數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思維方式不是一朝一夕能夠練就的，但這是一條捷徑。下次，當(dāng)你苦于產(chǎn)品設(shè)計(jì)沒有足夠吸引力的時(shí)候，不妨看看數(shù)據(jù)，也許會(huì)找到一條充滿驚喜的出路。

在文章的開頭，讓我們先來(lái)看看下面兩個(gè)示例：

示例一：

由麥克.格林菲爾德等人共同創(chuàng)辦的社交圖譜應(yīng)用”Moments”的構(gòu)想很簡(jiǎn)單，它允許用戶把Facebook好友分類到不同圈子以便在圈子內(nèi)進(jìn)行分享。可是隨之而來(lái)他發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題，只有不到20%的圈子在創(chuàng)建后有過活動(dòng)的跡象。經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，他發(fā)現(xiàn)：20%的參與度幾乎全部來(lái)自“媽媽”這個(gè)用戶群體。于是，他毅然決然調(diào)整了產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)思路做出了轉(zhuǎn)型，目標(biāo)用戶定位為“媽媽”，并發(fā)布了“媽媽圈”的社交產(chǎn)品。最終，這個(gè)產(chǎn)品擺脫Facebook成立了一個(gè)獨(dú)立的網(wǎng)站，并于2012年被收購(gòu)。

示例二：

Lindedin曾連續(xù)跟進(jìn)其不同分組用戶的留存分析圖并發(fā)現(xiàn)：在第一周如果一個(gè)用戶能增加五個(gè)社交鏈接，那么這個(gè)用戶留存率會(huì)是其他用戶群的的5倍以上而且這類用戶的忠誠(chéng)度也非常高。

從上面兩個(gè)示例中可以看到，追蹤數(shù)據(jù)的變化可以給產(chǎn)品帶來(lái)意想不到的驚喜。這也就引出了我們今天要討論的第一個(gè)問題：為什么要有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思維？換言之，數(shù)據(jù)分析能給我們帶來(lái)什么好處。

按照時(shí)間維度來(lái)劃分，數(shù)據(jù)分析可以幫我們解釋過去，分析現(xiàn)狀，預(yù)見未來(lái)。

1. 數(shù)據(jù)分析中有一類指標(biāo)被稱做”后見性指標(biāo)“，它能夠有效的提示問題的存在。比如：用戶流失率。雖然等你了解到用戶流失的情況并定位問題時(shí)，往往為時(shí)已晚，該流失的用戶已經(jīng)不會(huì)再回頭。但亡羊補(bǔ)牢好歹能保證你不再丟失更多的羊。
2. 一些較為成熟的產(chǎn)品的功能性的迭代經(jīng)常需要依靠數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)。比如說，通過分析用戶的行為軌跡熱力圖我們可以有效的了解用戶在關(guān)鍵流程中的操作習(xí)慣，輔以A/B測(cè)試更好的提升用戶的體驗(yàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展早期，國(guó)外的一個(gè)電商網(wǎng)站通過數(shù)據(jù)分析注意到：盡管在注冊(cè)區(qū)域用戶熱力圖分布很高，可是實(shí)際注冊(cè)率卻并沒有很高。它們據(jù)此把注冊(cè)按鈕上的文字由”注冊(cè)“改為”點(diǎn)擊我免費(fèi)注冊(cè)“之后，注冊(cè)量獲得了井噴式的增長(zhǎng)。
3. 準(zhǔn)確而高效的數(shù)據(jù)分析可以為決策者制定KPI提供一個(gè)好的依據(jù)，不論是已經(jīng)被納入財(cái)報(bào)中的利潤(rùn)率等財(cái)務(wù)指標(biāo)，還是活躍度、留存率、CAC、LTV等用戶指標(biāo)。很多公司在創(chuàng)立之初都是通過CEO拍腦門或者決策團(tuán)隊(duì)一起拍腦門來(lái)確定戰(zhàn)略方向等，但是在激情的后期，更需要的是有數(shù)據(jù)支撐的決策。

