国外数据分析前沿（世界顶尖数据科学家忠告）

“数据能为企业带来多少价值？”这个问题的答案不仅仅停留在一张张看得见的业务报表上，更存在于很多“看不见”的商业决策中。有着硅谷背景的“增长黑客”张溪梦，来到了数据侠实验室第12期的活动中。DT君为大家整理了其中一些有价值的内容，与大家分享下这些让企业点石成金的“数据驱动增长”秘籍。

“增长黑客”:用数据驱动增长的专家

“If you are not growing , then you are dying！（如果你不在增长，那么你就是在衰退！）”Nike创始人Phil Knight的一句名言，道出了“增长”对商业企业的重要价值。无论是华尔街、上市公司还是创业公司，都非常看中增长的概念，因为它是商业公司最核心的指针。

关注企业的增长，并使用各种创造性的方法促进增长的一群人，就是所谓的“增长黑客”（Growth Hacker）。

2010年，Sean Ellis首次提出“增长黑客”的概念。他认为：增长黑客的唯一的使命就是增长（A growth hacker is a person whose true north is growth）。他们所做的每一件事都力求给产品带来持续增长的可能性。

在硅谷，像 Airbnb、Dropbox 和 Slack 这样的独角兽企业，早就开始使用增长黑客的方法来自进行商业实践了。它们通过创造性的方法，科学的数据分析方法，可以用极低的费用在很短时间内吸引数以百万的用户、达到数十亿美元的估值。但Sean Ellis在十多年前就发现了这个特点，他认为，现代企业必须不断创新，才能实现高效的增长。

风靡美国的“增长黑客”背后，是高昂的成本约束

增长黑客的运营思路并不是今天才出现的，其实早在十几年前，美国的商业企业就已经开始进行系统的数字化运营了。而在中国，很多企业还依然保留着粗放式的运营方式。为什么会这样呢？其中一个核心原因在于其高昂的成本。

让我们来看看美国纽约的共享单车公司——Motivate的例子。

Motivate比中国的共享单车企业早出现了近十年。它一辆车一年的运营成本却高达5000-10000美元。这是因为从原材料、设计、制造再到运输、管理、人工，每个环节的成本都非常之高。因此，如果它想做个挣钱的业务，必须在各个环节提高转换和运营效率。

眼下中国正在轰轰烈烈地打着共享单车大战，目前的成本还远没有美国这么高。但随着中国人口红利衰减、马太效应显现、资本投资更为理性，未来企业的运营成本也会呈现一个线性的、甚至是指数型的增长。

成本的增长意味着中国企业也要改变过去这种粗放型的运营方式，向更加科学、高效的方向转变。

数字驱动增长：就是在正确的时间，用正确的渠道，投入正确的资源

好的企业的增长一般要经历四个重要阶段。

第一阶段需要发现客户的痛点，并探索解决方案。一般来说，企业可以通过访问用户来搜集一手的反馈信息。

第二阶段是找到你的产品和市场之间的契合点。你可以通过两个简单的指标来衡量产品是否让用户满意：第一、你用户是否有足够的黏度；第二、如果停止用你的产品，用户是否会感到“不舒服”？如果停止使用后，用户觉得你的产品可有可无，那可能意味着产品和市场没有匹配。

第三个阶段是要去了解产品和渠道的匹配。现在营销的渠道在过去的二三十年中发生了天翻地覆的变化，从平面纸媒、广播电视、到门户网站、社交媒体等，传统的运营方法已经不能适应时代的潮流。因此更需要通过运营的数据化方法来找到产品和渠道之间的匹配。

在营销预算非常有限的情况下，必须用很小的成本迅速地找到哪些渠道的转化是最有效率的，从而在此加大投入。在产品的渠道匹配时期，你也可以用数据化运营的手段，来了解每个渠道的产出和投入产出比。每个公司必须要有迅速衡量的能力、促进的能力以及执行复盘的能力才能适应渠道的快速变迁。

