【51CTO.com原创稿件】2016年11月25日，由51CTO.com主办的WOT2016大数据技术峰会在北京粤财JW万豪酒店召开，50多位来自阿里、腾讯、百度、京东、小米等知名企业的大数据领域资深技术专家齐聚大会现场，将在两天的时间里与逾千名一线IT技术人员直面交流，分享经验。
在WOT2016大数据技术峰会的主会场，GrowingIO联合创始人叶玎玎做了《精益数据分析驱动下一轮企业增长》的演讲。以下是他的演讲实录：
首先来看几组数据。在过去的八年，中国互联网发展的一个黄金时期，移动互联网飞速发展，我们每个人都处在一个增长的爆发点，这是2016年互联网趋势报告里面的一个报告，在趋势，截止到2015年，目前中国的互联网上网数以后达到6.68个亿，还在增长，但是每年用户的增长趋势在逐年递减，随着时间飞速的下降。所以在这个过程中，过去几年我们人口红利目前来说已经逐渐的消退。
另一个数据，目前每个人每天大家会使用手机200分钟，流量的入口基本上可以确定，剩下大概有超过300万的APP和网站，只能去关注剩下的二分之一时间。大家可以回忆一下，上一个我们所认知的一夜爆款的一些APP到底有哪些？要从巨头手里去抢流量、抢入口、抢风口，基本上现在不可能。所以过去几年我们赖以增长的流量红利也在逐渐消退。当流量集中在少数人手里以后，不可避免的就是流量的成本增长。我前几天跟几个做SDM朋友聊天时候，几年前他帮一些金融客户做服务的时候，他的获客成本基本上100到200不到，今天整个获客成本已经快到了800左右，这里只是5、6倍增长，如果大家觉得夸张，我们见过更夸张的，在有一些行业，有些客户，他的获客成本在今天比起4、5年前，已经增长了200多倍，这是一个非常夸张的数字。如果现在这个时代，如果我们只是做流量增长，很多时候我们是在赔钱赚吆喝，苦苦支撑。其实流量我们越来越买不起了，行业的这些趋势都要求我们，迫使我们改变以前的方式，让我们更加合理的去增长。所以流量的转化能力，在今天将会是今天企业的一个核心竞争力。如果我们不看中这点，最终会被成本所反噬。
我们要全方位了解当前的情况，用数据去找增长点。利用数据必不可少，我们要借助一些数据的分析工具在两千年的时候，刚开始的时候，更多的是国内的互联网是个人战场为主的互联网，更多是以技术为目标，到之后几年单纯的技术已经很难满足企业的业务增长需求。所以它进一步蜕变到流量的细分分析。当现在我们在这大背景下，我们需要越来越看重每一个给我们带来的价值。我们是一个以用户为中心的全方位周期的数据采集和分析工具。所以这个在当前大背景下，我们在思考今年或者去年这一两年企业的整个商业运营方式，跟三年前、五年前有什么不同的话，企业开始逐渐转向以用户为中心去思考问题了，去打造产品和服务。而不像几年前可能是以业务为中心，我们越来越关心从身边的人各种反馈，不需要去关注每一个用户，和每一个用户建立信任。在当今这个时代信任是非常重要的，这个就会带来整体地一个变化。
双十一刚刚过去，双十一的时候大家购物的时候主要看什么东西？我个人其实现在越来越看一些差评，看一些中评，这个成为我购物一个决策的依据。前两天我们在看我到底中午或者晚上吃什么的时候？其实我是在哪里排队人数多，如果排队越多，我越有冲动进到里面。所以整体上我怎么跟用户建立信任？怎么尽可能了解客户的需求并在此基础上提供服务，这是对我们提出来一个新的挑战。用户跟我们接触的时候，他是跟我们所有的市场，运营、销售都在接触，当他看到我们品牌，看到我们广告的时候，他的感受是什么样子？他跟我们客服，他的感受是什么样子？他跟我们的售后成功交流的时候，他有什么感受？当他用我们产品的时候，他有什么感受？这些反馈和这些感受，都会变成一个他对整个公司，对整个企业认知的一个基础。反过来，也是我们对于用户一个全方位的360度的了解。
