深入浅出,增长黑客的本地化应用
通过研究增长黑客,对产品不同阶段的运营策略会有更深刻的理解。
增长黑客翻译于“Growth Hacker”,近几年从硅谷传到国内,兴起和让人们津津回味的案例包括Hotmail、Airbnb、LinkedIn和Facebook等国外巨头,而成果皆是数据倍数增长。加上其核心理念之一是零或极低的营销费用投入,因此更受到资金和资源捉襟见肘的初创公司吹捧。
文章将抛开国外的案例角度,结合国内的环境,聊聊对增长黑客的理解和应用。
增长黑客的思维
先说说增长黑客的本质。根据定义来看,它是基于产品形态和数据分析,利用技术手段实现目标数据的倍数自增长。这里包含了几点潜在含义:
人员必需懂产品、数据、用户同理心和技术实现原理; 利用技术手段实现,而非依靠营销投入; 达到数据倍数的自然增长,无需依赖持续投入。如果把这些要求全部压缩到独立负责团队,或者个人,那么显然是要求极高,当然硅谷的公司们也是按照这一高标准去组建团队和执行,加上强悍的工程师基因。
增长黑客涵盖用户获取、激活、留存、变现和推荐5个环节分析优化。比如Dropbox的邀请好友赠送存储空间、Twitter的默认好友关注等对比来看,其实国内的诸多公司都一直有实践类似的事情,只要有相对完整的团队配置。
大公司有BI、用研、UX、SEO部门,不少业务部门也有数据分析的人员或职能,优化产品和业务的数据。小公司,除了产品优化外,在推广手段之新上也令人叹为观止,比如有奖邀请的应用、站群、SEO等,时间更都早于Growth Hacker在国内的兴起。
差别在于思维、组织架构、技术文化和市场形态等原因。国外的增长黑客职能在国内是剥离的,根据不同的数据目标,分散于业务部门和对应服务部门,没有以“技术增长”为统一目的整合。
所以增长黑客并非神坛之物,也许就是你一直在做的事情。它是运营思维的新组织形式,我们无法立即组织增长黑客团队,但基于增长黑客的思维来执行运营、调整团队结构和目标,也许能给数据增长带来新的突破。
增长黑客的类型
从我们熟悉的运营理念出发重新理解,增长黑客有两个特性:
第一、它直面的问题是用户的所有转化环节,即用户转化漏斗,也是运营的常规职能;
第二、技能的重新组合和极致化,譬如数据分析不再停留在业务和渠道层面,而是与产品技术紧密结合。因此增长黑客是一种更加务实和扎实的思维。
不是所有产品所处阶段和有能力组建增长黑客团队,所以将基于运营的角度来看下如何应用增长黑客的思维。
一、运营自动化
也称运营产品化,将人肉工作用程序来替代,这是运营需要养成的一种“偷懒”思维,反而能给公司节约运营成本(包括人力)、提升效率。列举几种情形:
1. 内容自动化。包括内容的进与出,“进”是指信息的收集,通常需要去特定网站搜集诸如文章、联系方式、商品信息、图片等,这时候可以让技术人员通过爬虫程序,或者用第三方采集工具(如火车头),来批量获得,并形成特定的格式。
更高的技术要求则是对采集数据的清洗、挖掘分析和重组应用。
“出”是指产品上根据时间、格式等要求,由程序自动完成内容的导入、编辑、发布和回应。这是大多数新产品都会面临的内容空窗期。
2. 操作自动化。包括审核、客服、商品上下架等,高频次,重复性的操作,通过规律的总结,用程序制定规则实现自动操作。
3. 需求模块化。包括各类的业务需求,比如用户管理系统、频道模板管理系统、数据提取系统等,从中长期来看满足运营更丰富的尝试需求,降低技术成本。
譬如淘宝的TMS系统,包含了频道页面搭建所需的各种类型模块,如焦点图、豆腐块等,新建频道或优化频道都可以快速完成,并测试不同样式的效果。
二、营销产品体系
通过特定的产品和规则,达到内容和用户扩散,并形成流量回流或用户口碑的目标。在硅谷的增长黑客案例中,也有非常大量的类似案例。
现在很多的营销功能已经形成标配,比如签到、有奖邀请、分享、会员体系、排行榜等,创新功能同样有红利效应,当这些营销功能越普用,所谓的“增长黑客”效应越差。
总结一些成功的营销功能,无非基于两点:
布点,产品所到之处,必有引导。譬如Hotmail案例、分享页的下载浮窗; 基于情感,或利益驱动用户行为。很多创造性的营销案例均可代表,譬如拼团砍价、FB的代码挂件、大字报、有奖邀请体系。当然,创新需要对用户行为数据和情感共鸣有很好的理解应用,再加上点尝试的勇气和运气,实非易事。但基于已有的玩法,在产品的不同阶段,用不同规则也是有不同效果。
譬如有奖邀请可以分为暴力邀请,和深度邀请。前者就是注册或激活就有奖励,配以防作弊规则;后者可以对邀请来的新用户的行为有一定要求,比如下单、对话、发帖等,邀请者才有逐级的奖励、分成,或者对邀请者制定二次、三级的规则,享受多级邀请的奖励。
