來源|GrowingIO  ID:GrowingIO

作者|張溪夢

無論你是產品、市場還是運營，是否曾為實現業務增長而苦苦探索，卻沒有尋得好的方式，今天的分享，可能會給你帶來一些啟示。

--------------問題概覽--------------

1）創業公司從什么時候開始關注數據？

2）在產品不夠完善的情況下，拉新和留存哪個更重要？

3）電銷行業怎樣做到數據驅動?

4）如何看待客戶留存的兩個層次？

5）如何配置拉新與留存之間的比例？

6）數據分析分為哪幾個階段？

7）GrowingIO 與其他數據產品的區別？

Q1：在產品的不同周期，我們應該關注哪些不同的東西？從什么時候開始我們要關注數據？

我個人認為產品或者服務，基本上開發可能分四個時期。

第一階段，在創業公司的初期，通常都會遭遇冷啟動的狀態——沒有用戶使用產品，自然也沒有任何數據來源。因此，作為創業公司的一員，你需要不斷詢問大量的客戶和潛在客戶，來確定更為精準的用戶畫像。

第二階段，增長前期，我們需要關注幾個基本的點：這兩個指標互為表里，一個是活躍度、一個是留存度，這兩者其實是互為表里的。

第三個階段，就是增長期，我們需要知道我們的獲客成本，哪個渠道來的新增用戶是最有粘度，同時如何能獲得指數級的增長，以及適時的病毒式營銷。什么是病毒式的營銷？以前在LinkedIn做的時候，我們有一個K指數的概念，舉例來說，就是10個用戶，有多人會推薦您的產品給他的朋友。大家都知道社交網絡的產品，如果他的一個K指數比如說10%，也就是10人中只有1個人來推薦的話，產品不可能獲得自然增長。如果10個人推薦給20個人的話，那么他就能獲得幾何倍數的增長，所以說好的產品是有好的口碑的。

第四個階段，就是變現期。往往在產品設計的早期，創始人也好，產品經理都應該仔細地思考商業的本質和商業的模式，如果一款產品他最終是不能變現，那么這個企業很難做成一個持續成長的企業。

Q2： 在產品不夠完善的情況下，拉新和留存，哪個更重要？ 

首先，如果產品還不是很完善的話，我強烈建議大家要關注留存率和用戶的使用度。因為一款產品如果沒有使用粘度的話，您拉來再多的用戶，他都會想像一個漏水的桶里的水一樣慢慢流失，這樣就很難獲得積累性的增長或者指數型的增長。

我給大家舉個例子，如果您的用戶流失速度是每個月3%，另一家公司的用戶流失速度是每個月1%，在5年以后，這兩家公司的估值會差4倍到5倍，這就是每個月差2%的區別，幾年以后就會差這么多。

如果您的產品現在流失率很高的話，那么完全是不應該去做拉新的，應該先把產品的核心功能打磨好，但是這里并不否認您需要拉來更多的用戶來測試，驗證您的產品是否適用于其他的用戶群。

Q3： 數據分析如果應用到電銷行業，如何做到用數據驅動增長？

真正的銷售在過去近百年也經過了幾次的大的革命，像美國在二十世紀初的時候，很多的銷售員都需要直接去跑客戶的，比如說抱著書、抱著產品去敲用戶的門。后來有了電話，有了電銷團隊，電銷完全是可以進行產品化的管理。

我給大家舉個例子，LinkedIn是一個社交網絡的公司，但是很少有人知道他是世界上第二大的SaaS企業，他的SaaS企業內部有個非常強大的電銷團隊。他們每天產生了多少銷售線索，每個線索分配給了多少銷售員，每個銷售員打了多少電話，若干電話產生了多少真正的商機，商機逐漸的轉化成了成熟的商機，最后成熟的商機變成了一次demo（產品展示），產品展示之后有幾次會議的跟進，會議跟進之后最后這個用戶是否成單，整個這個流程是被一套非常系統化的CRM的分析機制在管控。同時當我們有一個很大的呼叫中心以后，我們必須要做到可復制性、可擴展性、以及可培育性，這個過程也是一個對漏斗的不斷打磨，增加效率的過程。

Q4：客戶留存有兩個層次，一個是活躍與否，一個是活躍程度，請問你們是怎么看的？

首先，如何定義活躍？每家公司對于活躍用戶的定義各有差異都是不太一樣的，我個人認為不應該是一個用戶激活了一次，我們就該稱他為活躍用戶，至少我之前在 LinkedIn、eBay 的時候都不是這么定義的。我們要統計用戶一周內回訪了多少次或者瀏覽了多少個頁面，或者做了哪些核心動作，才能定義它為一個真正的活躍用戶。目前市場上的數據分析產品，比如說Google Analytics、百度統計、友盟定義的就是激活一次就算活躍。但是在業務工作中，根據您的業務類型，您需要做一個自己的定義和深度判斷。