我在双十一下了一个定单，我遇到的一些问题，所以我去找定单联系的一下客服，客服在回答我几个问题的时候，我跟客服说的一些对话，然后解释了一下我遇到的问题，因为客服比较忙，过了几分钟客服没有回复我，我就做其他事情了。当我再回来，发现已经自动下线了，就迫使我继续联系客服。我比较崩溃的是，我再联系客服的时候，我跟前一个客服说的问题还要再说一遍。所以所有我在联系中的所有数据都没有共享，这就会造成我对这个企业一个不好的印象。所以数据驱动，应该是企业里面的每个人都能够用数据驱动业务增长，它让企业每一个人都能利用到数据，都让数据在各部门期间进行沟通，不仅仅是一个市场部门，或者分析部门的事情，应该是公司整体的策略。只有当他去连接公司里面各个部门的时候，它才会发挥***的价值。
但是现在遇到很尴尬的事情是，现在手里可能有非常多的数据，可能有历史数据，有行为数据，我们有属性数据，我们社交媒体数据，画像数据，而且数据非常多，而且呈指数级的增长。当我们真正想要使用这些数据的时候，手里并没有多少可用的数据，这些数据当它没有连接起来的时候，它只能给我们提供一个很大的噪音。所以在这个过程中，我们为了降低噪音，我们必须想要以什么样的方式组织数据，所以我们专注以人为本，以真实的人去连接历史数据、行为数据、社交媒体数据、属性数据、画像数据。这里特别指出的是，很多时候可能我们会过分的看重外部数据给我们带来的价值，而忽略了我们内部所有的行为数据的真正价值。我们使用我们会去购买很多画像数据，是因为我们希望找到更精准的人群，但是我曾经跟朋友聊过一个事情，他当时在2010年电信增长的时候，他曾经购买过一批的消费数据，他花了大的力气去做的消费数据的清洗，后来发现价值是有限的。***他从他内部找到数据，才真正走上电信增长的数据。现在我们更关注以下内部数据，先把内部数据的挖掘出来，再与外部数据进行连接。
当用户接触到我们的时候，他可能看到的是我们所传递给他的一些信息，我们网站上给他什么信息，我们的宣传是怎么的一个环境？给客户的脑海里定下了一个印象，你的产品是干啥的？能帮助他什么？当他知道你产品是干啥的？他可能做一些研究，做一些竞品的对比，这时候他会投入精力。当他认识到你的产品能给他带来价值，他开始持续使用。那么我们观察他是如何使用我们网站产品的？这个时候我们会尽可能的了解到，他对我们的哪些东西比较感兴趣？我们会去在里面刺激他的需求，最终让他变成我们的客户。当他变成我们客户以后，他更加深度代使用，变成一个忠实客户，并且向朋友推荐，所以这是客户整个生命周期的管理。从客户的生命周期管理到创业公司可能有另一块相似的理念，因为谷歌在2008年他提出来一个以用户转化为中心的模型。留存、用户收入和推荐，所以只有建立一个以用户为中心的转化模型，让我们在这个基础上持续做优化。那要建立这样的一个模型，我们首先要遵循一定的方法论，所以我们建立一个学习模型。从激活到整个用户的留存，从留存到购买。每个数据到我们眼前，其实背后都有故事。当我们找出一些原因，我们可能有自己的假设，到底这些数据代表什么意思？那我们可能会去做优化，去做优化很多事情，去跟客户做更多交互。我们跟客户每一次交互过程中，我们都去学习，并且推动我们改进，去衡量我们的目标，衡量目标以后，那我们可能得出一些结论，这个过程就会进入下一阶段的数据探索过程，那又是一次去洞察，去优化、学习，再进入，这是持续不停的在迭代的过程。
