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第一次聽說“growth hacking”這個詞兒，是在去年某次大資料會議上。（具體啥會我忘了，因為現在所有的會議都叫大資料會議。）當我帶着滿滿的負能量，準備上台發表一番不和諧的言論時，突然發現一位facebook前工程師正在講如何用資料分析驅動使用者産品的“growth hacking”。
其實，那位工程師的演講算得中肯，并沒有宣傳資料是萬應靈藥，好像還特意強調了隻有把産品做好才能提高留存率。不過後來，這件事兒傳的變了形，網際網路界有人開始信仰，資料分析是産品點石成金的法寶。如多年前街頭小報上宣傳得那樣：隔衣點穴，能使乳房增高。作為一個跟資料打交道這麼多年的碼畜，在這個問題上有話不說，則如鲠在喉。今天我們就來聊聊，資料分析真的能驅動使用者産品的快速增長麼？
對于資料意識和方法處于侏羅紀和白垩紀之間的中國市場來說，強調資料的作用，總體上是具有啟蒙意義的。看看資料，總比單純拜财神爺有用，不過話又說回來，資料還真的不是财神爺，不是說你信他就能得永生的。聖人有雲，“盡信數則不如無數”，到底資料營運在那些場景下有用，怎麼才能讓它有用，是本公衆号的高素質讀者們需要搞清楚的問題。
關于用資料驅動營運增長，近來有不少相關的書籍與講座。其實，這裡的道道兒也并不神秘，大多數資料營運的場景，方法上都可以總結為下面的三闆斧：
一、建立使用者轉化漏鬥
所謂使用者轉化漏鬥，就是你的業務是如何一步步将一個使用者騙到手的。舉下面；的幾個例子，你一看就明白了：
廣告：展示—>點選—>轉化
遊戲：下載下傳—>激活—>留存—>付費
把妹：搖一搖—>約會—>牽手—>接吻—>上床
無論上面哪種業務，都可以分解為一系列的階段，經過每個階段，使用者都隻有一部分留存下來。對漏鬥的每一個環節準确地記錄資料，以便分析和優化各個環節的通過比率，是資料營運的基礎設施。
二、用多元度資料報表找問題
資料營運中的常見痛點，是明知道轉化漏鬥上某個環節的通過率較低，卻找不到提高的途徑。常用的解決思路，就是把資料打細，分解到各個次元上分别觀察，這往往能發現産品或系統上的問題。如果多個次元能夠靈活組合觀察資料，就成了一個資料魔方(data cube)。下面的圖雖然與網際網路産品營運的漏鬥資料沒關系，但是原理是一樣的。
比如說，你發現廣告的點選率低，進而查到是chrome浏覽器上的點選率拉低了整體統計，那麼就要在chrome浏覽器上深究原因，結果很可能是你的flash廣告素材直接被chrome給屏蔽了。
這種用多元資料報表來定位和查找問題的辦法相當有效，它實際上是高效的debug，仍然是一種“受”的政策。
三、用a/b測試指導産品演進
那麼有沒有資料驅動的“攻”的政策呢？當然也有，制定多個産品可能的改進方向，将它們放到線上，讓實際資料來決定誰上誰下。這種a/b測試的方法，往往是大家理想中躺着就可以優化出好産品的魔法，也是“數定勝人”理論的基礎之一。
說到a/b的系統架構，可并不是個的簡單的事兒。如何建立準确性和效率兼備的實驗架構，值得單獨寫一篇長文，我們在這裡就不多談了。
上面的這三闆斧，對于營運好一款産品非常重要。不過您要是認為掌握了這樣的資料思維，就可以靠資料分析做出偉大的産品，那還是洗洗睡吧。
使用者如何選擇和評價一款産品，在不同領域有着截然不同的規律。簡單來說，我們可以把産品分為理性産品和感性産品。比方說，3c類電商，就是比較典型的理性産品，而服飾類電商，就是相對的感性産品。計算廣告和推薦系統，雖然技術棧有相通之處，但前者是理性産品，後者的感性就強得多。
對于理性産品來說，由于問題的目标穩定且容易量化，資料是最關鍵的優化手段之一。拿廣告産品來說，廣告商使用它的目的，是為了獲得更高的利潤（當然這一利潤可能是長期的，也可能是短期的），而不是為了獲得心靈上的愉悅或快感。是以，當兩個廣告平台的投入産出比相差很大時，客戶不會顧及哪個的使用體驗更勝一籌，而是毫不猶豫地選擇賺錢多的那個。
