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增長是一個老生常談的話題，對許多企業而言這個詞都很熟悉，但在實踐過程中仍然有很多的疑問，比如名額體系應該怎麼搭建？如何通過資料分析找到關鍵瓶頸？找到之後下一步應該怎麼做等。近日，火山引擎數智平台專家鮑文霞在 DataFunTalk 做了演講分享，介紹了位元組跳動在企業增長方面的經驗。
企業的增長閉環是如何建構的？一個完整的增長流程主要由四個步驟構成：
1.組建增長團隊：
一個完整的增長團隊，由産品經理、資料分析師、程式開發三種職能的人員組成，一個最小可行性的增長團隊，隻需要 3~5 個人即可組建。這樣的獨立的增長團隊也可以以虛拟小組的形式出現，從企業各職能部門抽調相應人手，即可以完成組建。
2.建構名額體系 ：
在增長團隊組建完成後，下一步需要圍繞企業業務，建構一套貼合業務的名額體系。要記得，任何生意都能用簡單的數學模型來描述，這也意味着業務都可以用資料名額拆解和量化。
做名額體系首先需要找到業務的北極星名額，也就是唯一重要名額，它指引全公司向同一個方向發展。舉例而言，問答類社群的北極星名額就是問題回答數；像音樂類 app 的北極星名額就是總聽歌時長；電商類産品的北極星名額就是總 GMV 等。
在找到北極星名額之後，需進一步将關聯因素做逐漸拆解。如”活躍使用者數“可以拆成“新增活躍使用者”和“已有活躍使用者”，“新增活躍使用者”又可以拆分成為“訪客流量✖️新使用者激活率”，“已有活躍使用者”可以拆分為“已有使用者數✖️老使用者留存率”等。按照這樣一個思路建構和拆解下來，業務的名額體系可以呼之欲出。
在名額體系建設完成之後，我們通過資料看闆，就能看到各個環節的資料名額表現情況，哪個名額是現階段最緊迫要提升、要優化的，就是從這裡找到，也定位到了業務的增長瓶頸。
3.設計政策增長優化
找到了業務的增長瓶頸，下一步就要設計對應的政策，完成增長優化了。關于設計政策的思維，可以參考目前公認的 A/B 測試方案最科學、應用最廣泛的模型——Lift 模型，來自《測出轉化率》一書。
Lift 政策疊代有 6 大原則：首先是價值主張，即産品政策給使用者提供了什麼樣的價值；相關性和清晰度，指的是産品界面呈現給使用者的資訊是否與價值主張相關、是否與使用者訴求相關，以及視覺呈現上是否清晰；注意力和焦慮感，指頁面無過多雜亂因素分散使用者的注意力，無多餘事情會引起使用者焦慮感，導緻使用者的跳出或者流失；緊急度，指政策可注重營造出一種機不可失的感覺。
我們的每一次産品政策的設定和疊代，背後都離不開 Lift 模型的深層原因。
4.A/B 實驗驗證效果
在産品的疊代政策确定之後，我們則要聚焦這一領域去開啟 A/B 測試，定期去做實驗相關的複盤會議，并持續疊代優化産品方案。當經曆了一段時期後，前階段聚焦領域提升的收益已不大時，則可以更換新的方向，開始增長的新循環。
在這個流程中，A/B 實驗是最為關鍵的一步，合理有效的實驗推進，能産生不斷疊加的正向回報。如果使用成熟度比較高的 A/B 實驗平台，如火山引擎 DataTester，企業的增長流程運作起來會非常高效。可以說，好的 A/B 實驗平台，是企業降低成本、提升效益的利器。
火山引擎 DataTester 具備四個顯著特點：
- 10 年打磨科學可靠：位元組内部累計實驗總量 150 萬次，應用經典假設檢驗架構，多年持續優化更新
- 位元組增長經驗加成：深度服務位元組内部 500 多個業務線，沉澱了大量增長經驗
- 實驗豐富功能全面：擁有多種特型實驗和智能調優實驗以及強大的配置釋出能力
- 靈活部署使用便捷：支援線上使用、本地部署、嵌入業務系統等多種使用方式
作為位元組跳動内部使用多年的 A/B 測試平台，DataTester 能支援多種複雜 A/B 實驗并能夠進行精準科學的分流，可以深度耦合推薦、廣告、搜尋、UI、産品功能等多種業務場景需求，為業務增長、轉化、産品疊代，政策優化，營運提效等各個環節提供科學的決策依據。
目前，火山引擎 DataTester 已經服務了美的、得到、凱叔講故事等在内的上百家标杆客戶，将成熟的 " 資料驅動增長 " 經驗賦能給各行業。
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