下面探讨一下每个阶段该怎么做？我们更多从用户数据中发现商业洞察，这个要求是基于过去和现在数据的一个总结。我们主要从两个角度去思考，一个角度是，我们目前基本面是怎样的？我们目前大概产品的现状是什么样子？我们会去做监控，监控整个基本的KPI，我们也会去做探索，到底这些背后什么原因？当然做监控的时候，我们可能会有一个KPI，它告诉我们，就是我们通过一些可视化的方式，我们迅速做出动作，进入我们每天的计划报表。我们客户的市场部，他们可能每年有上百万或者千万的成本投放，到底这些钱花出去以后带来多大的价值？我们去分析到底每个不同来源给我带来多少客户？哪个带来的转化效率高？广告来源，我在投放，我做活动也好，哪个给我们带来转化效率高？通过监控，这些都会成为我们基本的衡量指标。当我们有了这样一个指标以后，我们每天上班的***件事情，就是看这个看板，我们察看这个昨天的数据到底是什么样的形成？是否有些波动？哪些需要我们做一些东西？还是存在一个相对来说比较稳定状态。如果它是维持在稳定的状态，我们不会根据这个做重新规划。如果一旦有异常的情况，或者告诉我们有一些无论是升高或者下降，我们需要去衡量，到底这个是什么原因带来的？我们可以怎么去优化？所以这里需要特别注意的，如果我们单纯非常大面的信息去了解，那么它的代价非常高，我们一定按照来源，按照关键字，并且按照各种的广告来源区别切分察看，不同纬度的比较，不同群体的比较到底什么区别？我们叫以用户为中心思考问题，所以只有切到不同的用户群，有对比，就能看到一些变化，有变化我们就能采取行动。
就像这个例子，这是我们一个访问用户量，我们是按照APP渠道，这里有一个非常有意思的事情，我们有一个微信，这个过程中它可能给我们带来的用户量并不多，20%都不到，但是它的访问时长比起平均的大了一倍多。这个我们就要注重一个问题，为什么这个渠道带来的用户会相对来说比较长时间的一个访问？我们在这个渠道上做的哪些事情？所有这些回顾，都能够让我们理解到到底这个效果是怎么来的？我们可以在后面的推广中怎么优化？我们了解大面的情况之后，我们可能就需要一个转化的模型，去研究不同转化，转化上分两点，一点是漏斗情况，一种是留存情况。漏斗情况，一个是基于个人的变化率，一个基于群体的变化率。我们察看它到底多说用户量，如果我们了解这信息以后，对我们来说并没有太大价值，因为我们没有再做进一步的分析。所以我们主要从两个角度，一个持续上，只有当我们每天去关注它持续的变化，并且***步到第二步的转化率的变化，第二步到第三步的转化率的变化，我们才能知道哪一天突然转化率下降了，这样我们就能够去准确分析。
另外在实时变化这种关注下，我们要关注另外一个变化，比如不同群众的变化。前不久我们客户在使用我们分析的时候，他一直想要去提高他整体的一个订单的购买转化率，但是他苦于没有找到方向，他不知道怎么走？所以他就用整个分析做一个漏洞的切面，他发现在苹果6PLUS，他的转化率可能***步到第二步到第三步差不多，但是从第三步到第四步有一个明显的下降。所以我们就去拿这个手机设一下，***发现，其实很简单，我们发现在苹果6PLUS这种大屏手机里面，整个下单的按纽设计是在屏幕的右下角，刚好在我们单手操作的时候没法点到，这个就是很多用户在使用过程中很多小的细节。这些往往就影响到你最终的转化率，所以做一个改进，重新把这个按纽位置稍微做一个调整，最终苹果6PLUS问题解决的，订单量提高了一倍。当你按照纬度，按照分群，并且在实践上去做分析，才会有价值。
除了转化以外，我们要去做留存。我们有句话叫留存为王，其实一点都不为过，留存的高与低直接决定你商业是否成功？我不知道大家有没有听到关于增长的一个留存魔法数字的故事。留存魔法数字是否产品里面存在某些功能？当用户使用超过某些次数以后，它会引起非常不一样的变化，比如直接导致你用户的留存率提高很多倍。Facebook发现用户在加入Facebook前十天里面，他如果添加过七个好友的话，这个用户基本上用的机率就很高。这个过程如果我们意识到我们产品存在这样的魔法数字，存在这样的功能以后，我们在用户整个淘宝中，不停的去推荐，让他们的使用功能的持续使用，这样一方面促进用户的留存。另一方面，它对于留存影响可能就会慢慢消退，这样我们就会有一些新的魔法数字出来。 所以当我们了解到转化情况，了解到留存情况，可能我们在里面继续缩窄我们范围，去了解个人客户的情况 。