世界頂尖數據科學家忠告：別再被虛榮指標欺騙了！
「數據能為企業帶來多少價值？」這個問題的答案不僅僅停留在一張張看得見的業務報表上，更存在於很多「看不見」的商業決策中。有著矽谷背景的「增長黑客」張溪夢，來到了數據俠實驗室第12期的活動中。DT君為大家整理了其中一些有價值的內容，與大家分享下這些讓企業點石成金的「數據驅動增長」秘籍。
「增長黑客」:用數據驅動增長的專家
「If you are not growing , then you are dying！（如果你不在增長，那麼你就是在衰退！）」Nike創始人Phil Knight的一句名言，道出了「增長」對商業企業的重要價值。無論是華爾街、上市公司還是創業公司，都非常看中增長的概念，因為它是商業公司最核心的指針。
關注企業的增長，並使用各種創造性的方法促進增長的一群人，就是所謂的「增長黑客」（Growth Hacker）。
2010年，Sean Ellis首次提出「增長黑客」的概念。他認為：增長黑客的唯一的使命就是增長（A growth hacker is a person whose true north is growth）。他們所做的每一件事都力求給產品帶來持續增長的可能性。
風靡美國的「增長黑客」背後，是高昂的成本約束
增長黑客的運營思路並不是今天才出現的，其實早在十幾年前，美國的商業企業就已經開始進行系統的數字化運營了。而在中國，很多企業還依然保留著粗放式的運營方式。為什麼會這樣呢？其中一個核心原因在於其高昂的成本。
讓我們來看看美國紐約的共享單車公司——Motivate的例子。
Motivate比中國的共享單車企業早出現了近十年。它一輛車一年的運營成本卻高達5000-10000美元。這是因為從原材料、設計、製造再到運輸、管理、人工，每個環節的成本都非常之高。因此，如果它想做個掙錢的業務，必須在各個環節提高轉換和運營效率。
眼下中國正在轟轟烈烈地打著共享單車大戰，目前的成本還遠沒有美國這麼高。但隨著中國人口紅利衰減、馬太效應顯現、資本投資更為理性，未來企業的運營成本也會呈現一個線性的、甚至是指數型的增長。
成本的增長意味著中國企業也要改變過去這種粗放型的運營方式，向更加科學、高效的方向轉變。
數字驅動增長：就是在正確的時間，用正確的渠道，投入正確的資源
好的企業的增長一般要經歷四個重要階段。
第一階段需要發現客戶的痛點，並探索解決方案。一般來說，企業可以通過訪問用戶來搜集一手的反饋信息。
第二階段是找到你的產品和市場之間的契合點。你可以通過兩個簡單的指標來衡量產品是否讓用戶滿意：第一、你用戶是否有足夠的黏度；第二、如果停止用你的產品，用戶是否會感到「不舒服」？如果停止使用後，用戶覺得你的產品可有可無，那可能意味著產品和市場沒有匹配。
第三個階段是要去了解產品和渠道的匹配。現在營銷的渠道在過去的二三十年中發生了天翻地覆的變化，從平面紙媒、廣播電視、到門戶網站、社交媒體等，傳統的運營方法已經不能適應時代的潮流。因此更需要通過運營的數據化方法來找到產品和渠道之間的匹配。
在營銷預算非常有限的情況下，必須用很小的成本迅速地找到哪些渠道的轉化是最有效率的，從而在此加大投入。在產品的渠道匹配時期，你也可以用數據化運營的手段，來了解每個渠道的產出和投入產出比。每個公司必須要有迅速衡量的能力、促進的能力以及執行復盤的能力才能適應渠道的快速變遷。
第四個階段是真正的用戶增長期。走完了上面的三步，最後一步才是投入更多的資源，做迅速擴張。在這個時期一個企業需要很大的資本投入。
