顧青：移動互聯(lián)網(wǎng)都不增長了，還怎么做增長黑客

在談具體如何增長之前，我們先來看一下QuestMobile所提供的2018年中國移動互聯(lián)網(wǎng)的總用戶規(guī)模，可以明顯看到中國移動互聯(lián)網(wǎng)的總用戶規(guī)模，2018年前9個月才增長了3400萬，而去年同期是6400萬，要是今后出現(xiàn)每年移動互聯(lián)網(wǎng)的新用戶出現(xiàn)1千萬，乃至幾百萬的情況，大家也不要奇怪。

2018年有一個詞很火，叫增長黑客，原本是GrowthHackers.com 的聯(lián)合創(chuàng)始人Sean Ellis和Inman News首席運(yùn)營官M(fèi)organ Brown提出的概念。

增長黑客這件事的核心其實(shí)是技術(shù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動，但是國內(nèi)很多團(tuán)隊在舶來這個概念，追隨增長這個詞的時候其實(shí)偏離了增長這個詞的本意，變成了流量增長，或者流量運(yùn)營。

問題是我們已經(jīng)進(jìn)入負(fù)增長零增速的時代。

來看一下另一個數(shù)據(jù)報告服務(wù)商TrustData對主流電商的數(shù)據(jù)統(tǒng)計：

這樣的趨勢其實(shí)在2019年并不會變的稍微好一些，原因是移動互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)格局基本都定了，個別細(xì)分市場還有機(jī)會，但是競爭非常激烈，流量獲取的成本是繼續(xù)升高。

所以千萬不要把粗放的廣告投放作為用戶增長的唯一手段（雖然繼續(xù)有大量企業(yè)為此買單而不自知）。

科學(xué)增長的主要聚焦點(diǎn)是通過低成本的用戶獲取手段（比如技術(shù)性的SEO項目）以及通過數(shù)據(jù)驅(qū)動獲得長期可持續(xù)的業(yè)務(wù)發(fā)展（比如精準(zhǔn)推薦、基于User Profile的用戶分層運(yùn)營、AB及多變量試驗(yàn)）。

就如Mason Pelt在SiliconANGLE.com上于2015年寫的文章指出：

“Imagine your business is a bucket and your leads are water. You don’t want to pour water into a leaky bucket; it’s a waste of money. That’s it.”

我翻譯一下：想象一下你的業(yè)務(wù)（產(chǎn)品）就如同一個木桶，你的銷售機(jī)會如同水，你不會希望把水倒入一個漏水的桶，這是浪費(fèi)錢，這道理很簡單“。

真正理解這一點(diǎn)的團(tuán)隊，會把注意放在這些方面：

• 低成本用戶獲取 （SEO、產(chǎn)品自帶社交裂變、內(nèi)容矩陣等）【可以閱讀什么是科學(xué)可控的SEO？】
• 用戶On-Board的引導(dǎo)
• 業(yè)務(wù)變現(xiàn)/轉(zhuǎn)化流程
• 留存率
• 產(chǎn)品自傳播能力

比如快公司就把Twitter的”好友列表“功能作為一個很好的例子，并認(rèn)為這是Twitter成長飛快的秘密武器，本質(zhì)上是讓產(chǎn)品本身自帶引流能力，而不是建立一個產(chǎn)品后，大把花錢去做推廣。

而“好友列表”也好，精細(xì)化運(yùn)營也好，AB測試/灰度發(fā)布也好，這些手段的背后都是在通過數(shù)據(jù)挖掘和分析，推導(dǎo)出用戶的特征，并體現(xiàn)在開發(fā)滿足對應(yīng)用戶特征的功能和產(chǎn)品服務(wù)流程（比如OTA可以做的同類人點(diǎn)評，或者電商會做的猜你喜歡）。

流量運(yùn)營模式代表了2000年互聯(lián)網(wǎng)早期一批創(chuàng)業(yè)者的思維模式，這些模式已經(jīng)被證明無法健康經(jīng)營（比如千團(tuán)大戰(zhàn)時期倒閉的大部分項目）。 而我們更應(yīng)該關(guān)注的是用戶的生命周期貢獻(xiàn)價值，即LTV。

