Growth hacking快速上手的6個工作步驟

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Growth hacking在國內已經不算是個新鮮的概念了,然而通讀了很多書籍和文章,發現大部分都是基於Growth hacking的不同階段進行闡述的,對於如何與手上實際的工作結合討論較少。這幾天也和身邊的一些朋友在聊,發現很多人都處在“略知道一些、有興趣、不知道怎麼著手”的狀態。

我曾經提到過類似的觀點,互聯網的上半場伴隨著人口紅利經曆了爆發式發展,而到了下半場,粗放的發展方式已經難以複製曾經的增長速度,許多互聯網公司卻仍然沒有進入精細化數據驅動的工作模式。幾年前我也不覺得Growth hacking和自己有什麼關係,慶幸的是,目前所在的團隊一直傳承矽谷基因,信奉數據的力量和工作流程,在日常工作中應用了很多與Growth相關的思路與方法。而事實證明,有時候只是一個決策、一個參數應用於一個小需求,就能將Growth hacking的方法論與實際工作相結合。

這也是我想整理這個系列的原因,希望能用簡單的方法,和大家一起討論在工作中如何快速上手Growth hacking。

而在深入討論Growth hacking的具體策略之前,對我們更有幫助的是先了解Growth hacking的工作步驟。本文分享的內容,一方面是綜合了十多篇相關的國內外資料,另一方面是基於國內互聯網公司的現狀,外加我在工作中的實踐,集合成了這6個工作步驟。希望通過這6個工作步驟,能幫助你對Growth hacking的工作流程有一個整體的了解,並在以後談到具體的增長策略時,知道該如何運用。

步驟1:定義行動指標

《精益數據分析》中提到了一個概念叫第一關鍵指標(OMTM,One Metric That Matters),指在當前階段高於一切、需要你集中全部注意力的數字。就像在本系列的前幾篇中提到的一樣,增長黑客與普通營銷人員的區別在於對增長的專注力,而這個增長不是對瀏覽量/用戶量/利潤等單一指標的增長,而是隨著階段的變化不斷去調整需要增長的目標。在這個階段,你隻需要定義一個OMTM就足夠了。

這個指標需要滿足以下三個條件:①精準清晰;②可操作;③可實現。這就要求你把看上去比較虛的“增長”這個詞分解成顆粒度更小、可實現、可操作的任務。對於增長黑客來說,如果沒有一個明確的焦點,之後的工作就毫無意義。

那麼如何做到吧OMTM拆解到足夠聚焦呢?

我來舉個例子現身說法。

我剛入行的時候曾經從0到1做過一個社區類產品。那麼對於這個產品的初期,KPI是增加日活躍用戶數量,也就是DAU(Daily Active User)。這看上去似乎沒毛病,然而細想卻發現這個KPI沒什麼用處:影響DAU的因素太多了,無法判斷下一步到底該做什麼才是對DAU最直接的影響。後來對KPI進一步細化到用戶的次日/7日/30日留存,然而和DAU的問題一樣,這個KPI同樣不滿足精準清晰、可操作、可實現三個條件。也正是因為初期沒有形成明確的OMTM,功能表現無法量化評定,導致項目有段時間一直在漫無目的地不停開發新功能,試圖對DAU或留存率產生影響。

現在回頭再看這個項目,我會把KPI設定到每日發言用戶率,即當日在社區內貢獻內容的人數/當日活躍用戶數,這才是最直接能影響用戶DAU的核心指標,並且足夠清晰、可操作、可實現。而事實證明,對社區類產品來說,用戶參與深度才是最直接影響用戶活躍度與粘性的關鍵。

反推這個確定OMTM的流程,其實是個不斷拆解並篩選核心指標的思維模式,直到拆解到無法再次細分的層級為止,之後的層級會變成你的行動方案。如下圖所示:

步驟2:追蹤並分析行動指標

行動指標確定以後,你必須追蹤並分析這些指標。追蹤是指獲取用戶發生行為的路徑數據,通常需要做的就是前端數據埋點。當然,如果不是從0到1的項目,你隻需要查漏補缺。

分析則是幫你提煉出有價值的數據,並修正你的行動指標。數據分析和行動指標是相互影響的,正如前文中說的,你需要隨著變化不斷去調整需要增長的目標。

繼續說那個現身說法的例子。

  • 在這個社區產品中,假設OMTM已經確定為增長每日發言用戶率,那麼看看現在的數據埋點的追蹤情況是否到位:
  • 新用戶打開產品後,是否追蹤了新手引導展示完成率以及成功通過新手引導發布第一條內容的成功率?
  • 新內容產生時,是否追蹤了更新提醒的到達率、打開率以及跳轉至對應頁面的成功率?
  • 做用戶曝光時,是否追蹤了該區域的展示率、點擊率?
  • 用戶的發言被回複觸發通知時,是否追蹤了通知的到達率、打開率、跳轉率以及再次回複率?

