作為前LinkedIn的首位做變現(xiàn)盈利的數(shù)據(jù)科學(xué)家，張溪夢(mèng)負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)就是如何能用數(shù)據(jù)分析來(lái)增加銷售，促進(jìn)產(chǎn)品的研發(fā)效率、做更好的風(fēng)險(xiǎn)控制等。這個(gè)世界上第二大的B2B的云端軟件企業(yè)，每年的銷售額從七千萬(wàn)美元躍升至將近30億美元，一個(gè)重要的推手就是數(shù)據(jù)的幫助。那到底怎么樣才能用數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化呢？

3月10日，起點(diǎn)學(xué)院特邀GrowingIO 創(chuàng)始人 ，前LinkedIn美國(guó)商業(yè)分析部高級(jí)總監(jiān)@張溪夢(mèng)做客免費(fèi)在線講座「起點(diǎn)學(xué)院公開課」欄目，分享通過(guò)6個(gè)步驟，教大家學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化的秘訣 。

嘉賓介紹：

張溪夢(mèng)，GrowingIO?創(chuàng)始人兼CEO?，前LinkedIn美國(guó)商業(yè)分析部高級(jí)總監(jiān)

美國(guó)Data?Science?Central?評(píng)選其為“世界十大前沿?cái)?shù)據(jù)科學(xué)家”，親手建立了LinkedIn將近百人商業(yè)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，支撐了LinkedIn公司所有與營(yíng)收相關(guān)業(yè)務(wù)的高速增長(zhǎng)。

以下為分享正文，由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理團(tuán)隊(duì)@張婷 依據(jù)嘉賓現(xiàn)場(chǎng)分享內(nèi)容整理，編輯有修改：

一、什么是數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)有四個(gè)屬性：時(shí)間、地點(diǎn)、人物和事件；舉個(gè)例子，在電子商務(wù)這個(gè)環(huán)境里，假設(shè)分析一個(gè)交易數(shù)據(jù)。這個(gè)交易數(shù)據(jù)在時(shí)間上，它必須有一個(gè)時(shí)間戳，這個(gè)數(shù)據(jù)必然會(huì)在某一個(gè)地點(diǎn)發(fā)生，還有對(duì)應(yīng)的交易者，在事件的級(jí)別，消費(fèi)者要購(gòu)買某種產(chǎn)品，花某種價(jià)格，通過(guò)某種支付手段，進(jìn)行交易。所以說(shuō)，這是一個(gè)事件。真正的用戶的行為，往往都是以事件為核心的數(shù)據(jù)點(diǎn)。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)，會(huì)造成一個(gè)整體的事件流。

二、數(shù)據(jù)的幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)

舉幾個(gè)例子，像LinkedIn這家公司每天大約會(huì)產(chǎn)生100億條事件；通過(guò)用戶行為產(chǎn)生的事件，在不到5年的時(shí)間之內(nèi)，咱們?nèi)虼蠹s會(huì)有40億的人每天會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，同時(shí)，它是一個(gè)4萬(wàn)億級(jí)別的市場(chǎng)；在全球范圍內(nèi)，將近有2500萬(wàn)個(gè)app誕生，不但有針對(duì)普通用戶的app，還有對(duì)企業(yè)級(jí)服務(wù)的app；另外會(huì)有將近250億活躍用戶的各種設(shè)備將會(huì)接入我們的網(wǎng)絡(luò)；最后，每年將近產(chǎn)生5萬(wàn)億GB的數(shù)據(jù)。

三、什么是數(shù)據(jù)分析

1、數(shù)據(jù)分析的基本概念

數(shù)據(jù)量這么大，呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，它的價(jià)值曲線，數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)設(shè)備數(shù)，人的關(guān)聯(lián)度不斷增加，但這并不表示數(shù)據(jù)本身能夠帶來(lái)價(jià)值，真正的商業(yè)分析的核心，是通過(guò)5個(gè)步驟不斷把低價(jià)值的信息或者數(shù)據(jù)變成高價(jià)值的產(chǎn)出。一般數(shù)據(jù)分析可以分成5個(gè)步驟。

1. 了解以前發(fā)生了什么；
2. 分析為什么會(huì)發(fā)生這件事；
3. 觀測(cè)目前正在發(fā)生什么事；
4. 預(yù)測(cè)未來(lái)將會(huì)發(fā)生什么；
5. 全局優(yōu)化。

