转点击、点击转加入购物车、购物车转支付成功，从而及时调整窗品的运营策略，图6-4展示了各个步骤的转化率：

图6-3　通过“转化分析”拆解转化率

图6-4　不同商品的三个关键转化

2.实时分析

电商网站的运营节奏非常快，尤其是活动专区的“秒杀”“抢购”等活动，需要实时监测SKU的更新变化。在图6-5中，某电商平台进行了一次微信上的促销活动，通过实时监测到对应的平台访问情况，便于运营人员及时调整运营策略。

图6-5　通过“实时分析”监测SKU的更新变化

3.品类分析

电商网站上的商品品类非常多，每一个品类都应该有明确的定位，不同定位的品类应该有不同的运营策略。根据商品品类的利润率、转化率等表现，我们将商品品类分成四种：导流型品类、高利润型品类、高转化品类、未来明星型品类。

□导流型品类：利润非常低，但是购买量大、市场需求大，目的在于导流；

□高利润型品类：利润率高，希望用户更多购买此类商品；

□高转化品类：带量；

□未来明星型品类：这是电商平台的潜力股，虽然曝光量很低，但是转化率极高。

明确了商品的品类后，我们就可以针对性地展开运营。

图6-6是新型的波士顿矩阵，横坐标代表商品的曝光量，纵坐标是商品的转化率，图中的每一个圆圈代表一个品类的商品。右上角的商品品类曝光量大、转化率高，是现金流的重要业务；而左上角的商品虽然曝光率非常低，但是转化率极高，属于我们上面提到的未来明星型品类，对于这一类商品，我们在后期的运营中可以增加其曝光量。

图6-6　新型波士顿矩阵

6.1.3　用户运营：提高用户留存和复购

正如开头提到的，随着互联网用户增长速度的放缓，用户体验愈发重要，之前无目的的短信推送、APP通知有可能使用户厌烦，破坏用户的体验，甚至可能导致用户退订、卸载。

在精细化运营的情况下，做好用户运营主要从两个角度出发：一是找到用户留存的关键点；二是采取差异化的运营策略，区分不同的用户群体，对不同群体采取差异化的运营方式。

1.找到用户增长的“魔法数字”

留住一个客户的成本远远小于重新获取一个客户的成本，所以留存至关重要，它关系着一个平台能否持续健康发展。

图6-7　留存曲线的三个周期

留存曲线分成三个周期（见图6-7），开始是震荡期和选择期，经过这两个周期，如果用户能够留下来，就会进入一个相对平稳期。在硅谷流行的增长黑客中，经常提到魔法数字。

那么作为一个电商平台，其魔法数字是什么？

以某电商平台为例，在该网站上7天内完成3次购买的用户的留存度（红色）是一般用户（绿色）的4倍左右，因此在一周内让用户完成3次购买就是它的魔法数字（见图6-8）。

图6-8　通过“留存分析”发现高留存用户

2.差异化的运营策略

不同用户的活跃度、商品偏好、购买决策阶段都各异，我们需要采取差异化的运营策略。差异化的运营策略主要从三个角度出发：基于用户的活跃度、基于用户对不同商品的偏好、基于用户所处的决策阶段。

基于用户的活跃程度，我们可以将用户大致分成流失用户、低频活跃用户和高频活跃用户。一般情况下，一个用户30天甚至更久没有登录你的平台，我们基本可以认为该用户流失了，对于流失客户，是否要考虑采取召回策略？30天内活跃10天以上的高度活跃用户，我们是否可以向其推荐更多精准的商品？

基于用户对不同商品的偏好，我们采用用户分群，将用户区分成美妆类、鞋帽类、数码类、书籍类等不同群体，然后精准推送新品。

基于用户购买决策的不同阶段。一个标准的购买流程，先后经历首页浏览/搜索—浏览商品详情页—商品对比—加入购物车—支付成功等几个环节，用户在每一个节点都处于不同的决策阶段。我们从维度（属性数据）和指标（行为数据）出发，对用户分群，如“领取了优惠券，但是未使用”的用户，采取精准的推送。我们从GrowingIO提供的API导出这些用户的ID和属性，然后对接企业内容的CRM或者EDM进行精准的推送和提醒，刺激用户的转化。

6.1.4　产品运营：提高转化效率

目前电商产品的设计总体成熟，界面布局类似，我们主要结合用户的使用情况去优化产品。我们的思路主要是：优化产品不同路径的转化率，注重用户点评的管理。

1.优化产品，从转化做起

一个购买行为可能有多种转化路径：

首页—商品—订单转化；

首页—商品列表—详情页—订单转化；

首页—搜索—商品列表—详情页—订单转化；

首页—单坑位Banner—活动页—详情页—订单转化。

除了不同路径的转化率，我们还关注转化的每一步。

图6-9展示了一个用户的购买流程及每一步的转化率，我们发现从加入购物车到支付成功的转化率不到1/3，偏低，需要排查具体的问题出在哪里。

一旦觉察到问题可能存在，我们就需要层层下钻，直接抵达问题的核心。我们通过用户分群，将“提交订单，但是未支付完成”的用户全部筛选出来。然后抽出3～5个符合条件的用户，借助“用户细查”仔细观看每个用户的操作流程，一般就能发现问题了。

图6-9　通过“漏斗分析”拆解转化率

2.用户评价的重要性

越注重用户体验的商品，用户评价的管理就越重要，例如旅游类商品、生鲜类商品、鞋服类商品等。

借助转化漏斗，我们发现观看过“商品评价图片”的用户的购买转化率是一般用户的4倍，但是其数量只占总体的1/10（见图6-10）。如果我们能引导用户参与点评，将优质点评展示给更多的新用户，那么我们的产品总体购买转化率将会有更大的提升。

图6-10　通过“漏斗分析”对转化率进行多维度分析

6.2　在线旅游：如何提升购买转化率

面对不断扩大的在线旅游市场，无论是OTA（Online Travel Agency，在线旅行社）、酒店集团还是航空公司，都急切地想从中争取一部分市场份额。在线旅游行业目前最明显的两个发展趋势如下：

