俗話說，“酒香不怕巷子深”;俗話又說，“酒香也怕巷子深” 。再后來，俗話還說，管他酒香不香巷子深不深，只要找個算盤技巧神乎其神的賬房先生，即數據科學家，酒就可以大賣了。這叫做用數據驅動用戶快速增長，說行話叫“Growth Hacking”。

第一次聽說“Growth Hacking”這個詞兒，是在去年某次大數據會議上。(具體啥會我忘了，因為現在所有的會議都叫大數據會議。)當我帶著滿滿的負能量，準備上臺發表一番 不和諧的言論時，突然發現一位Facebook前工程師正在講如何用數據分析驅動用戶產品的“Growth Hacking”。

其實，那位工程師的演講算得中肯，并沒有宣傳數據是萬應靈藥，好像還特意強調了只有把產品做好才能提高留存率。不過后來，這件事兒傳的變了形，互聯網界有人開始信 仰，數據分析是產品點石成金的法寶。如多年前街頭小報上宣傳得那樣：隔衣點穴，能使乳房增高。作為一個跟數據打交道這么多年的碼畜，在這個問題上有話不 說，則如鯁在喉。今天我們就來聊聊，數據分析真的能驅動用戶產品的快速增長么?

對于數據意識和方法處于侏羅紀和白堊紀之間的中國市場來 說，強調數據的作用，總體上是具有啟蒙意義的。看看數據，總比單純拜財神爺有用，不過話又說回來，數據還真的不是財神爺，不是說你信他就能得永生的。圣人 有云，“盡信數則不如無數”，到底數據運營在那些場景下有用，怎么才能讓它有用，是本公眾號的高素質讀者們需要搞清楚的問題。

數據化運營的三板斧

關于用數據驅動運營增長，近來有不少相關的書籍與講座。其實，這里的道道兒也并不神秘，大多數數據運營的場景，方法上都可以總結為下面的三板斧：

一、建立用戶轉化漏斗

所謂用戶轉化漏斗，就是你的業務是如何一步步將一個用戶騙到手的。舉下面;的幾個例子，你一看就明白了：

廣告：展示—>點擊—>轉化

游戲：下載—>激活—>留存—>付費

把妹：搖一搖—>約會—>牽手—>接吻—>上床

無論上面哪種業務，都可以分解為一系列的階段，經過每個階段，用戶都只有一部分留存下來。對漏斗的每一個環節準確地記錄數據，以便分析和優化各個環節的通過比率，是數據運營的基礎設施。

二、用多維度數據報表找問題

數 據運營中的常見痛點，是明知道轉化漏斗上某個環節的通過率較低，卻找不到提高的途徑。常用的解決思路，就是把數據打細，分解到各個維度上分別觀察，這往往 能發現產品或系統上的問題。如果多個維度能夠靈活組合觀察數據，就成了一個數據魔方(Data Cube)。下面的圖雖然與互聯網產品運營的漏斗數據沒關系，但是原理是一樣的。

比如說，你發現廣告的點擊率低，進而查到是Chrome瀏覽器上的點擊率拉低了整體統計，那么就要在Chrome瀏覽器上深究原因，結果很可能是你的Flash廣告素材直接被Chrome給屏蔽了。

這種用多維數據報表來定位和查找問題的辦法相當有效，它實際上是高效的debug，仍然是一種“受”的策略。

三、用A/B測試指導產品演進

那么有沒有數據驅動的“攻”的策略呢?當然也有，制定多個產品可能的改進方向，將它們放到線上，讓實際數據來決定誰上誰下。這種A/B測試的方法，往往是大家理想中躺著就可以優化出好產品的魔法，也是“數定勝人”理論的基礎之一。

說到A/B的系統框架，可并不是個的簡單的事兒。如何建立準確性和效率兼備的實驗框架，值得單獨寫一篇長文，我們在這里就不多談了。

上面的這三板斧，對于運營好一款產品非常重要。不過您要是認為掌握了這樣的數據思維，就可以靠數據分析做出偉大的產品，那還是洗洗睡吧。

數據運營解決不了的問題

用戶如何選擇和評價一款產品，在不同領域有著截然不同的規律。簡單來說，我們可以把產品分為理性產品和感性產品。比方說，3C類電商，就是比較典型的理性產品，而服飾類電商，就是相對的感性產品。計算廣告和推薦系統，雖然技術棧有相通之處，但前者是理性產品，后者的感性就強得多。

