5大招式，提升數據增長必備的「數據思維」

01-27

諸葛君說：上周六，諸葛io數據巡展·北京站在3W咖啡圓滿舉行，諸葛io產品VP於曉松分享了數據驅動增長背後的數據思維，總結了升級數據思維的5大招式，並與現場的小夥伴們探討了驅動教育培訓產品用戶增長的解決之道。

本文整理、節選自諸葛io產品VP於曉松題為《巧用數據提升獲客與銷售轉化》的分享。

諸葛io上線3年來已服務上萬家企業，我們的團隊也直接服務了數百家企業，在為企業提供較為深入的服務同時也收穫了很多感悟，在應用數據驅動業務增長時，有的企業很快將工具使用起來，在獲客、轉化，包括產品改進方面取得可喜的進展和增長，但也有很多企業，在數據驅動業務增長時遇到了很大的困難。

我們也在不斷的反思，與服務的企業同仁進行探討，最終我們發現：數據不僅僅是生產力工具，更是一種思維方式，如果你打算利用數據來衡量並提升業務，為企業帶來用戶增長，那麼具備一個數據思維是十分重要的，是一切增長的先決條件。

思維升級，涉及兩個方面，其一：商業思維，業務背後的商業邏輯，不只是老闆需要考慮的，每一個工作崗位的員工都需要從這個角度重新審視本職工作，只有將數據價值發揮出來才能帶來業務提升；其二：用戶思維，真正以用戶為中心，其實在很多企業，我們大多隻站在本職工作的角度，考慮如何完成老闆制定的KPI，以用戶為中心只是口頭的表達，並沒有落實到工作中。

1、思維升級第一站：跳出崗位小框框，老闆視角看業務

對於任何一家提供教育培訓服務的企業來說，核心業務就是教研、教學、服務。其中服務是最體現價值的環節，只有依靠完善的服務體系才能幫助學員完成教學效果和目標。首先，我們梳理一下教育培訓企業的整個業務流程。

此外，我們還需要市場部門的推廣和銷售部門的課程售賣，用戶完成課程後，我們希望學員推薦親朋好友來上課，通過口碑傳播為我們帶來新用戶，這就是從教育培訓企業的老闆視角概括的商業運作框架。

在確定業務模型後，每一個環節都有很多具體的工作需要完成，所以企業設置多個部門分別負責相應的業務環節：市場部承擔品牌宣傳和獲取新用戶的職責。從推廣到銷售，有的企業通過註冊，有的企業通過客服獲取銷售線索。銷售團隊有的通過線上自助服務完成銷售，有的通過電話或者線下活動，與用戶一對一溝通完成銷售。最後到教學和教研環節，很多企業通過運營部門來完成，設計課程體系，提供完善的課堂和課後服務。隨著互聯網時代的到來，線下與線上逐漸融合，每一環節或多或少需要產品和技術團隊的參與。

2、思維升級第二站：揭開表象挖真相，業務背後看數據

對於企業來說，最重要的數據指標有哪些？以推廣和銷售環節為例，很多企業在進行各種渠道的推廣曝光和投放（購買關鍵詞、大V轉發推文），最後觸達到100萬人次，他們通過投放的關鍵詞和大V轉發的文章，篩選出對我們所提供內容感興趣的用戶。

其中有5萬人經過篩選最終進入到產品中，完成註冊或者諮詢客服，如果用戶對企業所提供的課程和服務恰好滿意，產生了購買意向，將轉成有效銷售線索，於是該用戶可能會通過銷售同事或者推廣同事預約試聽，最終有可能完成付費轉化。這一過程需要不同部門，通過不同形式為最終的轉化完成不同的工作。

3、思維升級第三站：回歸商業本源，數據背後看生意

只有提升用戶量，才能實現銷售額的增長，這是企業財務的開源部分。另外資金節流成本控制，包括在產品研發、課程設計，用戶調研、人力資源管理方面的投入。此外，隨著用戶的增加，運營和服務的成本也將隨之增加。之後當收入與成本相當時，才是企業盈虧平衡的狀態，之後企業才能進入獲利階段。