趋势一：传统酒店、航空公司纷纷争取“互联网+”转型

酒店和航空公司希望通过互联网化和精细化运营的方式提高直销的比例，而顾客对酒店和机票产品与服务的要求也逐步提升。

趋势二：非标类住宿发展势如破竹

例如Airbnb已宣布正式进入中国，国内的住宿平台也发展迅猛（见图6-11）。

（资料来源：艾瑞咨询）

图6-11　中国在线住宿产业链

目前整个在线旅游行业竞争非常激烈，并且各家都朝着“互联网+”和精细化的方向发展。如何通过数据驱动的方式，提升企业在营销、产品、运营等方面的效率，是所有OTA，特别是酒店集团和航空公司最关心的问题。

6.2.1　用户旅途概述

如果想知道一个用户在在线旅游网站/APP上的购买转化都和哪些环节有关，首先要清楚：一个用户从进入我们的网站/APP到最后成功下单的整个旅途之间，都需要经历哪些环节。

1.用户旅途的关键节点

首先，网站通过渠道推广或广告投放的方式吸引用户访问，或者用户通过直接访问的方式，来到落地页。作为一个新用户，用户可能需要注册成为网站的会员，然后通过搜索的方式寻找自己要住的酒店，包括搜索酒店地址、筛选入住和离店日期、酒店星级，甚至筛选酒店房型等。

然后用户在搜索结果的酒店列表中选择自己感兴趣的酒店，点击进入酒店详情页，选择喜欢的房型，最后点击购买、支付。如果用户觉得此次购买体验很满意的话，之后还有可能复购（见图6-12）。

图6-12　在线旅游行业的用户路径

在用户从注册一个新用户到完成购买的整个旅途中，每一步都和我们的网站/APP端的产品设计和运营方式息息相关，并且都需要用数据驱动我们快速做出决策。

2.关键节点与增长目标

我们将在线旅游行业的用户旅途归纳为七个关键节点，每一个节点都有自己对应的增长目标。下面对每个节点的定义和增长目标做一下简单的说明：

□渠道优化：使我们在渠道的ROI更高，进而优化整体渠道投放策略；

□落地页优化：使推广渠道对应的落地页更吸引用户，促使用户进入到转化流程的下一个环节；

□注册流程优化：研究如何通过改变用户的注册流程和产品交互设计提升注册转化；

□酒店搜索优化和酒店推荐优化：让用户更容易找到自己需要的酒店和房型，下单意愿更强；

□支付流程优化：使用户在支付时的流程更加顺畅，不会因为网站/APP的体验问题流失；

□提升用户的复购：指提升用户重复购买的概率，涉及用户的忠诚度培养、会员体制建设等各个方面；

□精细化运营：就是根据酒店所在的城市/商圈、品牌、星级、价格、商务/度假等维度，根据酒店库存进行精细化运营，平衡供需，提升用户的购买转化。

因此，对于用户的购买行为，不仅要关注用户点击购买这一个步骤，营销、业务和移动端产品的方方面面都可能会影响到用户最终的购买转化。

下面我重点给大家介绍一下渠道优化、落地页优化、酒店搜索优化和后期的精细化运营策略，让大家对在线旅游行业的用户增长有更多的认识。

6.2.2　渠道优化

我们花了这么多钱购买的渠道流量和广告投放，真的有效果么？我们以某在线旅游平台一周的渠道流量数据为例，其中渠道分为四类：直接访问、搜索引擎、社交媒体和外部链接。我们用不同的指标来分别衡量渠道规模、拉新能力、渠道质量，具体如下（见图6-13）。

图6-13　渠道评估体系

1.渠道评估

从总体表现上来看：客户的渠道来源主要是直接访问、社交媒体和搜索引擎，外部链接的流量非常少，可以暂时不用关注。

从渠道规模和拉新能力可以看到，直接访问的用户占比是最大的，而社交媒体和搜索引擎的渠道规模和拉新能力相当。

从渠道质量Level1的衡量指标（访问时长、每次会话浏览页数和跳出率这类用户使用指标）来看，社交媒体来源的用户跳出率非常高。但是和客户了解过之后得知这是一个从微信渠道过来的流量，并且主要目的是品牌曝光，对转化方面并没有很高的要求。

和搜索引擎40%左右的跳出率相比，直接访问的跳出率很高，达到68%，和我们正常的认知不符。直接访问是指用户在手机端或者PC端的浏览器中直接输入域名进行访问，目的性很强，应该有很高的访问质量和转化表现才对。

我们从Level2和Level3的层次上继续验证。通过数据可以看到，直接访问在注册转化和酒店预订转化上都非常差，进一步验证了我们对渠道质量的判断。因此在之后的案例分析中，我们会针对直接访问渠道做针对性的问题排查。

2.识别作弊流量

我们接着分析这些渠道流量。先按流量的设备类型拆分，得到下面这组数据（见图6-14）。

图6-14　按照设备型号区分流量

大家可以看到，数据中有很多极端设备，比如Nexus、Generic SmartPhone、Mx4 Pro、SamsungGT-N7100等，都是市面上少见的机型。而且这些设备的跳出率接近100%，基本上属于垃圾流量，我们有理由怀疑这些流量都是机器模拟访问的。

并且我们也注意到iPhone在直接访问中的用户占比是最高的，跳出率也高达66%，不是非常理想。于是我们针对iPhone设备在操作系统版本上进行维度拆分。我们按照设备型号＆操作系统版本的维度组合，对直接访问的数据进一步拆分，得到如下数据（见图6-15）。

图6-15　按照设备型号＆操作系统版本区分流量

接下来我们发现iPhone在高操作系统版本上的跳出率50%多（上图中绿色部分），但是在低操作系统版本上跳出率很高，接近100%（上图中红色的部分）。考虑到iOS 6.1.3、iOS 8.3、iOS 8.4这类低版本操作系统的市场占有率很低，如果它在我们产品上的访问量占比高并且跳出率也很高的话，很有可能是机器模拟。

为了弄清楚这些异常设备的访问都来源于哪里，我们使用GrowingIO的单图功能，以跳出率100%的机型Nexus为例，从城市维度去看这部分访问都来自哪里。分析发现大部分用户访问都来自北京，并且全部访问了同一个页面。于是我们把使用Nexus的用户做了一个用户分群，再次验证这部分用户的访问地都是北京。

然后我们使用用户细查功能查看了这部分用户的IP，（IP处为了保护客户隐私被我们隐去了），但是我们在分析的时候确实发现大部分用户的访问IP段都是同一个IP段，进而可以断定是机器模拟的访问（见图6-16）。

