編輯導讀：增長是企業很重要的工作，如何用數據驅動企業增長呢？這就需要企業搭建一套數據體系。本文将從兩個方面進行分析，希望對你有幫助。

一、數據驅動增長的思維與核心體系

任何一個企業經營的背後，都有一系列系統性的思維框架。當掌握這些系統化的思維後，我們就可以更好地管理企業，用更好的方式驅動業務改進。同時避免走入誤區，降低服務客戶的能力。

這是一張企業生命周期圖，從一個非常小的企業創業初期，一直到它變成一家跨地域的、甚至跨國家的連鎖型企業。

整個周期可以分為 5 個：問題的解決方案匹配（PSF）、産品與市場匹配（PMF）、渠道和産品匹配（CPF）、企業與市場匹配（EMF）、下一個增長周期。

首先是問題的解決方案匹配（PSF）：一般來說，創業早期在沒有融資時，在沒有産品的時候，最重要的工作就是了解市場上用戶的痛點，或者他們面對的問題。我們需要有帶着假設的思維，找到解決方案。再通過調研、訪談用戶的方法，了解解決方案和現在用戶遇到的痛點之間，是否能達成匹配。

下一個時期，進入産品和市場匹配（PMF）。在增長黑客的理論體系裡面，這個時期是産品走向市場之前，最重要的一個時期。我們做出來了産品的原型體，同時需要知道産品的原型體和用戶之間，是否能達成匹配。

達成匹配後，再進入下一個時期，渠道和産品的匹配期（CPF）。在這個時期，我們已經投入了一定的研發資源、産品資源，但如果沒有把産品打磨好，盲目進入快速拓展階段，往往結果非常低效，因為用戶不會形成口碑，客戶的粘性也不夠強，大規模的推廣隻是消耗資金。

把産品打造足夠好後，用戶對産品很滿意，有足夠高的粘性并願意幫助推廣。這個時期，就需要開始擴展産品在市場上的推廣速度。産品必須要找到那些和渠道匹配度非常好的、市場營銷效率非常高的渠道進行推廣和經營。

下一個時期是企業的高速增長期。在這個時期，企業會加足油門，通過資本的助力、自己渠道的拓展、産品的豐富，将進入業務的高速增長期。往往企業想進入下一步發展，就需要發展多産品化、多地域化、甚至國際化。

有一個非常重要的節點，是企業和市場的匹配（EMF）。企業在擴展和增長的過程中，需要和不同地域的文化進行融合。在不同的地域擴展市場，員工、組織也需跟着市場的變化進行調整。

上面是從宏觀的尺度看“業務增長周期以及不同的需求”，下面再來講一講傳統的營銷。

隻有理解傳統的營銷思維，才能對新時代的增長思維有一個新的映射和更深的理解。傳統的營銷思維，是通過大量的廣告，建立客戶的品牌認知，占領用戶心智，讓一部分用戶對産品或者服務産生興趣。

産生興趣的用戶裡面，又有一部分會進行評估和評價，少一部分的人會産生購買行為，反複購買的客戶就變成忠誠用戶，忠誠用戶往往會産生口碑，推薦商品給更多的用戶。

在比較經典的營銷模型裡面，是靠着品牌的推廣，大規模的覆蓋市場為驅動的。這種驅動力，是一層一層的像一個漏鬥一樣不斷向下，最後産生的核心的交易行為以及忠誠用戶。這是在過去的幾十年裡，市場營銷的大體思維框架。

然而增長的思維，是反其道而行之，不是從一個非常規模的品牌認知和品牌洗腦開始，往往它的産品或者它的服務啟動于一個非常小衆的市場。

特别在産品的非常早期，往往是在一個核心的粉絲群裡面打造。當占領了這些挑剔和非常特殊的粉絲後，再開始打磨下一個階段，幫助第一次觸達産品的用戶，讓他産生很好的首次用戶體驗。

再之後會擴展到再次回來的用戶，讓他們有更加好的體驗，提升他們的轉化效率。然後開始通過前面的這三組用戶，找到這些有類似需求或者有主動的需求的用戶。

增長的整個框架是從一個點開始，一步一步擴展，直到最後占領市場。和以前傳統經典的營銷策略方法不太一樣。

這裡需要強調一點，經典的品牌認知到推薦的整個漏鬥驅動，是市場營銷的核心方法論。

從一個核心用戶或者一個用戶群開始不斷增長，直到覆蓋整個市場，這個方法論是增長的方法論。這兩個方法論并不沖突，也并不矛盾。他們實際上會在企業的經營過程中，互相結合使用。

講到這裡，再跟大家簡單介紹一下：什麼是增長黑客體系。

整個增長體系裡面最主要的 5 個環節：用戶的獲取、激活、留存、變現和推薦。

在移動互聯網的時代，我們的獲客成本非常高，客戶的轉化成本也很高，客戶留下來的幾率很低，因為他們會被各種各樣的産品和服務吸引。而且變現的模式需要很健康，最終産生用戶的推薦。這個模型是AARRR 模型。

激活是用戶的首次體驗，讓他能體會到核心價值；用戶的留存是用戶要留下來，反複使用我們的産品，或者産生複購；用戶的變現就是我們的财務模式，商業模型要健康；用戶的推薦，是産生的社交裂變、口碑相傳，我們的用戶就會變成我們推廣大使。

