如何讓「數據驅動增長」變得簡單易上手？| HackTeam #10

• 介紹你和你的團隊

我叫張溪夢，是 GrowingIO 的創始人& CEO。GrowingIO 是一家來自矽谷的數據分析公司，提供無埋點數據採集技術和用戶行為分析工具，希望幫助互聯網企業實現精細化運營。

此前我在美國矽谷的 LinkedIn（領英）商務分析部擔任高級總監，是 LinkedIn 的第一個從事數據科學、商務分析的工作人員。五年的時間，我將隊伍發展到一個90多年的數據分析團隊，支持 LinkedIn各個部門和業務線的分析需求。2015年，我回國創立數據採集和分析公司 GrowingIO，創始團隊來自 LinkedIn、eBay、Coursera、亞信等國內外優秀的互聯網公司和數據公司。

• 傳統的數據分析流程是怎樣的？

這是美國漢密爾頓河污水處理的流程圖，呈現的是把美國一條污染的河變成清水的過程，也非常類似於現在今天數據分析的流程。

很多企業內部做數據分析的一個基本的流程正如上圖：很多髒水流了進來，我們需要人力對它們進行各種監控，把它放到一個池子里進行沉澱。然後做各種清洗、聚合、再清洗、再消毒，再傳輸·······美國做過一個研究，真正從數據收集到最後數據的產生有用的商業價值的過程，需要3到5周。

每做一個很簡單的決策都需要3到5個周，我們覺得，這是一個痛苦的過程。

根據美國白宮的首席數據科學家 DJPatil 的一份研究報告，90%的數據工程和分析師的時間是放在「數據收集」和「清理」部分，只有10%左右的資源放在能夠產生大量商業價值的工作上。

在傳統意義上來說，整個的數據分析是由若干的部門按照順序處理，從數據標籤的採集開始的。一般都由前端工程人員實施， IT 團隊管理數據傳輸，ETL （數據倉庫技術）一般由企業內部的數據倉庫或者數據平台的團隊負責，BI（商業智能）部門在分析部或者業務部。除此之外，各種商業分析師，統計學家參與其中，這個運行框架體系因為各個部門參與的人非常多，流程很長，效率低下。

為了解決不斷增加的需求，企業內部需要內建和定製化各種 IT 系統，這種定製化造成了企業內部各個部門形成了若干數據微型小島，進一步增加 IT 部門的工作負荷，拖慢企業決策速度。

• 下一個時代是怎樣的？

在過去10年，中國的互聯網發展非常快，2009年移動端新增用戶比率高達35%。但是最近幾年，移動端新用戶的增長在不斷放緩，去年年底降到了6%。這說明，人口紅利正在逐漸消退。

中國互聯網是典型的「流量型」經濟，大家都想搶流量、搶入口、搶風口。一個調查研究顯示，中國網民平均每天使用手機的時間是200分鐘，其中71%的時間被前20個網站或 APP 佔據，剩下的21%的時間被幾百萬家網站或 APP 瓜分。

在這樣的背景下，很多互聯網產品停滯不前。如果人口紅利、 流量紅利都結束了，下一個時代我們該怎麼辦？

接下來將是一個精耕細作的時代，我們需要更多地關注產品設計、用戶體驗、價值輸出，還有用戶的使用粘度。這也是用數據分析來驅動產品、用戶增長、驅動精細化運營的一個核心關注點。

• 一個做數據分析產品的數據分析團隊是如何運作的？

數據分析是一個精細活，它往往和產品優化、運營策略等緊密相關，需要分析師對業務有一定的掌握和理解。

GrowingIO 團隊的工作流

數據分析的前期需要針對性做好數據監控，從數據中發現問題。從問題出發、結合業務場景提出假設，然後設計實驗來驗證或者推翻我們的假設。

如果假設成立，我們可以針對性地優化我們的產品和運營；如果假設不成立或者不顯著，需要重新審視我們的假設，開始新一輪的探索。在「產品/運營——假設——數據」的不斷循環中，數據分析的價值不斷得到體現，這也是數據分析的一個基本思路。

