數(shù)據(jù)告訴你可能經(jīng)驗(yàn)和你眼中的世界都是錯(cuò)誤的｜《增長(zhǎng)黑客》有感

《增長(zhǎng)黑客》是一個(gè)帶給擁有核心價(jià)值產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)和轉(zhuǎn)換一套思維體系。旨在通過數(shù)據(jù)分析，花更短的時(shí)間和最少的費(fèi)用去幫助產(chǎn)品快速實(shí)現(xiàn)“拉新、留存、激活、營(yíng)收”過程。實(shí)現(xiàn)這個(gè)過程的關(guān)鍵點(diǎn)又在于不斷的發(fā)現(xiàn)問題、優(yōu)化問題和解決問題。

書中用理論和實(shí)踐案例，闡述了在AARRR各個(gè)階段為了用戶增長(zhǎng)和轉(zhuǎn)換而提出的許多實(shí)用的數(shù)據(jù)分析、增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)的方法。

而以數(shù)據(jù)說話無疑成為整個(gè)增長(zhǎng)過程是否成功的基礎(chǔ)。

如何快速知曉你的產(chǎn)品沒有市場(chǎng)

在閱讀過程中，“如果本身產(chǎn)品就有問題，是否有必要建立增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)開展增長(zhǎng)試驗(yàn)?zāi)?？”這個(gè)問題一直出現(xiàn)在我腦海中，所幸的是第一章最后就給出了否定的答案。

如果你的產(chǎn)品本身就沒有市場(chǎng)，或是市場(chǎng)過于小眾，那么就算是有資本最終都是回天乏術(shù)。

而如何去快速知曉我們的產(chǎn)品是否有市場(chǎng)？這讓我想起了“羊和草地”的定位方法。這種方法還可以讓我們清晰的意識(shí)到“產(chǎn)品是否有問題？”、“我們的產(chǎn)品是否有問題”。

“羊和草地”實(shí)則是YY的創(chuàng)始人和董事長(zhǎng)李學(xué)凌分享出來的一種“用戶畫像”理論，但我覺得其更像是一種快速定位論。這種方法區(qū)別于usp和增維定位法的是，他強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品在增長(zhǎng)前，首先得有一塊草地(產(chǎn)品面世最初的預(yù)設(shè)目標(biāo)市場(chǎng)或是小范圍試錯(cuò)出來的市場(chǎng)即是草地)，而首批用戶即是羊，羊來了羊走了、走了的羊又回來了、羊來了吃的開心、羊來了不想再來……這些情況都反應(yīng)著你的產(chǎn)品是否有市場(chǎng)，市場(chǎng)是否小眾。最終給公司經(jīng)營(yíng)者一個(gè)信號(hào)：是否需要繼續(xù)做？！需要在哪個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)力從而快速增長(zhǎng)下去？

數(shù)據(jù)可能告訴你的經(jīng)驗(yàn)或你眼中的世界都是錯(cuò)誤的

在增長(zhǎng)黑客工作流以及增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)的崗位要求中“數(shù)據(jù)”是第一步驟，可見“數(shù)據(jù)”的重要性，而數(shù)據(jù)的最大敵人就是“經(jīng)驗(yàn)”這個(gè)以往的認(rèn)知。

讓我想起了一本由Hugo老師推薦的書，瑞典醫(yī)學(xué)教授Hans Rosling的《Factfulness:Ten Reasons We are Wrong About the World（事實(shí)：我們誤解世界的十個(gè)理由）》，書中羅列了許多問題，最后給出的答案會(huì)讓你恍然大悟“哇哦，原來這個(gè)世界上并不像我們想像的那樣”，而全書旨在說明一個(gè)情況，那就是“你眼中的事實(shí)”往往和真相南轅北轍，這就是所謂的“認(rèn)知偏差”。

下面我們來看看書中羅列的13個(gè)問題，你可以試著回答一下。

“

先誠(chéng)實(shí)回答以下13條問題（不要百度）：

1. 在世界上所有的低收入國(guó)家中，有多少女孩讀完了小學(xué)？

A. 20% B. 40% C. 60%

2. 這個(gè)世界上大多數(shù)人生活在什么樣的國(guó)家？

A. 低收入國(guó)家 B. 中等收入國(guó)家 C. 高收入國(guó)家

3. 在過去20年內(nèi)，全球極端貧困人口在世界總?cè)丝诘谋壤l(fā)生了什么樣的變化？

A. 幾乎翻倍 B. 幾乎沒有改變 C. 幾乎減半

4. 當(dāng)今世界的預(yù)期壽命為：

A. 50 B.60 C.70

5. 目前，全球兒童人口（0-15歲）大約為20億。據(jù)聯(lián)合國(guó)預(yù)測(cè)，到2100年，全球兒童人口大約為：

A. 40億 B. 30億 C. 20億

6. 據(jù)聯(lián)合國(guó)預(yù)測(cè)，到2100年，全球人口將增加40億。這個(gè)變化主要來自于：

A. 會(huì)有更多的兒童（0-15歲）

B. 會(huì)有更多的成年人（15-74歲）

C. 會(huì)有更多的老年人（75歲及以上）

7. 在過去100年中死于自然災(zāi)害的人數(shù)發(fā)生了怎樣的變化？

A. 翻倍了 B.沒有改變 C.減少了一多半

8. 目前全球人口大約有70億。下面哪個(gè)地圖最準(zhǔn)確地反應(yīng)了人口的分布？（每個(gè)人像代表10億人口）

9. 世界上有多少1歲的兒童接種了某些疾病的疫苗？

A. 20% B. 50% C. 80%

10. 全世界目前30歲的男性平均接受了10年的教育。那么同齡的女性平均接受了多少年的教育？

A. 9年 B. 6年 C. 3年

11. 1996年，虎、熊貓和黑犀牛被列為瀕危（Endangered）動(dòng)物，這三個(gè)物種中，目前有幾個(gè)變成極危(Critically endangered）？