對于理性產品來說，由于問題的目標穩定且容易量化，數據是最關鍵的優化手段之一。拿廣告產品來說，廣告商使用它的目的，是為了獲得更高的利潤(當然這一利潤可能是長期的，也可能是短期的)，而不是為了獲得心靈上的愉悅或快感。因此，當兩個廣告平臺的投入產出比相差很大時，客戶不會顧及哪個的使用體驗更勝一籌，而是毫不猶豫地選擇賺錢多的那個。

可 是說到感性產品，就遠沒有那么簡單了。記得微信剛火起來的時候，一大波從各行編外人員改行過來的互聯網分析師們紛紛口吐蓮花，分析為什么微信是人類社交的 終結性產品，為什么還在用QQ的人都是歷史車輪的阻礙者。可是去年，大約是同一撥分析師，又在紛紛討論為什么90后用戶群正在有微信向手機QQ轉移。那么 到底是QQ好還是微信好呢?這么問題在不同時間、不同用戶情況下都有不同的答案，而我們也不可能對這類移動IM類的產品，給出一個普適性的量化目標。在感性產品的運營中，既然很難給出確定的優化目標，數據優化能起的作用就是有天花板的。

那么，數據化的運營在何種情形下會遇到明顯的瓶頸呢?大致說來有如下幾個方面。

一、產品創新方向無法通過數據獲得

幾年前，有一家很火的游戲公司叫Zynga。據說，Zynga的老板并不鼓勵創新，而是奉行“拿來主義”，將別人的游戲創意復制過來，用自己的一套數據運營 體系快速超越對手。啥樣的數據運營體系呢?說白了就是大量的A/B測試。設計說：草地得是綠的。產品經理說：不行，綠的紅的數據說了算!于是，他們真的將 流量分成紅草地和綠草地兩種配置，如果數據反映紅草地用戶付費高，那就把草地全變成紅的，讓植物學家們見鬼去吧!靠著這樣的體系，Zynga一度在 Facebook內長期霸占游戲排行榜的前三名。后來怎么樣了呢?答案很清楚——現在還有誰知道Zynga么?

Zynga的衰落當然原因很多，不過不得不說惟數據論的產品運營思路也是推手之一：你的數據測試體系再成熟，也不過就能搞搞草地涂紅涂綠這 樣的雕蟲小技，而游戲的新模式、新情節、新設計這樣的真正創新方向，不是你具備了數據運營體系就可以具備，甚至也無法通過數據體系來判斷高下。拿iPhone舉個例子，大屏交互、Multi-touch、應用商店這些大放光彩的產品特征，皆出自喬布斯對產品的信念與洞察，而非市場和需求調研的結果。

即 使是短期的產品小改進，徹底依賴A/B測試也行不通。我們是能根據數據把效果較好的A方案挑出來，可是如果你的備選方案中只有X/Y/Z，那再怎么測A也 出不來。有人問了：如果把所有可能的產品選擇全都列出來，讓數據來選擇呢?產品運營不是打麻將，那些牌組合起來總有個數兒，可真正有潛力的產品點需要具備 系統性和創新性思維的產品經理，把別人喝咖啡和上廁所的時間都用在冥思苦想上，才有可能發現。再說了，就算是產品點象麻將牌一樣列得清清楚楚，當產品因素 和方向變得很多時，由于“dimension curse”的存在，我們也是沒辦法在有限時間內積累足夠的統計數據進行決策的。

其實這兒已經說到了用戶產品真正最重要的增長動力，那就是產品經理的洞見與創意。

二、長期用戶反饋很難通過數據判斷

那位Facebook的工程師在他的演講里講到了一個生動的例子：Facebook多年以來堅持采用嚴謹的A/B測試框架來決策一個新feature是否被 線上系統所采用。但是，;結果是什么呢?他說到，實際上Facebook PC版的首頁三年來沒有任何重大的升級。其實，這個結果本身就是發人深思的：難道Facebook又變成了人類社交網絡的終結產品，并且已經優化到了全局 最優點，無法再改進了么?

結論顯然不是這樣的，我甚至認為在那三年當年被廢棄掉的許多改版方案中，未必沒有被誤殺的版本：現有的A/B測試框架，都只能觀測一個相對短時期內的數據表現，而長期的趨勢與結論，如果沒有對產品信念上堅持，很難等到開花結果的那一天。

我從傳統紙媒雜志那兒聽到過一個規律：一般來說，雜志在改版后的頭幾個月，都是罵聲一片。然后幾個月過后，新版也許會帶來發行量的顯著上升。這也可以作為短期數據缺陷的一個佐證吧。

　　三、博弈性的場景無法用數據決策

博弈性的場景在互聯網產品里是很常見的。舉個例子，大家可能知 道互聯網產品中有個Explore & Exploit問題，即用一部分相對隨機流量探索未知空間，另一部分流量根據統計最優做決策。熟悉這個領域的朋友都知道，假如我們有兩個E&E策 略，是無法通過A/B測試來確定其優劣的。至于為什么，建議大家自行了結一下E&E的背景知識，權當一道思考題吧!