第四个阶段是真正的用户增长期。走完了上面的三步，最后一步才是投入更多的资源，做迅速扩张。在这个时期一个企业需要很大的资本投入。

这四步是需要按节奏进行的。过去的几年，很多创业公司或者是大企业里好的项目，失败的最核心的原因，就是没有按照这个步骤来发展，把资源投在错误的时间和错误的渠道上。如企业在产品和市场还没有做很好地磨合的时候就开始投大量的广告，或者是在广告预算很有限的情况下把很多钱投在了没有效率的渠道上。

真正理解业务，警惕 “虚荣指标”

2012年，美国一款主打短视频的社交应用Socialcam，突然火遍全美。这款APP定位于“与朋友即时分享视频”，一度成为App Store排名第一的免费应用，被认为是“视频版的Instagram”。

Socialcam在2011年上线，2012年年初时才有4万名用户。到了5月份，用户数量突然就超过了一千万，六月份接近两千万。如果我们用APP下载量、PV（页面浏览量）、UV（独立访问者）这些指标来衡量它的话，这是一家高速发展的公司，会吸引投资人投很多钱。然而事实是，七月后，它的用户数量严重衰减，也就过了三四个月这家公司就倒闭了。

外观上好看的下载量，PV等并不能够真正说明产品的情况。很多创业企业在核心产品还没打造好时，就花钱去获取大量流量，烧掉了很多钱，虽然数据好看，但实际效用并不大。

什么是虚荣指标呢？例如常见的如PV、UV、DAU、MAU、ROI等，这是我们会经常看到各个产品在媒体上爆料的数据，以展示自己的实力。可是这些指标其实并不一定能真正指导一个企业的核心增长。如果只关注这些，也就很容易再出现Socialcam这样的悲剧。

从这些失败案例中，我们可以得出的教训是：要做好数字化运营，必须要在正确的时间看正确的指标。选择核心数据指标有三大原则：

第一、指标的选择必须和你商业发展的核心目标相契合，且不同的时期关注的指标是不一样的。譬如，在企业增长的第二阶段要关注用户的黏度而不是只看用户的数量；第三阶段的重点是产品和渠道，你就要看渠道的效益，不要盲目把资金投在渠道上；第四个阶段进入增长期就要关注用户数量的增速。

第二、无论在哪个时期，我们关注的指标里面必须反映客户的核心价值。领英有一个核心原则是：如果做产品会影响非付费用户的体验，那么这个功能就是差的功能，无论给公司挣多少钱。

第三、这些数据必须能够汇总。

yelp：用数据为产品和市场搭桥

目前市面上的统计工具层出不穷，那我们应该如何用这些工具，如何看这些数据统计图呢？以用户留存为例，光看一张留存图是得不出什么结论的，也无法想出把留存率提高到80%的方法。

用户留存的核心是产品和市场的匹配，也就是产品和用户的匹配。而数据就是沟通二者最好的桥梁。拥有高用户黏度的产品，才真正适合去做增长、做投放。美国版的“大众点评”——yelp就是一个很好的案例。

（图片说明：美国版“大众点评”——yelp；图片来源：Sourcespace）

yelp的创始人是两个前Paypal的工程师。他们发现用网站很难搜索到周围的餐馆和好的酒吧，而且周围的朋友都有这个问题。他们觉得这是一个社会的痛点，于是迅速做了一个简单的网站，大约花了几个月的时间就上线了，这就是yelp最早的原型。

在拥有一些用户之后，他们发现大多数的用户是从谷歌搜索特殊餐馆名字进入到网站，且这些搜索特殊餐厅名字的用户在网站上呆的时间会更长，会查询这些餐馆详细的信息。于是创始人便开始完善这些信息。