IT基礎設施：

目前我們團隊使用的雲服務商是 AWS 中國（亞馬遜雲），最初因為美國客戶的原因，使用 AWS US 結點，所以很自然地在回國後遷移到了 AWS 中國結點。

第三方統計我們使用自己的產品， 目前主要用於市場營銷分析和已有種子用戶的使用情況。

協同辦公和內部溝通：

協同工作分 3 部分，任務管理、團隊溝通和文檔管理。聯合創始人葉玎玎也是風車的創始人，所以目前團隊目前也在使用風車，主要用於產品進度跟蹤，以追蹤問題為主。

團隊溝通上，Slack 因為需要翻牆而被放棄了，目前使用最多的是微信，有五六個群組。同時研發部門在使用 BearyChat 。

文檔管理目前主要是用億方雲做文件同步，用來統一管理公司的文檔。

• 企業應該如何利用數據驅動增長？

-數據分析師們的增長方法論長什麼樣子？

首先，增長是王道，如果不能增長企業就開始衰退。著名管理學大師彼得·德魯克說過：「如果你不能衡量，你就不能增長」。

其次，產品增長應該有一套完整的方法論，這些東西經過十多年的發展已經沉澱為精華。

1.MVP （Minimum Viable Product：最小可行性產品）理念。當我們有好的概念的時候，需要用最快的時間把它工程化變成產品；同時，我們必須要用數據來實時衡量新產品的效果，好的話就推廣，差的話就快速修正。我們的產品必須迅速迭代，要用數據來指導我們進行精細化運營。

2.全方位、全周期的業務理解。產品經理應該有全面的思維，不能都只考慮自己的交互、設計。一個優秀的產品經理要理解公司的戰略、業務，熟悉用戶的需求，需要有產品全生命周期的管理思維。

3. 要有「Growth Hacker」的精神。在過去十多年，美國矽谷的增長黑客理念梳理出了一套精細化運營的框架：獲取、激活、留存、變現與推薦。這5個環節中任何一個，產品經理都可以做精細化的分析，驅動企業高速增長。

從一個數據分析師的角度，要想實現產品增長，最起碼應該具備思考以下三個因素：驅動力、障礙、鉤子。

第一，需要思考我們的用戶是什麼因素驅動的，這實際上就是獲客。第二，用戶在使用產品的過程中會有哪些障礙，哪些怒點；需要通過用戶行為數據來發現這些問題，快速修正，不斷提升用戶體驗。第三，我們的產品有哪些功能能讓用戶留下來，讓用戶在平台上持續活躍。

-從三個角度出發

1.產品驅動力：渠道優化和實時監測

過去我們花錢買流量，比如競價投放、廣告聯盟、降價促銷等等方式。然而今天人口紅利、流量紅利正在逐漸消退，花錢買流量的成本越來越高，我們需要從出站式營銷向入站式營銷發展。

比如，通過 SEO 來優化網站的內容和架構，獲取更多的搜索流量；通過內容營銷的方式吸引用戶的關注和轉化。這些新的運營方式獲客成本非常低，獲取用戶的速度比較快。

①訪問渠道追蹤：UTM代碼

以前我們投廣告、買關鍵詞、發文章更多是拍腦子決策，並沒有對不同渠道進行精細化分析。現在，通過 UTM 代碼可以追蹤用戶的訪問來源、媒介、內容和關鍵詞等維度。

現實中不僅關注不同渠道的訪問量，還關注不同渠道的轉化率。我們要知道有多少用戶深度轉化成為了我們的核心用戶，哪些用戶未來會給我們製造營收。

②加快產品迭代：實時監測

最小可行性產品（MVP）的理念強調小步快跑的產品迭代方式。一個新產品從概念到成型上線，我們需要通過數據來驗證新產品或者功能是否符合市場需求。同時，用戶行為數據也是用戶對產品體驗的原生反饋，可以幫助產品及時發現問題、快速修正。

舉個例子，企業結合市場熱點快速上線了一個活動頁，產品和運營需要對這個活動的效果進行監測和評估。產品活動頁上線後，頁面的總體訪問量急劇上升，且該活動頁面一舉升至活躍網頁的第二位。這樣的實時數據可以快速驗證產品的效果，幫助產品經理快速評估、迭代，驅動產品增長。

2.破解用戶壁壘：熱圖、留存和細查

①讓產品一目了然：熱圖

我們以一個博客頁的熱圖為例，左邊是 H5 的熱圖，右邊是 Web 的熱圖，我們從不同層次對這個產品進行分析。

第一點，我們分析信息交互的框架，看用戶的注意力區在哪裡。第二點，分析每個位置的轉化率是怎麼樣的。第三，以博客中的「互聯網增長的第一本數據分析手冊」為例，這個文章雖然在第二位，但是用戶的點擊量很大、活躍度非常高，這說明它的內容對用戶有直接的吸引。

