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韩利带你拆书《增长黑客》节选

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韩叔《 增长黑客 》拆书  - 第七天

我们前面几天的拆解,确定了三件事:

1、通过定性与定量分析,寻找到了啊哈时刻;

2、根据增长等式,缩小了指标范围,选定了北极星指标;

3、搭建了增长团队;

接下来就是拆解方法论:增长黑客循环四步法

第一步:分析

书里没有按这些步骤走,我给分四部分内容:

1、用户分组

分组就是根据分析任务,把用户按某一个维度打到一个特征用户池里,比如我想找频繁消费的用户的行为或人口统计特征,就按消费频次来分组,他可能是这样定义的:一个月有过下单10+次的算高活,10-5次的算中活,5-1次的算低活跃,0次算沉默用户等等。我们把10+次用户组和0次用户组拿出来对比,从中找到高活跃用户的典型特征,如哪些功能、页面是10+活跃用户经常驻足的0次用户没有的。

我们惯常理解的活跃用户就是登陆即活跃,登录频次高就是高活跃,比如友盟统计,这其实只是一种。活跃的定义千变万化,一般都是脱不开一句话:活跃用户=在xx时间内有过xx次行为。比如,在一天内平均停留时间超过1小时的。

2、列出待分析的问题清单

书里列出了一大堆的问题,我在这里就不啰嗦了。简单聊一句,我们往往不知道怎么去列问题,其实你细琢磨一下,无非是访客(visitor)、访次(visit)、页面(page)、事件(Event)四种,这是GA这个分析工具的底层模型。后来,GrowingIO也用这个模型来搭建的,有兴趣的可以仔细研究这个帮助文档:GrowingIO 数据模型 · GrowingIO   ,会给你提供很多思考问题的维度,当没有什么想法的时候就拿出来当做走查表。

3、任务分配

在上一天的拆解中,作者给出了增长团队的人员配置,各色人等都有,在这里就发挥了作用,各司其职。用户行为数据由数据分析师去挖掘分析,有关用户特征的数据,比如0消费用户,线下消费情况(随便说,有可能是因为家跟前就有一个京东实体店呢,那我就没必要去京东线上购物了)、弃用的原因等这类信息就需要市场营销人员去做调研。

4、分析结论

这一点至关重要。我们在分析问题的时候,尤其是用户行为方面的分析,往往不能落到实处。我推荐写分析报告按照A3报告模式来写。这个是丰田比较传统的一种报告形式,我截图给大家看一下,只是一种延伸,大家可以发散思维去用。A3报告的详细解读参考MBA百科:MBA智库百科,全球最大的中文经管百科报告

第二步:提出想法

这一步比较简单,其实就是头脑风暴,大家做在一起吹牛,各抒己见。而且不能增长团队内部自己风暴,需要公司所有人都上来,当然,需要设置点激励措施。这是我的一个优势,我日常在工作中是比较大大咧咧的,混的人缘也不错,经常不自己思考想法,拉着部门的人一起去风暴。有时候就在座位旁边,有时候去会议室,包括去想一句文案也要拉人来聊,比如和别人楼下散心的时候,就特意往工作上引导。

这一章节有三点要记住:

一句话:形成一个好想法的最佳办法就是提出很多想法;

一个原则:跨职能合作和信息共享是增长黑客的关键原则;

一个想法储备库:书中给了一个模板介绍,类似QA常用的jira,并附有介绍,这个很好,我是第一次看到这个想法储备库,一看就明白。

第三步:排定优先级

第二步我们提了很多想法,优先测试哪些想法,就需要一种方法来排定优先级,制定测试节奏。

书中作者给出了一个ICE评分体系:

影响力:我的理解,就是这个想法对于北极星指标的影响程度。这个如果没有经验,其实很难判断,而且我遇到过很多中情况,我信心十足觉得改动一个流程、改动一个页面会大幅提升效果,但往往事与愿违。所以,针对这种情况,书里给了一个有把握的解决方案:选择两个测试方法,一个想法是高影响力且动用资源比较多的,一个选择那些有高影响力但实施起来比较简单的,比如就改动一个文案,测试一个元素位置的变化等。

信心:信心一般由提想法的人给出一个值,这个信心值不能主观臆测,要有某种证据,我的理解,比如你想改流程是因为你监控到竞争对手恰好刚刚优化了同样的流程,比如你原来做了一个推广着陆页,转化效果不错,后来市场部要测试一个渠道,你提出沿用这个着陆页,那么信心就比较大。我是一个喜欢总结的人,尤其是做考研、高考、校招等业务,因为一年一茬新用户,所以头一年的经验完全可以复制到新的一年里,我在原来的文章中有写过这样的例子。比如“深入浅出,笑谈运营”那篇文章,我把校招中学生的行为规律都归档到我的经验库里,到哪个时间段就用哪些策略。所以我如果打分,我的信心值就会打高一些,在这里建议大家也一样,日常多总结工作,把高效的手法都记下来。

简易性:就是试验的执行难易程度,一般看执行时间长短和资源投入情况。比如上面说的改流程、改页面可能投入的资源和时间都比较高,而改一个文案、改一张图片可能就比较快,书中给了一个词,我觉得很好,叫效果“唾手可得”。增长黑客最喜欢发现这些唾手可得的试验了。这一点我被同事呲的比较严重,有的时候是领导决定要大动干戈,让我去执行,然后我去协调人手,但是加班加点改了2个通宵,结果效果没有,就会听到同事呲我,调侃我。后来我就想了办法,做东西之前就规划好,关键的页面必须做两套,或者能给我搞个小工具,现在web端的拖拽技术也成熟了,一些页面能上DIY的功能就上了。还有,疯狂提建议,比如原来技术实在烦我改文案了,就自己主动做了一个文案修改的小工具,让我随时调整。我做邮件、推送和分享语的运营的时候,到后期就是,技术实在是看不惯我经常提需求了,就主动给我做了个邮件文案模板、分享语自定义工具和推送试错后台,很给力。

第四步:测试

测试这一点是重中之重,我的那篇文章写的很详细。这里主要提两个概念:

一个Up Next列表:即即将开展测试的想法列表。

两个非常有用的经验法则:

①采用99%的置信水平

②永远以对照组为依据

我主要解读一下“永远以对照组为依据”,这对我来说是开脑洞的地方。原来在工作中试错优化的过程,往往会陷到样本量的纠结中。比如,我们小规模测试一个邮件效果,发1000封邮件时,转化不明显,这时候我会犯一个错误,就是增加发送邮件数,发送量其实是一个变量,会极大改变试验结果,而且后期我犯的最大错误就是不是随机抽取样本,一旦效果不明显,就修改筛选邮件的条件,比如拿最新注册的邮件来发送,和原来随机样本做对比,这其实是一个讨巧的行为,更多的是因为我不想让自己精心打磨的文案被证明没效果。所以,这一点我个人是需要注意的一点。

书中有一句话说的好:没有人希望看到自己辛苦付出的结果是竹篮打水一场空。

切记要冷静。


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封面图来自Pixabay,基于CC0协议 最后编辑于 2019-03-15

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