图6-16　异常流量行为细查

对于获取用户而言，优质的渠道和流量，是购买转化的基础。否则，不仅我们做渠道购买的真金白银被浪费，而且我们基于这样的流量做任何的产品优化或运营策略的改进，都很难有效果。

6.2.3　落地页优化

落地页是指访问者在其他地方看到你发出的广告、SEM、活动推广等，点击链接后到达网站上的第一个页面。一个行之有效的落地页应该为访问者提供恰到好处的信息，过多或者过少的信息都会让访问者不知所措。下面我们通过一个比较完整的案例，分析怎么提升落地页的吸引力。

某酒店集团对自己的web端官网首页做了很多渠道投放和SEO/SEM类的推广与优化，希望从落地页的跳出率角度，评估一下推广效果，并提出相应的改进建议。

我们首先看一下一段时间内，搜索引擎、直接访问、外部链接和社交媒体几个一级访问来源在访问量和跳出率上的表现（见图6-17）。

图6-17　官网落地页分渠道跳出率

从图中可以看到，客户在社交媒体上的访问量非常少，只有13个，可以忽略。大部分访问量都来自于搜索引擎、直接访问和外部链接。从跳出率的数据可以看出，搜索引擎来源的跳出率表现是最好的，直接访问和外部链接的跳出率都较差。

通过数据排查，直接访问和外部链接跳出率高的原因分别是机器刷单和酒店Wi-Fi链接跳转。而由于客户在搜索引擎方面做了很多SEM推广和SEO优化的工作，接下来我们就搜索引擎的表现，做进一步详细的分析。

为了分析web端官网的访问，我们主要对其搜索引擎访问来源最多的百度进行了分析（见图6-18）。

图6-18　web端和手机端流量差异

我们对比了通过移动端的百度（m.baidu.com）和web端的百度（www.baidu.com）访问网站流量的表现有什么不同。移动端搜索引擎来源的用户相较于web端百度的访问，跳出率较高，而且订单转化也很差。但是，从访问用户量和新访问用户量来看，移动端百度的量大概是web端的两倍。那么，移动端百度搜索的访问流量表现为什么很差呢？

图6-19　web端百度搜索流量

我们先来看一下web端百度的搜索词的表现（见图6-19），虽然数据量可能比较小，但是从整体统计的表现可以看到：在跳出率、购买转化上表现最好的搜索词是品牌词（比如A酒店、B酒店、C酒店等）；表现次之的是一些具体信息+品牌词（比如上海A酒店、北京B酒店等）；表现最差的是一些非品牌词（例如宾馆转让、酒店加盟、酒店式公寓出租等）。

我们尝试在web端的百度输入城市+品牌词的组合（比如上海A酒店），发现搜索排名第一位的是一个酒店集团自己组织的美食类的活动页面，和用户搜索词对应的需求不匹配。紧接着我们在百度搜索结果页往下翻找到了官网链接，打开默认的酒店城市是深圳并不是上海。

接下来我们再看一下移动端百度的表现：从访问用户量上来看，移动端大概是web端的1.5倍，但是跳出率的表现却非常差，高出了50%。

从整体的搜索词的表现来看，情况和web端的类似（见图6-20）。表现最好的是品牌词，其次是具体酒店信息的搜索，最差的依旧是非品牌词（例如加盟一家酒店需要多少费用？宾馆加盟等）。

图6-20　移动端百度搜索流量

在产品设计上，我们在手机上输入了酒店的品牌词，排名第一的是一个品专的活动推广页面。但是手机端打开之后，出现了页面不兼容的问题。我往下翻找到了酒店官网，但是点开之后发现是web端的官网，没有做移动端适配，用户体验非常差。

根据上面的分析，我们提出了两条优化建议：一是在移动搜索引擎上停止对PC官网付费推广，并且移动端可增加跳转至wap站；二是根据不同的搜索关键词（地点+酒店、加盟），配置个性化落地页。

6.2.4　搜索优化

酒店搜索优化，其实关注的就是用户能否顺利通过搜索，找到自己需要的房源。在探讨搜索和筛选之前，大家可以先问自己一个问题：一个访客购买之前，究竟会看多少次商品详情页？搜索和筛选的效率越低，客户找到他们想要的SKU时间越长，购买所需的商品详情页数一定会越大。

根据我们接触的大部分酒店和航空公司客户的经验，下单用户平均会比普通访客浏览更多商品详情页。因此，用户对详情页的浏览次数过少，则无法做出购买决策；用户对详情页的浏览过多，则说明搜索和筛选等功能没有很好地发挥其提高用户转化效率的作用。

我们首先来看看到底有多少用户在通过搜索功能寻找自己需要的酒店产品。

大家现在看到的图片是一个酒店集团官网的酒店列表页的热力图（见图6-21），展示的是用户对页面的点击行为，红色的地方说明用户对该处的点击使用是最多的，也就是搜索功能是整个酒店列表页中使用最多的。

我们再来看一个酒店集团的列表页面。再看一个酒店预订APP的列表页。同样用户对搜索＆筛选功能的使用是整个页面中最高的。

因此搜索和筛选的使用情况直接影响到用户能否顺利地找到自己需要的酒店并完成购买转化。下面我们来分不同场景看一下搜索中都容易出现哪些问题，并且如何进行优化。

图6-21　酒店网站热图

1.案例：搜索无结果

“搜索无结果”是一种非常常见的搜索问题，用户填写了错别字或用户搜索条件过于详细，如果搜索匹配算法没有优化的话，都可能会出现搜索无结果的状况（见图6-22）。这种情况不仅会影响用户的使用体验，最重要的是会影响用户的成单转化。

图6-22　酒店搜索无结果

在这种情况下，我们应该怎么借助数据去解决？

第一步：监控“搜索无结果页”页面浏览量和访问用户量；

第二步：通过用可视化工具分析由于“搜索无结果”导致的转化率下降的程度和对订单总量的影响。

图6-23中是我们做的一个转化漏斗，左侧选取的用户分群是看到了“搜索无结果”的用户，右侧是总体用户。通过漏斗分析可以看出总体用户的转化是20%，但是看到“搜索无结果”的用户的转化只有8%。