前四步是數(shù)據(jù)分析中的基礎(chǔ)步驟，包括數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，它本身并不能產(chǎn)生太大的價(jià)值，只有通過(guò)全局優(yōu)化，才能產(chǎn)生有價(jià)值的產(chǎn)出。

2、數(shù)據(jù)分析的發(fā)展歷程

對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)講， 數(shù)據(jù)可以作為產(chǎn)品優(yōu)化的依據(jù)，比如交互、留存。實(shí)際這一切都是基于對(duì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的理解，在過(guò)去的5年，數(shù)據(jù)框架在技術(shù)的推動(dòng)下，有幾次主要的迭代時(shí)期：

• 第一個(gè)時(shí)期：數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)期。傳統(tǒng)的公司都使用數(shù)據(jù)庫(kù)或者數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，他們應(yīng)用一些數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具獲取數(shù)據(jù)，再通過(guò)一些經(jīng)典的BI軟件，比如Cognos或者Businessobject進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，形成報(bào)表發(fā)給管理層。一般對(duì)于這些數(shù)據(jù)，只有管理層決策層才使用。這個(gè)階段發(fā)展了將近15–20年。
• 第二個(gè)是我們現(xiàn)在所處的階段，至少在過(guò)去的五年，數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)研究者開發(fā)出了一套分布式的技術(shù)，這套技術(shù)以Google和Yahoo為代表—-Google table和Yahoo的Hadoop，它能處理大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后通過(guò)分布式的方法，能并行地計(jì)算處理很多信息。

Google和Yahoo的辦法增加了數(shù)據(jù)處理的容量，大大降低了數(shù)據(jù)庫(kù)的成本，分布式技術(shù)將數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)提升了一個(gè)層次。以往數(shù)據(jù)分析只能支持幾十個(gè)人的決策，現(xiàn)在能夠支持幾千甚至上萬(wàn)人的決策。它使得數(shù)據(jù)分析從一個(gè)非常貴的、緩慢的流程變成了一個(gè)有效的、價(jià)格相對(duì)較低的層次。

但這其中還有一個(gè)問(wèn)題：以往的軟件都是比較結(jié)構(gòu)化的，很多人都可以使用。但是Hadoop這種大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，很多人都很難用，這就造成很多技術(shù)性瓶頸。具體體現(xiàn)在：

1. 數(shù)據(jù)收集來(lái)源增加，文件收集復(fù)雜性提高。
2. 對(duì)工程能力操作感各個(gè)公司拆解很大。

3、數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的意義

如果能夠用好數(shù)據(jù)分析公司，會(huì)產(chǎn)生一種戰(zhàn)略性優(yōu)勢(shì)。用不好數(shù)據(jù)分析的公司，在發(fā)展上則會(huì)產(chǎn)生很多瓶頸。

在現(xiàn)在的美國(guó)和將來(lái)的中國(guó)，要想做好一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)人員。核心不再是依靠分析師來(lái)分析數(shù)據(jù)，而是能夠熟練地應(yīng)用各種企業(yè)級(jí)應(yīng)用，來(lái)達(dá)成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品的手段。

如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)？

1. 必須要有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的意識(shí)，這個(gè)意識(shí)已經(jīng)被美國(guó)的Facebook、LinkedIn證明；
2. 善于觀察用戶的行為，用戶的行為是不會(huì)說(shuō)謊的，用戶的行為往往能夠反映出用戶對(duì)于產(chǎn)品的容忍度和熟練度；
3. 我們要很聰明的用技術(shù)做決策；
4. 今天的企業(yè)已經(jīng)由流量型向用戶體驗(yàn)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)方向迅速進(jìn)化和衍化。這種進(jìn)化和衍化的結(jié)果就是：每一個(gè)企業(yè)，不論大小，都需要用精益化運(yùn)營(yíng)的思維做好產(chǎn)品。

互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)從web2.0進(jìn)化到web3.0，意味著流量為王的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束；這樣的形態(tài)下，企業(yè)往往不注重流量的轉(zhuǎn)化，而在乎流量獲取的速度。而在今天這個(gè)時(shí)代，一個(gè)企業(yè)如何能夠在一定時(shí)間內(nèi)快速地對(duì)用戶進(jìn)行轉(zhuǎn)化，增加用戶的體驗(yàn)，增加用戶的留存，這是當(dāng)代互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的核心。

