2023年6月10—11日，人人都是产品经理举办的【首届数字化产品经理大会】完美落幕。头部广告公司数智团队总经理@凌霄老师，为我们带来《存量市场如何实现业务再增长》为题的分享，本文为演讲内容实录。

大家好，我是凌霄。今天我想从更多维的视角，看看我们当前应该如何在存量市场实现增长破局。

在整个互联网存量市场早已形成的情况下，我们新的增长机会在哪里？如何能突破当前既有的产品方法论，寻找新的产品增长机会？这些都是我们今天要讲的内容：

1. 提升内功，科学化运营——夯基础；
2. 提升“经营效率”——活下去；
3. 寻找新阶段的战略目标——求发展；
4. 探索企业新的商业机会——看未来。

一、提升内功，科学化运营——夯基础

我们为什么选择数据？

第一，是为了对抗人类数不胜数的认知偏见；

第二，用数据驱动决策；

第三，不要被数据欺骗。

而科学化的运营需要有一个完整的数据框架。

1. 科学运营的路径

我自己总结的科学化运营的路径包含以下几个部分：

1）数据治理

以QQ为例，QQ里面有很多入口，包含钱包、游戏中心、会员等，那么同一个埋点方案能否兼容这么多业务？它从本质上来讲就是一层数据治理，要解决的是数据的统一可度量问题。

举个例子，比如我们说QQ上面的每个入口有多少点击，当你点击那一个入口的一刹那，它触发了一个事件；你在哪、你是谁、你在什么时机点击了什么页面、上个页面是什么、你在这个页面停了多久以及你的操作是成功还是失败，这都是很简短的埋点方案。那么QQ游戏、端游、手游、QQ阅读以及动漫等等业务的点击，又是否适用于这个方案？

再举一下反面例子，比如在刷抖音的时候，我们认为每个用户看一次，就称为一次PV。可是当这个视频你只停留了0.1秒、0.2秒时，你还能称之为一个PV吗？

所以，数据治理是非常关键的一个基础，数字化的关键点就是把非结构化的无序数据变成结构化的数据，并且存储起来，变成数据资产。

2）指标体系

这是我认为非常关键的一点，指标体系包含一线产品经理如何度量业务当前的模块和状态。

3）数据分析

数据分析包含两种，第一种是基于平台的描述性统计分析，第二种是更深入和科学的专项报告。

可是我们以往的分析更多在哪？更多在于相关性分析。

这里的数据分析，再做一层延伸就是数据科学，最好是用AB实验去验证方案策略的真实性与有效性。如果没有，你可能可以通过一些因果推断来做假设检验。

4）数据科学

我们要更好、更量化、更客观地看待一个运营策略和运营活动的真实效果。

5）经营分析

它核心评估的是你真正产生的收益、成本、利润率。

6）战略规划

战略规划更偏宏观一些，它包含行业分析、业务分析，包含一些数据分析的结论，它需要最终能支持中高层老板的决策。

下面这个图形是我结合数据的各种方式搭建而成的，最终在产品上进行体现，产品上线之后会再产生一些数据回馈我、并协助我优化想法。这个循环，就让我的数据能力在产品的增长路线上打下了坚实的基础。

2. 微观层面

搭建完整的数据链路，搭建科学发展进而增长的基础。

3. 宏观层面

全方位视角洞察业务，寻找增长机会。

4. 确定影响核心指标的关键路径

我们把一个公司里面的数据结构框架补齐之后，最关键的一点，是找到未来想往何处发展。

第一点就是核心指标的定义。比如说今年的电商平台，可能会去定义总交易额，如果我们是QQ这类平台，可能定义的就是年、月、日这种消息量总数；如果是我们是一个信息流平台，我们定义的可能是今天的PV或者停留时长。

这些关键指标都决定了你的产品、策划、渠道和销售应该向哪个方向拆解，并且拆解到足够细的维度，将其变成一个计算公式。如此，就能把产品的增长目标做得足够量化和细分。

二、提升“经营效率”——活下去

提升经营的效率就是“活下去”。

对上市公司来讲，它要对股东交代。创业公司、创新公司只有保证可持续发展，才能更好地融资，拿到更多的钱，获得更好的发展。所以“活下去”的本质其实是提升企业的经营利润。

我们要做的是降本增效，降本不是目的，增效才是手段。降本增效就是获得增长的可能性，提升收入，降低成本，提升我们未来可发展的潜力和空间。

在这个漏斗里，分子包含了产品策划、产品运营、数据运营三个产品相关的岗位，所做的所有努力都是围绕上面4点，去提升最终的收入。

分母是运营成本和人力成本。运营成本包含了机器成本和营销成本，人力成本就是我们的固定成本。

ROI在产品运营，还有活动营销维度都是在不断起作用的。每个产品经理在工作过程中，核心就是在生命周期内让产品尽量变现，并且大于成本。LT就是life time，多长时间之内我们能拿回成本，并且实现更大的ROI提升？这时就需要提升分子、降低分母。分母一般分为固定成本和可变成本，这是经济学里面的两个术语。