拿到這些數據以後,你可能會發現事情和你想象地不太一樣,並且你也不太清楚問題該如何解決。沒關係,並且沒有一個增長黑客在剛開始的時候就能精準地找到解決問題的利器,你所要做的就是先認清事實,鎖定問題。這件事本身就已經是非常大的進步了。

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步驟3:利用現有優勢尋求解決方案

想要找到問題的解決方案,不要漫無邊際地發散思維,你需要聚焦到當前自身/團隊的優勢上。一般來說,你可以往這幾個方面去尋找自身的優勢,看看是否對當前的問題有幫助:

①流量優勢:一般適用於大廠的周邊產品從母產品引流,或者創始人本身就有一定知名度,可以自帶流量到產品;

②資源優勢:團隊里有無法替代的資源,可能是人脈,可能是渠道,可能是內容,也可能是團隊成員本身;

③先發優勢:在某個領域率先占領用戶心智;

④資本優勢:有足夠的資金支持你完成目標,或打壓競爭對手;

⑤成本優勢:相比資本優勢,如果你完成同樣目標所耗費的成本較低,同樣可以達到目的;

⑥技術優勢:領先於行業或競爭對手的技術能力;

⑦垂直優勢:其實屬於另一種資源優勢,但考慮到互聯網的下半場,對某一個傳統行業的垂直深入,將成為非常重要的優勢。

這個步驟可能出現的場景比較複雜,在此就不展開了(比如我上文中舉的例子,當時我們用的優勢就是獨家內容資源),只是需要你清楚從優勢著手的意義:一方面,你需要最大化自身的優勢去解決問題,這是最有可能成功破解問題的方法;另一方面,利用現有優勢,可以幫助你省去前期工作的時間,快速啟動

步驟4:啟動測試

在前3個步驟里,我們分別完成了定義目標、定位問題、確定解決方案,那麼步驟4就要開始測試這個解決方案。在實際進行測試之前,需要注意如下幾個問題:

1. 測試前要寫清假設

寫假設這件事情很簡單,但事實上正式這個簡單的步驟幫助你明確測試的目標和意義;

2. 不要把測試想得太簡單

我知道很多公司的開發資源本來就緊張,很多需求都排期困難,這這種情況下很難調出一部分人力進行項目測試。這時候你需要獲取領導的支持,確保相關同事知曉並理解這個測試項目的重要性,並且想辦法優化測試方案,盡量簡單、快速、有效;

3. 測試往往是失敗的,要接受這個現實

很多時候你會發現測試結果無法驗證你的假設,這很正常,推翻最初的推斷並不丟人,你隻需要換個方法繼續嚐試,直到找到能幫助產品進入爆發式增長的那個方案;

4. 失敗和成功都值得學習

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即便數據沒有驗證你最初的假設,但在整個測試過程中收集到的數據可能會幫助你以後進行其他的決策。

步驟5:測試

在進行測試方案時,並不是直接把方案開發上線那麼簡單。為了讓測試能夠盡量反應客觀情況,你需要在開始測試時利用以下工具,完善測試本身:

1. 對照組

測試必須有明確的實驗組和對照組,且對照組和實驗組需要在範圍、特征等方面基本相同。常用的選擇測試組和對照組的方法:同一渠道的兩組用戶;同一統計特征的兩組用戶;兩組同期群用戶(關於同期群,以後會在公眾號破殼(Pokeclub)中介紹並分析這一概念);同樣產品參與深度的兩組用戶;等等。

如果沒有對照組,我們就很難判斷測試結果到底是什麼原因造成的。假設你發現社區在你投放優勢內容進行冷啟動後DAU出現大幅提升,你很難知道是你的內容投放策略生效,還是只是因為觀測數據期間有一批人在你的社區里對罵了兩天。

2. A/B測試

A/B測試是Growth hacking常用的測試工具,是在同一時間向對照組和實驗組展示不同的方案,兩組方案其他條件保持不變,隻考察某一屬性(比如圖片的位置、按鍵的顏色等)對被試用戶的影響。

A/B測試設計起來並不複雜,但結果可能會帶來巨大的回報。

3. 多變量測試

A/B測試雖然簡單好用,但對流量要求較高。如果沒有巨大的流量作為支撐,很可能因為樣本量過少而造成測試結果不準確,或者因為要測試過多元素,只能分成多個A/B測試,導致測試周期過長。

這時候就需要采用多變量測試方法,同時對多個屬性進行測試,並用統計學方法剝離出單個影響因子與結果中某一項指標提升的相關性。

步驟6:重試

當你完成了一輪完整的測試,這時候你需要根據結果進行調整,再進行一輪測試,或者選擇一個新的方法進行測試。Growth hacking工作流程的核心就是不斷進行最小可行化產品的測試,快速測試,快速分析調整,快速迭代,從而不斷接近目標甚至修正目標。

那麼什麼情況下我們要停止測試呢?有兩種情況:一是假設已經被驗證,那麼接下來就無需測試,直接全量上線,衝擊增長;二是發現在現有的條件和資源下,無法提供更好的測試效果,那麼不如釋放人力物力,到更需要的地方去。

但通常來說,增長黑客很難停止測試,畢竟增長黑客的信條是死磕到底,決不放棄。

作者:莔莔有神來源:破殼(ID:pokeclub)

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