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张溪梦:硅谷十年,数据分析的变与不变(一)

36大数据

作者:张溪梦,GrowingIO创始人&CEO,前LinkedIn商务分析高级总监。

相信很多伙伴对数据分析都很感兴趣,我们今天的主题是《来自硅谷的数据驱动增长实践》。接下来我跟大家分享:如何知道您产品里面的驱动力、阻碍,和各种钩子。

一、硅谷十年:数据分析的变与不变

在开始本次课程之前,和大家分享一下我这十多年的工作经历,尤其是我在硅谷的亲身体会。希望我的经历能给大家一些启发,看看硅谷前沿企业是如何做数据分析的。

(一)LinkedIn

此前我在LinkedIn(领英)负责与变现有关的所有数据分析工作,在那边工作了大约5年。这5年里面,我非常幸运见证了整个LinkedIn营业额从每年不到一亿美元增长到每年三十亿美元的增长历程。

这5年里面我们通过数据帮助企业做到了非常成规模化的增长,这个增长的过程中我们也体会到了数据在各个企业运营的部门产生的巨大效果,比如说销售、市场营销、产品开发、商业运营以及客户服务和风险控制。

(二)eBay

在这之前GrowingIO的创始团队中有三个人来自美国的ebay,ebay这家公司可能大家都知道,它是目前美国第二大的电子商务公司。大约在十年前我们加入eBay的时候,当时eBay无论在流量、交易额、订单数量以及买家卖家的数量,在世界上都是排名第一的。

在eBay我们学到一件事:就是每天大约有170多个指标都被各个组织严密监控着,其中任何一个核心转化点下降0.1%的话就会有专门部门来进行追踪和问责。同时,他们的产品也利用了大量的A/B测试的技术,不断地迭代、不断地完善,这个过程中产生了非常多、非常好的数据化运营方法论。在这个过程中我们学到了很多东西,也是后来在领英建立的一套非常完善的数据分析体系的一个基础。

(三)EPSON

大约是十几年以前,当时我加入的一家公司叫EPSON,可能大家都知道在中国叫爱普生,是一家打印机公司。这家公司是一家硬件厂商,但是很难想象他是把折扣、数据化运营、客户成功管理最早引入在线运营业务的公司之一。

当时我们每一次发送折扣优惠的时候,都是使用数据统计软件,进行各种模型和规定的算法。基本在投放之前我们都能精确地计算出这次投放的效果、购买的人数、交易的额度,甚至包括返款和退货。这样来说,每一次投放,我们都能做到为公司产生效益、产生运营效果,同时不会损失很多的钱。

(四)GrowingIO

最近这一年,可能大家都听到我们公司的一些声音。简单介绍一下我们的公司和GrowingIO团队的背景。我们公司成立于2015年5月底,基本的团队大部分从美国硅谷的LinkedIn、ebay、HP、Petco、EPSON回来的数据分析方面的专家。

我们公司之所以叫GrowingIO,是因为我们核心的使命就是要用数据驱动企业的增长,帮助每一家企业提高转化率,增加营业额。

在过去的十多年里面,商业模式、数据分析方法和数据分析工具都发生了巨大的变化。但是,人们对于提高效率的追求没有变化,企业对于快速增长的愿景没有变化。今天我就和大家分享一下如何用数据驱动增长。

二、增长是王道

今天的分享不会涉及概率统计、算法模型等纯数据分析的内容,主要围绕数据如何驱动业务增长展开。我会和大家详细介绍一下驱动用户的各种核心因素、破解用户使用产品的障碍和壁垒、产品中的“钩子”。什么叫做“钩子”?钩子就是您让用户反复使用这个产品的功能,或者最核心的价值。

(一)互联网拐点已到

大家都知道在过去的二三十年中,科学技术经历了若干次的变革与浪潮。很多年以前大型机出现,接着又是小型机,然后就是微型电脑(PC)的出现。最近一个阶段的话,出现了移动互联网的浪潮。

大家看一看从大型机、中型机、小型机、PC到我们的移动手机,每一次的技术革命,都会产生数十倍的设备数量增加。也就是从百万级增长到千万级,增长到亿级再到十亿级到数十亿级。在过去的5年,移动互联网的产生造成了新一波用户增长浪潮。但是根据KPCB发的一份报告显示:我们新的移动端用户新增人数从以前的每年35%——40%的增长率降低到了每年5%左右!

这里面透漏出来是什么信号呢?

本质就是人口红利在下降。回到我们的产品里面,以前手机端用户飞速增长的时候,每家企业可能不需要做什么,就能达到每年百分之二三十的用户增长。但是今天,这种人口红利带来的流量红利正在逐渐褪去。

下面就是一个非常显著的马太效应:每个中国用户每天使用手机的时长在200分钟以上,其中79%的时间被前20个网站或APP占据,其中包括我们大家都很熟悉的微信。这20个头部应用全部属于我们互联网里最著名的三家公司,腾讯、阿里、百度,剩下21%的时间要被几百万家网站或APP瓜分,竞争激烈程度可见一斑!

