如何用数据分析驱动用户增长？

编辑导读：用数据来洞察用户，了解用户是做增长的基础。毫无疑问，增长的过程也是数据挖掘和分析的过程，那么如何用数据分析来做增长呢？针对这个问题，本文作者从五个方面展开分析，希望对你有帮助。

产品的永恒主题一定是增长，而增长的背后一定要有数据的支撑，也就是我们所说的数据分析。我把市面上所有的增长方向分为3大流派，分别是市场营销派、实验增长派和技术派，下面详细讲一下数据分析在这三种增长方向的作用。

市场营销派：概括的说就是渠道运营、市场运营花钱买流量，在这个环节不要觉得花钱买流量就叫增长，这事谁都可以做。但如何不花钱或者花更少的钱，获取更多、更优质精准的流量，那才叫增长。在这个环节，数据分析师负责搭建渠道评估模型、反作弊模型去监控渠道质量，指导渠道或老板，保证流量的优胜略汰。互联网有句话，4成的流量都是虚假的，信不信由你，反正我是相信。所以，如何利用好数据分析守住企业第一道流量关卡，显得尤为重要。

实验增长派：SeanEllis在他写的《增长黑客》里面提及到最多的方法，就是这种实验增长派。通过发现问题、提出想法、实验测试和复盘分析这四步来构建实验模型，在成本可控范围内不断测试，领悟增长真谛。发现问题和提出想法离不开关键指标，关键指标也叫北极星指标，德鲁克说过：“无法去量化，就不能控制”，通过数据分析让业务有数看，有衡量，再去增长。实验测试阶段涉及到用户分桶实验、AB test等，同样离不开数据分析。最后，结果复盘的时候，需要利用数据分析中的统计学原理，是否显著，置信度等方法，来论证你的实验结论是否严谨可靠。

技术派：技术派就比较偏向数据建模师的方向了，比如通过历史用户的行为数据，构建逻辑回归模型，判断用户下单意愿是否强烈并对其运营，这就更是数据分析了对吧。

聊完了3大流派，我们在按照生命周期去分解增长，说到生命周期，那必须聊一聊烂大街但是依然很好用的AARRR（海盗模型），我们把生命周期分成拉新、激活、留存、变现和裂变。

拉新阶段：此阶段我们会构建渠道评估模型、渠道反作弊模型、渠道生命周期模型。这一些列的渠道模型的目的就是，通过数据分析，利用有限的资源，带来更多优质的流量。

激活阶段：这里就涉及到激活阶段的两个误区，第一个是认为注册就等于激活，一旦注册留了手机号就认为该用户真实有效。第二个误区是只看新增用户的留存情况，认为这个指标能够反馈用户的激活情况。然而大家往往忽视了一个重要的指标，那就是核心功能的使用率。

核心功能就是在《增长黑客》中经常提及到的aha moment（惊喜时刻），如何让用户在最短时间内使用产品的核心功能，从而使用户眼前一亮并记住你的产品。有的时候正是因为在“初次见面”的时候没有给对方留下深刻的印象，导致激活失败，从而造成用户流失。

不同类型的产品核心功能不同，以游戏类的王者荣耀为例子，每个游戏都有其独特的规则，理解成本会很高，如何利用新手引导让新玩家了解基本操作就显得尤为重要，所以新手引导完成率、首次游戏时长与局数等便成为激活的重要指标。

以得物（毒）APP为例，核心功能就是收藏爱鞋，然后可以看到价格波动和市场行情，那么新用户的收藏率和工具使用率（穿搭、鞋VR等）便是激活的重要指标。

以易车APP为例，核心功能是汽车工具，通过工具可以查询爱车的最低价格及相关资讯内容，那么新增用户使用工具后的询价率便成为激活的北极星指标。

判断用户激活情况不仅限于注册率与留存率，还要根据自身的产品类型，找到核心功能的使用率作为监控指标。综上所述，注册率、新用户留存和核心功能使用率才是判断用户是否激活的关键指标，从业务监控指标到增长环节同样离不开数据分析。

留存阶段：留存这个指标是个好的监控指标，可以反馈用户的粘性。但是想要提升留存的话，实操难度则非常大，此话怎么讲呢？因为一个产品的留存包含5个方面，不是单一因素制约。