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雷鋒網按：本文作者張溪夢，GrowingIO創(chuàng)始人&CEO、前LinkedIn商務分析高級總監(jiān)。
為什么要用數據來驅動增長？我們不妨先來看看中國互聯網的發(fā)展趨勢。
第一點，在過去10年，中國的互聯網發(fā)展非常快；尤其是移動互聯網，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！
第二點，過去十來年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占據，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。大家想想，如果人口紅利、流量紅利都結束了，下一個時代我們該怎么辦？
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。這也就是用數據來驅動產品增長、驅動精細化運營的一個核心關注點。
首先，增長是王道，如果不能增長企業(yè)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(fā)展已經沉淀為精華。
1、MVP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(yè)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(yōu)秀的產品經理要理解公司的戰(zhàn)略、業(yè)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，美國硅谷有一種增長黑客的理念，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(huán)節(jié)中任何一個，產品經理都可以做精細化的分析，驅動企業(yè)高速增長。
從一個數據分析師的角度，產品經理要想實現產品增長，最起碼應該具備思考以下三個因素：驅動力、障礙、鉤子。
第一，產品經理需要思考我們的用戶是什么因素驅動的，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；產品經理需要通過用戶行為數據來發(fā)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，讓用戶在平臺上持續(xù)活躍。接下來我們從這三個角度出發(fā)，闡述如何用數據驅動產品增長。
驅動力其實很簡單！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(fā)展。比如，通過SEO來優(yōu)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。
以前我們投廣告、買關鍵詞、發(fā)文章更多是拍腦子決策，并沒有對不同渠道進行精細化分析；現在GrowingIO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?，F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制造營收。
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(fā)現問題、快速修正。
舉個例子，企業(yè)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(jiān)測和評估。產品活動頁上線后，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。
數據分析的核心就是要把一個產品或者一個業(yè)務用分拆的角度把它分成不同的層，每個層用精確的數據進行衡量。
舉個例子，一般產品經理或者設計更多考慮的是視覺、交互設計和信息框架等元素。再往上走的話，我們需要更多地思考我們產品的內容以及用戶的需求、體驗等等。
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(qū)在哪里。第二點，分析每個位置的轉化率是怎么樣的。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(yōu)化：這也是產品迭代的基本思路。
廣義上來說，所有的商業(yè)網站或者APP都是電商，都需要用戶變現。電商最講究轉化，比如注冊轉化、購買轉化、搜索轉化；轉化的每一步都是非常微妙的，它們最后決定我們的網站的GMV或者成交額。2007年我在eBay工作，當時有17步的轉化公式；注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。
我們以用戶的注冊轉化為例，給大家介紹一下如何發(fā)現問題，解決問題。今天每個公司都有注冊環(huán)節(jié)，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。我們建立了一個注冊流程的漏斗，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(yè)務需求各異。
以GrowingIO的注冊轉化為例，今年1月份我們的總體注冊轉化率為7.6%。我們從瀏覽器的角度對轉化率進行拆分，發(fā)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%。為什么IE瀏覽器用戶的轉化率那么低？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，并沒有充足的證據來證明。我們將IE注冊失敗的用戶全部找出來，建個分群，然后觀察其中3-5個用戶的行為，大概就可以發(fā)現問題了。
通過GrowingIO的細查，產品經理發(fā)現IE注冊失敗的用戶在提交環(huán)節(jié)出了問題，用戶反復輸入賬號密碼，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用戶的注冊轉化率提高到12%。
大家想一想，我們今天的產品里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。
留存，顧名思義就是指訪問你網站后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(fā)現了一個521原則，一個互聯網產品隔日留存率低于50%、隔周留存率低于20%、隔月留存率低于10%的話，這個產品是很難成功的。
這個留存曲線，如果你不做什么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(fā)，發(fā)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(guī)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。
不同用戶的留存度差異非常大，一般我們將用戶分成4類：高留存、中留存、低留存以及流失用戶。
高留存的人一般來說它會貢獻營收的35%到60%，雖然他們人數非常少，但是粘度非常高。中度留存的用戶一般來說是我們的核心用戶群，這個群體占我們公司活躍用戶比例的20%-25%；剩下的是的是低活躍用戶與流失用戶。不難看出這些用戶的價值和讓用戶比例是完全倒掛的。
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(fā)現產品很多核心功能點，找到這些核心功能點后，我們所有的產品、運營、業(yè)務都改朝這方面來打。
舉幾個簡單的例子，LinkedIn發(fā)現用戶第一周增加5個社交好友、Facebook發(fā)現用戶第一周增加10個好友、Twitter發(fā)現用戶第一周有30個粉絲、Dropbox發(fā)現用戶在兩個操作系統(tǒng)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。
數據驅動產品增長，體現在三個層次上，也就是中國人講究的“道”、“術”、“器”。
“道”是指價值理念，好的產品經理應該能認同數據的價值；如果不認可這個價值，那么你無論怎么推都推不動的?！靶g”是指產品經理要有正確的方法論，比如現在新興的“Growth Hacker”（增長黑客）框架，從獲取、激活、留存、變現與推薦五個環(huán)節(jié)驅動產品增長?！捌鳌眲t是指好的工具，一個好的數據分析工具可以幫助產品經理加快產品迭代速度、縮短開發(fā)周期，從而增加用戶的價值。
用數據來驅動產品增長，產品經理需要了解數據分析的5個階段。一般情況下，數據分析的商業(yè)價值隨著分析的復雜程度而增加。
最開始，人們靠拍腦子、拍大腿、拍胸脯做決策，完全靠直覺。當時當你的系統(tǒng)越來越復雜的時候，拍腦子決策就會產生很多錯誤，效率也會越來越低。
在數據分析的第一階段，我們需要知道歷史，以前發(fā)生過什么，這是基礎。
第二個階段你需要找到原因，人們?yōu)槭裁磿媚愕漠a品，憑什么給你的產品付費，為什么不同用戶的粘度差異那么大。
第三個階段，產品迭代和運營要快。以前人們三個月更新一個版本，現在很多產品經理通過數據每天做出一個決策，小步快跑，快速迭代。在這個過程中，特別需要重視實時的分析，新功能上線、產品運營活動都需要實時監(jiān)測效果。
第四個階段，通過數據進行預測。人的行為很難改變，用戶以前的行為很可能延續(xù)下去。
最后，數據化的核心需要很好的執(zhí)行，需要落地，我們需要對未來進行改變。我們可以通過市場營、內容傳播、業(yè)務推廣等等方式，實現產品、業(yè)務、用戶的增長，創(chuàng)造源源不斷的價值。
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