图6-23　“搜索无结果”导致转化率下降

对于这种情况，解决方案就是：分析哪类搜索词、哪些筛选条件的组合，最容易造成“搜索无结果”；然后优化模糊搜索算法或分析市场拓展方向，提升用户从搜索到下单的转化率。

2.案例：热门搜索推荐

大部分的酒店或住宿类网站/APP，都会在搜索栏处添加推荐的热门城市或者常用的商圈、行政区、地铁沿线等，帮助用户寻找自己需要的具体酒店（见图6-24）。那么我们如何通过优化热门推荐城市和其他筛选框的点击，以达到缩短用户的搜索过程，降低用户使用难度，提升购买转化的目的呢？

图6-24　热门搜索推荐

这种情况下，你可以在GrowingIO产品中打开搜索框信息采集功能，统计用户搜索词频次，根据用户的搜索偏好，优化热门搜索内容的推荐。

你还可以使用GrowingIO的热图功能，查看用户对商圈、酒店品牌、房型、价格、服务设施等的点击情况，根据用户的偏好，优化各种筛选框的排布，进而达到降低用户搜索难度的目的。

3.案例：搜索结果排名策略

我们在酒店的web端/APP搜索的时候，页面会给我们一个长的酒店列表页。其实根据我们的经验，80%的用户只会浏览前1～2页，所以怎么对酒店列表页进行排序就显得至关重要。

我们可以通过监控分析列表页的浏览量、点击量和点击率，来衡量搜索排序方案是否合理，进而调整搜索结果展示，提升用户从搜索到下单的转化率（见图6-25）。

图6-25　搜索结果页点击率

6.2.5　用户整合

很多航空公司自己也承认，在用户体验这个事情上，跟OTA差的不是一点半点。有一句评价是这么说的：“这些OTA没有房子没有飞机，但还是把业务做起来了，因为它们抓住了用户。”

1.用户购买路径的优化

从用户购买路径的角度提升用户的预订转化方面，有很多空间可以去做，比如核心购买路径梳理，酒店的列表页、详情页、订单填写页优化。

以酒店为例，典型转化路径——从渠道、落地页、注册、搜索需要的商品、酒店列表页、酒店详情页、支付到复购。当然，这个流程是业务方的逻辑，用户在产品上的表现可能和你的预期完全不同。在业务方的逻辑基础上，图6-26通过数据还原了用户在网站/APP里面的真实购买行为路径。

图6-26　用户购买路径

通过这个路径的还原，我们可以发现有很多人走的是我们不想让他走的路径。案例中有30%的用户走了差不多10个步骤，路径越长，转化率会越低。作为一个产品经理，他希望知道用户体验的真实感受，哪些地方可以做优化和调整。而这些，都可以通过用户行为数据计算出来。

2.打通用户行为数据和会员体系

最后我们说说用户运营，如何把行为数据跟业务数据打通做用户运营？结果数据相对是滞后的，当下的行为数据更可以反映用户的趋向，这两个数据需要很好地结合。结合之后，基于会员体系、商品倾向、决策阶段来做差异化的用户运营。

图6-27　基于RFM模型构建会员体系[1]

我们可以利用一些基本的模型去跟会员体系打通。基于产品的偏好、用户活跃度，基于不同的决策阶段，比如已经提交订单的，已经访问了很多SKU，但是一直没有加入购物车的等，这些都应该用不同的方式对待。而且一旦跟线下数据打通，基于ID、邮箱或者短信和电话号码，还能够进行相应的运营。

[1]RFM（Recency-Frequency-Monetary，最近一次消费-消费频率-消费金额）模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。

6.3　互联网金融：如何促进高成单、高转化

6.3.1　互联网金融平台的增长[1]

不同于工具类产品的用户增长，互联网金融平台还是很不一样的。互联网金融的从业人员应该知道，想让用户掏出真金白银是非常难的，所以我们非常重视后续的一系列转化。

1.什么是增长

与工具类产品依靠广告变现的商业模式，互联网金融平台不能单纯以用户注册量指标为导向。即使你的平台有100万的投资用户，但是总投资额可能还没有人家1万用户的多。

那么，什么是增长？

对于交易类产品，比如互联网金融、电商等，我定了两个方向。一个是有效用户的增长，另一个是用户成长。

有效用户增长讲的是什么？假设有两个平台，平台1有100万注册用户，其中1万的投资用户；平台2有5万的注册用户，也有1万的投资用户。这样看来平台1就多了几十万的无效用户，这几十万的注册用户意味着平台1需要更多的渠道预算、更多的流量，也就意味着更高的成本。所以，互联网金融平台的增长一定要注重转化率，注重有效用户的增长。

那什么是用户的成长呢？还是以两个平台为例，平台1一开始有1万注册用户数，一个月后还留存8千；平台2一开始有10万注册用户数，一个月后只留存了1千，其余的都流失了。所以说，互联网金融平台谈用户增长，不等于用户基数的增长，而是在有效用户的基础上用户的成长。

2.互联网金融平台的增长公式

对于互联网金融平台而言，很重要的一个概念就是资金的流动性。大家都知道，资金流入-资金流出=资金留存，这个公式对任何行业都适用。互联网金融平台要想增长，应该从资金的流入端和资金的流出端同时入手。

今天我们主要介绍一下资金流入端的增长公式，即：

投资额=UV×注册转化率×投资转化率×客单价

□UV=渠道×点击率

□注册转化率=注册用户数/UV。优化落地页面，强化注册引导活动刺激，简化注册流程

□投资转化率=投资用户数/注册用户数。新手首次投资激励

□客单价=用户投资金额/投资用户数。增加有效供给，提升用户投资频次，投资金额，投资品类

为什么有的平台1万注册用户数比别人10万注册数带来的投资额都多？这其中就有投资转化率的问题。再比如说一个用户平台的ARPU是5万，另一个是10万，这就是客单价上面的差异，也就是用户成长的问题。所以互联网金融做增长，这个公式特别重要。

[1]6.3.1、6.3.2小节内容由黄天文（360你财富运营总监）供稿。

6.3.2　互联网金融平台的三大增长模型

1.用户增长漏斗模型

首先是搭建平台的整体用户增长漏斗，从UV到注册，到首次投资，再到复投，甚至5次投资这样一个漏斗（见图6-28）。

图6-28　用户增长漏斗模型

很多时候我们谈增长，更多的是在谈获客，而没有考虑如何提升现有用户的转化率（见图6-29）。这个模型中包含了我们上面讲到的增长定义和增长公式，我们需要考虑如何才能让投资用户变成忠诚用户。只有忠诚用户才不会流失，才能带来更多的投资。