四、如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)

精益化運(yùn)營(yíng)

精益化運(yùn)營(yíng)不得不提的三個(gè)指標(biāo)—轉(zhuǎn)化率、用戶的活躍度、用戶留存率。這三點(diǎn)組成了一個(gè)產(chǎn)品最基本的一個(gè)骨架。

以往我們談?wù)摰亩际橇髁浚耗阌卸嗌儆脩?，多少活躍度，僅此而已。但今天來(lái)說(shuō)，那些粗淺的指標(biāo)已經(jīng)不足以衡量產(chǎn)品的優(yōu)秀。一個(gè)好的產(chǎn)品，我們首先要關(guān)注的是用戶的留存率和用戶粘度。在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，用戶的留存率和粘度一般是后期才會(huì)關(guān)注的；但是在今天，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的早期，我們就需要關(guān)注這個(gè)指標(biāo)。這個(gè)指標(biāo)可以細(xì)化成5個(gè)不同的點(diǎn)：

1. 能夠通過(guò)非常簡(jiǎn)單的方法讓用戶知道這個(gè)產(chǎn)品的價(jià)值；
2. 產(chǎn)品使用的流暢度。今天產(chǎn)品設(shè)計(jì)的思路已經(jīng)演變?yōu)榱魇降脑O(shè)計(jì)，一步步引導(dǎo)用戶如何使用你的產(chǎn)品，降低用戶的使用門檻很重要；
3. 產(chǎn)品的區(qū)隔。這也是精益化運(yùn)營(yíng)的思維。不知道大家在平時(shí)做產(chǎn)品的時(shí)候有沒有考慮到用戶是可以分成不同的屬性，同樣的產(chǎn)品，針對(duì)不同的用戶應(yīng)該有不同的功能點(diǎn)，不同的體現(xiàn)，這就要求產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)人員花足夠多的時(shí)間去了解這些不同的用戶對(duì)產(chǎn)品交互的不同的需求，喜歡什么，不喜歡什么；
4. 要分析用戶的行為。用戶的行為是產(chǎn)品經(jīng)理了解用戶最好的方法，用戶行為的分析往往能代表最真的用戶需求；
5. 結(jié)合前邊五點(diǎn)的分析，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行改造。

Facebook提倡一句話：Move fast and break things。它講的是一種黑客的文化——快速迭代?？梢苑稿e(cuò)，但要快速迭代；持續(xù)迭代，小范圍改進(jìn)；最后會(huì)產(chǎn)生幾何級(jí)數(shù)的變化。

傳統(tǒng)的方法，則是建立一個(gè)較長(zhǎng)的項(xiàng)目周期。這樣來(lái)做的話會(huì)有幾點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

1. 實(shí)施周期長(zhǎng)；
2. 迭代速度慢；
3. 成本高；
4. 不能在短期之內(nèi)理解用戶需求。

所以在過(guò)去幾年，硅谷提倡MVP（這個(gè)概念在《精益創(chuàng)業(yè)》中有提到）。一個(gè)核心的概念是：產(chǎn)品設(shè)計(jì)者如何能夠產(chǎn)生一個(gè)最小的產(chǎn)品，迅速把它推向市場(chǎng)或用戶；測(cè)試完之后衡量產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證假設(shè)，進(jìn)一步完善產(chǎn)品；再進(jìn)入下一個(gè)迭代的循環(huán)。

精益創(chuàng)業(yè)概念的核心，并不只適用于創(chuàng)業(yè)公司，其實(shí)在很多公司都有體現(xiàn)。比如Facebook，就應(yīng)用了這種概念，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行小范圍體驗(yàn)，數(shù)據(jù)分析，然后迅速迭代。

產(chǎn)品各階段關(guān)注指標(biāo)

在普通的傳統(tǒng)的公司，當(dāng)我們做數(shù)據(jù)分析時(shí)，很多人用PV、轉(zhuǎn)化率來(lái)衡量產(chǎn)品的好壞，而用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)則會(huì)用更全面的數(shù)據(jù)來(lái)衡量產(chǎn)品。