既然數(shù)據(jù)分析這么重要，那該如何下手呢？近幾年，國(guó)外的Growth Hacking被炒得非常熱。它區(qū)別于傳統(tǒng)的漸進(jìn)式的按部就班的增長(zhǎng)，從技術(shù)層面出發(fā)快速試錯(cuò)快速調(diào)整從而優(yōu)化產(chǎn)品的思路，被看做是創(chuàng)業(yè)公司發(fā)展的神器，也被很多人戲謔到“直男癌晚期的碼農(nóng)來(lái)做營(yíng)銷了”。它的核心理念就是通過數(shù)據(jù)分析總結(jié)用戶的共同點(diǎn)，因材施教，再衡量解決效果，從而快速迭代。

當(dāng)然，這種思路不僅僅適用于初創(chuàng)公司，也為大體量的規(guī)?；咎峁┝艘粋€(gè)新的發(fā)展思路。“不積跬步無(wú)以至千里”，這樣的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思維與業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)思維、用戶驅(qū)動(dòng)思維一齊構(gòu)成了企業(yè)發(fā)展的三駕馬車。

Growth Hacking思路如何運(yùn)用？

言歸正傳，如何運(yùn)用Growth Hacking的思路來(lái)指導(dǎo)我們當(dāng)前的產(chǎn)品優(yōu)化呢？需要經(jīng)歷以下四個(gè)步驟：

第一步：明確指標(biāo)

創(chuàng)業(yè)成功的一大關(guān)鍵是達(dá)到真正的關(guān)注，在數(shù)據(jù)分析分析的時(shí)候，挑選一個(gè)唯一的指標(biāo)，是分析的第一步?！毒鏀?shù)據(jù)分析》一書中提到了一個(gè)詞“OMTM”，中文翻譯為第一關(guān)鍵指標(biāo)。意思是你需要找到一個(gè)你最關(guān)注的指標(biāo)。你是可以追蹤多個(gè)數(shù)字，但你心中需要有一個(gè)你最關(guān)心的指標(biāo)，切忌跟蹤太多指標(biāo)而分散自己的注意力。就好比游擊戰(zhàn)一樣，打一槍換一個(gè)地方，但你始終會(huì)保證你在打這一槍的時(shí)候，瞄準(zhǔn)的是同一個(gè)目標(biāo)。

那么指標(biāo)如何確定呢？其實(shí)跟自己的商業(yè)模式與公司所處的階段有很大的關(guān)系。根據(jù)著名的“關(guān)隘模型”，創(chuàng)業(yè)通常會(huì)經(jīng)歷五個(gè)階段：移情、粘性、病毒性、營(yíng)收、擴(kuò)展。但是在每個(gè)階段，你專注的重點(diǎn)不同也就有不同的指標(biāo)。比如，在粘性階段，你更注重的是用戶的留存率；而在病毒性階段，你更注重的是用戶的增長(zhǎng)速度。如果你還在粘性階段就去關(guān)注用戶的增長(zhǎng)與傳播速度，那么很可能用戶流失的非?？?。以高增長(zhǎng)換取高流失，著實(shí)不是一個(gè)好的辦法。

第二步：分解指標(biāo)

分解指標(biāo)的目的是賦予指標(biāo)意義，讓指標(biāo)具有代表性。常見分解指標(biāo)的方法有按用戶維度、渠道維度、平臺(tái)維度、時(shí)間維度、功能緯度等。舉例來(lái)說，之前追蹤APP的活躍度，只是單純的在每天查看用戶的活躍用戶數(shù)。即便是看到了活躍數(shù)據(jù)的上升，也可能隱藏了關(guān)鍵行為路徑上的一些功能缺陷。其實(shí)，正確的做法應(yīng)該是按照活躍用戶的行為進(jìn)行分類：參與互動(dòng)、點(diǎn)擊增員、點(diǎn)擊購(gòu)買、下單成功，然后收集在每一類行為下的活躍用戶情況。事實(shí)證明，如何準(zhǔn)確地進(jìn)行指標(biāo)的分解尤為重要！

