数据是增长公式的底层变革

随着互联网红利逐步消失，“实现增长”已经逐渐成为互联网从业者的工作重心。对他人来讲，所谓的用户增长，或许只是通过简单活动就能完成一次的“俯冲”，难道会很难么？外行人看热闹，内行人看门道，增长包含的纬度很深很细，其中，数据驱动增长就是增长中重要的底层公式。下文就将用内行人的门道，让你理解数据如何驱动增长。

2012年随着硅谷被业界广泛关注，Facebook，Twitter，Quora也成为被大家所熟知的明星公司。这些公司都在极短时间内获得了用户数量的高速增长，是利用Growth Hacking实现用户增长的典型案例。直到2015年，随着一波互联网创业潮的到来，Growth Hacking才逐渐被国内关注起来。

不过，如今“数据驱动增长”作为Growth Hacking的核心已被互联网行业的产品、运营、数据分析等从业者所广泛接受。而数据驱动增长并没有想象中的简单，要善于发现用户需求，改进体验痛点，才会实现有意义的增长。

数据驱动型的公司做了什么？

2015年起，国内企业对于增长的追求在如火如荼的进行着，增长方式的改变，将彻底改变企业的营销方式与商业模式。在新闻媒体领域，有一家很“神奇”的创业公司，它自己不生产内容，仅是通过新闻搬运的方式在平台内聚焦内容，然后以算法推送机制让每篇文章都能找到相符合的用户，就是通过这样的方式。截止到现在，已经累计有66亿的激活用户，1.4亿活跃用户，这就是家喻户晓的今日头条。

头条数据算法推荐带动增长的模式是国内数据驱动增长的经典案例，同样，作为社交电商领域的明星企业的小红书，也是凭借着底层数据驱动运营的方式，引来无数流量为之加油。

使用过小红书的用户都会被其“千人千面”的展现形式吸引，因此小红书能够做到以第一次展示的内容就留住95%以上的新用户。当新用户注册并选择兴趣领域之后，小红书会再根据用户所填写的兴趣领域以及历史标签数据，结合数据算法，快速再次推荐出用户所感兴趣的内容。当用户下拉页面刷新的时候，更新的展示内容则是根据用户在页面上的点击与停留页面的内容等所推算的新内容，更新后所推送的内容，往往更具有粘性，更让用户上瘾。

在小红书内，结合兴趣标签、用户使用路径、用户画像等纬度进行的分析，使得每个用户看到的内容都不相同，这就是小红书最底层的数据运营增长公式。

回看这些企业的增长，大家都在对数据进行全方位分析与深度对比，没有数据就没有比较，没有比较谈何进步，所以实现增长的一切工作其实都是需要建立在数据分析的指导之上，而非拍脑门式地碰运气。

数据驱动精细化运营是增长逻辑的底层变革

互联网界早已经进入到数据驱动的阶段，数据驱动增长即通过数据洞察协助互联网企业优化业务模式，帮助运营人更好地执行增长策略，最终实现精细化运营，最大限度满足用户需求，提高用户粘性。具体拆解开来有以下几方面：

第一，在产品的结构性优化方面

要通过数据分析去找到整个产品在核心转化流程中是不是有问题；在用户体验上面，比如说新手转化、新手引导等过程中是否有不合理的地方等，其中借助A/B测试来对产品内数据进行有效甄别，是提升产品结构性优化的重要手段。

第二，在用户运营方面

要通过完善的用户画像体系去实现千人千面的运营。用户画像系统的建立，单纯依靠自身产品的用户分析会有些不够全面，所以可以借助第三方数据服务商的数据能力，打破数据壁垒，充实用户画像的维度。

此外，对于大厂来说，能够抽取特征数据进行自主建模，但对于中小企业而言，集成第三方数据服务是较多的选择，如个推的用户画像SDK，可以提供年龄段、性别、爱好等数百种标签，帮助APP构建全方位立体的用户模型。APP基于对用户画像的理解，就可对不同类型、不同场景的用户推荐不同的内容和服务，实现千人千面的运营模式。

此外，运营活动和用户成长激励体系也必不可少。比如在微信读书的产品中，用户通过在线看书时长的累计以及读书笔记的沉淀，不仅可以和好友比拼读书排行感受阅读带来的成就感，而且也可以通过阅读领书币、买书返书币、邀请新人得书币等免费看书。那么用户在产品内留存的时间越长，就绑定得越紧，贡献的价值越高，就更不容易流走，这就是成长激励体系的一种套路。

第三，在用户流失预警与召回方面