我们该换增长思维了！留量思维折射出新的增长体系

疫情改变了很多用户的行为习惯，如友盟+数据传承官陈新祥就从用户消费数据里看到这样的三个行为：“我妈天天在看直播”、“我们的云上生活”、“我妈习惯了网购”，并认为像其父母这一代人都已经被转化到线上了，现在拉增量是真的很难。

 

因此要真正从流量思维转变成留量思维，而留量思维的背后，则有一套很强大的用户数据支持体系，有一套很精益的数据增长体系。不管是处于哪个发展阶段的公司，如果想基于数据做运营增长体系，至少要实现3个点：业务数据化、数据资产化、资产（数据）应用化。

 

同时，这件事一定是个一把手项目，需要用OKR使自上而下的目标结构化和透明化。一把手要想清楚公司当前所处的阶段，再去看最核心的KPI是什么，再之后才是做线上、线下数据的采集。

 

而要实现从业务数据化到数据应用化，就要经历从What到Why到How的三个层次。从数据报表，到数据分析洞察，再到数据的运营。

 

这是在见实大会上，友盟+数据传承官陈新祥和大家分享的《2020年创业者如何搭建一套精益的数据增长体系》，现在就让我们回到大会现场，听听陈新祥对数据增长的更多心得。如下：

 

友盟+数据传承官 陈新祥

 

我做了十年的数据，先简单铺垫下，讲点宏观的东西。下图是我们年初时跟DT财经一起做的数据图。疫情已经改变了我们的生活方式和习惯，今年我和父母在一起生活了2、3个月，他们原来不会玩直播，但是现在他们每天都在看直播，甚至晚上12点还在看。

 

虽然现在疫情好转了些，但他们看直播的习惯基本没有太大变化了。我们从数据中也可以看到，线上的时长并没有跌回到疫情之前。还有疫情期间我也习惯了叫外卖。我妈也养成了从线上淘宝买东西的习惯。像我父母这一代人都已经被转化到线上了，现在拉增量是真的很难。

面对这样的商业机会，我要借用吴晓波前段时间说过的一句话，“我们要真正从流量思维转变成留量思维”。我觉得这种“留量思维”挺有意思。比如像格力董明珠做直播，4场直播做了76亿。可能大家都觉得很简单，只要靠抖音等平台的优势就可以了，但其实不是。

 

格力的第一场直播并不是那么成功，格力有很强大的线下经销商体系，第一场直播就是基于经销商的层层体系，把经销商的私域流量都吸引到直播间，背后有很强大的一套用户数据支持体系。

 

这时，我们就要思考：数据如何支撑我们做“留量”思维？如何做好评估？如何提升整个运营效率？如何真正触达用户？

 

我把“留量思维”定义为：业务进来之后的另一套精益数据增长体系。不管你的公司是A轮还是B轮、C轮，如果基于数据做运营增长体系，至少要实现这三个点：业务数据化、数据资产化、资产应用化，这也是阿里内部比较流行讲的一句话。接下来，我做一个简单的拆解。

 

今天的业务负责人至少要做到这三层，第一层是业务的数据化，即如何描述你的业务，如何描述业务当前的重点，如何进行相应的数据采集。大家都在讲用户，但如何把数据变成真正的用户画像标签，这些数据的能力如何赋能给业务同学，这是非常重要的，而不是永远只停留在看报表阶段。

 

业务数据化这部分我重点讲一下。我做了十年数据，有一个非常大的感受：如果一家公司真的想做数据的精细化运营或数据驱动，这一定是个一把手项目。如果不是一把手项目，最后的价值会非常低。最近一段时间，我们也在用OKR做管理。

 

上图是举的一个例子，用OKR使自上而下的目标结构化和透明化。比如北京国安的老板说今年目标是股东能够赚钱，赢得主场上座率90%以上，就把目标拆给了球队主教练和高级营销副总裁。其中主教练的OKR，又分别拆分到了进攻教练、防守教练、特勤教练；而高级营销副总裁的OKR，又分别拆分到了市场总监、公关人员、商品经理。

 

OKR首先是聚集业务，是对优先事项的聚焦和承诺，然后让数据从上往下，从左往右，进行团队工作的协同。接着才是进行责任追踪，最后才是充分延展，挑战不可能。

 