第三步：追蹤子指標(biāo)變化

還以上一步的活躍用戶數(shù)為例，通過數(shù)據(jù)追蹤我們發(fā)現(xiàn)：活躍用戶中點(diǎn)擊購(gòu)買的用戶占了80%，可是真正下單成功的活躍用戶不足5%。此外，點(diǎn)擊增員的活躍用戶比例與參與互動(dòng)的活躍用戶數(shù)的比例也很低。但是，與此同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)點(diǎn)擊增員的活躍用戶95%都是來(lái)源于下單成功的用戶。對(duì)我們APP而言，下單成功的活躍用戶并幫助我們傳播獲客的用戶才是高質(zhì)量的用戶。這樣一來(lái)，我們通過追蹤指標(biāo)的變化發(fā)現(xiàn)了如何能夠增強(qiáng)粘性的關(guān)鍵點(diǎn)，也就是《精益數(shù)據(jù)分析》一書中所提到的”Magic Number”。

第四步：提出改進(jìn)方案并驗(yàn)證效果

我們通過用戶調(diào)研了解用戶下單中遇到的阻斷性問題并提出了改善方案。同時(shí)，在APP中增加一些營(yíng)銷的手段加大活躍用戶的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率以及增員率。后續(xù)數(shù)據(jù)證明，這一方法非常的有效，不僅用戶的留存率很高，更重要的是有質(zhì)量的用戶留存率非常之高。

當(dāng)然，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思維并不意味著要被數(shù)據(jù)綁架。數(shù)據(jù)分析是一個(gè)很好的切入點(diǎn)，但你需要牢記：

1. 不要忽略大局。任何一個(gè)公司的資源都是有限的，需要考慮大局。對(duì)于很多創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說，在一開始就進(jìn)行大規(guī)模的埋點(diǎn)與數(shù)據(jù)分析并不顯示。充分考慮客觀條件，在一開始的時(shí)候利用第三方作為數(shù)據(jù)分析的主要工具也不失為一個(gè)好的方式。
2. 不要被數(shù)據(jù)綁架。如果你有一個(gè)數(shù)據(jù)卻不知道如何為你指明方向，那它就是一個(gè)虛榮指標(biāo)，并沒有任何實(shí)際意義。唯一的作用就是在你出去向投資者吹牛的時(shí)候的虛榮的談資。這樣的指標(biāo)很多，總注冊(cè)用戶數(shù)量就是一個(gè)，這個(gè)數(shù)字它一定會(huì)隨著時(shí)間的推移而增長(zhǎng)。當(dāng)你考慮用戶增長(zhǎng)的時(shí)候，活躍用戶/總用戶的比值不妨是一個(gè)更加有用的指標(biāo)。此外，數(shù)據(jù)分析的核心在于比較，不管是與競(jìng)品相比，公司過去的水平相比還是行業(yè)的水平相比，它天然就是具有比較屬性的，否則就只是電腦中靜止的一個(gè)數(shù)字而已。

隨著google、Yahoo在分布式技術(shù)方面的發(fā)展，數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值也從原先響應(yīng)型的BI分析向如今的大數(shù)據(jù)的定制化分析轉(zhuǎn)變。Growth Hackers把技術(shù)與營(yíng)銷結(jié)合起來(lái)為產(chǎn)品經(jīng)理的產(chǎn)品優(yōu)化提供了全新的思路。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思維方式不是一朝一夕能夠練就的，但這是一條捷徑。下次，當(dāng)你苦于產(chǎn)品設(shè)計(jì)沒有足夠吸引力的時(shí)候，不妨看看數(shù)據(jù)，也許會(huì)找到一條充滿驚喜的出路。

本文由 @朱婧 Jing 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。