图6-29　提升用户的转化率

假如说老板交代一个任务，在现有用户的基础上投资额翻一倍，但是预算不增加。那么这个时候提高用户每一步的转化就是一个非常重要的方法，就算转化、留存提不上来，提高每位投资用户的投资额也是一个非常不错的选择。

2.用户成长生命周期模型

用户的成长，其实就代表了用户的累计投资金额。从流量到注册用户，从新手到成熟用户、忠诚用户，最后变成一个流失用户，这就是整个用户成长的生命周期（见图6-30）。

图6-30　用户成长生命周期模型

一个已经投资过的用户，你把他变成忠诚用户，让他多次复投，这其中你花的钱远远少于获取新用户的成本。用户生命周期模型并不是一个很高深的模型，你完全可以分析整个用户的结构，一次、二次、五次投资用户的比例，然后做精细化的运营。

3.用户成长核心路径模型

增长黑客强调探究用户行为，找到核心的增长，比如说用户喜欢用A功能就增加A功能的入口等。互联网金融作为一种交易性产品，不同于其他的工具产品，我们的最终目的是让用户投资。但是增长黑客的那一套方法论可以映射到金融业务上，只是具体的业务指标发生了变化（见图6-31）。

图6-31　用户成长的核心路径模型

根据以往的认知，大多数人会认为用户的投资肯定是呈现正态分布的，中间多、两边少。但是你看完自己平台的数据后会发现，其实不是这样的，大部分用户只投了一次小额的，它是一个非常明显的长尾。其实不只是互联网金融，团购、O2O、电商都是如此。

对于投资额非常小的用户，我们要通过运营手段促进他的成长。但是一个用户，如果一上来就投了5万，那这说明了什么？这说明他具有非常强烈的投资意愿，这个用户就可以区别对待。回到RMF模型，考虑用户的最近一次消费（Recency）、消费金额（Monetary）、消费频率（Frequency）等因素，可以有效促进用户的成长。

6.3.3　互联网金融用户的四大行为特征

互联网金融平台上的用户有四个非常明显的行为特征，那就是：流量转化率低、客单价高、购买行为强周期性和购买行为强特征。

1.流量转化率低

举个例子：这是一个互联网金融网站过去30天新用户的整体购买转化漏斗，其转化率只有0.38%（见图6-32）。也就是说你的渠道来了1000个新用户，最后只有不到4个用户完成了购买。

图6-32　互联网金融网站转化率

这种情况并非个例，实际上绝大多数互联网金融平台，在web端购买的转化率基本都在1%以下，APP购买率在5%左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买转化率。

2.客单价高

一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万或上百万。客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。

3.购买行为强周期性

电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户是有理财需求的用户。在资金到期赎回后，用户一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。

图6-33是一个典型的互联网金融平台用户交互趋势图，我们可以看到每隔一段时间（这个用户理财需求的周期是一个月左右），这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。

图6-33

4.购买行为强特征

这主要包括两个特征：一是用户的购买偏好容易识别；二是用户的生命周期阶段容易识别。我们以理财类产品为例说明一下。

首先，用户的购买偏好比较容易识别。理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。

其次，用户购买过程中的三个阶段特别容易识别。阶段一，用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品、比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；阶段二，一旦用户完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率；阶段三，当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。

大部分的互联网金融平台最纠结的一点是：流量这么大、获客成本这么高，为什么最后的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精细化运营？

6.3.4　精细化运营的三大步骤

针对互联网金融用户行为的四个特征，在精细化运营上有三个比较重要的阶段性工作。

第一步，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例；

第二步，筛选高价值用户，也就是把真正有购买需求、愿意付费、愿意购买的用户找出来；

第三步，提高购买转化率，采取针对性的运营策略、优化产品体验，提高高价值用户的购买转化率。

接下来我们分别以理财和贷款两种业务为例，分析如何用数据驱动互联网金融平台增长。

6.3.5　理财业务：提升整体成交额

我们这里说的理财业务，包括但不限于互联网金融平台的债券、股票、货币、基金、指数以及其他混合类型的理财产品。要想提升整体成交额，我们需要从获取目标用户、筛选高价值用户、提高购买转化率三大步骤去整体思考。

1.渠道：获取目标用户

互联网金融平台通过各种各样的渠道去获取用户，优化渠道的本质是在获取更多、更高质量的目标用户。渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，从单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。

具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。图6-34是某平台的整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，我们先选出流量前10的渠道。

图6-34　通过整体漏斗图选出流量前10的渠道

以渠道1为例，总体的转化率是0.02%；在过去30天，站内总体的流量是1.89万，漏斗第一级到第二级的转化率是3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道1带来总体的成交用户一共是4人。类似的，前10的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。

这里面有几个渠道很有特点：

1）渠道1的特点：渠道1带来的流量是所有10个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；

2）渠道2和渠道7：渠道2的量很大，但是转化率是零；渠道7量比较一般，转化率也是零；

3）渠道9和渠道10：这两个渠道是所有渠道里转化率最高的，但是这两个渠道带来流量不是特别大。

结合典型渠道特点，可以做一个象限图，每一个象限都可以针对性运营。

图6-35　渠道的象限图

第一象限（右上角），渠道质量高，带来流量大，这里面渠道3、4、5是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。

第二象限（左上角），渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是8、9、10。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。

第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道1、2。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。

第三象限（左下角），渠道质量差，带来流量小，比如渠道6、7。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。

根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。

2.行为：筛选高价值用户

将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户，哪些是价值偏低的用户。

其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反映出用户的购买意愿。

把用户在平台上的所有行为总结一下，核心行为有六项（见图6-36）。

图6-36　互联网金融用户核心行为

用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。

既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。

这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前五个行为，都是用户在购买前典型的行为（见图6-37）：

图6-37　通过“指标”分析用户购买前的典型行为

每种典型事件的权重系数不一样，因为不同事件反映了用户不同强度的购买意愿。比如，用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单看产品列表页，或者单看产品页、详情页的意愿强。越能反映用户购买意愿的事件，给它分类的权重应该是越大的，这是大的原则，0.05还是0.06影响并不大，所以不必纠结。

