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我们该换增长思维了!留量思维折射出新的增长体系

见实 见实 2022-01-20

疫情改变了很多用户的行为习惯,如友盟+数据传承官陈新祥就从用户消费数据里,看到了这样三个行为:“我妈天天在看直播”、“我们的云上生活”、“我妈习惯了网购”,并认为像其父母这一代人都已经被转化到线上了,现在拉增量是真的很难。

 

因此要真正从流量思维转变成留量思维,而留量思维的背后,则有一套很强大的用户数据支持体系,有一套很精益的数据增长体系。不管是处于哪个发展阶段的公司,如果想基于数据做运营增长体系,至少要实现3个点:业务数据化、数据资产化、资产(数据)应用化。

 
同时,这件事一定是个一把手项目,需要用OKR使自上而下的目标结构化和透明化。一把手要想清楚公司当前所处的阶段,再去看最核心的KPI是什么,再之后才是做线上、线下数据的采集。
 
而要实现从业务数据化到数据应用化,就要经历从What到Why到How的三个层次。从数据报表,到数据分析洞察,再到数据的运营。
 
这是在见实大会上,友盟+数据传承官陈新祥和大家分享的《2020年创业者如何搭建一套精益的数据增长体系》,现在就让我们回到大会现场,听听陈新祥对数据增长的更多心得。如下,Enjoy:
 
友盟+数据传承官 陈新祥
 
我做了十年的数据,先简单铺垫下,讲点宏观的东西。下图是我们年初时跟DT财经一起做的数据图。疫情已经改变了我们的生活方式和习惯,今年我和父母在一起生活了2、3个月,他们原来不会玩直播,但是现在他们每天都在看直播,甚至晚上12点还在看。
 


虽然现在疫情好转了些,但他们看直播的习惯基本没有太大变化了。我们从数据中也可以看到,线上的时长并没有跌回到疫情之前。还有疫情期间我也习惯了叫外卖。我妈也养成了从线上淘宝买东西的习惯。像我父母这一代人都已经被转化到线上了,现在拉增量是真的很难。



面对这样的商业机会,我要借用吴晓波前段时间说过的一句话,“我们要真正从流量思维转变成留量思维”。我觉得这种“留量思维”挺有意思。比如像格力董明珠做直播,4场直播做了76亿。可能大家都觉得很简单,只要靠抖音等平台的优势就可以了,但其实不是。
 
格力的第一场直播并不是那么成功,格力有很强大的线下经销商体系,第一场直播就是基于经销商的层层体系,把经销商的私域流量都吸引到直播间,背后有很强大的一套用户数据支持体系。
 
这时,我们就要思考:数据如何支撑我们做“留量”思维?如何做好评估?如何提升整个运营效率?如何真正触达用户?
 


我把“留量思维”定义为:业务进来之后的另一套精益数据增长体系。不管你的公司是A轮还是B轮、C轮,如果基于数据做运营增长体系,至少要实现这三个点:业务数据化、数据资产化、资产应用化,这也是阿里内部比较流行讲的一句话。接下来,我做一个简单的拆解。
 
今天的业务负责人至少要做到这三层,第一层是业务的数据化,即如何描述你的业务,如何描述业务当前的重点,如何进行相应的数据采集。大家都在讲用户,但如何把数据变成真正的用户画像标签,这些数据的能力如何赋能给业务同学,这是非常重要的,而不是永远只停留在看报表阶段。
 
业务数据化这部分我重点讲一下。我做了十年数据,有一个非常大的感受:如果一家公司真的想做数据的精细化运营或数据驱动,这一定是个一把手项目。如果不是一把手项目,最后的价值会非常低。最近一段时间,我们也在用OKR做管理。
 


上图是举的一个例子,用OKR使自上而下的目标结构化和透明化。比如北京国安的老板说今年目标是股东能够赚钱,赢得主场上座率90%以上,就把目标拆给了球队主教练和高级营销副总裁。其中主教练的OKR,又分别拆分到了进攻教练、防守教练、特勤教练;而高级营销副总裁的OKR,又分别拆分到了市场总监、公关人员、商品经理。
 
