互联网企业中的数据增长小组

在互联网企业中，数据增长小组是一个跨职能的存在，沟通各个部门，协调资源。本文通过四个方面解读数据增长小组，希望对你有帮助。

数据驱动的数据增长小组：

现在的互联网企业越来越关注和数据有关的一切事情，如数据分析，报表，仪表板，大数据，预测性分析，决策科学等等，所以数据治理变得越来越重要。

一个良好的数据治理计划会让业务利益相关者参与进来，他们会参与到数据定义的决策中，同时支持组织内部数据的一致性使用。

越来越多的企业通过数据分析解决企业增长问题，数据增长小组的建制频繁的出现在组织架构中。

一、数据增长小组的角色和职能

数据增长小组是一个跨职能团队，在没有增长小组之前，原来的部门之间不统一，不交叉管理，协调资源能力差。

有了数据增长小组之后，打破常规的组织部门间隙，沿着客户的需求体验方向不停试错、改进、迭代，协调业务需求与产品需求，打破了统舱管理的模式。

一个典型的数据增长小组（Growth Team）有这几个角色：

增长负责人

增长产品经理

增长工程师

交互设计师

数据分析师

营销策划师

要学会不断创新方法并及时总结复盘，把好的方法沉淀，在实操过程中迭代和优化，直到增长方式能够持续满足增长需求。

始终秉持“又快又好”的思想，是数据增长小组发展过程中的关键因素。它将志同道合之人凝聚在一起，使团队能够有效地实现目标。

每一个增长小组，解决一个环节的问题，严格用数据说话，一切决策来自于数据反馈，逐步梳理企业数据增长问题。

那应该如何管理数据增长小组呢？

一个小组每周一到两个实验，分析问题调整频率：

提交点子库，想法名称、描述方式、待测试指标；

排定优先级，影响力、信心力、简易性；

测试对照组，每周开一次增长会议、承上启下、跨部门人员组建；

北极星指标，核心数据指标，带来核心业绩转化，多个增长小组，完成任务指标。

二、关注3类数据，驱动数据增长

业务数据：用于监测业务进展和健康度，用户数、活跃用户数、销售额等；

用户基础数据：用户画像或给用户打标签，年龄、职业、喜好等；

用户行为数据：用户成长路径、用户行为特征，用户页面浏览、点击等

用户的行为数据标准：

日/周/月活跃用户数：方便产品设计人员了解产品的每日用户情况，了解产品的用户增长或者减少趋势。

留存用户数：用来衡量产品的用户粘性和产品的留存用户规模。

留存率：用来衡量用户使用粘性，也可以用来作为产品改版后的重要指标。

流失率：可全局看出所有的流失情况，找到流失异常数据，可追踪之前是什么情况导致流失数据情况。

展现PV：判断有阅读该功能/产品的次数。

展现UV：判断有多少个用户阅读该功能/界面。

点击UV：了解用户对功能交互事件点击数量规模，通过用户的点击数量了解用户的使用行为。

人均点击次数：用于衡量产品/页面/功能中的内容对用户的吸引度，对比同页面的不同功能。

平均停留时长：用来衡量页面吸引度，一般来说，停留时间越长，用户粘性越强。

人均使用时长：用来衡量用户使用产品的深度，判断用户使用产品的粘性和依赖度。

NPS净推荐值：产品口碑传播的重要指标。

跳出率：用来衡量页面内容质量。

业务数据：找到业务问题的核心所在。

用户行为数据：找到用户行为与业务问题间的相关性。

用户基础数据：用于识别特定用户，给用户进行分类。

作为增长黑客，我们对必须理解自己公司的这3类数据，理解数据相互间关系，并理解数据背后的业务逻辑。

只有这样，我们才能从数据中发现问题，找到增长点，这也是我理解中的”数据驱动增长”的核心。

三、洞察数据、理解用户、用对方法

数据增长小组的任务指标不仅仅是在现有数据中寻找问题，同时也要不遗余力的施加干预手段，判定数据逻辑。

1. 数据变量逻辑（因果）