如何用數(shù)據(jù)衡量一個(gè)產(chǎn)品呢：

• 首先，它應(yīng)該有一定的認(rèn)知度，否則就不會(huì)有用戶知道。SOV、PPC、CPM這些詞都是顯示廣告投放的；
• 其次，需要衡量用戶的增長(zhǎng)。這種增長(zhǎng)的指標(biāo)在美國(guó)已發(fā)展成為一種學(xué)科，有多少新增用戶，你的漏斗模型是怎樣的，你的霍克模型是怎么樣的，這個(gè)用戶的存留區(qū)間是怎么樣的；
• 第三，用戶活躍度。衡量每月，每天的活躍度，以及有多少獨(dú)立訪客
• 第四，衡量如何賺錢。比如電子商務(wù)網(wǎng)站，衡量的是GMV—整個(gè)交易額，ASP—每個(gè)商品的平均價(jià)格， LTV—生命周期價(jià)值；這些KPI對(duì)產(chǎn)品分析是一個(gè)整體性的東西

一個(gè)產(chǎn)品，我們必須全面衡量。產(chǎn)品經(jīng)理需要有這種直覺——不能用一個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量產(chǎn)品，而是要用多個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量。

比如，9年前，我剛加入eBay，要衡量150個(gè)指標(biāo)，每天發(fā)送一份報(bào)告，這份報(bào)告大概有20-30個(gè)指標(biāo)，來(lái)衡量業(yè)務(wù)的發(fā)展。這些指標(biāo)的增長(zhǎng)或者降低都是由業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的決策造成的。如果每分鐘見證指標(biāo)0.1的變化，對(duì)當(dāng)時(shí)的eBay來(lái)講，將是一個(gè)5000萬(wàn)金額的變化。

好的產(chǎn)品經(jīng)理不能只看產(chǎn)品的KPI，需要通過(guò)市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)的角度以及最后銷售的角度來(lái)衡量。

比如LinkedIn，每天關(guān)注的是50-60個(gè)核心指標(biāo)，公司CEO早晨起來(lái)的第一件事，就是要看這些Report。在線營(yíng)業(yè)額增加了65%，是由于哪條產(chǎn)品線上的哪個(gè)功能引起的，為什么會(huì)帶來(lái)這些變化，這些為什么會(huì)分解到每個(gè)產(chǎn)品線？產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)對(duì)此進(jìn)行細(xì)化，找出原因，進(jìn)而優(yōu)化產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)分析需關(guān)注指標(biāo)以及指標(biāo)拆解

首先，我們核心要關(guān)注的指標(biāo)往往不是150個(gè)指標(biāo)，或者500個(gè)指標(biāo)，我們重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)往往不超過(guò)三個(gè)指標(biāo)，這三個(gè)指標(biāo)根據(jù)不同的業(yè)務(wù)線會(huì)有很大的差別。這三個(gè)指標(biāo)有：

用戶留存（用戶活躍度）—-最核心的指標(biāo)；LinkedIn會(huì)衡量月活躍用戶和日活躍用戶。一般會(huì)把MAU分成三個(gè)檔次——明天或下星期或下個(gè)月或今年我對(duì)用戶的增長(zhǎng)預(yù)期是什么，這是一個(gè)中位數(shù)。然后，還會(huì)做一個(gè)高點(diǎn)和低限，就是按照我們的預(yù)期，這個(gè)增長(zhǎng)最高不會(huì)超過(guò)這個(gè)水平面，最低也不會(huì)低于這個(gè)水平面。這樣，我們把KPI分解成了四個(gè)不同的KPI值—-平均值、高值、低限、還有實(shí)際值。這樣來(lái)說(shuō)，實(shí)際值如果高于高點(diǎn)或者低于低限，對(duì)于業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)來(lái)說(shuō)，都是一個(gè)很大的問(wèn)號(hào)；

再舉個(gè)例子，比如我把月度活躍用戶進(jìn)一步進(jìn)行分解，分解成：新注冊(cè)用戶、既有用戶今天重新回來(lái)的用戶、以往用戶今天開始不使用的用戶、上周新來(lái)用戶這周不使用的用戶。把月活躍用戶分解成了新接入用戶，持續(xù)活躍用戶，以往活躍今天不活躍，剛剛新增用戶就開始不活躍用戶。為什么將這四個(gè)指標(biāo)分解成這四個(gè)指標(biāo)，因?yàn)檫@四個(gè)指標(biāo)可以和產(chǎn)品關(guān)聯(lián)起來(lái)。比如拉新，如何有拉新的手段；第二，如何促進(jìn)用戶的活躍。第三，已經(jīng)流失的用戶，如何減低它的流失，第四，新增的用戶如何減少流失。這個(gè)數(shù)字相加，就是每月的活躍用戶。這四個(gè)指標(biāo)是可以采取行動(dòng)的指標(biāo)。