通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标（见图6-38）。

图6-38　用户购买意愿指标

这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。

拿到所有用户购买意愿指标之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营（见图6-39）。

图6-39　通过“用户分群”对用户购买意愿进行分群

上周是把用户在过去14天内产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，计算用户的购买意愿指标把指标大于5的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前20%，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。

类似的，我们还做了购买意愿中等的用户分群，图6-40是购买意愿排名在20%～60%之间的用户；购买意愿排名在最后40%的用户，是购买意愿最弱的用户分群。

图6-40　不同意愿用户采取不同策略

分群之后，点击任意一个分群，都会以用户ID的形式列出来。因为你要有用户的ID，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近30天的访问次数、最近的访问地点、最后一次访问时间都可以看到（见图6-41）。

接下来，针对这些购买意愿强烈的用户，该怎样推动用户的转化呢？

图6-41　分群之后的用户访问信息

3.运营：提高购买转化率

首先，我们来看一下购买偏好。互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：

第一种，债券型理财产品；

第二种，股票型理财产品；

第三种，货币型理财产品；

第四种，指数型理财产品；

第五种，混合型理财产品。

我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如在图6-42中，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。

图6-42　用户在债券产品上访问时长占比

我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，把指标大于5，也就是购买意愿排名在前20%的用户再分出来。

通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是“并（and）”的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。

针对这些用户，在运营策略上，我们可以从三个层面来展开进行（见图6-43）：

图6-43　根据不同购买偏好进行运营的三个层面

其次，从购买阶段的角度，我们可以把所有的用户分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。

新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。

老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。

用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，有这个维度菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来。

在维度的菜单里，我们把“是否购买过产品”的维度值设置成了1，把“资金是否已经赎回”的维度值，也设置成了1。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；在指标的菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿，即过去14天，指标大于5的用户找出来（见图6-44）。

图6-44　通过“用户分群”找出符合条件的用户

这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有的用户，要满足下面的三个特征：

特征一：购买过产品的老客；

特征二：他们的资金目前已经赎回了；

特征三：过去14天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。

同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别（见图6-45），对应不同的运营策略：

图6-45　所有用户可整理为六个类别

比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品，并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买。这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。

相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。

6.3.6　贷款业务：提升注册转化率

以一家平台贷款业务的PC端注册流程为例，注册流程包括“填写基本信息——验证手机号——上传身份证”三大步骤。我们梳理了整个贷款的转化流程（见图6-46），发现在过去的一周里有50000用户来到注册首页，但是只有1500借款成功了，转化率极低。

图6-46　PC端贷款转化流程

用GrowingIO的漏斗去衡量了整个转化流程流程，总转化率才0.71%，每一步的转化率也有异常点，尤其是第二步（见图6-47）。

大量的用户在注册过程中流失，这是巨大的浪费。下面我就给大家分析一下其中的每一步，看如何提升PC端的整体注册转化率。

图6-47　新用户转化漏斗分析

第一步：填写信息

只有35.7%的用户完成了第一步“填写信息”，那么问题到底出现在哪里呢？用户是直接跳出，还是流向了其他页面？

通过热图分析（见图6-48），我们发现：高达21%的用户被顶部导航栏吸引，点击了导航栏然后跳到其他页面。也就是说在过去一周内有10000多人从导航栏溜走了。

图6-48　发现用户流失的路径

这个原因很可能就是工程人员直接复用了之前的页面代码，没有考虑到导航栏对转化率的影响。解决方案也很简单，拿掉顶部导航栏就可以将第一步的转化率提升21%。

第二步：验证手机

第二步的转化率更低，才8%，因为它采用的是验证运营商的服务密码。很多人都不知道什么是运营商的服务密码，也不知道如何操作。

我们抽样了部分验证失败的用户，通过用户细查发现这部分用户很多都在重复点击“获取服务密码”（见图6-49）。服务密码验证失败的每天有400～500人的解决方法是所有校验手机密码的用户中，反复校验手机密码大于3次的就高达3000人。

图6-49　手机验证问题

不难看出，这个环节的产品设计很有问题。一般情况，首先，工程技术人员去核对一下，用户是不是真的收不到验证码。其次，产品设计亟待优化，我们要让用户更加容易知道什么是服务密码，并且更加容易获取服务密码。最后，还有一点个人经验，建议把手机邮箱一类的联系方式前置，这样就算用户注册到一半流失了你也可以有方法召回他们。

第三步：上传身份证

最后一步，验证身份证，正常来讲这部分转化率应该是比较高的，但实际只有25%。为什么转化率这么低？

通过不同页面停留时长分析发现，“身份证照片上传页面-PC”停留时长最久，高达4.08分钟（见图6-50）。

图6-50　停留时长

为什么上传一个证件照片需要那么久的时间呢？在产品设计中，该平台设计了两个上传方式：1）微信上传；2）PC端本地上传。这个好理解，PC端肯定是要有本地上传功能的，但是因为很多用户的身份证照片都存在手机里面，所以设计了微信拍照上传。

实际过程中，一多半用户选择了微信上传，但上传到一半失败了，转到PC平台才上传成功。而这条转化路径的转化率只有14.5%，直接PC端上传的转化率高达24.5%（见图6-51）。实际体验后，我们发现微信拍照上传身份证确实失败率很高，所以这个环节的核心就是优化这个功能。

图6-51　转化路径分析

总结：

首先是梳理用户转化路径，然后找到转化路径上影响转化率的核心节点，最后从渠道优化、需求匹配、产品设计、文案优化等多个角度进行优化。对转化的每一个细节都进行打磨，每一个环节的微小的改进就是贷款业务转化率的巨大进步。

6.4　互联网+：打通线上线下数据，驱动链家增长

链家是一个相对来说比较传统的线下企业，但链家打通线下线上数据的经验与大家的认知还是有一定差异的。不过增长的本质是相同的，越来越多的企业开始寻求互联网+转型，希望链家的经验能给大家一些帮助。

6.4.1　什么是增长

在过去大概两年的时间里，上海人民的口中出现了一个词语叫“三大绿皮”。这三大绿皮到底是哪三大呢？分别是星巴克、全家和链家。这三家公司的门店开满了上海的大街小巷，已经成为一道独特的风景。可能有很多人认为链家的增长就是开门店，做大规模的扩张。