這個模型最早是肖恩埃利斯在 2010 年左右提出來，并寫了一本書《增長黑客》，十幾年前在矽谷中得到廣泛應用，特别是在互聯網公司發展到極緻。相信在今天國内的互聯網市場中，大家也看到了很多非常成功的案例，無論是拼多多也好，還是頭條也好，他們自己都有自己的增長團隊。

除了剛剛提到的企業增長視角和用戶增長視角，再給大家提供一個新層面的視角：業務職能視角。可以把上面的增長的模型，通過自己的職能再進行分解。

比如産品是軟件類的互聯網産品，我們需要知道用戶進入産品後，活躍度是怎麼樣？哪些功能可以幫助我們産品提高留存？産品改版後，是否能幫助我們更好激活用戶和促進用戶推薦，以及更好的營收？

新産品上線後，還需要了解用戶行為，思考優化方式。以及思考産品的核心轉化率如何優化，是提升用戶的使用體驗，還是讓用戶更容易使用我們的産品和服務。

另外，我們還可以針對不同的生命周期内的用戶，進行定向運營。我們可以對用戶的活躍度進行分層，不同的活躍的用戶，可以設計不同的促銷方法。

對于休眠用戶的召回非常重要，這樣可以增加留存，從而提升長期的營收。老用戶還能帶來新用戶，間接增加我們的獲客。

我們還要需要對我們每一次運營活動進行效果評估，提升下一次的運營活動的效率。從市場投放推廣的角度看，首先是獲客各個渠道的質量評估，質量是渠道的質量和客戶留存率的關系。不同平台來的用戶，留存是不同的。

為了調節最佳增長模型，我們需要對這些渠道進行不同的組合和優化。廣告的投放效果追蹤，也便于我們進行最高效的投放預算。同時，我們還要進行營銷投入的效益分析，對渠道進行非常細化的分析，指導我們在各個平台上的投放。

回歸到金字塔型的增長模型中，首先是找到熱愛産品的粉絲，讓用戶産生粘性、口碑；對于首次使用的用戶，打造首次用戶體驗，通過産品和服務驅動轉化；對于使用過的用戶，通過推送、短信以及彈窗電話等一系列手段，再次召回用戶；對于有類似需求的用戶，可以通過應用商店的優化、網站的優化以及付費關鍵詞的投放等方式找到此類用戶。

通過效果廣告、社交群落，找到類似的品類人群，最終可以通過品牌展示類的廣告，加固用戶對品牌的認知和心智占領。

二、企業搭建數據體系的難點

金字塔型圖本質上是精細化的用戶運營。想要進行精細化的用戶運營和業務運營，就需要有數據。因為隻有有了數據，有了基本的監控，才能分析找到原因，從而提升業務。

關于數據化運營，給大家提供一個框架，我們隻需做非常簡單的4件事。

首先，想要分析數據，我們首先需要有數據，就是采集數據。

采集數據的方法，比如軟件類産品中可以埋點，服務端可以采集日志，交易數據可以在數據庫、CRM 系統或 POS 機裡面。

采集數據後，下一步是進行簡單監控。通過做基本的報表，知道曆史上發生什麼事情，轉化率是多少，波動性怎麼樣，了解之後再做數據分析和洞察，找到核心影響業務發展和轉化的原因。

找到原因後，調整營銷、運營、産品、服務、銷售、獲客等各個環節，執行後進入下一個叠代循環。

所以做好“采、看、想、做”4 個環節，讓每一個環節之間産生連接，就能驅動我們的業務朝更加健康、更有效率，更有洞察的方向發展。

關于在過去幾年的時間裡，服務近千家的客戶的過程中，發現很多企業實際上分了幾類，第一類是數據采集非常難，找不到這些數據，而且也沒有足夠的技術資源和人力做這件事。

第二類是很多客戶以前因為業務發展速度太快，并沒有建立起一套比較有體系、完備的數據分析或者看書的這種習慣和經驗和體系。

大部分的障礙存在于：首先，在數據采集上沒有規範，有時采集了大量數據，但數據并不是很準确，或者材料中大量的數據并沒有用起來，或者準備開始使用時，發現業務目标沒有對齊。原本數據的處理流程是非常的漫長和複雜的，所以造成了很大的偏差。

另外是做了很多報表，也看到很多數據，但是并沒有比較系統化的數據解讀驅動業務的思維和習慣，導緻很多報表之間發生沖突，業務邏輯不完善，造成看不懂，不能去直接分解和驅動業務。

第三類的問題，企業内部如果想有一個數據團隊，則需要很多的專業人才，而人才又比較少還特别貴，因此企業在這方面投資往往是大于它的回報。

在這裡和大家介紹一個如何能夠避免這些坑的基礎方法。在企業内部，要對數據分析有一個總體的、宏觀的治理概念。

首先進行數據規劃，然後通過規劃，選擇重要節點，構建數據體系。然後比較迅速的驅動核心業務的轉換節點，從而産生效果。最後一步通過剛才的規劃構建系統，建立驅動模型，把整個企業業務形成閉環，進行系統性的管理。

分成這 4 個步驟，每一步做紮實，并循環做，就能幫助企業建立一套非常有效的數據治理驅動業務增長的體系。

文章來源：增長研習社

本文由 @GrowingIO 整理發布于人人都是産品經理，未經許可，禁止轉載

題圖來自 Pexels，基于 CC0 協議

,

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!

查看全部