实际上中国现在的发展非常类似十年以前美国的发展趋势。大家都知道美国每年的GDP增速都在1%—2%之间,是一种“存量型”的经济,而中国现在还保持6%的增长速度。随着我们的体量越来越大,今天的中国经济将从一种“增量型”经济向“存量型”经济缓慢过渡,这种过渡造成了今天的中国非常类似于十年以前的美国。

为什么这么说呢?

以前用户没有什么事情做,随便一个APP就可以在里面花很多时间。现在,我们的用户已经在向追求质量、追求品质的方向变化。这也就是说一个好的产品不但要铺量,还必须要给客户提供各种更深刻的价值、更加良好的用户体验。

(二)增长已成为一种使命

近几年大家听到一个很火的词叫“Growth Hacker”(增长黑客),实际上他的核心就是是围绕增长展开的。增长是所有企业里最核心的因素,它代表了四个群体的利益:

第一,客户的利益,只有一个增长的公司才能不断地为他的客户提供价值;

第二,公司的利益,一个公司只有持续地增长、持续地盈利,才能持久地存在下去,来提供更好的服务;

第三,员工的利益,因为只有一个持续增长的公司,我们的员工才有很多的成长空间,才能做越来越重要、更伟大的事情;

第四,股东的利益,大家可以看到,为什么很多的互联网企业,华尔街、中国的股市都给予很高的估值,就是因为他的增速和发展潜力是巨大的。

因此,无论产品还是运营,无论2B还是2C,我们都要核心关注用户增长。

三、精细化的增长框架

增长的理论不是最近几年才提出来的,在美国过去100多年的商业社会中,曾有过多次管理理论提及增长。著名的管理学大师彼得德鲁克,提出用科学管理的方法来促进企业的增长,他讲过一句非常经典的话 “如果你不能衡量,就不能增长。”

(一)精细化运营的方法论

下面我给大家介绍一下精细化运营的理念。

很多人都看过一本书叫《精益创业》,这本书大约写在五年之前,实际上这本书介绍的这套精益化运营理论体系早前一九七几年就被很多的制造业应用在生产线。精益化运营方法论的核心是:当我们有一个很好的产品概念或者创意以后,我们需要用一种最小化产品的方法,通过工程的手段迅速把产品落地;然后收集用户的反馈,来验证我们的创意是否真正有效。

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图1:精益化运营方法论

在这里面我们需要重点突出数据的作用,核心就是在概念、产品和数据三者之间不断循环、不断迭代。在过去的十几年里硅谷的很多企业,如Facebook、LinkedIn、Airbnb、Uber等公司;国内的很多企业,如阿里、腾讯、百度,都成功地应用了这一套方法。

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图2:增长型产品经理的思维体系

这就要求我们的产品经理、运营经理、增长负责人、业务负责人必须要扩展知识体系和思维体系。具体来说,一个产品经理不能只单单负责需求、交互、信息框架等,还必须有更加广泛的大局观。产品经理需要了解用户的需求、需要懂一些市场营销、需要懂一些工程和开发,还有非常重要的一点就是数据分析的能力,通过数据来调整产品策略、营销打法和运营方案。

这也就不难解释,在硅谷做增长的产品经理薪资要比普通的产品经理高20%-30%。

(二)“海盗法则”:AARRR

美国一个非常著名的“增长黑客”Sean Ellis总结出来一套“海盗法则”,叫做AARRR的模型。

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图3:增长黑客的海盗法则

AARRR分别是Acquisition(获取用户)、Activation(激发活跃)、Retention(提高留存)、Revenue(增加收入)和Referral(推荐传播)这5个步骤,这5个步骤也是现在美国很多创业公司必须要应用的一些列产品开发法则和方法论。

(三)产品增长思维

AARRR中的每一个步骤都有一系列数据驱动的方法,在介绍具体的数据分析方法之前,我们需要对产品本身拆解成可执行的关注点。

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图4:产品增长的三个思考方向

第一点,也是最核心的点,我们需要理解用户使用产品的核心驱动力是什么,它到底要满足人性中的哪一种诉求、商业中的哪种场景或者需求,这一点来说我个人认为是产品的核心。我们要思考我们的产品到底能给用户带来什么样的价值,为什么我们的用户会来用我们的产品,他通过哪些渠道来用我们的产品是最顺畅的。

第二点,当我们的用户来使用我们的产品时,您会发现用户在整个使用过程中有很多障碍。这种阻碍往往不是人为的、先天的,一般来说都是产品经理或者运营人员对用户的理解和用户本身行为产生的各种偏差造成的,其中有技术的因素、认知的因素、业务的因素。这些阻碍往往阻止用户深入使用我们产品的核心功能点、价值点,我们需要通过数据分析的手段迅速找到这些阻碍、破除这些阻碍,让用户有更加顺畅的体验。

第三点,也是产品中的一个核心点,英文里面叫做hook(钩子)。为什么要强调这一点呢?实际上我们的产品为用户提供了非常多的功能,但是这里面只有1-2个最重要的功能,能让用户持续使用、在你的平台上留下来,这些核心的功能我们可以称之为“钩子”。有幸的是,我们可以通过数据分析找到这些核心的钩子,同时不断地强化它。这种方法可以让大家有效率地提高用户活跃度、用户留存度。

End.

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