【黑客式增加】如何運用分析指標框架 - 驅動互聯網產品和運營

做者：鄭暉

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近年來，數據收集的手段上從數量從深度從複雜度都有一種爆炸性地增加。大數據成爲煊赫一時的口頭禪。數據堆積如山，如何從數據中篩選提煉信息，爲公司帶來更多價值，這就是太閣x直播《增加黑客：用戶數據分析》分享的內容。 

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本文基於該直播，講述數據分析在互聯網公司中的做用，並介紹黑客增加經常使用的邏輯框架和分析思路，如何利用它理解和把握產品與用戶的互動關係，最後針對黑客增加的不一樣階段說一些具體分析應用案例：1）用戶獲取之A/B Testing、2）用戶初體驗之Aha Moment 3）用戶留存之定位高流失用戶。

成長的方法論

一我的或者一個團隊，如何作好一件事情？

首先，肯定這件事的目標；而後，去作，得到反饋，改進作法；接下來，再去作，再學習反饋，在改進作法；直到把事情作好。

好比射箭，射箭的目標是擊中靶心，首先要行動射出一箭，而後要讀靶校訂，總結領悟，不斷練習，最終成爲高手。

互聯網公司的產品開發運營就像射箭同樣。團隊肯定產品或者運營的目標以後，不斷嘗試，調整方案，接近目標。這個閉環的過程包括三步：行動執行，反饋結果，學習總結。而數據的量化分析是反饋的重要組成部分。互聯網公司在產品收集數據中有着自然優點，可以全面海量地收集到數據，經過數據咱們能夠理解從全局到細節客戶使用產品的狀況，幫助團隊及時準確地作出決策與行動。

什麼是黑客式增加

在互聯網公司，用戶與產品是全部事情的核心。一個公司的價值與估值每每取決於兩個因素：多少人使用這家公司的產品（流量和用戶數）和多少人有多愛他家產品（留存和活躍用戶）。黑客式增加的目標就是努力提高這兩個因素，就是說：有效動用產品和營銷的資源，是以最快的方法、最低的成本、最高效的手段獲取大量的用戶並留住他們。這個過程每每是產品開發，市場營銷，數據分析，三者結合協同發力的過程。

 

 

 

 

如何用數據分析驅動黑客增加（互聯網公司的成長）

兩個步驟：1）解構產品和用戶的互動關係，設計框架。2）制定每一個階段的關鍵指標。

第一步：解構產品和用戶的互動關係

在戰略諮詢中有一個方法論叫 mutually exclusive and collectively exhaustive (MECE)。

基於這個原則，咱們設計一個完整描述產品和用戶關係的邏輯框架，包括5各階段：用戶獲取、初次體驗、回頭客、轉化收益、口碑傳播這五個步驟。

 

每一個階段有各自的目標：如何讓用戶知道咱們的產品；說服用戶嘗試咱們的產品；如何留住這些用戶，讓他們愛上咱們的產品，不斷的使用咱們的產品；如何得到收益和回報；如何讓咱們的用戶向周圍的人推薦咱們的產品。

能夠說，互聯網公司投入的全部資源，最終都會反映在這5個階段上。

第二步：制定每一個階段的關鍵指標

有了框架，咱們能夠經過設計各階段的關鍵指標，把握產品與用戶互動各階段的能力和表現。
下圖列舉了各階段能夠採用的一些關鍵指標。

 

舉個栗子🌰

咱們用一個專一於社交媒體營銷的SaaS B2B的公司，公司H，作一個具體案例，來解釋如何應用這樣一個分析框架。 

公司H的產品和模式

微信微博等社交媒體已經成爲全部商家最重要的營銷渠道，可是有效管理各類社交平臺並進行營銷是件很是繁瑣的事情。公司H爲各商家提供一個整合各類社交媒體的平臺，並融合各類營銷工具，方便企業管理多個社交媒體帳戶，有效進行多渠道的營銷推廣。公司H提供適合小白用戶（例如微信的代購和小微商）的免費版產品，和針對專業用戶和小企業（例如大微商和公司企業）的付費專業版。它的盈利模式是經過轉換免費版的用戶爲專業版的來實現的。 

公司H的用戶和產品互動階段

公司H的用戶產品互動能夠拆解成下面的五個階段。

 

 

 

公司H經過各類渠道導入流量，訪問者首先註冊免費版，體驗產品的性能和優勢。當用戶須要更專業的功能時，他們能夠升級成專業版，一個月試用期後，他們就成爲正式的付費用戶，帶來收入。

公司H的目標，階段和分析框架

公司H的頂層目標是保持收入增加。核心是開源節流：得到更多新用戶，留住更多老用戶，讓每一個用戶貢獻更多的收入。

 

 

 

咱們能夠把收入增加這個大目標，分解成能夠針對性提高和優化的步驟，並把衡量戰略性目標的虛像指標，分解成可以指導和評估具體方案執行的實行指標。

在設計指標時候，記住一個原則：可以指導行動的指標纔是好指標。

 

 