什么叫固定成本？

比如说我一个月之内研发了一个产品，100个人花了100万，我的固定成本就用了这么多机器和营销方法，接着花了100万就直接上线了。那么，我的固定成本就是200万。而以后每个月发生的运营活动则是可变成本，因为运营多，花的钱就越多。

这里就产生了一个问题：当下产品的买量/拉新是怎么做的？如何评估其效益？

1. 一个例子：获客——提升买量效率

在过去几年时间里，我们陆续建立了一系列能力，包括DSP平台、SMP平台、人群圈选、智能出价和效果监控。

比如智能出价模块的目标在于，通过相对实时的竞价，去避开接近的价位，并在稍微低价的情况下拿到想要的量级，达成ROI。

2. 引进AIGC提升生产效率

我一直把AIGC 定义为是辅助工具。

举个例子，广告投放时，很多时候是考察你的创意和你生产创意的过程。广告投放有标题、文案和素材，素材在此之前是要拍摄的，那么我们可以根据想要的prompt去生产图片，并选择一张和想象中比较接近的图片，缩短我们生产创意的过程。

如果说这个素材生产得好，可以把想要的核心组件抠出来做二创，提升生产创造的效率。

3. 降本——科学度量研发效率

从来没有一个公司能够把你的研发团队的 ROI 评估清楚。我们尝试做了一下，跟前面的 ROI公式是一样的，在一个可度量的 LT 之内，去评估对应的固定成本和可变成本的情况下所能产出的价值。我们去年针对腾讯的某一个业务做了整体评估，但是这个 ROI 评估只能作为参考，如右下角所示。

这是站在降本的角度来度量我们的研发效率。前面两个例子是提升买量效率，第三个例子是通过 ROI 度量一切，如果不能度量一切，那么需要往这个方向去靠拢，告诉我们的老板、同学和员工，当前所做的这件事情到底应该如何去评估。

三、寻找新阶段的战略目标——求发展

以QQ作为具体案例。

QQ 作为一款已有二十几年历史的产品，如何寻找“第二春”？我们的数据科学团队用了 3 个月时间帮助老板们找到了三个要点。

第一点就是圈定指标候选集。QQ 要增长，更多还是围绕着长期的留存，而非临时的 DAU 指标，长期指标圈定下来之后，我们再去找什么样的指标集和维度特征可以影响到相应的指标，

这就是候选集。候选集来源于两部分，一部分是我们通过数据来筛选，另外一部分来自于我们的产品同学。最后我们筛选了大约 20 个核心指标，并过滤了一些非因子指标以及抓手不强的指标。

第二点，是通过时间序列和头部指标最关键的3-4个指标，来构建两两相关性。

如果说 a 指标和 b 指标的相关性已经达到 0. 9 以上，那我们就去掉它。如果说特征比较简单，我们再做一个二次构造，再加上一个时间窗口，所有的特征将围绕着一个时间窗口序列。

举个例子，比如加好友或者是当天发消息数这样的指标，再加上一个时间周期，到底是 7 天更好，还是 40天或者180天更好？我们会加上一个时间窗口，通过回归和 SHAP 值解释指标的重要性。

最后通过数据科学的方法，用 ATE 来判断这个指标的顺序。

举个例子。

第一，挑选指标，比如说看点的访问数，会员的登录数、 QQ 的登录数、 QQ 的消息数等等，大约构造了三四百个指标。

第二，通过这些指标构造，围绕着长期指标再加上一个时间窗口，来看它的重要度。

第三，再看因果，因为如果一个指标 OK 的话，比如它 180 天之内发生了 a 这个行为，我们认为它能影响 180 天的留存。最严格的，其实还要做 AB 实验，可是我们等不了 180 天去验证结果，所以只能用因果推断的方法来去辅助决策，这就是一个假设检验。

第四，重要度的排序，而后得到了一个因果性的图。横轴是指标的重要度排序，纵轴指的是，每提升指标1%，对应的总指标提升多少。这样，当下面的一堆特征提升多少，就能影响到最终核心指标、长期指标的变化。

而我们在做的就是把下面一堆指标做一个聚类，之后跟我们的产品经理相碰撞，并得到新的方案，最后把所有最关键的指标筛选之后进行排序，如果它们都是非常明显能够围绕长期指标带来贡献的，那就把它们筛选出来。