除了E&E，其他博弈性的場景還很多，例如廣告里的機制設計問題(也就是競價市場的規則如何制定);再比如有一定社交性的游戲運營策略，都是從原理上就無法通過簡單分流量就能進行有效的A/B測試的。

當然，了解這些博弈性的問題，需要深入的產品見解和宏觀思維能力，有很多奉行糙快猛主義的產品經理，寧可假裝這樣的問題并不存在。

用戶快速增長到底靠什么

數據這個賬房先生雖然不可或缺，卻并不是用戶增長的定海神針。那么，真正能驅動一款產品的用戶快速增長，靠的都是什么方法呢?從歷史上成功的產品看，有下面一些思路值得注意：

一、做出真正優秀的產品

說白了，用戶快速增長最核心的問題，還是要千方百計釀出好酒來。產品好才是真的好，這是所有產品和運營應該追求的根本。由于上面講的一些數據體系的問題，優秀產品經理的直覺與判斷，不見得跟短期的數據表現相一致。在這樣的岔路口上，堅持產品原則第一性，數據反饋第二性，長遠來看是更加合理的。

需要特別說明，真正優秀的產品，一般來說都不是在分析存量市場的基礎上想出來的，于是也沒有現成的數據統計可以支撐。最近大火的Pokeman Go，用戶增長之迅猛令人咋舌，不過我不認為它已經建立了完善的數據運營體系，即使有，也并不是其用戶增長的關鍵。

幾乎所有偉大產品的快速用戶增長，都來自“好產品”這種內生動力，遠的如Google、Facebook、iPhone，近的如某某打車和某某直播應用。

二、找到戰略性推廣渠道

什么是戰略性推廣渠道呢?簡單地說，就是那些“價格便宜、量又足”的渠道。互聯網很多產品的用戶快速增長，往往是在這點上下足了功夫。

比方說，某跨境電商的崛起，與早期他們戰略性地大量從Facebook購買流量有很大關系。而到了今天。Facebook的廣告價格已經被抬高了很多，這樣的渠道機會就不存在了。

在中國，非BAT的很多移動互聯網產品快速增長，大多數都依賴預裝這個戰略渠道。廠商有預裝，運營商有預裝，方案商也有預裝。在當年預裝成本只有今天五分之一的時候積極花錢的產品，今天有不少已經成長為大公司了。

對于價值被低估的戰略渠道保持敏銳的嗅覺，對產品的快速增長至關重要。

三、利用病毒式傳播手段

病毒式傳播的方法有兩類，一類是傳染，一類是傳銷。

所 謂傳染，就是誘導和捆綁式安裝：通過一款已經有很大裝機量的產品，通過威逼利誘甚至暗中作業的方式，將另一款產品也帶到用戶的終端上，往往是多快好省的好 辦法。甚至有時候在普通的廣告渠道商這么做效果也不錯，比方說：移動上各類清理或安全產品，往往在廣告投放時讓直接恐嚇用戶“你的手機內存過低”或“你的 手機風險很大”，用戶頓覺菊花一緊，當時就安裝了。

傳銷大家都不陌生了。在社交網絡產生以后，傳銷式的推廣方案實施起來更加方便。種種五花八門的拼團模式，轉發抽獎模式，雖然不能說是嚴格意義上的傳銷，其本質也是發動群眾斗群眾，這樣的方法如果用好了，必定有奇效，誰用誰知道。

四、建立品牌的用戶認知

互聯網界對這一點的重要性認識是有所不足的。產品要立得住，保持葛大爺那樣的躺姿也能掙錢，核心的用戶認知非常關鍵。

在互聯網界，大家往往奉直接效果傳播為信條，在品牌建設方面的重視程度則有所不足。不過，近來oppo等公司的成功軌跡，讓大家開始重新審視品牌和用戶認知的作用。在筆者看來，成功的品牌建設帶來的用戶增長，可能是迅猛而又健康的。

講了這么多，其實并不是說數據化運營不重要，而是說要達到產品的快速增長，其實還有更重要的事兒。今天所有的互聯網從業者，既要掌握正確的數據化運營方法論，又不要盲目成為拜數據教的教徒。做一款叫好又叫座的產品，雖然數據運營不可或缺，但還是要把核心精力放到“做出好酒”和“搬到巷子口”這兩個關鍵點上。

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本文轉自d1net（轉載）

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析真的能驱动用户快速增长吗?的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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