一個簡單的公式：

• LTV > CAC, 可以活得挺好
• LTV = CAC，繼續(xù)融資
• LTV < CAC，業(yè)務(wù)有問題，需要重新來過

什么是流量經(jīng)營思維？

流量經(jīng)營思維在于比較簡單地認(rèn)為流量獲取做好了，生意就會好起來，許多企業(yè)還是這樣在想：

1）我有一個很牛逼的產(chǎn)品，就用自己的網(wǎng)站和APP在各種渠道做做推廣，然后組建運(yùn)營團(tuán)隊，做好用戶運(yùn)營，做好轉(zhuǎn)化就好了

2）每天關(guān)注各渠道的PV/UV，轉(zhuǎn)化率，跳出率，不斷提升PV/UV的量，優(yōu)化好網(wǎng)站/APP就好了

3）每天策劃好文案的編寫，比如標(biāo)題、賣點(diǎn)和痛點(diǎn)分析好，通過視頻、圖文和利益點(diǎn)的稱述，加上購買引導(dǎo)錢的優(yōu)惠刺激，做出一個10萬+的推文，提高銷量就好了

4）每天看一下數(shù)據(jù)，分析一下原因，找開發(fā)按照業(yè)務(wù)規(guī)則篩選一批可供營銷的客戶名單，并通過Push和短信推送來召回就好了

5）設(shè)計一個用戶裂變流程，讓購買的老用戶幫助拉新，通過分銷返利手段刺激一下就好了。

6）我們只要做好社群（比如微信群的運(yùn)營），在社群里發(fā)送產(chǎn)品和紅包，就可以獲得一些用戶了

這些都還是只是停留在流量運(yùn)營的層面，沒有深入去了解一個用戶在時間、市場競爭、產(chǎn)品使用場景、地點(diǎn)、價格和其他用戶影響力這些多變因素下的決策是多變這個基本原理。

我記得在一次知識星球的分享里，我和張國平老師關(guān)于這個思路的對話：

張國平：從微信這個生態(tài)就看出來了，當(dāng)一個流量渠道足夠強(qiáng)勢，基于它的任何獲取流量的方法都會很熱門，國內(nèi)的SEO也曾經(jīng)是這么一個階段性的東西?，F(xiàn)在大部分一些做微信流量的方法也將會這樣。SEO的局限就是流量本身的局限，之所以叫“流量”是因?yàn)樗鼤髯摺．?dāng)互聯(lián)網(wǎng)融入所有行業(yè)后，全民參與每個毛細(xì)血管的競爭，現(xiàn)在就是一個圈用戶的時代了，流量思維早過時。

顧青： 傳統(tǒng)只了解SEO的人員需要去增強(qiáng)的是如何研究用戶行為特征，如何掌握有效的網(wǎng)站和App數(shù)據(jù)分析方法。LTV這件事需要去掌握基本的數(shù)據(jù)模型，如RFM和WOE，學(xué)習(xí)和鞏固統(tǒng)計學(xué)和概率論，并通過理解用戶行為特征來做到有效的用戶分群。

在一個產(chǎn)品的不同階段，用戶會呈現(xiàn)出不同的業(yè)務(wù)和行為特點(diǎn)，業(yè)務(wù)價值自然也不一樣。所謂大數(shù)據(jù)殺熟，先不談“殺”，但是的確可以通過完善的數(shù)據(jù)采集和維度建模，并通過標(biāo)簽體系形成業(yè)務(wù)團(tuán)隊可以用來沉淀業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)平臺，并基于此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動運(yùn)營，讓不同的人群體驗(yàn)個性化的產(chǎn)品體驗(yàn)流程和價格體系，提升留存率、核心業(yè)務(wù)收入、降低營銷成本（比如優(yōu)惠券的金額）。

