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8项技能9种武器 打造企业增长黑客上

自Facebook 2008年成立Growth Team伊始,“增长”已经成为企业公开追求的关键词。如何以最快的方法、最低的成本、最高效的手段谋得大量增长,成为管理者运营产品的核心问题。本文上篇将从数据分析角度,阐述打造“增长黑客”中的关键技法,并于下篇提供“增长黑客”的9种武器,敬请持续关注。

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关于“增长黑客”的著作已经不少了。第一位创造出“Growth Hacker”一词的人——硅谷著名增长专家Sean Ellis认为,“增长黑客是将增长作为唯一目标的人。他做的所有事情都是围绕如何增长而开展”。

增长听起来是“市场营销”的一个模块。但并非如此。事实上,“增长”比“市场营销”的聚焦范围更广、触角更多。

* “市场”聚焦品牌认知与获客;“增长”聚焦完整的用户生命周期,从获客、激活、留存、盈利到推荐(即著名的AARRR)。* “市场”的目标是销售线索、注册、下载等等;“增长”的目标是增长率。* “市场”团队包括市场营销人员、工程师、设计师、产品经理,每个人都各司其职;“增长”团队包括工程师、设计师、数据分析师、市场人员,他们有可能是一个人,也有可能是几个人,但活得像一个人。* “市场”对产品的变化影响不大;“增长”可能会造成产品中的许多改变。

关于最后一点,举一个简单的例子,携程把广告做到了淘宝上,这个叫做“市场营销”。Airbnb利用逆向工程技术,以API的方式,从Craigslist获取了大量免费流量,这个才叫做“增长黑客”。

打造“增长黑客”——你需要的人才类型

“增长黑客”之所以是“黑客”,因为他们通常脑路清奇,创意频生,想常人之不敢想;另外,还懂点儿黑科技,出手如电,干常人之不能干。

一个文案可能在头脑中能和太阳肩并肩,但不知道现实中怎么上天;一个研发可能在现实中会写超牛逼的代码,但不知道用在产品中的哪个着力点。

不够,这些都不够成为一个真正的增长黑客。Growing IO创始人张溪梦在一个增长黑客主题演讲中曾经概括:“增长黑客是市场营销、产品研发、数据分析三个角色的聚合。”

图片复现自张溪梦演讲PPT

市场营销+产品研发比较好理解,很多增长手段都要靠市场营销的点子配合产品研发的技术来实现的。数据分析又在其中扮演着什么角色呢?

事实上,这跟“增长”的核心——实验有关。Growth Hackers前Growth产品经理、Acorns市场总监曲卉在2016年的Growing IO数据驱动增长大会上,讲述过增长团队的工作流程:

可以看出,确定指标,聚焦领域之后,增长黑客们正是通过一次又一次的快速实验,来达到增长的目的的。而每一次实验的想法,都是从上一次实验的结果——也就是数据中,诞生的。

举例来说,我的Q3目标是提升50%的用户(增长指标);通过分析,锁定在提升购买上(聚焦领域);我希望通过缩短试用期来达到目的(产生想法);于是我针对一些用户研发并上线了“将30天试用期缩短到15天”的实验(上线实验);我搜集并分析实验上线后的数据,发现试用购买率提升了,但续约率不高(分析数据),因此将这个政策扩展到全部用户(应用结果),并展开下一个实验——“把试用期延长到18天,每推荐一个新用户增加试用期3天”(产生想法)

这也是为什么,数据分析成为“增长黑客”最核心的能力之一。每一个成功的增长专家,都将数据视若珍宝。如果自己没有特别强大的数据分析能力,也会将团队中的数据分析师视若珍宝。

增长黑客必备的8种技能

那么,增长黑客都做些什么呢?或者说,他们需要掌握哪些具体技能,才能够成为“增长黑客”?