作为上海链家数据分析的负责人[1]，我认为链家增长三个点：客户留存、服务水平以及客户认可度。

第一点，提升客户留存。

我们希望链家的APP有人用，我们的客户有留存，大家更乐意到我们这里来做交易。

第二点，提高服务水平。

我们希望经纪人的水平能提升，服务效率能够增长。

第三点，提高客户认可度。

这三个增长给我们带来了什么呢？第一，交易过程的缩短；第二，市场占有率的提升。

以前大家都认为中介是靠房价来挣钱的，我们希望打破这个规律，通过提升效率来增长。房价确实增长得很快，但是我们希望我们的效率能比房价增长得更快。

市场变化是比较大的，很多时候中介看天吃饭，市场不好的时候很多企业都会退出竞争。但是，只要我们不断提升服务的水平和质量，越来越多的客户认可链家的服务，哪怕市场剧烈变动，对链家的发展都是影响很小的。

[1]本文作者：陈泽帅，上海链家研究院院长。本文来自2016年GrowingIO数据驱动增长大会的演讲内容。

6.4.2　增长遇到的挑战

链家成立于2001年，链家网的创办始于2014年，在过去的十多年里，链家慢慢发展成了中国最大的房地产中介机构。我们有近八千家门店、十多万经纪人，这么大规模的一个团队，怎样去管理和驱动它的增长呢？

1.链家关注的三大数据

在过去很长的一段时间里，我们积累了一套比较完整的企业管理方法论以及业务系统。这套业务系统的本质，是通过对交易过程的层层分解，把业务漏斗转化为各项业务指标来跟踪。

总的来说，我们观察三个最主要的数据（见图6-52）。

第一个，服务数量。

服务数量包括：经纪人每天接听客户电话的数量和时长，经纪人收到业主钥匙的数量，经纪人为业主提供带看服务的数量。

图6-52　链家关注的三大数据

第二个，服务效率。

最大的服务效率就是成交速度，这其中包括：经纪人为业主找到客户的速度，经纪人为客户找到合适房源的速度，以及客户首次到访链家的门店之后回访链家看房的转化率。

第三个，服务专业程度。

链家会为经纪人准备考试，比如说经纪人专业考试、后台抽检考核、客户反馈等。通过这些数据来体现我们的服务专业程度，体现客户对我们的认可程度。

2.增长的突破口在哪里

在高速扩张的过程中，这些结果管理和层层细分的管理，必然要耗费企业非常高的管理成本。总结起来，有三大挑战摆在我们面前。

第一，从结果管理到过程管理。

上面我介绍的三种数据，都是线下经纪人手动录入、系统管理者去寻找，以及客户反馈的数据。这些数据，第一可能不及时，第二可能不精准，这样的话会带来很多问题。以用户反馈为例，用户给我们的反馈是不是真实的、是不是留有情面的？

实际上这个过程中，我们需要更多的过程数据来帮助我们校正我们业务过程的管理结果，也就是从结果管理向过程管理转变。

第二，从效果监控到效果预测。

作为一家房产O2O企业，我们的服务链条非常长。一个客户从现在的房地产市场找到一套房子，大概需要90天的时间。如果我们依赖于传统的线下管理模式，采集到的数据又少又慢。所以我们需要更多的过程数据来帮助我们，尽可能来反馈和预测用户的一些感知以及经纪人的行为。

第三，通过数据描述客户需求。

之前我们了解到的客户需求是经纪人、后台核检人员以及客户告诉我们的，这里面或多或少存在一些误差。我们非常想通过数据去描述一个客户的需求，从而帮助我们通过技术提升经纪人的专业程度。

比如说对房子的估价、对房子的推荐、对经纪人的推荐，我们希望通过技术去替代传统业务上一些高专业度的行为，把一些不可控的风险变得可控。

根据上面三个管理难题和痛点，我们希望拿到更多线上和线下的数据，使之成为管理优化和企业增长的一个突破口。

6.4.3　链家如何打通线上线下数据

在遇到GrowingIO之前，我们花了很多时间、精力去采集线上数据，但效果都不好。那么我们是如何去推动线上数据采集的呢？

1.链家自建的埋点系统

在链家的内部，我们有一个比较完善的ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）系统。在这个系统中，我们自建了一套用户行为追踪机制来监测内部的风险操作（见图6-53）。

图6-53　链家自建的埋点系统

比如，有没有规范的考勤，我们系统的响应时间是不是超时，我们在使用VPN（Virtual Private Network，虚拟专用网络）的时候会不会遇到一些信息安全问题，以及经纪人会不会发生一些高风险的个人行为，比如泄露客户或者业主的信息或者公司的重要信息。

正如上图显示的，在这个过程中我们的工程师和业务人员一步一步去推进和落实这个系统，通过埋点的方式部署在我们的系统中，并且推动了一些小的案例的实施。

2.自建埋点系统的痛点

在实施的过程中，我感觉痛点挺多的，主要概括为下面的四点。

第一，三端数据未统一。

这里的三端指的是PC端、Android端、iOS端。链家网为经纪人、业主提供了APP，来帮助他们更高效地做一些服务和工作，但是我们自己的系统并不能采集到Android和iOS客户端上的用户行为。

第二，数据不全。

web上一些特殊的点击行为和动作是我们系统采集不到的，这对我们运用数据会造成一些干扰。

第三，缺少可视化的报表。

因为自建系统缺少可视化报表，不够直观，造成数据分析成果的应用范围非常狭窄。我们现在拿到的数据非常庞大，分析师主要使用Tableau进行可视化分析。但是因为我们的分析师资源是有限的，所以不可能把所有的行为都变成可视化的图表展现出来。这也是我们自己埋点的一个大瓶颈！

第四，运维成本高。

这其中最大的成本就是时间的机会成本。虽然这两年我们做了几个内部应用，但是两年内链家的发展速度远远超出了我们的想象。

同时，为了自己搭建系统我们需要招聘不同的工程师；对于很多新的技术场景，工程师也需要自我突破。对于我来说，我再花时间去管理一个新的业务线和技术线，管理成本也是非常高的。

在这样的背景下，我们希望采用一些固定的产品或者比较成熟的产品去完成我们想要做的事情。

图6-54显示了我们对自建系统以及引入GrowingIO的评价，现阶段的GrowingIO可以满足我们上面的业务需求，处于务实的角度我们选择了GrowingIO。