可是說到感性産品，就遠沒有那麼簡單了。記得微信剛火起來的時候，一大波從各行編外人員改行過來的網際網路分析師們紛紛口吐蓮花，分析為什麼微信是人類社交的終結性産品，為什麼還在用qq的人都是曆史車輪的阻礙者。可是去年，大約是同一撥分析師，又在紛紛讨論為什麼90後使用者群正在有微信向手機qq轉移。那麼到底是qq好還是微信好呢？這麼問題在不同時間、不同使用者情況下都有不同的答案，而我們也不可能對這類移動im類的産品，給出一個普适性的量化目标。在感性産品的營運中，既然很難給出确定的優化目标，資料優化能起的作用就是有天花闆的。
那麼，資料化的營運在何種情形下會遇到明顯的瓶頸呢？大緻說來有如下幾個方面。
一、産品創新方向無法通過資料獲得
幾年前，有一家很火的遊戲公司叫zynga。據說，zynga的老闆并不鼓勵創新，而是奉行“拿來主義”，将别人的遊戲創意複制過來，用自己的一套資料營運體系快速超越對手。啥樣的資料營運體系呢？說白了就是大量的a/b測試。設計說：草地得是綠的。産品經理說：不行，綠的紅的資料說了算！于是，他們真的将流量分成紅草地和綠草地兩種配置，如果資料反映紅草地使用者付費高，那就把草地全變成紅的，讓植物學家們見鬼去吧！靠着這樣的體系，zynga一度在facebook内長期霸占遊戲排行榜的前三名。後來怎麼樣了呢？答案很清楚——現在還有誰知道zynga麼？
zynga的衰落當然原因很多，不過不得不說惟資料論的産品營運思路也是推手之一：你的資料測試體系再成熟，也不過就能搞搞草地塗紅塗綠這樣的雕蟲小技，而遊戲的新模式、新情節、新設計這樣的真正創新方向，不是你具備了資料營運體系就可以具備，甚至也無法通過資料體系來判斷高下。拿iphone舉個例子，大屏互動、multi-touch、應用商店這些大放光彩的産品特征，皆出自喬布斯對産品的信念與洞察，而非市場和需求調研的結果。
即使是短期的産品小改進，徹底依賴a/b測試也行不通。我們是能根據資料把效果較好的a方案挑出來，可是如果你的備選方案中隻有x/y/z，那再怎麼測a也出不來。有人問了：如果把所有可能的産品選擇全都列出來，讓資料來選擇呢？産品營運不是打麻将，那些牌組合起來總有個數兒，可真正有潛力的産品點需要具備系統性和創新性思維的産品經理，把别人喝咖啡和上廁所的時間都用在冥思苦想上，才有可能發現。再說了，就算是産品點象麻将牌一樣列得清清楚楚，當産品因素和方向變得很多時，由于“dimension curse”的存在，我們也是沒辦法在有限時間内積累足夠的統計資料進行決策的。
其實這兒已經說到了使用者産品真正最重要的增長動力，那就是産品經理的洞見與創意。
二、長期使用者回報很難通過資料判斷
那位facebook的工程師在他的演講裡講到了一個生動的例子：facebook多年以來堅持采用嚴謹的a/b測試架構來決策一個新feature是否被線上系統所采用。但是，；結果是什麼呢？他說到，實際上facebook pc版的首頁三年來沒有任何重大的更新。其實，這個結果本身就是發人深思的：難道facebook又變成了人類社交網絡的終結産品，并且已經優化到了全局最優點，無法再改進了麼？
結論顯然不是這樣的，我甚至認為在那三年當年被廢棄掉的許多改版方案中，未必沒有被誤殺的版本：現有的a/b測試架構，都隻能觀測一個相對短時期内的資料表現，而長期的趨勢與結論，如果沒有對産品信念上堅持，很難等到開花結果的那一天。
我從傳統紙媒雜志那兒聽到過一個規律：一般來說，雜志在改版後的頭幾個月，都是罵聲一片。然後幾個月過後，新版也許會帶來發行量的顯著上升。這也可以作為短期資料缺陷的一個佐證吧。
三、博弈性的場景無法用資料決策
博弈性的場景在網際網路産品裡是很常見的。舉個例子，大家可能知道網際網路産品中有個explore & exploit問題，即用一部分相對随機流量探索未知空間，另一部分流量根據統計最優做決策。熟悉這個領域的朋友都知道，假如我們有兩個e&e;政策，是無法通過a/b測試來确定其優劣的。至于為什麼，建議大家自行了結一下e&e;的背景知識，權當一道思考題吧！