這四步是需要按節奏進行的。過去的幾年，很多創業公司或者是大企業里好的項目，失敗的最核心的原因，就是沒有按照這個步驟來發展，把資源投在錯誤的時間和錯誤的渠道上。如企業在產品和市場還沒有做很好地磨合的時候就開始投大量的廣告，或者是在廣告預算很有限的情況下把很多錢投在了沒有效率的渠道上。
真正理解業務，警惕 「虛榮指標」
2012年，美國一款主打短視頻的社交應用Socialcam，突然火遍全美。這款APP定位於「與朋友即時分享視頻」，一度成為App Store排名第一的免費應用，被認為是「視頻版的Instagram」。
Socialcam在2011年上線，2012年年初時才有4萬名用戶。到了5月份，用戶數量突然就超過了一千萬，六月份接近兩千萬。如果我們用APP下載量、PV（頁面瀏覽量）、UV（獨立訪問者）這些指標來衡量它的話，這是一家高速發展的公司，會吸引投資人投很多錢。然而事實是，七月後，它的用戶數量嚴重衰減，也就過了三四個月這家公司就倒閉了。
外觀上好看的下載量，PV等並不能夠真正說明產品的情況。很多創業企業在核心產品還沒打造好時，就花錢去獲取大量流量，燒掉了很多錢，雖然數據好看，但實際效用並不大。
什麼是虛榮指標呢？例如常見的如PV、UV、DAU、MAU、ROI等，這是我們會經常看到各個產品在媒體上爆料的數據，以展示自己的實力。可是這些指標其實並不一定能真正指導一個企業的核心增長。如果只關注這些，也就很容易再出現Socialcam這樣的悲劇。
從這些失敗案例中，我們可以得出的教訓是：要做好數字化運營，必須要在正確的時間看正確的指標。選擇核心數據指標有三大原則：
第一、指標的選擇必須和你商業發展的核心目標相契合，且不同的時期關注的指標是不一樣的。譬如，在企業增長的第二階段要關注用戶的黏度而不是只看用戶的數量；第三階段的重點是產品和渠道，你就要看渠道的效益，不要盲目把資金投在渠道上；第四個階段進入增長期就要關注用戶數量的增速。
第二、無論在哪個時期，我們關注的指標裡面必須反映客戶的核心價值。領英有一個核心原則是：如果做產品會影響非付費用戶的體驗，那麼這個功能就是差的功能，無論給公司掙多少錢。
第三、這些數據必須能夠匯總。
Yelp：用數據為產品和市場搭橋
目前市面上的統計工具層出不窮，那我們應該如何用這些工具，如何看這些數據統計圖呢？以用戶留存為例，光看一張留存圖是得不出什麼結論的，也無法想出把留存率提高到80%的方法。
用戶留存的核心是產品和市場的匹配，也就是產品和用戶的匹配。而數據就是溝通二者最好的橋樑。擁有高用戶黏度的產品，才真正適合去做增長、做投放。美國版的「大眾點評」——yelp就是一個很好的案例。
（圖片說明：美國版「大眾點評」——yelp；圖片來源：Sourcespace）
yelp的創始人是兩個前Paypal的工程師。他們發現用網站很難搜索到周圍的餐館和好的酒吧，而且周圍的朋友都有這個問題。他們覺得這是一個社會的痛點，於是迅速做了一個簡單的網站，大約花了幾個月的時間就上線了，這就是yelp最早的原型。
在擁有一些用戶之後，他們發現大多數的用戶是從谷歌搜索特殊餐館名字進入到網站，且這些搜索特殊餐廳名字的用戶在網站上呆的時間會更長，會查詢這些餐館詳細的信息。於是創始人便開始完善這些信息。
接著他們發現，反覆用他們產品的用戶看的都是當地粉絲上傳的那些、有評論的那些餐館。於是他們就開發出一個用戶可以進行評論的新產品。他們還發現，那些有兩個以上評論的餐館頁面訪問很高，因此他們就主動刺激人們寫更多的評論……他們就是這樣一步步地用數據進行用戶行為分析，產生了最終的策略——幫助那些寫評論的人在他的網站上建立一套社交的評級平台。這些用戶就成為他的核心用戶群，形成了一個完整的系統閉環。這使得這個2002、2003年僅擁有幾千人的網站，成長為一個在美國這個行業中最有效率的上市公司。
