精益数据分析 | 你孜孜追求的“增长” 可能只是自嗨

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数据指标是创业公司的计分牌。好的指标,帮你找到正确的“增长”姿势;坏的指标,并未带给你期望的变化。

在资金耗尽之前,你需要找到正确的产品与市场,追求增长,令企业成瘾。

数据指标是创业公司的计分牌。好的指标,帮你找到正确的“增长”姿势;坏的指标,并未带给你期望的变化。

面对不温不火的用户增长,应该做点什么?阿里斯泰尔·克罗尔(Alistair Croll)认为,好的指标是——比较性的、简单易懂的、可操作性的、能改变行为……

管理学大师彼得·德鲁克说:“你无法衡量的东西,你也无法管理。”想科学引导,究竟该关注那些指标?

虚荣指标 VS 行动指标:越增长,越迷失?

当你进行投放评估时得知,A渠道CTR 0.27%,B 渠道CTR 0.09%,如何选择?

毫不犹豫,A 渠道!

然而你并不知道,A 渠道的CVR 仅为0.5%,而 B 渠道的CVR为 1.1%。

新活动拉新,当日PV 增加 300%,新增会员数量增加高达100% – 200%。

指标的飙升令人兴奋

或许你并不知道,相比自然流量,该活动拉新的留存率与转化率均低50%。

注:CTR,Click Through Rate,点击率;CVR,Conversion Rate,转化率。

这是我们经常会犯的错误:我们习惯沉溺于虚荣指标的增长。

虚荣指标,会让你感觉良好,盲目追求会陷入自我膨胀;

可行性指标,能够指导最佳行动方案,指导商业行动。当产品调整思路正确,行动指标会相应增长。

图1:8个需要地方的虚荣数据指标

数据分析,并非简单的 PV、UV 的基础指标的分析,“粗糙”的数据仅传递出“用户做了什么?”而非“用户如何做的?为什么要这么做?”

为指导产品测试、科学迭代,相比虚荣指标,我们更需要关注可行性的指标。比如渠道评估,平均访问次数、平均访问时长能衡量网站的用户体验,跳出率直接反应网站流量质量,它更能引导你如何页面优化、匹配核心关键词调整。

案例:用行动指标验证产品思路

某教育平台采用敏捷开发,在30天的迭代周期中,产品经理会按照客户实际需求对工作按轻重缓急排序,并从用户的角度写出一系列“用户故事”来定位产品迭代列表。

这与精益创业的认知阶段性目标非常相似:推出早期产品,并建立某种基准线衡量指标,快速优化并不断迭代。面对增长,该产品经理认为,衡量指标(顾客总数、回答问题总数等)让团队感到自己好像在进步,然而他自己并不满意对用户了解程度:

增长的数字是否真的由产品开发促成?

据用户需求所排列的优先顺序真的科学?

如何让更多顾客注册和购买?

怎么把产品宣传出去……

基于此,公司从关注总数指标转向以同期群为基础的指标。通过A/B测试挖掘因果关系,改为把每个新产品的发布当做一次真实的对比测试。

这些指标帮助他调整了产品思路,并为此采取一些行动,如执着于改善顾客交流工具的研发意义不大;推出单人或社群学习的模式等。

报告性指标 VS 探索性指标:你不知道自己并不知道

创业公司应该把时间花在探索并得出一个可扩展、可复制的商业模式上。

——史蒂夫·布兰克

图2:唐纳德·拉姆斯菲尔德发言中蕴藏的智慧

  • 报告性指标让企业时刻了解企业的日常运营、管理性活动;
  • 探索性指标让企业了解“你不知道自己不知道”的事实,提供原本不为所知的洞见。

对于创业早期的客户,“我们不知道我们并不知道”的内容最为重要,他们会转化为未来的秘密武器。以下这个案例,通过深入挖掘数据,以调研数据为基础,发现了一个“他不知道自己不知道”的事实,颇具探索性与胆识。

案例:业务转型探索——从“朋友圈”到“妈妈圈”

Facebook 发布开发者平台不久,麦克·格林菲尔德在该平台上推出“朋友圈”。到2008年,“朋友圈”已在病毒式传播,并已有了 1000 万的用户。麦克视用户增长为首要使命,他发现:只有不到 20% 的圈子在创建后有活动的迹象,这意味着变现效果不会理想。于是,他通过用户数据库开始了深入的探索式分析。

他发现,在整个群体活跃度十分低迷的情况下,一个特殊群体撑起了整个产品的活跃度——妈妈群体。这些探索性指标成为他的依据:

与其他群体比,妈妈群体发站内信篇幅长 50%;

与其他群体比,妈妈在帖子中附图片的概率高 115%;

与其他群体比,在Facebook深入交流的对话概率高 110%;

与其他群体比,点击“提醒”的概率高 75% ……

于是,2008 年,麦克团队重新调整了产品重心,做出关键选型——10月在上Facebook推出了“妈妈圈”的社交产品。2009 年底,“妈妈圈”社区用户数达到450万,参与度极高。最终摆脱成为独立的网站。

先见性指标 VS 后见性指标:“未雨绸缪”与“亡羊补牢”

先见性指标可预测未来,如新增潜在客户量等。比如通过“销售漏斗”中现有的潜客数,你大致能够预测新客户数。在得知数据后,你尚有时间去应对——未雨绸缪,有备无患。

后见性指标可解释过去,如季度订单量、流失率等。等你有机会收集数据,找出问题,却为时已晚。但你依旧可以有所作为,这类似“亡羊补牢”——丢的羊回不来了,但可以尝试不再丢羊。

从价值上来说,先见性指标与后见性指标都可以指导行动。一些创业者经常会困惑:由于数据量有限,很难进行有效的数据分析。

实际上,当企业拥有的数据量不足以预测未来时,先见性指标更是颇具价值。例如,投诉量的增加或意味着客户会终止产品与服务,而产品退货、账号注销等指标则在探寻问题方面具有一定的滞后性。

案例:戴尔如何做到零库存?

曾被称为国际“ PC 之王”的戴尔,其成功精髓之一是“干掉库存”。一般产品从渠道到最终用户手里的库存周期大约为大概是20-40天,国内知名品牌——“联想”的库存周期在 20 天左右,而“戴尔”的库存周期只有 4 天。

众所周知,IT产品的销售周期的过长必定会带来成本压力,戴尔是如何做到“零库存”?

销售漏斗是戴尔最常用的销售预测分析工具,也是分析先见性指标重要渠道。销售漏斗将每份销售单子被分为五步,通过赢率计算,戴尔就能够估算在某一时间点,中国市场或者某区域内需要多少台服务器、哪款型号 PC,据此每一台 PC 机需要拆分的零部件有多少等。

针对这些预测准确的订单,戴尔公司马上对订单进行整合,分拣现有的原材料,把需要的其他原材料向供应商下订单。原配件由供应商直接运送到装配线上。整个设计、制造、分销和市场全过程中建立起来高度集成的供应链。2000 年初,戴尔坐到了 PC 市场第一的宝座。

看完,你是否觉得酣畅淋漓却又意犹未尽?以上内容部分来自《精益数据分析》的整理,该书目前已被翻译成8国语言销售,汇聚了 100 多位创始人、投资人和创新者的成功创业经验。乔一鸭将陆续推出精益分析理念系列文章,敬请关注。

 

作者:乔一鸭,神策数据运营。

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题图来自 Pixabay,基于 CC0 协议

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评论
有话不说憋着难受
  1. CR,Conversion Rate,转化率。
    CVR,Click value Rate

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  2. 是的,数据博大精深,多少人玩不转

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