咱們接下來具體分析每一個階段制定的實行指標。

流量導入階段 

在流量導入階段，公司H首先關注網站每週有多少新訪問量，以及主要流量渠道的表現。
內容營銷和社羣營銷是公司H的一個重要營銷策略。經過提供高質量的專業領域的內容，提升行業內的知名度並吸引天然流量。所以，公司H很是關注知識內容版塊（例如博客和培訓社區）的流量導入狀況。同時，搜索流量是公司最重要的流量渠道，所以搜索引擎綜合排名指標也相當重要。

 

 

經過這些指標，公司可以把握流量導入環節的總體表現，而且用這些指標指導營銷團隊的搭建和資源的分配。

用戶轉換階段

在用戶轉換階段，公司H要考慮如何有效地將訪問流量變成付費用戶。

一個訪問者須要通過三個步驟成爲付費用戶。

 

 

首先，TA須要承認公司的品牌，瞭解產品，願意註冊使用免費版。這個步驟的核心指標是：免費用戶新增數。

而後，TA要經過免費版感覺到產品的功能，從而考慮試用的專業版。這個步驟的關注指標是：專業版試用新增數。

最後，當TA感到專業版提供的價值，是物有所值的，TA就會掏錢成爲專業版的付費用戶。關注指標是：專業版付費新增數。

至此，公司H就得到了真正的收入。 

新增用戶數這種絕對值指標可以幫助咱們瞭解業務的體量，但並不能直觀的反映業務的能力。這時候，咱們能夠用轉化率指標來評估產品引導用戶從一個步驟走到下一個步驟的能力。咱們經過「免費版到試用版」，「試用版到付費版」這些用戶轉化率來評估每一個轉換步驟的業務能力。 

不論規模和體量大小，轉化率指標是最能幫助業務判斷產品和業務能力表現的指標。在互聯網公司會被常用。 

用戶留存階段

得到用戶之後，公司H思考如何留住用戶。
 

 

 

首先是 活躍用戶數和用戶流失數。公司H關注有多少用戶在活躍地使用產品，有多少用戶已經放棄使用產品。 

每一個時期都有新用戶不斷地加入，老用戶不斷地離開，一進一出，差值就是淨新增用戶數。以前提到的全部二層指標的表現，最終都反映在淨新增用戶數這個指標上，它和收入增加直接掛鉤，是很是重要的二層指標。 

如此關鍵的指標，你們必定想努力提高。怎麼作呢？也很簡單，只有兩個方法，帶入更多的新用戶，或者留着更多的老用戶。 

那麼你們在想想，留住一個老用戶容易，仍是得到一個新用戶容易？對於互聯網公司，通常來講，得到一個新用戶的邊際成本要比留住一個老用戶大不少。 

然而，讓用戶愛用咱們的產品，留着更多的用戶，就是把產品作好，把體驗和服務作好。這是很講究內功的事情。留住老用戶不容易，而客戶留存是黑客式增加中最難也最重要的事情。

咱們能夠經過用戶流失率來衡量公司留住用戶的能力。可是總體用戶的流失率是一個很是惰性或者說滯後的指標。當產品發生改動和優化時，新加入的用戶的反應和體驗每每更直接明顯，因此，咱們加入了新用戶第一週流失率這個指標，及時得到產品優化的反饋。

其餘階段

 

 

結語

經過符合MEMC原則的分析框架，咱們能夠把用戶增加這個大目標，分解成能夠進行鍼對性提高和優化的若干步驟。把衡量戰略性目標的虛像指標，分解成可以指導和評估具體方案和執行的實行指標。

分析案例

前面咱們介紹了頂層指標框架的基本理念，接下來，咱們針對三個階段：用戶獲取、初次體驗和回頭客，介紹三個使用數據支持決策的案例。

用戶獲取分析案例 之 A/B Testing

所謂 A/B 測試，簡單來講，就是用對比試驗的方法找到作一件事情的最佳方案。網站和產品設計中，咱們能夠用A/B測試從多個版本中選擇最佳方案。

A/B 測試的大體過程是這樣的：首先，選定一個須要提高的指標，好比用戶轉換率，而後制定兩個方案（好比一個網頁的兩個版本），用隨機分組的方式，讓一部分用戶使用方案A，另外一部分用戶使用方案B ，經過收集和分析這兩組用戶的行爲數據，咱們會發現一個方案給用戶的互動或者引導更好，而且直接反映在那個目標指標上。這樣，咱們就能夠選出指標表現最好的方案了。

作實驗的原則就是明確目標、設定前提、採樣隨機、而採樣的數據和其餘方面要有足夠的統計顯著性。 

舉一個栗子， 

公司H的免費用戶在考慮升級成專業版用戶以前，每每會跑到對比產品套餐的網頁瞭解免費版，專業版的功能區別。

爲了讓更多的免費用戶在比較套餐後升級爲專業版用戶，營銷部門設計了幾個不一樣版本的產品套餐網頁。

這些版本之間只是小改動，區別僅僅是免費版一欄的按鈕和描述。若是憑藉營銷經理的業務經營，可能也很難肯定到底哪一個版本的效果最好，表現差別有多大。

那麼，哪一個方案對於公司H提高免費版用戶轉化爲付費版用戶的數量最有效果？（能夠給本身幾秒思考一下）。咱們接下來用A/B testing的科學方法的選出最佳版本。 
 

 