在這個對話里，國平點(diǎn)出了流量模式的問題，我點(diǎn)出了理解用戶特征對于一個業(yè)務(wù)的重要性。

什么是用戶運(yùn)營和健康增長？

一個真正理解數(shù)據(jù)驅(qū)動和用戶運(yùn)營的團(tuán)隊，他們要做的事情遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止流量獲取這件事，他們需要做好：

1）用戶洞察 （不是簡單的轉(zhuǎn)化率分析）、策略干預(yù)和數(shù)據(jù)追蹤

2）通過核心指標(biāo)的活躍分析、同類人模型，設(shè)計出產(chǎn)品從拉新、促活到業(yè)務(wù)增長的完整體系，

3）做好用戶的個體畫像Profile和群體畫像Profile、分層規(guī)則，并有效評估單個Profile和規(guī)則的有效性

4）結(jié)合畫像Profile，設(shè)計運(yùn)營規(guī)則并通過AB測試（科學(xué)分流）來驗(yàn)證規(guī)則的提升效果

5）在技術(shù)條件具備的情況下，實(shí)施全域Profile規(guī)則平臺，提升個性化推薦、搜索和自動化運(yùn)營的精準(zhǔn)效果

對于全域Profile，或者全域用戶畫像這個名詞還不太熟悉的朋友來說，可以去網(wǎng)上尋找一些有關(guān)User Profile能力方面的一些內(nèi)容（建議用Google搜索）。

本質(zhì)上，全域Profile是企業(yè)自己需要去構(gòu)建的能力，相當(dāng)于一個基于自有數(shù)據(jù)中臺能力基礎(chǔ)之上的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺，用來管理第一方、第二方等數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成自有的符合業(yè)務(wù)需求的全域標(biāo)簽（用戶、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和任何有業(yè)務(wù)價值的實(shí)體對象）。

在這個能力的基礎(chǔ)上，可以讓業(yè)務(wù)運(yùn)營團(tuán)隊做到利用數(shù)據(jù)驅(qū)動全鏈路優(yōu)化業(yè)務(wù)。

什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動的原則

國內(nèi)外的不同風(fēng)格的企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動上的做法不同，但是都會遵循一些相似的原則。比如：
大膽實(shí)踐小心求證，把數(shù)據(jù)化的工作流程成一個閉環(huán)，做事情會先設(shè)計一個有助于數(shù)據(jù)驅(qū)動的工作流程，在具體實(shí)踐中會通過提出假設(shè)，檢驗(yàn)；采集數(shù)據(jù)，分析結(jié)果，最后根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果改進(jìn)產(chǎn)品、設(shè)計和運(yùn)營策略。比如Twitter和領(lǐng)英每個星期都跑大量實(shí)驗(yàn)，國內(nèi)的騰訊、美團(tuán)、百度、攜程、餓了么等也建立了完善的AB測試文化。

如果數(shù)據(jù)驅(qū)動和試驗(yàn)做得好，包括精細(xì)化運(yùn)營，AI，個性化，預(yù)測分析，風(fēng)控這些工作都可以對業(yè)務(wù)產(chǎn)生極大的貢獻(xiàn)，比如Paypal和唯品會金融消費(fèi)貸團(tuán)隊都在用自動化和AB測試不斷優(yōu)化自己的風(fēng)控模型，并獲得了業(yè)務(wù)的很大收益。
拿我們給企業(yè)培訓(xùn)和咨詢經(jīng)驗(yàn)來看，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊意識到數(shù)據(jù)和用戶畫像驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的重要性，并注重實(shí)際產(chǎn)出。

從人才市場的角度來看，越來越多的企業(yè)都開始組建專門的數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品增長團(tuán)隊，比如需要這些技能：