OKR首先是聚集业务,是对优先事项的聚焦和承诺,然后让数据从上往下,从左往右,进行团队工作的协同。接着才是进行责任追踪,最后才是充分延展,挑战不可能。
 
我在创业公司也待过,成熟公司也待过。其实没有一个老板能够讲清楚,今年、或者这个季度、或者一到两年重点做什么业务,重点在哪里,如何定量化和数据化,再具体拆到市场团队,数据团队,营销团队等,没有人能做到。一把手要想清楚当前阶段最核心的KPI是什么。
 
以我们服务的一家工具类的APP为例,最刚开始他们做了大而全的报表,但是并没有发挥应有的作用,于是把所有KPI进行缩减,最终只留下了2个指标,日活跃占比和日活跃参与度。
 
整个团队只做这两个指标,背后是有原因的,当时公司还处于B轮阶段,不着急变现,也不着急拉新,一直在打磨产品,借用老用户自主分享带过来的流量,而且效率也非常好,只是一直想提升产品的日活跃占比和日活跃参与度,因此最后只留下了这2个指标。
 


这张图就是我刚才讲的,要看公司处于什么阶段非常重要。比如某些公司还处在新用户留存阶段,但第一反应设定的指标却是做变现。还有些公司处于A轮和B轮,这时候的指标是不是做变现?可能也要打一个问号。
 


所以弄清楚究竟应该测量什么,之后才是做线上、线下数据的采集。做业务的同学可能不理解这个逻辑,但这个事情还是有难度的。线上、线下、APP端、小程序端、传统PC端、抖音、淘宝等,这些数据如何做归一,如何描述用户,如何把用户数据进行关联和打通,其实都是非常底层的支撑工作。
 
而最终数据的业务化和数据的应用化,我讲三个比较理想的效果。
 


在一家公司或一个团队里成为一个管理者还有执行者,只有将数据结果和能力彻底融入业务同学的工作流,再进行充分的交互才能把一天的工作完全智能化:

例如,早上接收到一封推广的报表邮件,查看推广报告。同时登录后台,即席查看自定义埋点的行为数据,了解关键事件的数据变化。在优化方案的过程中,钉钉群收到日活监控阈值报警,此时登录后台,即席分析日活异常原因,运营根据数据分析结果产出相应的策略,并登录运营后台,发起一次弹框运营活动以促进用户打开APP。

下午,技术突然接收到崩溃短信报警,快速定位到错误的信息进行修复,同时在下班的途中,运营同学可以在APP和小程序随时随地查看数据变化,这些场景每天正发生在友盟+U-App的平台上。
 
很多业务同学只想进行一次APP里的触达,想做开屏弹窗。做这个事情需要花2周时间,找研发,找排期,内部配合。但很多功能通过第三方工具就可以轻松解决,比如:在App上临时做个活动,之前都需要重新发布新版本才可以生效,现在都可以通过在线参数实现,这就是数据的赋能。
 


公司走到B轮到C轮之后,只有细节的提升,才能支撑后面的故事。



资产应用化,这是我定义国内企业里最高的一层,假设把它理解成支付宝,核心的KPI是提升新用户充值率,这个KPI可以进行拆解,产品是有体验路径的。

这个逻辑拆下来还有很多业务维度,不同渠道可以把这套逻辑完全数据化,新用户的充值可以进行拆解,比如运营位指标相关性超过了80%,90%,只要修改运营位,就能提升多少点,最终KPI就能提升非常非常高,这是基于算法算出来的。
 
运营同学按照这个思路进行修改,最终效果提升就会非常好。把前面的指标进行数据逻辑的拆解,哪些业务环节影响了这个事情,把这个洞察交给运营同学,自然就会提升业务的能力。
 

从业务数据化到数据业务化,要经历这么三个层次,大部分企业都停留在做报表的阶段,有些企业可能做到这个阶段,数据分析和数据洞察,刚才的案例是真正做到了数据智能,一家企业如果想从A轮、B轮到C轮,数据能力会有这样一个进阶过程。
 


我们基于前面的方法论,一直在打磨自己的产品。业务数据化方面,把不同行业从上到下的指标体系、线上线下的数据进行整合。数据业务化方面,我们提供了非常强大的分析模型,包括及时的交互查询,精准的人群推送,A/B的测试能力。
 
今天的分享就到这里,谢谢大家!
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