图6-54　链家网对成熟产品的考虑

3.借助GrowingIO打通线上线下数据

以前，我们的经纪人服务客户的成本非常高。比如，我们接到一个电话可能要几十块钱的成本，非常昂贵。

之前的做法是，我们把经纪人接通电话作为线下服务的起点，经纪人接通客户的来电，他会跟客户交谈、约看，变成私客带看和成交。随着成本越来越高，我们希望知道给我们打电话的客户，他在打电话之前是不是通过链家网接触过我们。

这是一个巨大的挑战，因为注册了链家网然后再打咨询电话的人非常少。PC和web端只有2%的客户会先登录后浏览，APP端只有30%的客户会先登录后浏览，这样算下来我们只能追踪到不到一成的客户。

这就是说，往前追溯打电话给我们的这些用户，他们在链家网上面的行为我们只能监控到不到一成，这是非常少的。

所以，在这个阶段我们做了一个比较大的改进，通过GrowingIO提供的ID实现前后的串联（见图6-55）。

图6-55　通过growingio打通线上线下数据

我们在PC端为每一个电话做了一个二维码，这个二维码对应唯一的房源和经纪人。我们将这个二维码放在链家网的住房详情页上面，用户扫二维码产生拨号动作——扫码后弹出一个web页面，点击拨号直接打通电话。

我们把二维码中带有的房源和经纪人信息上传到GrowingIO后台，通过我们的转接号系统去匹配这个唯一的二维码，由此，我们完成了PC端电话和线上行为的串联。

APP也是一样的原理，而且做起来相对容易，其中最关键的是房源和经纪人的信息以及唯一的转接号。

打通以后的效果怎么样呢（见图6-56）？

图6-56　改进前后的效果

非常明显！以前依赖客户登录的方式的话，我们只能监测不到一成的客户。做了这个产品改进后，PC上会有10%的客户扫码，wap上有70%的客户信息被关联到，APP上更是高达85%的覆盖率。比较之前不到10%的比例，现在我们大概可以追溯到70%甚至更高来电用户在链家网的浏览行为。

这样一来，一旦客户与我们发生线下接触（来电等），我们有70%的把握知道他在线上（链家网）做了什么。这样一个改变成为我们后面所有业务分析的关键，因为它拉长了整个业务漏斗的监控范围，用户来电之前的线上行为数据也被考虑在内。

6.4.4　如何用线上数据分析驱动增长

链家希望去研究线上数据的需求已经积累了快两年了。引入GrowingIO后，我们的产品和开发人员非常勤奋地用这些数据去弥补我们之前线上数据的不足。

在链家网，我们发现使用“地图找房”功能的用户群体的转化率，高于平均转化率的60%及以上。但是“地图找房”这个功能的使用率只有7.35%，也就是说没什么人用。

既然这样，那是不是说使用“地图找房”能提升整体的转化率呢？于是产品经理提出改版方案，就是把“地图找房”搬到了房源搜索结果页的列表上（见图6-57）。

图6-57　将“地图找房”功能放到显著位置

让人惊喜的是，只是这么一个小小的改动，就把使用“地图找房”的用户提升了30%（见图6-58）。同时新的地图入口的转化率比原来的提高了6%～10%，整体的转化率居然提升了9.8%（见图6-59），而这只是产品上一个非常小的改动。这是我们产品经理在加载GrowingIO的第一周想到的一个产品改进，就取得了显著的效果。如果我们能不断深入去研究这些数据的话，这些创意就会被我们源源不断地挖掘出来。

图6-58　产品改版后的效果

图6-59　改版前后的转化率差异

借助GrowingIO我们打通线上线下数据的三个要点是：

第一点，便宜。链家是非常务实的，因为我们处于高速发展的过程中。以赛车为例，你一边开车一边换轮胎是可以的，但是你一边开跑车一边造轮胎就不现实了。

第二点，灵活。通过GrowingIO，我们可以拿到全量的用户行为数据，这样的话我们可以做很多的应用。同时我们希望把像GrowingIO这样的工具，投入到对业务价值增长有用的点上。

第三点，商业价值。这跟Simon提到的回归商业本质是一个道理。对于链家来说，什么是商业本质？其实就是加快房源和客源的匹配、周转、成交效率，2016年这一年，我们的整体转化率提升了30%，高于房价增长的速度。

后记

增长是永恒的使命！

在过去十多年的时间（2003—2015年）里，我在美国硅谷工作，先后服务于EPSON、eBay、LinkedIn等企业，进入过传统制造业、电子商务、社交媒体、企业服务等不同领域。后来，我发现企业的核心使命就是“增长”！

为什么增长那么重要？

读完这本书，你会发现：增长，本质上代表着4种人群的利益。第一、员工，只有增长的企业才能给员工较好的薪资，同时员工只有在增长的环境下才可以快速成长；第二、股东，只有增长的企业才能得到股东的高度认可，同时获得较高的市场估值；第三、客户，企业只有不断增长，才能源源不断地为客户提供服务，创造更多价值；第四、社会，一家快速增长的企业对于提供就业岗位、稳定社会秩序具有重要的意义。

众所周知，工业革命以后，管理理论经历了几次重大的变革，其中彼得·德鲁克的管理科学理论奠定了现代西方管理学的基础。德鲁克曾经指出：如果你不能衡量，那么就不能有效增长。增长的前提是用数据来衡量我们的每一次工作，然后在实践中不断迭代和优化！

GrowingIO成立两年多来，累计为7000多家企业级客户提供数据采集、数据分析、数据咨询服务，覆盖银行、电信、在线旅游、电子商务、在线教育、互联网金融、社交直播、O2O、企业服务等数十个行业，积累了丰富的数据驱动经验。《首席增长官：如何用数据驱动增长》正是我们在服务客户过程中不断总结、不断升华的内容沉淀，也是GrowingIO全体员工的精神成果。同时，机械工业出版社经管分社社长谢小梅女士为本书的出版提供了非常多好的建议，刘洁和胡嘉兴两位编辑也为这本书的问世做出了巨大的贡献，在此一并表示感谢。

通过这本书，我们还想纠正一个误区。对很多中国企业来说，他们认为只要接入了你的工具，立刻就能看到效率提升。实际上并不是这样！必须要把我们书中提到的增长这套方法论，运用到每一天的营销、产品设计和运营工作中去，同时很熟练地使用数据分析工具。这是一个不断循环、不断迭代的过程，也是一个不断增长的过程。

看完这本书，开始你的增长之路吧！

张溪梦

2017年9月10日