1. 設(shè)計：能通過通過數(shù)據(jù)分析、用戶調(diào)研和流量試驗(yàn)等手段改進(jìn)用戶體驗(yàn)設(shè)計，并解決業(yè)務(wù)需求，能利用網(wǎng)站和APP分析、AB測試工具。一個很好的例子見：硅谷產(chǎn)品牛人談指標(biāo)和產(chǎn)品設(shè)計：價值8千萬美元的“Metrics-Driven Design” 【PDF】
2. 產(chǎn)品：學(xué)習(xí)、應(yīng)用、迭代：使用數(shù)據(jù)分析的手段找到促進(jìn)用戶增長的點(diǎn)；設(shè)計A/B測試方案
3. 市場增長：通過測試平臺推動增長，包括市場營銷，轉(zhuǎn)化率優(yōu)化等。通過試驗(yàn)和迭代，找到我們增長最快的地方，并知道是怎么做到了。
4. 用戶運(yùn)營：通過對用戶的洞察，設(shè)計運(yùn)營策略，借助數(shù)據(jù)分析和AB測試驗(yàn)證運(yùn)營策略的有效性，有效應(yīng)用標(biāo)簽規(guī)則和用戶畫像Profile，做好用戶分層，并精準(zhǔn)地圍繞用戶生命周期完成業(yè)務(wù)運(yùn)營

比如下圖就是一個比較完整的標(biāo)簽體系，在實(shí)際應(yīng)用中是一個數(shù)據(jù)產(chǎn)品（含API和數(shù)據(jù)輸出能力）：

我前不久寫了有關(guān)什么是用戶畫像主義者的試金石？

很多讀者紛紛來信與我探討這個問題，還有估值數(shù)百億的互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊負(fù)責(zé)人找到我，提了許多問題，這是好事，代表越來越多的人理解到粗暴增長的問題，并期望通過數(shù)據(jù)驅(qū)動運(yùn)營的方式，吸引有價值的用戶（ARPU高）對平臺的忠誠度。

這里我推薦網(wǎng)易嚴(yán)選算法負(fù)責(zé)人楊杰老師寫的：讓機(jī)器讀懂用戶–大數(shù)據(jù)中的用戶畫像。

一位在香港上市的大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)負(fù)責(zé)做用戶增長的學(xué)員向我提了一個問題：

“我們在通過通過CRM用戶觸達(dá)+站內(nèi)產(chǎn)品路徑優(yōu)化+B端附能做用戶增長。基于我們業(yè)務(wù)，我們會有一些基礎(chǔ)的用戶畫像，比如用戶社會屬性、產(chǎn)品行為、消費(fèi)偏好等等。但對業(yè)務(wù)層面來講，有三點(diǎn)是很弱的：

1，畫像和業(yè)務(wù)是割裂的，就是不特別清晰畫像在業(yè)務(wù)的提升上哪些屬性或維度的權(quán)重占比有多少，即沒有一個完整化的用戶數(shù)據(jù)模型去支撐我業(yè)務(wù)的優(yōu)化評估。單點(diǎn)的AB很弱，效率也很慢。

2，我們的畫像沒有體系化，畫像的精細(xì)度不夠深，也不能量化去評估。維度之間沒有串聯(lián)起來。比如我不清楚用戶的優(yōu)惠敏感度和他的性別關(guān)系有多大，比如我不清楚A人群和B人群的異同有什么量化的差異。

3，數(shù)據(jù)做不到構(gòu)建模型驅(qū)動運(yùn)營，只能單純的通過不停AB測去判斷用戶的偏好，合適的閾值。運(yùn)營的精細(xì)化程度進(jìn)度很慢。不斷AB測疊加的結(jié)果下，可能反而離真相越來越遠(yuǎn)。

我們特別希望能構(gòu)建體系化的用戶畫像和智能化的用戶數(shù)據(jù)評估和行為預(yù)測體系?！?/p>

我想這或許是困擾許多團(tuán)隊的問題。

文：?顧青@共相Ebizcamp(e-bizcamp)

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• 《?首席增長官：增長黑客最常見的6大誤區(qū)?》
• 《 從0到1，什么樣的用戶增長手段是我們可以借鑒的 》
• 《 增長只能靠裂變？不不不 》

更多精彩，關(guān)注：增長黑客（GrowthHK.cn）

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