 

 

經過AB對比實驗，咱們發現方案二的轉換效率是最好的，並且效果比原有方案提升了20%。 
數據只能告訴咱們結果，沒法告訴咱們緣由，這個時候就須要營銷主管用業務經驗去核實這個結果是否合理有邏輯性。 

爲何呢？方案二適當的突出了專業版，但也沒有過度的弱化免費版，沒有給用戶一種強行推銷專業版的感受，卻潛移默化地引導了用戶的選擇。所以在各方案中勝出。 

你以爲呢？ 
 

 

用戶初體驗分析案例 之 Aha Moment

什麼是Aha Moment呢？Aha moment是用戶感覺到產品真正價值所必需要作的事，譬如說在Facebook發展的故事裏，7天內加上10個好友就令用戶感覺到Facebook真正的價值。肯定Aha moment多是件複雜的事情，但最後表現出來的是全公司都能理解和執行的時間。所用它有兩個特徵：簡單易懂，和短時間見效。

剛纔的Aha Moment的定義仍是很是模糊，怎麼能夠定義成一個經過數據分析肯定事件呢？以下圖所示，Aha moment是同時在留下的用戶和使用功能（經歷過某個moment）的用戶都佔大比例的事件。這個定義是從體會產品價值的必要性和充分性出發的。必要性是指留下用戶中經歷這個moment的比例大（藍色部分）是它的必要條件。而充分性是指經歷這個moment的用戶最終留下來的比例大（紅色部分）才充分說明這個moment的意義。兩個都要作到纔是Aha Moment。

爲了進一步說明Aha Moment的必要性和充分性。咱們接着用對於聊天軟件發信息的數量分別說明兩種狀況（必要不充分和充分沒必要要）。第一個是必要但不充分。譬如說微信裏留下的用戶都發過一條微信，這是必要的，可是不充分說明這是Aha Moment，由於他們有可能留下，也有可能發完一條就離開譬以下圖

第二個是充分沒必要要。譬如發八條微信的人都留下了，充分說發八條的做用，但這不必定是必要的，由於有不少人少發於八條的也留下了。

那麼根據Aha Moment定義，如何分析數據找到Aha Moment呢？咱們繼續以Hootsuite爲例子。如今咱們要肯定添加多少社交帳號（譬如Twitter，Facebook等等）對於用戶的留下是個Aha Moment。根據下圖發現，既不是隻添加一個帳號，由於只添加一個的很大一部分沒留下，也不是添加四個以上帳號，雖然他們留下了，但留下的人大部分不是添加四個帳號。其實就和剛纔說的必要性和充分性的例子同樣。

 

根據相似方法，能夠肯定三個可能的Aha Moments（以下圖所示呢）。爲何說可能？由於相關性不表明因果性。簡單地說，這些Aha Moments是從歷史數據獲得的結果，不足以說明在未來的狀況也適用。因此咱們須要試行它們，而後獲得反饋，進而調整。實際試行中，咱們能夠經過A/B Testing來測試對比來檢驗那些moments的效果。

用戶留存 之 定位高流失用戶

先給你們介紹一下Hootsuite年制會員促銷活動。這個活動與用戶留存有什麼關係呢？

 

從上圖看出，對於付費用戶，有兩種模式，月費制和年費制。與彼此相比，這兩種制度各有優缺點，其中年費制會員的用戶週期比月費制會員的長，可是同期收益，譬如一年的收入，月制會員的比較多。那麼怎麼最大化會費總收入呢？這裏的關鍵點是，月費用戶雖然同期收益多，但每每有可能使用Hootsuite時間不長致使最後他們帶來的總收益並無那麼多。因此，咱們要提升有高流失率的月費用戶的用戶週期。其中一個方法就是把這部分月費用戶在快要流失掉的時候轉化爲年費用戶。這就是Hootsuite年制會員促銷活動開展的緣由。

那麼問題來了，如何定位高流失率的月度付費用戶？經過圖表分析，咱們肯定三個特徵。第一個是新加入的用戶容易流失。這對於大部分公司都說同樣的。

第二個特徵是活躍度低的用戶容易流失。在如下圖片有個有意思的點是，反而零活躍的用戶不太容易流失。其中有可能的一個緣由是，這些是專業的營銷用戶，但是由於太忙了而忘記取消Hootsuite。這裏又來值得思考的有意思問題，需不須要向他們促銷呢？有可能促銷令他們意識到Hootsuite的存在進而取消使用。

第三個特徵是未使用增值功能的用戶容易流失。

最後能夠定位這三個特徵。每一個特徵的單獨存在不足以說明該用戶羣是高流失率的，可是同時的存在就頗有可能了。

結語

用數據事實說話，提供科學客觀的支持。

數據是手段，而不是目的。

行動、反饋、成長，在這個閉環中不斷成長，達成目標。

 

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