再比如，LinkedIn新增的用戶，來(lái)源的渠道是不一樣的，活躍的用戶，流失的用戶，是我們需要持續(xù)關(guān)注的，因?yàn)樗粩嗟匕盐覀冃略龅挠脩艋钴S度減低，因此我們要盡量減低流失率。新用戶的流失，在一個(gè)產(chǎn)品里面，非常忠誠(chéng)的用戶流失的可能性比新增用戶流失的可能性低很多。但是如果我們的忠誠(chéng)用戶在迅速流失，那么說(shuō)明我們這個(gè)平臺(tái)上的用戶的粘性有很大的問(wèn)題。但是新增用戶的流失，可以用培訓(xùn)的方法，引導(dǎo)用戶的方法，促進(jìn)它的活躍度。這樣，就把一個(gè)宏觀的指標(biāo)，分解成了更細(xì)化的指標(biāo)。另外一點(diǎn)，分解指標(biāo)的好處是，我們分解能產(chǎn)生增長(zhǎng)或者衰竭的原因。比如下邊這張圖，

我們可以看到每條線，變化是不一樣的。最后的增長(zhǎng)就知道它的成因。

一個(gè)活躍用戶，或者流失用戶，可以進(jìn)一步對(duì)它進(jìn)行分解。這種方法就是通過(guò)維度的分解。舉個(gè)最簡(jiǎn)單的例子，比如說(shuō)我把用戶的流失率，用男性和女性的方法拆解開來(lái)，比如上圖中，綠色是男性，紅色是女性，大家可以看到，綠色的活躍度是高的，說(shuō)明平臺(tái)比較適合男性用戶，女性用戶偏少。如果我們想刺激活躍的話，可以針對(duì)這兩種不同的人群采取不同的方法。

再講一個(gè)分解核心KPI指標(biāo)的方法，咱們講一個(gè)促活的例子。比如說(shuō)，用戶很少用一個(gè)平臺(tái)的產(chǎn)品，我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)把這個(gè)指標(biāo)進(jìn)行拆解的時(shí)候，假設(shè)上圖中橘黃色的這條線是IOS用戶，藍(lán)色的線是安卓用戶，綠色線是PC用戶，大家來(lái)看，我們把一個(gè)重新激活的用戶分成了三個(gè)組，可以看見，IOS用戶在不斷增長(zhǎng)，它的活躍度是在不斷增加的， 安卓用戶表示的線比較平緩，PC線相對(duì)來(lái)說(shuō)是衰減趨勢(shì)的，這樣來(lái)說(shuō)，在哪個(gè)平臺(tái)上，你的用戶是十分活躍的。

AARRR以及產(chǎn)品指標(biāo)拆解案例

在美國(guó)有一個(gè)概念—AARRR。A—獲取用戶，A—激活用戶，R—用戶的留存，R—用戶產(chǎn)生多少價(jià)值。R—-用戶與用戶之間的推薦。用戶之間的推薦，是最好的獲取客戶的方法。對(duì)這個(gè)指標(biāo)進(jìn)一步進(jìn)行分解，比如說(shuō)在LinkedIn上的推薦，它是通過(guò)下面幾種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)的：

• 通過(guò)你可能認(rèn)識(shí)的人來(lái)把LinkedIn推薦給一個(gè)用戶；
• 通過(guò)上傳地址錄來(lái)推薦給別人；
• 通過(guò)電子郵件來(lái)做產(chǎn)品的推薦；

當(dāng)我們做了這樣的一個(gè)渠道的分類之后，我們發(fā)現(xiàn)，在產(chǎn)品上的模塊—您可能認(rèn)識(shí)的人，產(chǎn)生了最多的推薦用戶數(shù)量。這對(duì)于產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)人員來(lái)說(shuō)，可以進(jìn)行各種優(yōu)化。