比如我们自己的客户，当时他在转化时发现一个转化率特别低，我们这广告来源来了，他就去留存里面看了这个用户的留存率，***周他使用还是有点，但是到第四周以后基本就没有这样的情况了。所以他就建立一个分群他把这个分群的人一个一个去察看，看他们到底在他们应用做了什么？最终发现了一个事实，就是这个群体大部分的人具有同样的一个行为路径和行为轨迹，所以***推断出来这个广告来源是一个刷量的来源，他们把这个渠道就停掉了。从结果分析，并没有影响到他们总体的留存度，反而让他们更好的留存。而且在这个渠道每天帮他们介绍了至少三天块每天。从这里面往往会帮我们发现很多功能一些漏洞，比如我们之前在调整和注册转化率的时候，我们就会单个去发现，我们发现在注册里面，当用户点击以后，它会跳到我们没有预料到的一个画面，所以我们立马去改正。所以当我们有这些大的数据以后，剩下的就是我们怎么去优化？所谓优化我们要在合适的时间传递合适的信息给合适的人，基于他的行为，我们建立不同的规则，去跟他进行交互。下面我可能更多举一些例子，有哪些常用的针对AR模型，每一个阶段，不同阶段我们有哪些可以去尝试的。
***个例子，其实这些例子基本上在过去4、5年里面，我们可以看到不同的方式，但是套路是一样的。所以***个是半自动弹框，当用户在***次接触我们的时候，他可能对我们只是有一个印象。我们可能就会持续跟用户做互动，我们通过各种方式去拉。但是当用户每次刷新页面的话，我们每次都给他弹出这个弹框这么暴力的话，用户可能会反感。我们是在他停留多长时间之后才给他弹出这个弹窗。我们自己每年做了一个数据周刊，我们认为比较好的数据增长的方式，在我们数据里面，点击过我们数据周刊的用户，他的留存比我们整体留存率提高了3倍以上。同一期内容我们用不同按纽，不同的文字，按照不同的分区我们去对比，我们看看和不同的周刊带来的效果是什么样子？通过这些对比，让我们后期发布数据周刊的时候，更好的去给用户做推送。我们做了一个邮件生命周期营销。我们在用户整个了解我们产品角度过程中，如果用游戏来说，就是一个升级打怪的过程。
我们认为一个初级的用户，到一个真正被激活用户，认识我们价值，他可能会经过几个阶段。每个阶段我们要给他设计目标，他在这一阶段需要了解什么，给他一个由浅入深，按照接地气的手段，让他了解到我们不同价值给他带来什么东西？这里我何以更加进一步去做，我们会知道很多时候到底设计了这样一个课程以后，从***天到第七天做这样的课程，这个过程中有些客户可能已经对我们课程有些东西已经比较了解了，那我们会基于用户不同的行为方式，如果用户已经做过这些课程之后，那我们就会跳过这些步骤。所以基于这些我们会传递更合适的信息，更合适的消息给我们客户。这样子让用户每一次感觉到在我们网站上都会收获新的知识。另外客户服务。我们采取一些公开课，用户跟我们接触的时候，并不是纯粹的接触，他其实是跟我们各个部门接触，他会跟我们市场接触，跟我们的销售、客服、售后接触。他的接触并不是一个狭隘的产品，而是在公司，我们各种服务。所以我们定期举办一些公开课，让客户知道我们大概有哪些好的案例，我们不同功能用在上场景下？不同的行业怎么去改进？我们会专门配备客户经理，他要时刻去监控用户的使用，他在用户遇到问题的时候，立刻跟客户接触，问客户在产品上的一些问题，哪些是我们改进的？当用户做得比较好的时候，我们会持续沟通，到底我们给他带来什么价值？有没有一些案例可以让我们去分享？包括当用户在我们一些付费功能页面，停留一些时间的时候，我们可能给他一些体验券，促进他更好转化成我们客户。所以这些都是我们可以去使用的。
