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数据分析真的能驱动用户快速增长么?

互联网er的早读课  · 公众号  · 科技媒体  · 2017-01-04 09:37

正文

俗话说,“酒香不怕巷子深”;

俗话又说,“酒香也怕巷子深” 。

再后来,俗话还说,管他酒香不香巷子深不深,只要找个“数据科学家”,酒就可以大卖了。


这就是传说中的用数据驱动用户快速增长,说行话叫“Growth Hacking”。不过,数据分析真的能驱动用户产品的快速增长么?数据运营在哪些场景下有用?怎么才能让它有用?

 



今天的这篇长文,来自于《计算广告》的作者刘鹏(微信公众号:Comp_A)。作为中国数据变现和精准营销领军人物,刘鹏的《计算广告》已经成为多家公司数据和商业化部门教材。他本人曾在微软、雅虎、360等公司任职,在工作中通过数据驱动方法实现产品收入增长过10亿。



长文开始之前,先向大家预告一下,1月4日和1月12日,刘鹏老师将会在网易云课堂开设两场免费的直播课程,:分别为:


主题1:大数据领域的个人发展之路

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数据分析真的能驱动用户快速增长么?

作者:刘鹏


数据化运营的三板斧


关于用数据驱动运营增长,近来有不少相关的书籍与讲座。其实,这里的道道儿也并不神秘,大多数数据运营的场景,方法上都可以总结为下面的三板斧:


 

建立用户转化漏斗


所谓用户转化漏斗,就是你的业务是如何一步步将一个用户骗到手的。举下面;的几个例子,你一看就明白了:
广告:展示—>点击—>转化
游戏:下载—>激活—>留存—>付费


无论上面哪种业务,都可以分解为一系列的阶段,经过每个阶段,用户都只有一部分留存下来。对漏斗的每一个环节准确地记录数据,以便分析和优化各个环节的通过比率,是数据运营的基础设施。


 

用多维度数据报表找问题


数据运营中的常见痛点,是明知道转化漏斗上某个环节的通过率较低,却找不到提高的途径。常用的解决思路,就是把数据打细,分解到各个维度上分别观察,这往往能发现产品或系统上的问题。如果多个维度能够灵活组合观察数据,就成了一个数据魔方(Data Cube)。下面的图虽然与互联网产品运营的漏斗数据没关系,但是原理是一样的。

 


比如说,你发现广告的点击率低,进而查到是Chrome浏览器上的点击率拉低了整体统计,那么就要在Chrome浏览器上深究原因,结果很可能是你的Flash广告素材直接被Chrome给屏蔽了。


这种用多维数据报表来定位和查找问题的办法相当有效,它实际上是高效的debug,仍然是一种“受”的策略。


 

用A/B测试指导产品演进


那么有没有数据驱动的“攻”的策略呢?当然也有。制定多个产品可能的改进方向,将它们放到线上,让实际数据来决定谁上谁下。这种A/B测试的方法,往往是大家理想中躺着就可以优化出好产品的魔法,也是“数定胜人”理论的基础之一。

 

说到A/B的系统框架,可并不是个的简单的事儿。如何建立准确性和效率兼备的实验框架,值得单独写一篇长文,我们在这里就不多谈了。

 

上面的这三板斧,对于运营好一款产品非常重要。不过您要是认为掌握了这样的数据思维,就可以靠数据分析做出伟大的产品,那还是洗洗睡吧。


数据运营解决不了的问题


用户如何选择和评价一款产品,在不同领域有着截然不同的规律。简单来说,我们可以把产品分为理性产品和感性产品。比方说,3C类电商,就是比较典型的理性产品,而服饰类电商,就是相对的感性产品。计算广告和推荐系统,虽然技术栈有相通之处,但前者是理性产品,后者的感性就强得多。


对于理性产品来说,由于问题的目标稳定且容易量化,数据是最关键的优化手段之一。拿广告产品来说,广告商使用它的目的,是为了获得更高的利润(当然这一利润可能是长期的,也可能是短期的),而不是为了获得心灵上的愉悦或快感。因此,当两个广告平台的投入产出比相差很大时,客户不会顾及哪个的使用体验更胜一筹,而是毫不犹豫地选择赚钱多的那个。

可是说到感性产品,就远没有那么简单了。在感性产品的运营中,既然很难给出确定的优化目标,数据优化能起的作用就是有天花板的。


那么,数据化的运营在何种情形下会遇到明显的瓶颈呢?大致说来有如下几个方面。


 

产品创新方向无法通过数据获得


几年前,有一家很火的游戏公司叫Zynga。据说,Zynga的老板并不鼓励创新,而是奉行“拿来主义”,将别人的游戏创意复制过来,用自己的一套数据运营体系快速超越对手。啥样的数据运营体系呢?说白了就是大量的A/B测试。设计说:草地得是绿的。产品经理说:不行,绿的红的数据说了算!于是,他们真的将流量分成红草地和绿草地两种配置,如果数据反映红草地用户付费高,那就把草地全变成红的,让植物学家们见鬼去吧!靠着这样的体系,Zynga一度在Facebook内长期霸占游戏排行榜的前三名。后来怎么样了呢?答案很清楚——现在还有谁知道Zynga么?