除了e&e;，其他博弈性的場景還很多，例如廣告裡的機制設計問題（也就是競價市場的規則如何制定）；再比如有一定社交性的遊戲營運政策，都是從原理上就無法通過簡單分流量就能進行有效的a/b測試的。
當然，了解這些博弈性的問題，需要深入的産品見解和宏觀思維能力，有很多奉行糙快猛主義的産品經理，甯可假裝這樣的問題并不存在。
資料這個賬房先生雖然不可或缺，卻并不是使用者增長的定海神針。那麼，真正能驅動一款産品的使用者快速增長，靠的都是什麼方法呢？從曆史上成功的産品看，有下面一些思路值得注意：
一、做出真正優秀的産品
說白了，使用者快速增長最核心的問題，還是要千方百計釀出好酒來。産品好才是真的好，這是所有産品和營運應該追求的根本。由于上面講的一些資料體系的問題，優秀産品經理的直覺與判斷，不見得跟短期的資料表現相一緻。在這樣的岔路口上，堅持産品原則第一性，資料回報第二性，長遠來看是更加合理的。
需要特别說明，真正優秀的産品，一般來說都不是在分析存量市場的基礎上想出來的，于是也沒有現成的資料統計可以支撐。最近大火的pokeman go，使用者增長之迅猛令人咋舌，不過我不認為它已經建立了完善的資料營運體系，即使有，也并不是其使用者增長的關鍵。
幾乎所有偉大産品的快速使用者增長，都來自“好産品”這種内生動力，遠的如google、facebook、iphone，近的如某某打車和某某直播應用。
二、找到戰略性推廣管道
什麼是戰略性推廣管道呢？簡單地說，就是那些“價格便宜、量又足”的管道。網際網路很多産品的使用者快速增長，往往是在這點上下足了功夫。
比方說，某跨境電商的崛起，與早期他們戰略性地大量從facebook購買流量有很大關系。而到了今天。facebook的廣告價格已經被擡高了很多，這樣的管道機會就不存在了。
在中國，非bat的很多移動網際網路産品快速增長，大多數都依賴預裝這個戰略管道。廠商有預裝，營運商有預裝，方案商也有預裝。在當年預裝成本隻有今天五分之一的時候積極花錢的産品，今天有不少已經成長為大公司了。
對于價值被低估的戰略管道保持敏銳的嗅覺，對産品的快速增長至關重要。
三、利用病毒式傳播手段
病毒式傳播的方法有兩類，一類是傳染，一類是傳銷。
所謂傳染，就是誘導和捆綁式安裝：通過一款已經有很大裝機量的産品，通過威逼利誘甚至暗中作業的方式，将另一款産品也帶到使用者的終端上，往往是多快好省的好辦法。甚至有時候在普通的廣告管道商這麼做效果也不錯，比方說：移動上各類清理或安全産品，往往在廣告投放時讓直接恐吓使用者“你的手機記憶體過低”或“你的手機風險很大”，使用者頓覺菊花一緊，當時就安裝了。
傳銷大家都不陌生了。在社交網絡産生以後，傳銷式的推廣方案實施起來更加友善。種種五花八門的拼團模式，轉發抽獎模式，雖然不能說是嚴格意義上的傳銷，其本質也是發動群衆鬥群衆，這樣的方法如果用好了，必定有奇效，誰用誰知道。
四、建立品牌的使用者認知
網際網路界對這一點的重要性認識是有所不足的。産品要立得住，保持葛大爺那樣的躺姿也能掙錢，核心的使用者認知非常關鍵。
在網際網路界，大家往往奉直接效果傳播為信條，在品牌建設方面的重視程度則有所不足。不過，近來oppo等公司的成功軌迹，讓大家開始重新審視品牌和使用者認知的作用。在筆者看來，成功的品牌建設帶來的使用者增長，可能是迅猛而又健康的。
講了這麼多，其實并不是說資料化營運不重要，而是說要達到産品的快速增長，其實還有更重要的事兒。今天所有的網際網路從業者，既要掌握正确的資料化營運方法論，又不要盲目成為拜資料教的教徒。做一款叫好又叫座的産品，雖然資料營運不可或缺，但還是要把核心精力放到“做出好酒”和“搬到巷子口”這兩個關鍵點上。
原文釋出時間為：2016-07-29
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