乾貨丨我們常常說的Growth Hacking,到底是個什麼玩意兒
不論是產品還是運營,和數據打交道是必不可少的,從對應的產品功能再到運營活動,不同的數據會反饋出不同的信息,而在這裡,我們就要談到一個專業名詞了。
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我們一直說的Growth Hacking ,它的核心思路是數據驅動增長與數據驅動運營。對於B端的運營來說,數據驅動落實到日常的工作當中的價值主要體現在增長預測、精準營銷和量化運營三個方面。
增長預測主要是對銷售額的預測和調整。團隊在做季度和年度規劃的時候,規劃的核心就是銷售額的預期值,根據銷售額的預期值拆解銷售增長渠道和增長預算,或者在中期根據數據做銷售額及預算的調整的時候,對於基礎數據的把控都是非常關鍵的,而基礎數據的把控是與業務和產品及運營行為息息相關的,業務各個不同的子板塊兒在銷量預測的依托點會有一些差別,需要採集的基礎數據不盡相同,但不論什麼樣的業務,增速、健康度和增長點都是最終要關注的目標數據。
精準營銷的基礎是數據挖掘和數據分析。其中數據挖掘的基礎就是對用戶畫像數據的挖掘,用戶畫像分為兩個層面:
- 一個層面是我們日常口頭和報告中所說的某個階段的用戶會是一個什麼樣的人,大概具備哪些特徵、年齡層分佈、性別分佈、收入水平分佈等狀況。
- 另一種層面是數據化、體系化的用戶畫像。這些相對應的用戶畫像報告只是階段性的去反映用戶的一些特徵,而且我們所描述的特徵都是非常目標導向型的,但這種特徵可能並沒有能夠成熟體系化的把我們對應的用戶畫像去描述出來。所以實際上做好用戶畫像工作其實是非常漫長的一個過程,而且從落地到實踐的這個過程也是可以拆分成不同的階段來走的。
用戶畫像的應用在精準營銷中,主要工作分為用戶標籤化和用戶精準投放兩個環節。
- 用戶標籤化的詳細程度取決於對用戶信息收集的完整度。這是因為在創業型團隊與初創型團隊的早期,由於用戶的體量不大,雖然針對單個用戶的基礎信息可以收集的很全,但是在整體用戶分析上可能會受到體量的限制。
- 精準投放需要針對這些產品去瞄准我們的對應的目標用戶。針對每一類用戶的用戶特徵和需求制定不同的運營策略做精準化營銷,但是同樣也會受到用戶體量的限制。
在標籤的這個基本的維度上也會從三種方式上來做處理:
第一種方式——標籤值的獲取和對應的這個計算整合。需要將多元的數據去做一個綜合。把各個元對應的標籤數據全部的先基本層次的梳理出來,形成一套計算方法論構建出對應的ID,最後服務於整體的用戶畫像的標籤。
第二種方式——對應的標籤的選擇與優化。畫像作為中間的產品會提供給上層的應用去做一些相關的調度,但是各個上層應用所用到的畫像標籤有可能會有差別,所以能夠在整個標籤搭建的時候就要有一套相對不同需求方的一個思路的整合。
第三種方式——現實當中很多層面的標籤數據會有所缺失。在面對標籤的缺失值時,一定程度上就會用到算法的層面來去做一些相關聯的預測了。
每個產品針對的業務情況不同,用戶體量不同,所處的階段也不同,在使用數據的過程中有的處於初期的數據建模階段,有的處於模型參數調整階段,有的可能處在模型迭代階段,但是不管怎麼樣,建立數據分析意識和數據分析體係對每個產品來說都是有幫助的,也是非常有必要的。
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