其次，深度活躍用戶數量比淺度活躍用戶數量更為重要，尤其是在產品的早期和中期。深度活躍的用戶，往往是重度使用您核心功能的這部分用戶。如果我們用金字塔底部的來表示最不忠誠的用戶，那么深度活躍用戶就是金字塔頂尖的這部分。這個群體往往是您產品里面粉絲級別的用戶，當我們分析他們這個用戶群的時候，往往能找到核心轉化點、核心的功能點。同時這部分群體能幫我們降低營銷的成本，因為這些用戶產生的K指數很高，可以幫您傳播推薦您的產品。

所以在產品開發的早中期，我們應該關注深度活躍的用戶；但是這并不代表淺度用戶就不關注了。以前我們在LinkedIn，我們把用戶分成A、B、C、D、F五個區，A就是深度用戶，B就是很好的用戶，C就是ok的用戶，D就是非常淺的用戶，F就是來了一次可能再也不會來了，不同類型的用戶運營方法也是不一樣的。A類和B類的用戶是重點有人去跟進的用戶，C類是我們要維持，D類是我們要去激活，但是D類的用戶往往占的數量很多。

Q5：留存短期內很難提升，如果拉新的比例低于留存的比例的話，那么會造成活躍用戶數的萎縮，這個應該如何合理配置？

首先從業務上來看，要搞清楚我們公司現階段的發展目標是什么。我們是要改善用戶的體驗，還是要增加用戶的數量？這點和公司的戰略目標有關系，因為每家公司處于階段不同，投資人、團隊、市場都有各種不同的要求。不過這里面有一個正確的前提：如果一個產品本身有很大的硬傷、沒有足夠的粘度、用戶不愿意使用它的話，用戶流失率會很高，那么拉新本質上就是浪費時間浪費錢，沒有很多的真正的意義。

其次，拉新和留存應該分開看。也就是說，我們應該有一套指標來持續衡量新用戶，同時有另外一套指標要衡量既有的用戶。今天的GrowingIO同時關注這兩點，就像往漏水的桶里面倒水，倒水的速度和水流失的速度都要保證可控。留存就是控制水流失的速度，拉新就是控制水灌入的速度，兩者只有保持正確的平衡才能做到高速增長。

Q6：數據分析分為幾個階段？

我和大家分享一下我做分析師的過程中，覺得數據分析分為5個簡單的階段。

數據分析的五個階段

第一步，我們必須要了解歷史，就是我們需要知道以前發生了什么事。

第二步，我們需要理解他為什么這么發生的原因。

第三，我們需要關注當前、關注當下，這就回到一個實時分析的問題，就是我們知道得越快、越實時，產生的價值往往越高。

第四，就是我們要通過數據能預見未來，能預測未來。

第五，也是最重要的一點，當我們理解了前四點，我們要竭盡全力去改變我們的產品、改變我們的服務，把未來變得更好，這個部分是產生最大價值的一個環節。

Q7：GrowingIO與市場上其他數據分析產品有哪些不同？

第一點，GrowingIO可以實現無埋點數據采集。過去十幾年在工作中最大的一個困擾就是，埋點采集數據、做ETL、做清洗的整個過程。我們現在開發的無埋點技術，幫助我們的客戶不用在埋點上花太多的工作、節省了大量時間。去年我們發布了網頁版本，現在又有了移動端（IOS和安卓）版本；雖然我們的產品里面還有很多需要完善的地方，但是我們確實看到了效果，為用戶節省了大量時間。

GrowingIO產品核心功能簡介

第二點，我們產品是一個SaaS產品，是基于云端的。我們的產品使用流程非常簡化，用戶即接即用，這樣用戶就可以最快看到結果。我們產品迭代的方向就是希望幫助產品和運營人員迅速看到結果，提高工作效率。

第三點，我們的產品有很多智能的功能。我們不想用戶制造大量的維度、反復手動切分一張報表，我們提供了很多智能的功能幫助用戶省去了這些步驟。我們新上線的智能路徑功能，可以幫助您自動識別用戶的轉化路徑、發現用戶轉化流失的環節。我們新上線的留存魔法師功能，可以幫您自動識別用戶的留存規律，幫您找到用戶留存的關鍵行為。這些智能功能都可以幫助您節省大量的時間、提高分析的效率。

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