还有签到,除了简单的加经验积分外,还可以有签到盖楼,随机签到等不同猎奇和奖励的玩法。
三、数据驱动
在增长黑客的理念中,数据分析是重中之重,既是发掘创新式优化的源泉,也是测试评估不同优化效果的依据。数据链条的目标是用户的转化漏斗,致力于提升每一个转化环节,有两个显著特点:
1. 数据极致化。把追踪链条做长,做细致,从用户的触答数量、到注册、到互动、到付费等一系列行为,都可以追踪到单一用户,而不仅仅停留在注册转化的层面。从根本上判断渠道的优劣,进行取舍。
要做到长链条的数据追踪,技术上要求很高,国内现在有神策、GrowingIO这样的第三方深度数据服务商,也逐渐受到关注应用。
2. 数据全面化。掌握每个转化率指标的数据构成,常规的数据分析方法,诸如点击热点图、跳出率分析,找出问题产品的共性。
譬如在做返利网站的时候,发现跳出最多的页面是商品详情页,并且有大量商品是没有返利的,当用户想购买的商品无返利,那么使用的动力就瞬间消失。处理的方式是对无返利商品进行适当的补贴,推荐其他高返利商品。
另外,也需要你细致敏感,有点想象力。很多问题基本的数据无法体现,需要串联对比看。
譬如我们希望找出影响付费转化率的因素,可能的做法是按照付费行为将用户分层,同时记录用户的其他数据指标。
不断对比其他指标的变化规律,找出与付费行为变化有影响的指标和数值,也就是增长黑客里常说“魔法数字”。
四、外部营销
开发各类的小插件、小应用、小游戏,在社交产品上分发传播。自主开发的情形,时机把握、创意酝酿、规则设置,虽有考究,但也有偶发性,千火万火,轮不到我。
一些成熟团队,或第三方,主要利用模板,在不同的主题下,反复更替,以量取胜。譬如美丽说,楚楚街基于QQ空间、校内网布局的各类小测试、小游戏。
增长黑客不是救命稻草,在运营上,仍要基于基本的需求分析,渠道布局和各类运营手段来制定策略,先定执行,才有衡量优化。
增长黑客适用性
YC孵化器的CEO:最初的正确指标是“是不是所有的用户都会非常喜欢我的产品,然后自发地口口相传”创始人最好将精力集中到这个问题上,如果答案为“是”,再将精力放到发展目标上。
这是基于硅谷式的增长黑客的适用标准,也是组建正式增长黑客团队的基础。但将增长黑客的手段拆开使用,未尝不可。
譬如初创产品首先是关注核心功能的使用情况,内容的填充,互动的及时性,通过技术手段实现一定程度的自动化。典型的案例是蝉游记通过微博抓取和过滤用户数据,并进行模拟对话邀请,实现种子用户的自动化获取。
产品发展期,有足够的数据可以分析用户行为,深入的研究用户的流失、各个功能的点击使用情况,通过小的优化降低流失。
成长环境
与硅谷的技术驱动不同,国内非常多的产品是运营驱动。运营在C端用户前线,承担了多数的业务发展指标,对渠道理解和用户交流深刻,并依托数据分析业务发展,优秀运营也有不错的产品思维,是增长黑客很好的潜在角色。
然而在市场压力面前,产品和数据雕琢总不如营销投入来的轰轰烈烈,受人“敬仰”,难有沉得下心的目标和环境。
再看产品经理,其对产品有天然的掌控,善用各种工具,熟悉技术原理,有严禁的逻辑。但产品经理和运营“不和”并非空穴来风,原因就是不少产品经理的成长轨迹不在一线,更多职能的是内部的需求协作和管理。
关于硅谷的工程师文化和国内的技术成长环境差异,就不用多说了。国内非常多技术人员只屈居业务幕后,没有很好的参与业务角色,养成产品和业务思维。
譬如电商类、O2O的业务驱动型公司,产品经理很多只是需求对接,运营有绝对的需求主导权。那么自然的,转化率,流量等数据分析、产品改进都是由运营来完成。
但综合起来看,对于集大成者,既要像产品经理一样,对产品细节足够熟悉,理解产品的一些设计理念,并熟悉技术的实施原理;也要有运营的一线市场和用户经历或思维,以及非常好的数据嗅觉和处理能力。
从团队的角色配置而言并不难,难的是在大量的无效测试中,如何坚守独立的目标,而不被市场化的增长诱惑溶解。
神话还需随俗
增长黑客不是雪中送炭,首要是优化出有价值,体验好的产品,并推进运营策略的执行。思维上注重数据布局、运营产品化的力量,减少对渠道投入的依赖,自我造血止血。人才结构的不同,更无需一味去追寻同质化的团队。
神化的案例飘忽眼前,原来却是漫步山野的菊花,只看如何采摘。
#专栏作家#
天佐,微信公众号:运营有毒。人人都是产品经理专栏作家,擅长案例分析,线上运营和推广。
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