第七章 - 打造高效运转的增长引擎
  • 讲故事 - 举例子
    • ①寻找机会；②收集数据；③形成假设；④进行实验；⑤分析结果；⑥双倍下注；⑦100%发布
    • canva 简化 ps
    • Canva的增长团队经过比较，决定聚焦在“海报制作”这个功能上，因为和其他免费功能相比，“海报制作”这个功能带来了Canva高达20%～30%的新注册用户，因此这个功能的激活率提升对增长的贡献最大。
      • 大目标 到 小目标的 拆分
    • 分析找问题：了解用户，挖掘需求
      • 1）第一步是可用性测试：目的是观察新用户试用“海报制作”功能和注册过程中有哪些让人困惑的用户互动设计；
      • 2）第二步是用户问卷：给那些尝试了“海报制作”功能，但是没有注册成功的用户发邮件，了解他们为什么流失了；
      • 3）第三步是另一份用户问卷：这个问卷是发给刚刚注册成功的新用户，目的是了解有哪些不同类型的用户，以及他们试用“海报制作”这个产品的动机都是什”
    • 假设
      • 个性化新用户引导流程
      • 快 ，当天完成
      • 不是瞎假设，从数据分析中寻找支持和参考其他公司的成功案例，是降低增长实验失败的风险
    • 5%实验
    • 分析结果 + 双倍下注
      • 成功提高10%，海报功能激活率，证明假设正确
      • 小元素，文本，设计，替换点击率低的海报，又增加了2%
    • 100%发布
      • 用到，其他类型的产品上
      • 增长团队在总结和衡量自己的工作结果时，要学会把增长实验的结果和公司的关键增长指标联系起来。比如，Canva的增长团队就将10%的海报产品激活率提升，换算成“每个月10000名以上的新增激活用户”，以及最终“上百万美元的利润
  • 开始干货 分割线——————————————————————————————————————————————————
  • 战略制定 + 微观战术执行
    • 战略
      • 首先需要增长团队深入理解公司的商业模式，通过思考和分析找到北极星指标，搭建增长模型。然后根据北极星指标和增长模型制定核心增长目标，并通过指标分解的方式，找到现阶段对核心增长目标影响最大的聚焦领域。
      • 一般持续一年，然后找具体聚焦的领域 60-90天，太短了，不能研究透
    • 战术
      • 单周 - 双周 ，快速迭代
      • 产生实验想法、给想法按优先级排序、设计和上线实验、分析数据和应用结果几个步骤。
    • 增长规划图
      • 举个例子
      • 「活文档」
        • 效果好乘胜追击
        • 效果不好，直接把相关实验全部cancel
  • 增长战略制定
    • 设定增长目标
      • 第一步是需要找到正确的增长KPI，并设定一个清晰明确的目标。我们已经讨论过如何找到公司的北极星指标。一般来说，北极星指标就是公司的核心增长KPI
      • eg ：我们假设有一家在线酒店预订网站叫作ABC订房网，它的北极星指标是订房数，而增长团队的目标就是今年完成1500万的订房数。
        • 绝对值
        • 清晰
    • 指标拆解
      • 寻找杠杆
      • 横向分解
        • 寻找不同维度 相加的关系
      • 纵向分解
        • 拆解漏斗模型 相乘的关系
      • eg：
    • 聚焦领域
      • 资源有限，找性价比
      • 定性、定量调研，不同方向
      • eg：
    • 战术执行：增长冲刺
      • 60-90天 执行
      • 产生实验→决定优先级排序→设计和开发实验→分析数据→应用结果
      • 1、产生实验（假设）
        • 回去看上面的表
        • 注意：
          • 要保证备选方向清单上有足够多的高质量的想法，需要把收集实验想法作为增长流程的常规组成部分：
          • 1）增长团队定期举办实验想法讨论会；
          • 2）通过邮件或定期头脑风暴从全公司收集想法；
          • 3）和客户服务团队或销售团队定期沟通；
          • 4）监测应用商店评价、问卷用户评论、社交媒体评价；
          • 5）定期进行用户电话、入户访谈或用户测试。
      • 2、优先级
        • 增长专家们发明了很多优先级排序系统，比如ICE（Impact=影响力，Confidence=成功率，Effort=开发成本）
          • 价 = 小时 （设计师 + 工程师）
        • 有一些标准状况：
          • 具有以下feature ，效果肯定好
          • 具有以下feature，成功率肯定高
          • 打分表 - 太流程了太牛了
      • 3、设计和开发
        • 上学时的，实验报告：实验假设、实验设计、实验指标、实验打分
        • 这个假设遵照：如果成功，我预测 xxx指标可以提升 xx%，因为xxxx
          • eg：
      • 4、分析数据
      • 5、应用结果
        • 一般而言各个平台上的用户行为类似，实验结果页类似，建议同一个测试只选取一个平台进行。
        • 应用路径：
        • 一般初始实验以尽快上线为目标，设计会比较简单，建议针对这个点继续进行优化，从而最大化效果的提升。
        • 如果实验失败，或者虽然有改善但没有达到统计显著，那么需要总结经验，看看下一步的实验有哪些可以改进的地方。失败是由于假设不对，还是实验设置有问题。
        • 不管实验成功或失败，都需要尽快将实验的代码清除，以保持代码的干净，为后续实验打好基础。
  • A/B test
    • 好处
      • 量化
      • 限制负面效果
      • 学习：对产品 ，用户 ，渠道更加了解
      • 解决分歧
    • 局限
      • 浪费时间人力
      • 如果改善的指标本身就是错误的，会损害增长
      • 更适合优化，难创新
  • 高效团队 10个习惯
    • 追求影响胜过一切
      • 从影响力出发，保证结果导向
    • 速度
      • 60%的增长实验是失败的
      • 大改动-分解为独立元素
    • 有所不为
      • 损害品牌形象
      • 监测其他指标，牺牲长期忠诚度
    • 聚焦
      • 聚焦领域
    • 领导支持
    • 公司文化
    • 基础建设
      • 对于小型的增长团队而言，你需要从第一天就开始花时间把所有的用户行为事件定义好，利用Adjust等工具把用户渠道追踪好。对于较大的增长团队而言，则意味着开发自己的数据和测试平台，如Airbnb和Pinterest都开发了自己的A/B测试平台。投资基础设施建设不是浪费时间，相反，前期花足这些时间，可以让增长实验事半功倍。
    • 第一性原理
    • 敢于探索新方向
      • 成熟之后的事
    • Experiment for the learn，not for the win