A. 兩個(gè) B.一個(gè) C.一個(gè)也沒有

12. 世界上多少比例的人有電用？

A. 20% B. 50% C. 80%

13. 氣候?qū)＜艺J(rèn)為，在未來100年間，全球平均氣溫將會(huì)

A. 升高 B.保持不變 C.降低

現(xiàn)在看看正確答案：

1.C；2. B；3. C；4. C；5. C；

6. B；7. C；8. A；9. C；10. A；

11. C；12.C；13. A

”

如何

你答對(duì)了幾道題？

值得“慶幸”是“哈哈，我居然和老師Hugo一樣只答對(duì)了四道題”

如此，你還相信你的經(jīng)驗(yàn)嗎？

如何選取數(shù)據(jù)分析中的各個(gè)指標(biāo)才可能是正確的？

全篇讀完，我發(fā)現(xiàn)“消費(fèi)者購(gòu)買地圖”的每一個(gè)環(huán)節(jié)遇到的難題和對(duì)應(yīng)的解決方案，都可以是完成一次增長(zhǎng)黑客的過程。

這個(gè)過程不在像完成“拉新，激活，留存”那樣還要尋找啊哈時(shí)刻和制定北極星目標(biāo)，而是以本環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析開始，對(duì)比不同用戶群體(不同類型)的差異行為進(jìn)行對(duì)比，找尋用戶形成差異化結(jié)果(動(dòng)作)的原因，繼而提出不同的增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)，以期解決相關(guān)問題(通常是讓一類用戶的行為變成和別種類型用戶一樣，好比a類用戶一月消費(fèi)額和次數(shù)為10，b類用戶是5，那么這個(gè)增長(zhǎng)就是想將b的購(gòu)買行為靠近a)。

而另一個(gè)值得思考和難懂的，是如何去進(jìn)行數(shù)據(jù)分折、關(guān)注哪些指標(biāo)才是正確的、哪些數(shù)據(jù)才能看準(zhǔn)問題…如書中引用的下面這個(gè)例子:

“對(duì)于電商企業(yè)來說，除了按照顧客的消費(fèi)額來劃分群組以外，其他重要的劃分方式還包括顧客購(gòu)買量、訂單的平均金額、所購(gòu)商品的類型、第一次購(gòu)物的日期、在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的購(gòu)物次數(shù)（比如每月或每年）以及他們通常購(gòu)物的月份或年份。比如，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，90天內(nèi)只購(gòu)物一次的用戶中在接下來的12個(gè)月里消費(fèi)額達(dá)到甚至超過500美元的比例是55%，但90天內(nèi)購(gòu)物兩次的用戶這個(gè)比例是95%。因此，團(tuán)隊(duì)可以設(shè)計(jì)一些試驗(yàn)鼓勵(lì)所有在90天內(nèi)購(gòu)物一次的用戶在這期間購(gòu)物兩次。比如，團(tuán)隊(duì)可以在用戶第一次購(gòu)物30天后通過郵件向他們提供巨大的折扣或者特殊優(yōu)惠（例如免費(fèi)配送），然后60天后再發(fā)送一次這樣的郵件?！?/p>

上面的數(shù)據(jù)分折團(tuán)隊(duì)為什么會(huì)以90天和12個(gè)月為分折周期？為什么會(huì)以500美元作為一個(gè)參考分折項(xiàng)？

為了找到這個(gè)答案，我努力的回憶去年在做電商時(shí)的一次體驗(yàn)，到時(shí)我們擁有十來家電商店鋪，營(yíng)收最大的一家店鋪是一個(gè)獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)，其它每?jī)芍寥齻€(gè)店鋪由一個(gè)團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)，整家公司有近千個(gè)sku的商品，我們決定要縮減商品sku數(shù)量，我們?cè)诤笈_(tái)將一個(gè)月和一年的銷量(考慮一年是因?yàn)榭紤]到商品在促銷季和自身的季節(jié)性銷售差異)進(jìn)行了對(duì)比。

1.首先我們剔除了一月和一年銷量都平平的商品

2.既而我們按(近一月行，一年不行;近一月行，一年行;近一月不行，一年行)分別進(jìn)行了分折

3.把每一種分類法的銷量、總銷額、總毛利貢獻(xiàn)值進(jìn)行對(duì)比，最終確定了第二批要剔除的商品名單

貌似這次經(jīng)歷并不能回答上面的問題。

那究竟如何做，才是正確的方式？我想應(yīng)做到這些點(diǎn)：

1.大數(shù)據(jù)里用戶消費(fèi)周期作為一個(gè)時(shí)段

2.尋找在這個(gè)時(shí)段里的共性數(shù)據(jù)值或用戶行為特征去套用戶行為的結(jié)果

3.尋找最靠近的數(shù)據(jù)指標(biāo)

4.小試驗(yàn)試錯(cuò)

……

感覺還是很難懂嗎？

嗯

再簡(jiǎn)單點(diǎn)就是兩點(diǎn)

1.忘掉經(jīng)驗(yàn)讓你以為什么應(yīng)該什么的邏輯

2.先大膽的尋找共性，然后大膽去認(rèn)為這些共性與結(jié)果的聯(lián)系