給大家舉個(gè)實(shí)例，在最早的時(shí)候，LinkedIn研究如何使用戶爆發(fā)式的增長(zhǎng)，他們發(fā)現(xiàn)從首頁(yè)上登錄的用戶活躍度和忠誠(chéng)度比從EMAIL地址邀請(qǐng)來(lái)的用戶的活躍度高的多。當(dāng)時(shí)的產(chǎn)品經(jīng)理做了一種嘗試：大范圍優(yōu)化從網(wǎng)站上來(lái)的用戶。怎么做呢，就是對(duì)每個(gè)人的簡(jiǎn)歷進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化之后，使它更方便SEO爬蟲的搜索，這樣一來(lái)，從網(wǎng)站上獲取的用戶就遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于從郵件獲取的用戶。它的核心的方法論是這樣：

1. 我要增長(zhǎng)核心用戶；
2. 通過(guò)分析用戶的來(lái)源，找到了那些不斷增長(zhǎng)的活躍用戶大部分來(lái)源于網(wǎng)頁(yè)，而不是從電子郵件來(lái)的；
3. 迅速做一個(gè)產(chǎn)品嘗試—-優(yōu)化每個(gè)人的簡(jiǎn)歷，增加SEO的曝光率。

這次改變以后，為當(dāng)時(shí)的LinkedIn增加了50%的擴(kuò)張速度。這次成功嘗試背后的一套核心觀點(diǎn)是：如何用數(shù)據(jù)驗(yàn)證它的這種假設(shè)，或者迅速驗(yàn)證這種業(yè)務(wù)的判斷。就是那么一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，帶著一個(gè)假設(shè)去做一個(gè)產(chǎn)品的改動(dòng)，改動(dòng)之后再用數(shù)據(jù)證明自己的改動(dòng)是有效率的。如果這個(gè)改動(dòng)是沒有效率的，那么需要立刻停止這個(gè)改動(dòng)。

再舉個(gè)例子，也是今天我認(rèn)為產(chǎn)品分析驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)最核心的指標(biāo)—-用戶的留存度。一個(gè)好的產(chǎn)品，是能夠讓很多用戶在你的平臺(tái)上產(chǎn)生價(jià)值的，用戶必然會(huì)花更多的時(shí)間會(huì)有更高的粘度。這是今天衡量一個(gè)產(chǎn)品最核心的一個(gè)指標(biāo)。

這張圖，是一個(gè)衡量隔日留存率的圖，就是隔天有多少用戶在使用。這張圖為什么很重要呢？因?yàn)樵诤芏喈a(chǎn)品里邊有一些魔術(shù)數(shù)字，很多人都嘗試著在產(chǎn)品中找到這個(gè)魔術(shù)數(shù)字，這個(gè)魔術(shù)數(shù)字往往是從這張圖里迭代出來(lái)的。比如說(shuō)我的產(chǎn)品利用某個(gè)功能的隔日留存，還不到10%，利用另外一個(gè)功能的隔日留存變成了30%，不用某個(gè)功能的用戶的隔日留存是10%，用這個(gè)功能的用戶的隔日留存提到了30%。這個(gè)告訴了我們什么？

1. 我們的產(chǎn)品里邊，用戶是有區(qū)隔的，不同群組的用戶在用不同的功能
2. 用某種功能的用戶，對(duì)我們的平臺(tái)或產(chǎn)品有很高的粘度和依賴度。這個(gè)提醒我們，要增加這種有高粘度的產(chǎn)品功能點(diǎn)，讓大量的用戶能夠用這個(gè)功能點(diǎn)，潛在的或者間接的就會(huì)增加用戶的留存度。

總結(jié)一下：

通過(guò)留存圖找到不同用戶的群組在留存率上的區(qū)別。比如用功能A和用功能B 的用戶在留存上是有區(qū)別的，那么我們就要專注打那個(gè)功能點(diǎn)，讓更多的用戶來(lái)使用這個(gè)產(chǎn)品FEATURE。

聽起來(lái)很直接很傻的方法，但是被很多公司屢試不爽。LinkedIn找到了這個(gè)魔術(shù)數(shù)字是：在第一周連續(xù)增加5個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)鏈接的用戶群，這類用戶的留存度和他們?cè)谖磥?lái)為平臺(tái)貢獻(xiàn)的價(jià)值，是第一周貢獻(xiàn)少于5個(gè)社交連接的用戶群的5倍以上。