我在创业公司也待过，成熟公司也待过。其实没有一个老板能够讲清楚，今年、或者这个季度、或者一到两年重点做什么业务，重点在哪里，如何定量化和数据化，再具体拆到市场团队，数据团队，营销团队等，没有人能做到。一把手要想清楚当前阶段最核心的KPI是什么。

 

以我们服务的一家工具类的APP为例，最刚开始他们做了大而全的报表，但是并没有发挥应有的作用，于是把所有KPI进行缩减，最终只留下了2个指标，日活跃占比和日活跃参与度。

 

整个团队只做这两个指标，背后是有原因的，当时公司还处于B轮阶段，不着急变现，也不着急拉新，一直在打磨产品，借用老用户自主分享带过来的流量，而且效率也非常好，只是一直想提升产品的日活跃占比和日活跃参与度，因此最后只留下了这2个指标。

 

这张图就是我刚才讲的，要看公司处于什么阶段非常重要。比如某些公司还处在新用户留存阶段，但第一反应设定的指标却是做变现。还有些公司处于A轮和B轮，这时候的指标是不是做变现？可能也要打一个问号。

 

所以弄清楚究竟应该测量什么，之后才是做线上、线下数据的采集。做业务的同学可能不理解这个逻辑，但这个事情还是有难度的。线上、线下、APP端、小程序端、传统PC端、抖音、淘宝等，这些数据如何做归一，如何描述用户，如何把用户数据进行关联和打通，其实都是非常底层的支撑工作。

 

而最终数据的业务化和数据的应用化，我讲三个比较理想的效果。

 

在一家公司或一个团队里成为一个管理者还有执行者，只有将数据结果和能力彻底融入业务同学的工作流，再进行充分的交互才能把一天的工作完全智能化：

例如，早上接收到一封推广的报表邮件，查看推广报告。同时登录后台，即席查看自定义埋点的行为数据，了解关键事件的数据变化。在优化方案的过程中，钉钉群收到日活监控阈值报警，此时登录后台，即席分析日活异常原因，运营根据数据分析结果产出相应的策略，并登录运营后台，发起一次弹框运营活动以促进用户打开APP。

下午，技术突然接收到崩溃短信报警，快速定位到错误的信息进行修复，同时在下班的途中，运营同学可以在APP和小程序随时随地查看数据变化，这些场景每天正发生在友盟+U-App的平台上。

 

很多业务同学只想进行一次APP里的触达，想做开屏弹窗。做这个事情需要花2周时间，找研发，找排期，内部配合。但很多功能通过第三方工具就可以轻松解决，比如：在App上临时做个活动，之前都需要重新发布新版本才可以生效，现在都可以通过在线参数实现，这就是数据的赋能。

 

公司走到B轮到C轮之后，只有细节的提升，才能支撑后面的故事。

资产应用化，这是我定义国内企业里最高的一层，假设把它理解成支付宝，核心的KPI是提升新用户充值率，这个KPI可以进行拆解，产品是有体验路径的。

这个逻辑拆下来还有很多业务维度，不同渠道可以把这套逻辑完全数据化，新用户的充值可以进行拆解，比如运营位指标相关性超过了80%，90%，只要修改运营位，就能提升多少点，最终KPI就能提升非常非常高，这是基于算法算出来的。

 

运营同学按照这个思路进行修改，最终效果提升就会非常好。把前面的指标进行数据逻辑的拆解，哪些业务环节影响了这个事情，把这个洞察交给运营同学，自然就会提升业务的能力。

 

从业务数据化到数据业务化，要经历这么三个层次，大部分企业都停留在做报表的阶段，有些企业可能做到这个阶段，数据分析和数据洞察，刚才的案例是真正做到了数据智能，一家企业如果想从A轮、B轮到C轮，数据能力会有这样一个进阶过程。

 

我们基于前面的方法论，一直在打磨自己的产品U-App。业务数据化方面，把不同行业从上到下的指标体系、线上线下的数据进行整合。数据业务化方面，我们提供了非常强大的分析模型，包括及时的交互查询，精准的人群推送，A/B的测试能力。

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