Growing IO团队在《增长黑客手册》中,总结过增长黑客必备的8项能力。其实,这也是现代运营人必备的8项能力。

搜索引擎优化,互联网时代不可不会的基本招数,可以归纳为“有点儿联系就能搜到我、点击连接就能找到我”;营销自动化,工具时代的“组合拳”,通过整合EDM与CRM,自动触发邮件干预用户决策,可以归纳为“虽然我没有时间跟客户一对一服务,但胜似跟客户一对一服务”;病毒传播,听起来可怕干起来厉害的一招,可以归纳为“虽然我只认识7个人,但我认识的每一个人周围都有700个人”;内容营销,Inbound marketing相当注重的部分,可以归纳为“我的资金只够请一个文案,但每天都有人追着这个文案的内容来到我的网站”;应用程序接口,技术人员发挥黑科技的最佳战场,比如Airbnb,其原始流量就是通过API从craigslist“偷”的。可以归纳为“轻轻地我来了,正如我轻轻地走,我挥一挥衣袖,带走你天空中的云彩”。A/B测试,把你从经验主义带到数据驱动的绝密武器。Pinterest的“Pin it”变成了“Save”,就是A/B测验的产物。可以归纳为“To be or not to be,试试就知道了。”

最后是数据分析技能,可以说,前面你做了那么多的营销、实验、传播,如何把它们变成下一个想法,还得让这些动作所产生的数据来说话。让这些数据说话,大体上可分为两个步骤:

图片来源:数据观-最易上手的数据分析云平台

不管你是要做转化漏斗分析,还是用户分群,都需要将上述数据整合到一起,并进行清洗和处理。去除冗余数据,统一数据格式,通过计算或分组聚合,把零散的数据变成指标。黑客时间宝贵,一个好用的工具可以让你非常快速地完成这个过程,并将该过程保存下来。当你需要新的报告的时候,只要更新数据源即可,无需重复工作。

图片所示工具:数据观-在线ETL

利用统计好的产品内外数据,基于实际的业务需求,可以开展分析了。不同的业务需求,有不同的分析方法,甚至相同的业务需求,不同的人做出的分析也不尽相同。这都没关系,只要达到“将数据转化为清晰和有意义的洞察”的目的即可。

实际上,Principa信贷解决方案负责人Thomas Maydon在近日发布的文章中,将数据分析根据复杂度与价值高低,划分为四个种类。“增长黑客”所做的分析,基本上集中在“内两圆”中,也就是“描述型”分析“诊断型”分析

[描述型]的分析回答what的问题:我的产品发生了什么?

* 数据类型通常是综合的、广泛的、实时的、精确的;* 以高效的可视化来展现;

拿漏斗分析来举例,我整合了当日来自官网日志、Salesforce的数据,对用户的注册行为做了一个分析。

制作工具:数据观 最易上手的数据分析云平台

从这张漏斗图中我发现,从输入姓名到最后提交试用,用户在这个过程中是不断流失的,但流失的核心节点,在于“输入邮箱地址”和“输入邮箱验证码”这两步。是否用户在手机验证之后,发现还要邮箱验证,而失去耐心?是否发送邮箱验证码的服务器有问题,导致很多用户无法即使收到邮件?根据这个流失的核心节点,我产生了两个疑问,并希望据此进行测试,而这个流失原因,也被我“转化”成增长的机会点了。

这就是“描述型”分析。

[诊断型]的分析回答why的问题:为什么我的产品发生了这样的事情?

* 需要有从全局钻取到细节的能力* 需要有隔离所有混淆信息的能力

拿官网注册日报来说明。其中一个重要的KPI是新增用户数。我发现,今日与昨日注册用户数量有明显提升,那么,发生了什么事情呢?

通过对该KPI的下钻,发现来自某战略合作伙伴app store的注册跃居第一。跟该伙伴合作有一段时间了,为何昨日突然发力?对方做了什么?是否可以“嫁接”到其它伙伴的合作方式中?

从发现问题到找到原因,这就是是一个简单的“诊断型”分析了。

最后,总结一下,增长黑客是市场营销产品研发数据分析三个角色的聚合,要想成为一名增长黑客,至少要具备这8项技能:搜索引擎优化营销自动化病毒传播内容营销应用程序接口A/B测试

欲知“增长黑客”需要哪9种武器,敬请关注《8项技能9种武器 打造企业增长黑客(下)》

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