1. 發(fā)現(xiàn)這個(gè)魔術(shù)數(shù)字后，當(dāng)時(shí)的產(chǎn)品經(jīng)理立刻將這個(gè)增加鏈接的功能點(diǎn)做到了很多頁(yè)面上去：
2. 在首頁(yè)的入口大范圍增加了一個(gè)功能欄，讓用戶上傳它的地址簿（因?yàn)橐焉蟼鞯刂凡?，自然?huì)增加用戶連接）；
3. 給每一個(gè)新登錄用戶推薦和他在一個(gè)公司工作的他可能認(rèn)識(shí)的人；
4. 數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)用戶要邀請(qǐng)他的好友的時(shí)候，需要打字才能邀請(qǐng)。LinkedIn想能不能不要讓用戶打字，直接推薦給他可能認(rèn)識(shí)的人，這個(gè)功能點(diǎn)再一次增加了第一周之內(nèi)登錄用戶增加社交連接的可能性。

大家看，通過(guò)那一個(gè)點(diǎn)找到了magic number，然后產(chǎn)品經(jīng)理通過(guò)各種不同的產(chǎn)品設(shè)計(jì)來(lái)促進(jìn)這個(gè)魔術(shù)數(shù)字的發(fā)生，就產(chǎn)生了未來(lái)LinkedIn病毒式的增長(zhǎng)。這種病毒式增長(zhǎng)，就是成長(zhǎng)黑客最核心的一個(gè)概念：如何用最快的最低的成本驅(qū)動(dòng)最小的產(chǎn)品改動(dòng)，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法來(lái)大規(guī)模獲取客戶。

然后再講講如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶體驗(yàn)：

首先，我們必須要能分析今天的數(shù)據(jù)，這是所有做最小化產(chǎn)品，精益運(yùn)營(yíng)的最核心的一個(gè)概念。至少我們能夠看到我們的產(chǎn)品有多少人在使用，如果沒有數(shù)據(jù)的話，是無(wú)法證明自己腦子里的假設(shè)。

第二，最重要的一點(diǎn)，我們要找到最關(guān)鍵的問(wèn)題進(jìn)行思考，比如LinkedIn對(duì)產(chǎn)品做的這些改進(jìn)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析的方法找到了問(wèn)題：

• 從電子郵件邀請(qǐng)來(lái)的用戶活躍程度低；
• 我們發(fā)現(xiàn)第一周登錄增加了五個(gè)社交關(guān)系的人活躍度高，不增加的人活躍度低。找到了這個(gè)差異點(diǎn)，就要思考如何強(qiáng)力的推動(dòng)某種改變。

在產(chǎn)品的早期，沒有公司有能力做A/B測(cè)試，往往是做很小范圍的改動(dòng)，隨時(shí)看數(shù)據(jù)的變化，這就足夠了。實(shí)驗(yàn)完了之后，又回到了數(shù)據(jù)上面，得到了分析結(jié)果，要記得看數(shù)據(jù)，最后，其實(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是很簡(jiǎn)單的事，它只要求我們：

1. 有信念；
2. 要有一套非?；A(chǔ)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)；
3. 需要?jiǎng)?chuàng)新的精神，能夠很迅速的進(jìn)行產(chǎn)品迭代。

以下是小伙伴們現(xiàn)場(chǎng)提問(wèn)的一些問(wèn)題：

問(wèn)：小公司是否應(yīng)該使用A/B測(cè)試？

答：A/B測(cè)試是產(chǎn)品經(jīng)理一定會(huì)用的一個(gè)功能，但是在產(chǎn)品早期沒必要做一套產(chǎn)品測(cè)試的A/B系統(tǒng)。

為什么呢？因?yàn)锳/B測(cè)試對(duì)初創(chuàng)公司，是非常高的成本。需要同時(shí)上線兩個(gè)版本，同時(shí)對(duì)這個(gè)網(wǎng)站以及APP的流量進(jìn)行準(zhǔn)確切割，而且還需要搭建一套非常實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，或統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)的系統(tǒng)，特別是產(chǎn)品的版本控制需要做到非常精確。我覺得在早期，進(jìn)行試錯(cuò)是非常重要的，但是并不是非得用A/B測(cè)試。比如新產(chǎn)品上線，我可以用5天時(shí)間來(lái)做產(chǎn)品feature的測(cè)試，是否能夠被很多人喜歡，當(dāng)你看到轉(zhuǎn)化率有一個(gè)很核心的提升，那么我也能夠知道這個(gè)用戶的基本的反饋了。