如果沒有數據，就很難做出準確的判斷。Yelp並沒有花很多的資源去做推廣、宣傳，而且它的競爭對手看上去有更多的數據。但僅僅三個月時間它就超過了競爭對手，成為了行業的巨無霸，此後又有了指數級的增長曲線。這基本就符合我們增長理論：第一，找到核心的用戶群；第二，通過數據去分析他們是如何使用我們的產品的；第三，分析用戶的轉化路徑，找到核心用戶。類似的策略被用在很多公司上，Facebook, Twitter等都採取了類似的指標。
分級管理用戶，才是數據驅動的核心對象
如何用數據找到最有價值的用戶？以往我們總是看點擊量，但這在今天的經濟生活中遠遠不夠了。我們必須關注這個用戶，他的下一步轉化節點，他的購買的節點，他給我們企業貢獻的價值。
美國有一個詞叫「freely seeker」，指專門找便宜東西的人。比如原來300美金的一輛嬰兒車，一次打折之後變成了120美金。他就把這個車買走了。買走以後，只要不打折，這個人是從來不會在店裡面消費的。這種用戶產生的效果會讓企業虧錢，因為企業的毛利是很低的。所以這些薅羊毛的人是會給企業帶來很多傷害的。因此你要長時間地判斷他的消費習慣，才能找到哪個用戶渠道的人是高效率的。因此，我們今天在思考問題時也要用這種深入分析的思維，而不是簡單用點擊量去看。
所以用戶分級，就顯得至關重要。
第一層是核心用戶，大約只佔10%-15%，但他們會產生30%-40%的價值。；二層是活躍用戶，他們可能會佔到20-40%，但他們會產生30%-40%的營收。最後一層是休眠用戶，他們一般只會有5-15%的營收，但他們的用戶量很大，可能會有50%-60%。
我們要用資源維護核心用戶，其次是活躍用戶，最後再是我們的休眠用戶。我們的策略是盡量把休眠用戶變成活躍用戶，把活躍用戶變成核心用戶，避免核心和活躍用戶流失或成為休眠用戶。
所有的商業的本質，都是以少部分的用戶貢獻大部分的營收。因此我們要做的是防止高級用戶向低級用戶流動，同時要提升低級向高級提升的能力。
講到用戶就要講到細節。以前我們會看一些用戶報表，但是做的比較粗獷，往往只能反映一些比較宏觀的內容。好的營銷人，必須觀測用戶使用產品的種種細節，這就涉及到對用戶體察的過程。前兩天我和一個之前在騰訊工作的運營人聊天，他之前會要求自己的營運經理每周至少看200個用戶的行為，一條條數據去看，只有這樣才能知道真正的用戶指標。
在矽谷，這種在理解業務的基礎上，從數據出發，用更低成本的方法促進產品增長的理念已經蔚然成風，而在中國，這還是一個較為前沿的領域。未來，在中國使用這種方法工作的增長黑客，一定會越來越多，中國的企業也會慢慢轉入數字化、精細化運營的新階段。那麼DT君覺得，「數據驅動增長」這門必修課，不妨從現在就開始入門吧。
（本文根據作者在數據俠實驗室的演講整理，並略作編輯。除備註外，文中圖片均來自作者。）
數據俠門派
本文數據俠張溪夢，GrowingIO創始人和 CEO 。Data Science Central評選其為「世界前十位前沿數據科學家」，前 LinkedIn 美國商業分析部高級總監，擁有十四年中美數據分析產品設計、數據技術研發、數據團隊管理等工作經驗。
「數據俠」欄目網羅全球最IN的數據俠客，利用人工智慧、機器學習等各種前瞻演算法，從數據的視角洞察消費生活的方方面面，打造理性酷炫、活潑有趣的數據分析盛宴。用大數據，闡述事實及其背後的故事和邏輯趨勢。
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