總之，每家企業都在尋求某種商業模式實現盈利，每個部門和崗位的努力都是在圍繞成本或者利潤展開，只有讓獲利快速增長或者是成本降低，企業盈利才會成為可能。

利用數據實現用戶增長，首先需要具備商業思維，也就是說，從商業角度梳理業務。

4、思維升級第四站：用戶為何而來？

我們都知道，一切以用戶（學員）為中心，但是通常來講，市場推广部門，只考慮如何獲取新用戶如何把用戶吸引到網站上，產品和研發部門只關注的是新功能上線，系統運行穩定與否，但是，試問我們到底有多少時間真正以用戶為中心來思考業務？那麼，如何做到以用戶為中心呢？

這裡，我們要明確用戶到底為何而來？以英語學習類產品為例，用戶學習的目的很多：出國留學、雅思托福、考研等。在界定清楚不同目的後，才能提供相應的產品和服務，幫助用戶更好的實現學習目標。

5、思維升級第五站：用戶需求

用戶學習的目的是考研，出國留學，但這對於產品經理來講並不夠細緻，以教育培訓類產品的用戶為例，用戶與產品的交互旅程可分成五個階段：認知、研究、決定、購買、學習。

用戶的需求是隨著五個階段的深入而不斷變化的。比如：我打算學習數據分析，在有了這個想法後才進入第二步：研究一下，應該學什麼？怎麼學？然後進入第三步：尋找和評估適合自己的課程和服務。比如數據分析，有些是講數據分析技術的，有些是講方法論的，有些是講實踐的。不同的課程，滿足不同角色的不同需求。比如：產品經理/運營部門與研發和技術對於數據分析的技能需求是不同的，小白運營與資深運營對於數據分析的技能訴求也不同，經過比較找到一家更適合自己的。之後進入購買階段，評估購買能力，評估付款方式，評估付款風險等。一旦決定購買課程後，就需要堅持學習，達成最初設定的目標。

如果如此拆解開來，我們發現用戶在這一過程中，需求是不斷變化的，相應的用戶行為也具有不同的特徵。比如在認知和研究階段，用戶與產品的觸點在搜索引擎。如果在搜索引擎上購買了關鍵詞，那麼就可以製造與用戶發生接觸的機會。

當用戶進入到官網，通過瀏覽網頁與我們發生接觸。如果他感興趣，可能會點開在線客服窗口進行一對一的諮詢，這又是一個觸點，發生在客服窗口；另外，在購買環節，用戶與我們的觸點可能在銷售人員，上課階段，用戶與我們的觸點在服務體系和教學平台，因此，接觸點在不同階段也是各不相同的。

剛才我們從用戶的角度來分析，反過來，從企業角度來看，當用戶處於不同階段，企業也有不同的目標。比如：在建立興趣和認知的階段，我們需要推廣數據思維，樹立數據驅動的認知，強調數據對提升用戶增長的重要性，總之，傳遞並統一價值觀是企業在這一階段的目標。

再來，如果用戶認同了數據分析的重要性，一定將繼續深入研究和比較，那麼，企業在用戶的研究階段需要打造獨特的賣點，滿足用戶的需求。如果你能將成人留學與青少年留學區分開來，單獨滿足不同客群需求，那麼這一差異點就是核心競爭力。

企業為用戶提供了產品和服務，客戶的感受究竟是怎樣的呢？是驚艷，是滿意，是一般，還是沮喪？為了掌握用戶對產品的好惡和體驗深度，用戶行為數據是一個相對科學和客觀的反映，採集用戶與產品的每一次接觸的行為並將其數據化，幫助市場、產品研發、運營部門建立對用戶持續且深入的洞察，以便不斷優化我們所提供的服務，通過數據衡量優化是否達到預期效果，如此往複，直到企業實現商業目標，這才是數據驅動背後的數據思維。

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