当我们做了很多优化的措施，无论在任何级别，我们去要认证一下，我们假设是否合理？所以我们自己有一个增长团队，每周可能会定期定一些目标，我们在每周结束的时候做一下回顾，这个增长行为到底有没有达到我们预期？我们开始预期什么样？最终结果什么样？这里面我们哪些做得好？哪些做得不好？哪些需要改进？通过不断的去迭代，不断有一个增长回顾里面，去了解，我们就能持续找到更加优质的客户。所以怎么增长它其实有非常科学的一套方法论，它让我们通过科学的方式去探讨，所以它其实跟我们工程师做软件项目是一样的，我们增长一个项目其实也是在做一个软件项目的管理。所以我介绍一下我们一些实践，说到AR模型，每个用户，每个部门可能都会有一些很多的意见，不同的意见目标不太一样，所以我们会开放整个IPR，我们有一个看板，让公司的人，每个人都可以去提意见。他想到的什么改进，这些改进大概预期怎样子？所以我们公司每个人都可以提交他们的想法，并不是我们增长团队，一个小团队事情，也不仅仅是一个市场部的事情，每个人都应该参与进来。当公司里面的一个主意我们每周会汇总，按照AR模型，把它组织到各种形式，把各自不同的主意组织到各自所谓的那个阶段。
到底这些主意是到了什么阶段？这个过程中，我们就会有很多想法，我们每一周的时候，我们做实验的时候会从里面找出我们认为最有效的三个价值，然后开始去做实践，设定一个预期。这个过程中，因为很多的一些功能的开发，它包括增长，都是一些小的迭代。这个过程中可能会占据工程师的很多时间，但是工程师他更多的时间占在规程开发领域。工程师在做工程开发的时候，会自动把增长的很多项目调低，所以这个过程中，我们每周开始要要做的就是一定要给工程师留出时间，在工程开发中，如果他是处于增长团的一员，在这周我要做这个事情的时候，一定把这个平衡好。如果工程师自己做的话，可能会把开发做为主要的，增长作为次要。我们不同的阶段，每个阶段都有自己优化的目标，但是我们有非常重要的一点，我们不能在同一个时期关注不同的阶段。每个阶段所有部门都得为这个目标去服务，这是一个非常重要的信息。我们之前曾经遇到过，每个部门都有自己的增长目标，销售他负责销售，产品负责留存等等，这个过程中，每一个都去优化。比如拉新是目标，那么销售团队也应该去做这个事情。同一时期，同样拉新，我们再把拉新细分，最近我们会在首页或者官网注册过程中，某个阶段我们只关心一个指标。我只关注拉新转化率，那么我这两周只配合这个目标。这个过程中，我们会在一周以后两周以后，每周的回顾里面到底这个指标我们有没有达到我们的预期？这些都是我们需要衡量的点，所以一定要非常关注，一个阶段我们只关注一个指标，而且这样才能让我们把所有增长简化到不能再简化的地位。所有的讨论依据，所有的活动包括这次的改进做得好不好，我们增长里面有一个直观的直白。
第二个尽可能把我们所有的精力和成本和资源，投入到我们能带来***转化的行为上。比如说我们还是围绕转化率一个目标，可能我们***点先放大量的转化效果，如果我们注册分三步四步，***步到第二步怎么样？第二步步到第三步。我们衡量每一个转化率变化，我们付出的成本是多少？当我们考虑我们成本的时候，去考虑我们的结果的时候，怎么转化大概能带来多少效果的时候？我们就相对来说比较容易定出来，这个阶段在这个星期，下个星期，我们要去改进哪一步的提升？这个时候我们就关心，我们付出最小成本，但是获得***价值。所以我们判断我们每周要做三个增长项目的时候，到底哪个项目为准？这个是非常重要。我们在不只一个目标的前提下，我们可能还是有很多的方式可以去做。这个是我们整个在增长上面的一个实践，包括我们是以软件项目在一起，包括在执行的时候，所有工程师会参与进来，每次，每个星期，我们开展这个项目的时候，我们都会有增长经理，他会去做一个会议，做项目动员，告诉我们这周要做什么事情？这个事情预期什么样子？我要通过什么方式去改进？把整个故事讲得非常明白。我们一周以后要看效果，这个效果是怎么样子的？来认证我们的假设是否合理？这个过程中就让我们不停的去迭代系统，谢谢！
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