《首席增长官》

带你了解增长的‘道’(增长的价值认知),‘术’(增长的方法论),‘器’(增长工具的应用)

《首席增长官》

道:首席增长官、增长黑客、增长团队

书的前两章作者介绍了在互联网的进程中岗位巨变:首席增长官在企业中营运而生、增长黑客不断涌现、各个团队也开始设立独立的增长团队。

什么是首席增长官

可口可乐公司于2017年裁撤了几十年的首席营销官,而设立首席增长官来统一领导全球市场营销、客户服务、企业战略并直接管理5个核心战略饮料的事业群。实际上,86%的快消品公司从2014年开始任命首席增长官。

什么是首席增长官:首席增长官是一个新型的管理岗位,是以不断变化的顾客需求为核心,将市场、产品、运营和客户服务通过一体化战略的方式来推动公司增长的核心管理职位。

为什么会出现首席增长官:50%以上的高管和CEO认为,企业最应关注的增长,其次才是产品和技术。而随着互联网和科技的告诉发展,数字化媒体和互联网在快速颠覆传统的营销和产品运营方式,这种巨大的变化导致市场需求的迁移,为了应对增长压力,必然要进行一系列的组织结构变化。

1)市场:红利消退、增长放缓、竞争加剧。2015年增长人口红利达到顶峰,此后劳动力成本迅速上升;流量红利不断萎缩,用户数接近天花板;资本红利不断萎缩,拿到投资的难度越来越大,弱者越弱、强者越强,微信、支付宝等头部20个app占据71%的移动终端用户的时间。

2)客户:从被动接受信息到主动选择产品。传统的营销偏向于从商家到客户的单向交流或广播。而互联网的发展让信息越来越对称,客户有了更多的自主权。此时潜在客户的获取方式正在被重塑。‘增长型’思维,是一种以客户为中心展开的思维,这种思维会直接导致业务增长发生本质性的变化

3)技术:为用户生命周期提供数据洞察力。传统的产品开发由于不了解客户的真正需求,会产生大量无效的产品研发投入。基于‘增长’的产品开发方法论,帮助企业大幅度减少了盲目的投入。以技术驱动的增长,是对客户(或买家)的数据洞察进行精确把握,进而优化业务增长和盈利能力

4)管理:从职能性组织想增长性组织进化。传统企业的运营往往是任务导向,各团队独自为战。新的管理组织需要以客户为中心展开、企业业务的增长驱动力必须从市场营销拓展到业务的各个流程。

首席增长官的定位

首席增长官必须摆脱以往仅关注一个职能的限制,建立一个跨部门的组织并且利用革命性的科技来满足用户不断变化的需求。

在企业中他们所扮演的角色:
1)可信赖的顾问和企业文化挑战者
2)具有丰富的品牌建设和财务管理经验的管理者
3)应对外部市场需求变动的内部协调者

他们的职责:
1)建立以客户为中心的高效业务增长体系
2)建立增长团队,打破部门之间的隔阂,优化内部资源
3)管理公司的新产品策略记忆研发,特别是产品创新以及相关投资并购

从增长黑客到首席增长官

对于一个企业来说,他的增长周期分为5个重要阶段。对应于公司的增长阶段,增长角色也会从增长黑客进阶至增长团队,进而进阶至首席增长官。

公司增长周期的5个阶段

增长黑客:增长黑客是将增长作为唯一目标的人,他所做的所有事情都是围绕如何扩大增长而开展。他们着眼于‘产品该如何获取用户’等传统问题,并通过A/B测试、落地页、病毒营销、邮件营销等方式解决。增长黑客的能力模型:增长黑客是市场营销、产品研发、数据分析三个角色的聚合。

增长团队:产品、营销、技术、设计、分析师各个职能的有效配合。

自我review小时间:以增长为目标的公司,从来都不是一个人的单打独斗。而作为一个立志成为知道如何做增长,以后还想指导别人如何做增长的人来说,不妨先以增长黑客为目标了解各种应用于增长的方法和具体实施方式;同时也不时跳出自己本身的工作框架想想目前自己所在的团队是以一种什么样的方式在组合,大家在如何合作去达到一个什么样的业务目标。

术:增长框架

增长框架

方法论上来说,作者将首席增长官方法论框架概括分为两个部分:学习引擎模型和用户增长模型。

学习引擎模型对应团队的业务执行,即如何将一个想法快速落地上线并且做大、做强,它覆盖了计划、投入、衡量、分析、优化这五个阶段。

用户增长模型对应用户整个生命周期内的体验,及如何获取客户并提升他们的忠诚度和付费意愿,也就是我们耳熟能详的aaarr模型。

首席增长官方法论框架

增长框架除了有方法论做茎叶,还有需要其他的方面来辅助建设成为一个完茂的大数。

正确的增长目标:北极星指标(唯一重要指标)。制定一个合适的北极星指标需要考虑:反映产品核心价值,反映用户的活跃程度,指标变好是否说明公司向好的方向发展,易于理解和交流

高效的衡量技术数据采集。实时、全量的数据行为数据能够帮助我们对用户行为整体流程进行分析,找到转化的关键节点以及用户流失的核心原因,从而对症下药。获取行为数据的一种传统普遍的方式就是对我们需要记录的用户行为进行‘埋点’,或者无埋点SDK,返回用户数据。

科学的学习方法:数据分析。数据分析经历的四大阶段:发生了什么、为什么会发生、预测未来会发生什么、商业决策。常用的一些数据分析思路和方法如下:

常用数据分析思路和方法

自我review小时间:在常用的数据分析思路的方法这块不妨结合自己的实际工作去想一想,他所介绍的方法我们曾经有用过么,答案是肯定的,无论是我们自己在分析问题过程中强调的要弄清楚5W1H还是还是分析过程中的由表及里,实际的理念和想法都与作者介绍的不谋而合。而常用的数据分析方法大约在日常的应用过程中也是使用而不自知。多总结,你也有可能成为专家呢~

用户增长模型

在简要介绍了首席增长官的方法论框架后,作者选取了核心的用户生命周期5阶段作为其讲述术的重点。这5个阶段是用户转化的漏斗,每个阶段用户的行为可衡量,出现问题可行动。下面详细看看作者介绍的每个不同阶段的具体衡量指标、分析方法和实践案例。(《精益数据分析》一书中也就该模型花了大量的篇幅介绍;《增长黑客》则也是以该模型作为主体)

获取用户:定位受众,明确产品定位;计算获客成本;明确用户行为路径(user journey)和不同渠道的核心触点

激活用户:激活是留存和变现的基础。激活系统的四大组成部分:

目标:找到Aha moment(review产品的核心功能;观察在核心功能中,用户高留存率的行为;review成本,找到最有效率的功能点
设计:Hook模型(触发,找到吸引用户来的内因和外因;行动,用户是否能顺畅完成操作;多样性反馈,给用户多样反馈,激励用户继续使用产品;投入
衡量:监测激活指标
迭代:优化薄弱环节

用户留存:留存分析分为两个阶段,新用户留存分析和产品功能留存分析。

新用户留存分析又可以从3个方面进行分析:1)流失用户分析,做流失用户画像特征,针对用户进行访谈等。2)产品迭代探索,改变产品或者技术或通过运营进行人工干预,例如砍掉使用频率低的功能,提示用户发现产品核心价值,为用户提供操作指引等。3)魔法数字探索实践:通过数据分析、数据挖掘的方式找出用户行为特征和留存率之间的相关性。

产品功能留存分析:功能矩阵分析,分析不同功能模块的留存趋势、访问人数、活跃度使用功能的路径等。

用户营收:产品营收大体上可以归类为两种基本方式,即用户付费和广告收入。用户付费以转化为核心,广告收入以黏性为核心(关注各种留存和活跃指标)。

用户推荐:常用的推荐营销中的数据模型和数据指标有‘K因子’和‘NPS分值’。K因子也被称为病毒系数,用来衡量推荐效用,即一个发起邀请推荐的用户,平均可以带来多少个新用户,数值越大,表示用户推荐的效率越高,K因子=发起邀请的用户数*转化率。NPS的收集方式是发放问卷,在问卷中问用户有多大可能向他人推荐这个产品,一般来说可能性的分值是0~10分。其中给出0~6分的为不推荐者,给出7~8分的不纳入NPS计算范围,给出9~10分的是推荐者。NPS值=【(推荐用户数-不推荐用户数)/返回分数的用户数】*100

器:增长工具的应用

各岗位的数据驱动增长实战

市场营销人员:渠道、流量、转化

渠道优化理论:根据流量质量和流量规模能力建议波士顿矩阵,评估优质潜力渠道。在评估渠道质量是通常会有3个阶段:早期粗放式运营,此时多关注访问量、跳出率、页面访问时长等,渠道结算方式按照点击CPC(cost per click)来算;现状结合目标转化看质量,具体来说,根据激活、注册转化等目标度量渠道,通过CPA(cost per action)结算;未来,看核心转化的CPA,比如购买、活跃等,然后按照交易量结算渠道费用。

运营:用数据分析做运营增长

流量运营:多维度分析、优化渠道;关注指标例如PV、UV,DAU,平均访问时长,跳出率等
多维度的流量分析:从访问来源、流量入口(落地页)、广告等角度
转化漏斗
用户运营:精细化运营,提高用户留存

不同行业的数据驱动增长实战

电商:5大关键指标:活跃用户量,DAU,WAU,MAU;转化(主路径、次路径,甚至每个品类SKU的转化率);留存(次日、3日、7日、30日);复购;GMV

3个关键运营思路:商品运营,转化分析、品类分析(导流型品类、高利润型、高转化型、未来明星型);用户运营,提高用户留存和复购,基于用户的活跃度、对不同商品的偏好、所处的决策阶段差异化运营;产品运营,提高转化效率

在线旅游:提高购买转化率,弄清楚用户旅途的关键节点;渠道优化、落地页优化、注册流程优化、搜索和推荐优化、支付流程优化、提升用户复购,根据商圈、品牌、星级、价格等精细化运营

互联网金融:增长:投资额=UV*注册转化率*投资转化率*客单价;关注用户成长生命周期和用户成长核心路径

自我review小时间:对于增长而言,作者以AARRR为核心介绍了各个环节如何实施,以其自己的公司GrowingIO为例子介绍了每个环节具体改关注什么样的指标,关注哪些数据,如何去呈现那些数据。后面的实战部分基本上是融合了这个模型的指标,所以很多的地方读起来甚至觉得内容有些重复。关上书,再会议一下其实核心脉络十分的简单,基本就是漏斗的转化,只是每个公司在转化的核心关注点上有所不同,因此抽象出来的指标会有所差异,这条纵向的线再结合一些横向的维度,例如渠道、品类、用户类型等等,基本也 就囊括了作者说的大部分内容了。我们实际在做增长的过程中记住这些脉络、然后仔细思考自己业务本身业务的立足点,大的增长方向也就差不多了。

附 该书思维导图

part1
part2
part3
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