接着他们发现，反复用他们产品的用户看的都是当地粉丝上传的那些、有评论的那些餐馆。于是他们就开发出一个用户可以进行评论的新产品。他们还发现，那些有两个以上评论的餐馆页面访问很高，因此他们就主动刺激人们写更多的评论……他们就是这样一步步地用数据进行用户行为分析，产生了最终的策略——帮助那些写评论的人在他的网站上建立一套社交的评级平台。这些用户就成为他的核心用户群，形成了一个完整的系统闭环。这使得这个2002、2003年仅拥有几千人的网站，成长为一个在美国这个行业中最有效率的上市公司。

如果没有数据，就很难做出准确的判断。Yelp并没有花很多的资源去做推广、宣传，而且它的竞争对手看上去有更多的数据。但仅仅三个月时间它就超过了竞争对手，成为了行业的巨无霸，此后又有了指数级的增长曲线。这基本就符合我们增长理论：第一，找到核心的用户群；第二，通过数据去分析他们是如何使用我们的产品的；第三，分析用户的转化路径，找到核心用户。类似的策略被用在很多公司上，Facebook, Twitter等都采取了类似的指标。

分级管理用户，才是数据驱动的核心对象

如何用数据找到最有价值的用户？以往我们总是看点击量，但这在今天的经济生活中远远不够了。我们必须关注这个用户，他的下一步转化节点，他的购买的节点，他给我们企业贡献的价值。

美国有一个词叫“freely seeker”，指专门找便宜东西的人。比如原来300美金的一辆婴儿车，一次打折之后变成了120美金。他就把这个车买走了。买走以后，只要不打折，这个人是从来不会在店里面消费的。这种用户产生的效果会让企业亏钱，因为企业的毛利是很低的。所以这些薅羊毛的人是会给企业带来很多伤害的。因此你要长时间地判断他的消费习惯，才能找到哪个用户渠道的人是高效率的。因此，我们今天在思考问题时也要用这种深入分析的思维，而不是简单用点击量去看。

所以用户分级，就显得至关重要。

第一层是核心用户，大约只占10%-15%，但他们会产生30%-40%的价值。；二层是活跃用户，他们可能会占到20-40%，但他们会产生30%-40%的营收。最后一层是休眠用户，他们一般只会有5-15%的营收，但他们的用户量很大，可能会有50%-60%。

我们要用资源维护核心用户，其次是活跃用户，最后再是我们的休眠用户。我们的策略是尽量把休眠用户变成活跃用户，把活跃用户变成核心用户，避免核心和活跃用户流失或成为休眠用户。

所有的商业的本质，都是以少部分的用户贡献大部分的营收。因此我们要做的是防止高级用户向低级用户流动，同时要提升低级向高级提升的能力。

讲到用户就要讲到细节。以前我们会看一些用户报表，但是做的比较粗犷，往往只能反映一些比较宏观的内容。好的营销人，必须观测用户使用产品的种种细节，这就涉及到对用户体察的过程。前两天我和一个之前在腾讯工作的运营人聊天，他之前会要求自己的营运经理每周至少看200个用户的行为，一条条数据去看，只有这样才能知道真正的用户指标。

在硅谷，这种在理解业务的基础上，从数据出发，用更低成本的方法促进产品增长的理念已经蔚然成风，而在中国，这还是一个较为前沿的领域。未来，在中国使用这种方法工作的增长黑客，一定会越来越多，中国的企业也会慢慢转入数字化、精细化运营的新阶段。那么DT君觉得，“数据驱动增长”这门必修课，不妨从现在就开始入门吧。

（本文根据作者在数据侠实验室的演讲整理，并略作编辑。除备注外，文中图片均来自作者。）

数据侠门派

本文数据侠张溪梦，GrowingIO 创始人和 CEO 。Data Science Central 评选其为“世界前十位前沿数据科学家”，前 LinkedIn 美国商业分析部高级总监，拥有十四年中美数据分析产品设计、数据技术研发、数据团队管理等工作经验。

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