我们发现这种半开放性社交关系是我们的一个发展方向，所以我们开始寻找场景，去做一些半开放性的社交关系链，作为小世界和QQ 频道这两个产品由来的原因之一。

四、探索企业新的商业机会——看未来

魏朱六要素能支持我们如何做一个产品策略。

最关键的一点就是业务系统，它可以把你企业或产品的上下游或利益相关者串在一起，用一个流程图、系统图的方式刻画下来，找到你企业所在的位置。

盈利模式同样关键，只要业务系统画好，大概率就能知道盈利的收入在哪个环节。

举一个在线旅游业的例子。

这是来自于行业的一些宏观数据，国内格局下我们能看到头三家已经占到国内百分之七八十的市场，所以这个行业的竞争是非常激烈的，但从右边的柱状图里能看到，整个增长还是很有机会。

从右边的这个图可以看到，在线旅游城市场的交易规模增速还是大于旅游总收入增速和国内生产总值的增速，在线旅游行业也由快速增长期向稳步增长期过渡。

所以对在线旅游平台而言，他们想做的就是更多地获客，以及更好地实现商业变现。

产品模式分类

综合在线旅游平台的月活用户数、净收入与利润规模等数据来看，主要的产品模式大致可以分成OTA、OTP和OTC这三类。

OTA（Online Travel Agency）：该类企业主要包括携程旅行、同程旅行、途牛等，核心业务都是酒店和交通预订业务。这些企业不仅要整合上游产品供应商的票务资源和下游旅游者的消费需求，还要提供包括营销、咨询等在内的售前售后服务，以赚取佣金。此外，有的平台还会自己开发产品，进行资源的自主采购与整合，如携程自营和途牛海外直采。这些产品的价格和质量较高，所以当国际旅游人数增加与旅游消费升级趋势出现时，产品开发优势就得以发挥。

OTP（Online Travel Platform）：这类企业包括综合平台飞猪、美团，以及垂直平台去哪儿等。这些平台通过信息与流量资源优势换取佣金，本身并不涉及资源的采购与咨询业务。OTP模式对于商家、平台和消费者三方面都有好处，一是商家可以在平台的帮助下进行私域流量的整合和数字化转型；平台则可以扩张业务范围，并吸收由此带来的新流量﹔最后，消费者可以以低决策成本获得高品质产品。

OTC（Online Travel Content）：国内在线旅游内容社区包括马蜂窝、猫途鹰和穷游。这些平台从攻略社区起家，积累了大量用户原创内容。同时，OTC平台在对文本、图片、定位等信息数据的挖掘之后，能够将这些信息匹配给需要的用户，从而达到精准营销的目标。近年来，这些平台所面临的核心问题就是“如何推动用户从种草到拔草”。

这里做个简单介绍。携程成立于1999年，发展非常迅猛，2022年时，其单季度的业绩已经非常高了，规模经营、技术领先、体系规范，都成为了携程企业业务的核心优势。

再来看看出行行业的业务系统图。比如它上游承接的是交通服务、酒店以及景点、航空公司。中游比较出色的是大数据业务，以及部分手机厂商去做预装、做增长。同时它有很多官方入口，比如说腾讯的一些小程序、线下门店等。在它的变现空间里，我们可以看到它所做的是酒店景点与用户之间的关联，这也是人场货这一商业模式的体现。

把前面的因素刻画到商业模式里，其实就呈现了一个商业画布，我们可以分析出来这个出行公司在行业内所处的位置。如果每一个竞品公司都做一份类似的图，你就能找出它对应的差距和机会。通过这张图，我们能刻画出来这个企业里当前的主要生产要素，以及它未来的商业发展机会。

通过上图和其他竞品公司的对比，就能得出来它的缺点和发展机会。

1）缺点

1. 中低端酒店资源较缺乏。
2. 大数据业务的“杀熟”行为损害品牌形象。
3. 大而全的平台导致品牌特色缺乏，丢失部分新生的客户群体。
4. 佣金模式的局限性，在价格方面没有直接的控制权，因此无法保证最低价格。
5. 对供应商的依赖较高，如果供应商中断合作或者价格政策发生变化，可能对携程网的业务产生负面影响。

2）发展机会

1. 开发更多的中低端酒店资源，例如通过并购和联营的方式。
2. 优化大数据的模型，通过产品差异化区分不同购买力的客户，而不是依靠一个产品。
3. 构建或者收购不同的子品牌和子平台，提供差异化的交互体验和产品。
4. 提供其他附加价值服务，如特殊折扣、奖励计划或独家优惠，吸引用户选择其平台。
5. 通过多元化供应商合作关系，并强化建立自身品牌和服务的建设，提高用户对其平台的忠诚度和粘性。

最后做一个总结，我们既要埋头干活，还要抬头看路！

1. 科学化运营：重视数据链路的完整体系，为增长夯实基础。
2. 提升经营效率：ROI科学度量、提升增长链路转化、降低成本。
3. 如何寻找阶段性战略目标：长期核心指标、因果推断的科学方法、业务抽象。
4. 企业探索新商业突破机会：生产要素、行业分析、商业画布、机会诊断。

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