但是，當(dāng)產(chǎn)品達(dá)到越來(lái)高的時(shí)候，尤其是當(dāng)你的流量足夠多的時(shí)候，就非常有必要做A/B測(cè)試了。還有，當(dāng)一個(gè)公司里有大量的產(chǎn)品經(jīng)理，有普通產(chǎn)品上線的時(shí)候，有一套A/B測(cè)試就是非常重要的，因?yàn)槠渲幸惶追浅Ｖ匾诵牡慕y(tǒng)計(jì)模型，比如如何切割流量，如何能分配KPI，比如得到一個(gè)指標(biāo)，是否有意義，還是需要這套系統(tǒng)的。

問(wèn)：統(tǒng)計(jì)學(xué)分析學(xué)，數(shù)據(jù)挖掘的書看了不少，如何能做數(shù)據(jù)分析

答：這個(gè)取決于大家核心關(guān)注的東西。

如果你是一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理或者產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，我覺得沒有太多的必要大肆的讀這方面的書。我建議看一些入門級(jí)的書，比如說(shuō)美國(guó)比較流行的《精益分析》，用簡(jiǎn)短的篇幅描述了不同形態(tài)的產(chǎn)品該關(guān)注什么指標(biāo)；

如果你是專業(yè)的分析師，那該學(xué)的東西就太多了：統(tǒng)計(jì)模型、可視化工具、數(shù)據(jù)可視化等；另外，對(duì)邏輯回歸也要有一定的理解。還有，需要有商業(yè)直覺，并且必須用自己的產(chǎn)品。不用自己的產(chǎn)品的分析師，一定不是一個(gè)好的分析師。

問(wèn)：如何收集自己需要的數(shù)據(jù)？如何保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性？

答：這個(gè)是大多數(shù)pm的痛處。對(duì)于一個(gè)小型的公司來(lái)說(shuō)，我強(qiáng)烈建議不要建太大的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，要學(xué)會(huì)應(yīng)用很多數(shù)據(jù)分析工具；比如：項(xiàng)目管理工具、電子營(yíng)銷工具。能熟練使用各種分析工具是一個(gè)產(chǎn)品能夠靈活進(jìn)行工作的基礎(chǔ)。

對(duì)于如何保障數(shù)據(jù)準(zhǔn)確這個(gè)問(wèn)題，我認(rèn)為數(shù)據(jù)不需要百分百準(zhǔn)確，但是需要在趨勢(shì)上一致。因?yàn)楹玫漠a(chǎn)品經(jīng)理需要利用趨勢(shì)來(lái)判斷用戶趨勢(shì)，銀行需要百分之百的準(zhǔn)確性，但是用戶行為的數(shù)據(jù)只要趨勢(shì)對(duì)就足夠了

問(wèn)：針對(duì)工具的APP有什么好的數(shù)據(jù)分析方法？

答：任何app它的核心的數(shù)據(jù)方法論沒有本質(zhì)上的區(qū)別。

AARRR模型基本可以涵蓋用戶的存留激活轉(zhuǎn)化營(yíng)業(yè)額以及用戶的推薦。只不過(guò)對(duì)每個(gè)指標(biāo)需要進(jìn)行細(xì)化，最重要的一個(gè)指標(biāo)是用戶的留存率，這個(gè)留存率是如何體現(xiàn)出來(lái)的呢？就是從用戶如何使用APP中體現(xiàn)出來(lái)的。好的APP用戶使用頻次高，差點(diǎn)的APP用戶使用頻次比較低。當(dāng)然這個(gè)也和業(yè)務(wù)場(chǎng)景有關(guān)，比如一個(gè)旅游的app，沒有人天天去旅游，所以這個(gè)產(chǎn)品的粘度就和時(shí)間有很多關(guān)系。但是一個(gè)高頻次的app，比如訂餐軟件，使用頻次就會(huì)高一些。你還可以將用戶分成高中低三個(gè)層次，找到不同用戶對(duì)產(chǎn)品不同的需求點(diǎn)。

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思維導(dǎo)圖

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往期【起點(diǎn)公開課】總結(jié)文章請(qǐng)往下看：

8年運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)總結(jié)，串講運(yùn)營(yíng)知識(shí)體系的那些核心關(guān)鍵詞（附PPT及思維導(dǎo)圖下載）

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