黑客式增長：產品用戶分析的框架與案例
關鍵詞：互聯網企業、黑客式增長、產品用戶分析
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長。大數據成為炙手可熱的口頭禪。數據堆積如山，如何從數據中篩選，如何從數據中提煉，為公司帶來更多價值，這就是太閣x直播《增長黑客：用戶數據分析》分享的內容。感興趣的朋友可以拉到文末查看相關視頻鏈接。
本文基於該直播，講述數據分析在互聯網公司中的作用，並介紹黑客增長常用的邏輯框架和分析思路，然後利用它如何理解和把握產品與用戶的互動關係，最後針對黑客增長的不同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以及3）用戶留存之定位高流失用戶。
數據分析在互聯網企業的作用
互聯網公司的產品開發運營就像射箭一樣。射箭的目標是擊中靶心，而你首先要行動，然後要根據射中靶心的情況得到反饋，做出總結從而調整。產品開發運營也有類似的三步：行動、反饋和總結。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著天然優勢，能夠全面海量地收集到數據，通過數據我們可以理解從全局到細節客戶使用產品的情況，幫助團隊及時準確地做出決策與行動。
黑客式增長是什麼
如何理解黑客增長的過程
在實現黑客式增長分析之前，我們首先要解構問題中的各個關係並制定相應的指標。具體的兩步是解構產品和用戶的互動關係以及制定每個階段的關鍵指標。
第一步：解構產品和用戶的互動關係
獲得收益並且持續增加收益是每個公司很重要的目標。那麼如何實現這個目標呢？可以從用戶接觸一個產品的過程入手，也就是用戶獲取、初次體驗、回頭客、轉化收益、口碑傳播這五個步驟。確定關係，解構關係，這是數據分析的第一步。
第二步：制定每個階段的關鍵指標
獲得收益是最終的目標。從這點出發，我們可以從每個階段制定相應的關鍵指標。每個細節指標是什麼，為什麼需要制定相關直播，感興趣的朋友可以拉到文末查看視頻，了解相關細節。
案例背景
接著，我們從一個具體案例（Hootsuite）出發，從剛才提到的關係與指標整合一個黑客增長的分析框架。
公司案例
對於公司來說管理各種社交平台並且進行營銷是件非常繁瑣和不容易的事情。而Hootsuite就是為了解決這個問題而生的。它的產品是一個整合各種社交媒體的平台，並融合各種營銷工具。而它的盈利模式是通過轉換免費版的用戶為專業版的來實現的（這裡的分析不涉及企業版）。接著我們通過之前提過用戶接觸產品的五個階段來進一步細看Hootsuite的盈利模式，
接觸產品五階段
黑客增長之分析框架
能夠指導行動的指標才是好指標。黑客增長分析框架也是通過對頂級指標（增加付費用戶收益總額）拆分成可執行的二層指標而建立的。
直播視頻里對每個指標有更具體細節的描述，感興趣的朋友可以拉到文末。接著，我們介紹如何對用戶接觸產品的前三個階段：用戶獲取、初次體驗和回頭客進行黑客式增長的案例分析
案例分析
用戶獲取之A/B Testing
A/B測試簡單地說就是做對比實驗，譬如給你看兩張完全一樣的圖，唯一的區別是一個人戴眼鏡，一個人不戴。做實驗的原則就是明確目標、設定前提、採樣要隨機、而採樣的數據和其他方面要有足夠的統計顯著性（簡單說就是能作為行動的支持）。
而做實驗的目的是確定某個改變對某個結果的具體影響。譬如以下例子中就是考察哪個方案對於Hootsuite提升免費版用戶轉化為付費版用戶的數量最有效果（可以給自己幾秒思考一下）。
答案揭曉！
筆者對於方案二的解讀是人的注意力是有限，而方案二能讓人最快注意到免費版和專業版區別的地方。你覺得呢？
用戶初體驗之Aha Moment
什麼是Aha Moment呢？Aha moment是用戶感受到產品真正價值所必須要做的事，譬如說在Facebook發展的故事裡，7天內加上10個好友就令用戶感受到Facebook真正的價值。確定Aha moment可能是件複雜的事情，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，和短期見效。
剛才的Aha Moment的定義還是非常模糊，怎麼可以定義成一個通過數據分析確定事件呢？如下圖所示，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。兩個都要做到才是Aha Moment。
為了進一步說明Aha Moment的必要性和充分性。我們接著用對於聊天軟體發信息的數量分別說明兩種情況（必要不充分和充分不必要）。第一個是必要但不充分。譬如說微信里留下的用戶都發過一條微信，這是必要的，但是不充分說明這是Aha Moment，因為他們有可能留下，也有可能發完一條就離開譬如下圖
第二個是充分不必要。譬如發八條微信的人都留下了，充分說發八條的作用，但這不一定是必要的，因為有很多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？我們繼續以Hootsuite為例子。現在我們要確定添加多少社交賬號（譬如Twitter，Facebook等等）對於用戶的留下是個Aha Moment。根據下圖發現，既不是只添加一個賬號，因為只添加一個的很大一部分沒留下，也不是添加四個以上賬號，雖然他們留下了，但留下的人大部分不是添加四個賬號。其實就和剛才說的必要性和充分性的例子一樣。
根據類似方法，可以確定三個可能的Aha Moments（如下圖所示呢）。為什麼說可能？因為相關性不代表因果性。簡單地說，這些Aha Moments是從歷史數據得到的結果，不足以說明在將來的情況也適用。所以我們需要試行它們，然後得到反饋，進而調整。實際試行中，我們可以通過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
先給大家介紹一下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周期比月費制會員的長，但是同期收益，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？這裡的關鍵點是，月費用戶雖然同期收益多，但往往有可能使用Hootsuite時間不長導致最後他們帶來的總收益並沒有那麼多。所以，我們要提高有高流失率的月費用戶的用戶周期。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為年費用戶。這就是Hootsuite年制會員促銷活動開展的原因。
那麼問題來了，如何定位高流失率的月度付費用戶？通過圖表分析，我們確定三個特徵。第一個是新加入的用戶容易流失。這對於大部分公司都說一樣的。
第二個特徵是活躍度低的用戶容易流失。在以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。其中有可能的一個原因是，這些是專業的營銷用戶，可是因為太忙了而忘記取消Hootsuite。這裡又來值得思考的有意思問題，需不需要向他們促銷呢？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。
最後可以定位這三個特徵。每個特徵的單獨存在不足以說明該用戶群是高流失率的，但是同時的存在就很有可能了。
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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【圖片來自主講人PPT，使用請說明來自太閣直播《增長黑客：用戶數據分析》】
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