 


Zynga的衰落当然原因很多,不过不得不说惟数据论的产品运营思路也是推手之一:你的数据测试体系再成熟,也不过就能搞搞草地涂红涂绿这样的雕虫小技,而游戏的新模式、新情节、新设计这样的真正创新方向,不是你具备了数据运营体系就可以具备,甚至也无法通过数据体系来判断高下。拿iPhone举个例子,大屏交互、Multi-touch、应用商店这些大放光彩的产品特征,皆出自乔布斯对产品的信念与洞察,而非市场和需求调研的结果。


 

长期用户反馈很难通过数据判断


Facebook的工程师在一次演讲中提到:Facebook多年以来坚持采用严谨的A/B测试框架来决策一个新feature是否被线上系统所采用。但是,结果是却是:Facebook PC版的首页三年来没有任何重大的升级。其实,这个结果本身就是发人深思的:难道Facebook又变成了人类社交网络的终结产品,并且已经优化到了全局最优点,无法再改进了么?

 

结论显然不是这样的,我甚至认为在那三年当年被废弃掉的许多改版方案中,未必没有被误杀的版本:现有的A/B测试框架,都只能观测一个相对短时期内的数据表现,而长期的趋势与结论,如果没有对产品信念上坚持,很难等到开花结果的那一天。


我从传统纸媒杂志那儿听到过一个规律:一般来说,杂志在改版后的头几个月,都是骂声一片。然后几个月过后,新版也许会带来发行量的显著上升。这也可以作为短期数据缺陷的一个佐证吧。


 

博弈性的场景无法用数据决策


博弈性的场景在互联网产品里是很常见的。


举个例子,大家可能知道互联网产品中有个Explore & Exploit问题,即用一部分相对随机流量探索未知空间,另一部分流量根据统计最优做决策。熟悉这个领域的朋友都知道,假如我们有两个E&E策略,是无法通过A/B测试来确定其优劣的。


除了E&E,其他博弈性的场景还很多,例如广告里的机制设计问题(也就是竞价市场的规则如何制定);再比如有一定社交性的游戏运营策略,都是从原理上就无法通过简单分流量就能进行有效的A/B测试的。


当然,了解这些博弈性的问题,需要深入的产品见解和宏观思维能力,有很多奉行糙快猛主义的产品经理,宁可假装这样的问题并不存在。


用户快速增长到底靠什么


数据这个账房先生虽然不可或缺,却并不是用户增长的定海神针。那么,真正能驱动一款产品的用户快速增长,靠的都是什么方法呢?从历史上成功的产品看,有下面一些思路值得注意:


 

做出真正优秀的产品


说白了,用户快速增长最核心的问题,还是要千方百计酿出好酒来。产品好才是真的好,这是所有产品和运营应该追求的根本。由于上面讲的一些数据体系的问题,优秀产品经理的直觉与判断,不见得跟短期的数据表现相一致。在这样的岔路口上,坚持产品原则第一性,数据反馈第二性,长远来看是更加合理的。

 

需要特别说明,真正优秀的产品,一般来说都不是在分析存量市场的基础上想出来的,于是也没有现成的数据统计可以支撑。此前大火的Pokeman Go,用户增长之迅猛令人咋舌,不过我不认为它已经建立了完善的数据运营体系,即使有,也并不是其用户增长的关键。


 

找到战略性推广渠道


什么是战略性推广渠道呢?简单地说,就是那些“价格便宜、量又足”的渠道。互联网很多产品的用户快速增长,往往是在这点上下足了功夫。

 

比方说,某跨境电商的崛起,与早期他们战略性地大量从Facebook购买流量有很大关系。而到了今天。Facebook的广告价格已经被抬高了很多,这样的渠道机会就不存在了。

 

在中国,非BAT的很多移动互联网产品快速增长,大多数都依赖预装这个战略渠道。厂商有预装,运营商有预装,方案商也有预装。在当年预装成本只有今天五分之一的时候积极花钱的产品,今天有不少已经成长为大公司了。

 

对于价值被低估的战略渠道保持敏锐的嗅觉,对产品的快速增长至关重要。


 

利用病毒式传播手段


病毒式传播的方法有两类,一类是“传染”,一类是“传销”。

 

所谓传染,就是诱导和捆绑式安装:通过一款已经有很大装机量的产品,通过威逼利诱甚至暗中作业的方式,将另一款产品也带到用户的终端上,往往是多快好省的好办法。甚至有时候在普通的广告渠道商这么做效果也不错,比方说:移动上各类清理或安全产品,往往在广告投放时让直接恐吓用户“你的手机内存过低”或“你的手机风险很大”,用户顿觉菊花一紧,当时就安装了。

 

传销大家都不陌生了。在社交网络产生以后,传销式的推广方案实施起来更加方便。种种五花八门的拼团模式,转发抽奖模式,虽然不能说是严格意义上的传销,其本质也是发动群众斗群众,这样的方法如果用好了,必定有奇效,谁用谁知道。


 

建立品牌的用户认知


互联网界对这一点的重要性认识是有所不足的。产品要立得住,保持葛大爷那样的躺姿也能挣钱,核心的用户认知非常关键。

 

在互联网界,大家往往奉直接效果传播为信条,在品牌建设方面的重视程度则有所不足。不过,近来oppo等公司的成功轨迹,让大家开始重新审视品牌和用户认知的作用。在笔者看来,成功的品牌建设带来的用户增长,可能是迅猛而又健康的。

 

讲了这么多,其实并不是说数据化运营不重要,而是说要达到产品的快速增长,其实还有更重要的事儿。今天所有的互联网从业者,既要掌握正确的数据化运营方法论,又不要盲目成为拜数据教的教徒。做一款叫好又叫座的产品,虽然数据运营不可或缺,但还是要把核心精力放到“做出好酒”和“搬到巷子口”这两个关键点上。

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直播课程:大数据领域的个人发展之路

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时间:1月4日 20:00-21:00


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时间:1月12日 20:00-21:00


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