當我們做數據分析、做產品的時候，我們可以用熱圖對產品的 UI、UX、內容、用戶等做具體的分割，從而實現對產品多層次的分析。當你知道每個產品每個層次的具體情況（例如轉化率）的時候，你就可以對產品進行進一步的優化：這也是產品迭代的基本思路。

②提高轉化率：漏斗與細查

廣義上來說，所有的商業網站或者APP都是電商，都需要用戶變現。電商最講究轉化，比如註冊轉化、購買轉化、搜索轉化；轉化的每一步都是非常微妙的，它們最後決定我們的網站的 GMV 或者成交額。

2007年我在 eBay 工作，當時有17步的轉化公式；註冊用戶到搜索轉化率、搜索到瀏覽商品的轉化率、瀏覽商品到購買的轉化率等等，一步步連起來，分成17步。這17個步驟構成了公司的運營體系，每一個步驟的轉化率一旦降低0.1個百分點，就會立刻有人去核查原因。

我們以用戶的註冊轉化為例，給大家介紹一下如何發現問題，解決問題。今天每個公司都有註冊環節，需要用戶填寫電子郵件地址、手機號或者公司信息等等。要想提升轉化率，前提是你要能很好的衡量每一步的轉化。我們建立了一個註冊流程的漏斗，可以清晰地看到總體和每一步的轉化率；同時，我們也可以從不同維度對轉化這個指標進行拆分，拆分維度根據業務需求各異。

以 GrowingIO 註冊轉化為例，今年1月份我們的總體註冊轉化率為7.6%。我們從瀏覽器的角度對轉化率進行拆分，發現 IE 瀏覽器的用戶轉化率為1.4%，而 Chrome 瀏覽器的轉化率高達12.2%。為什麼 IE 瀏覽器用戶的轉化率那麼低？難道是我們的網站在 IE 瀏覽器下不適應嗎？當然這只是猜想，並沒有充足的證據來證明。我們將 IE 註冊失敗的用戶全部找出來，建個分群，然後觀察其中3-5個用戶的行為，大概就可以發現問題了。

通過細查，我們的產品經理髮現 IE 註冊失敗的用戶在提交環節出了問題，用戶反覆輸入賬號密碼，無法提交成功。經核查，這是一個 BUG，是用戶的「怒點」，因為我們新的 java 架構對 IE 不兼容。當時我們的工程師花了2個小時對產品做了兼容的處理，接下來的一個月 IE 用戶的註冊轉化率提高到12%。

大家想一想，我們今天的產品裡面是不是有很多這樣的漏點，導致用戶不斷流失；只有一個一個彌補這樣的漏點，我們的產品和用戶的轉化率才會提升，產品才可能不斷增長。

3.產品如何才能留住用戶：留存

留存，顧名思義就是指訪問你網站後過一段時間仍然回訪。我跟很多產品、運營的人交流，真正理解留存的人非常少。Facebook 發現了一個521原則，一個互聯網產品隔日留存率低於50%、隔周留存率低於20%、隔月留存率低於10%的話，這個產品是很難成功的。

GrowingIO 產品留存圖

這個留存曲線，如果你不做什麼工作的話是很難有改變的，用戶會慢慢流失。我們從產品功能的角度出發，發現使用過 A 功能（上圖紅色留存曲線）的用戶表現得更加活躍、留存度更高。從產品迭代的角度，我們在下一個版本規劃中將 A 功能的入口放在首頁，使其獲得更多的流量；刺激更多的用戶高頻使用 A 功能，從而提高總體的留存度。

產品經理應該仔細研究高留存用戶的行為，看他們在使用哪些產品功能，是怎樣使用的；低留存用戶在使用哪些功能，是怎樣用的。這樣一對比，你就會發現產品很多核心功能點，找到這些核心功能點後，我們所有的產品、運營、業務都改朝這方面來打。

舉幾個簡單的例子，LinkedIn 發現用戶第一周增加5個社交好友、Facebook 發現用戶第一周增加10個好友、Twitter 發現用戶第一周有30個粉絲、Dropbox 發現用戶在兩個操作系統上使用的話，這些用戶的留存度會非常高。每個產品都有它的魔法數字，產品經理如果

能找到這些魔法數字，就可以有針對性地促進產品增長。

上一期的訪談中，新一線城市研究所的主編 沈從樂 聊了一個專註研究城市數據的數據新聞團隊是如何運作的，BangWork 將會繼續跟更多的團隊進行交流，去了解在一個共同協作的環境下會遇到什麼樣的問題，以及怎麼樣去解決這些問題，探索【團隊力量】。

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