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[互联网] 圆桌论坛:数据驱动运营+增长黑客

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发表于 2017-8-25 20:23:42 | 显示全部楼层 |阅读模式

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2月17日,在由运营直升机主办的“2016NOMS全国运营峰会”上,北京平行论坛产品运营邀请到了滴滴出行巴士事业部运营总监董小蓉,凤凰金数据、大数据副总裁邢志锋,兑吧产品VP丁晨,豌豆荚高级产品专家刘星,海致BDP研发副总裁肖昆以圆桌的形式带来了精彩分享,话题是《数据驱动运营+增长黑客》




    丁晨:我是兑吧的丁晨,我负责兑吧所有的产品,所以今天有这个机会跟大家探讨一下产品运营相关的内容是非常好的机会。今天在座的四位嘉宾有面向C端用户的运营同行,也有专门服务于B端的数据相关的同行,也有做用户分发这样的嘉宾。先请各位嘉宾分别介绍一下自己。


    刘星:我来自阿里巴巴大文娱集团,我主要做流量变现、分发。


    肖昆:刚才主持人提到今天有2B和2C产品,我就是做2B产品的企业。今天的主题是数据驱动运营,数据驱动这个意识上大家已经有充分意识,但是做法和执行上面还会遇到很多困难。这些地方如何通过工具、技术、产品和解决方案解决?那么就是BDP这个产品需要解决的问题。所以今天很高兴一会儿和大家分享。


    董小榕:我是滴滴巴士部门董小榕,我负责滴滴巴士一个新项目,小巴,也是媒体报道比较强烈的项目。我会跟大家深入的讨论一下数据跟运营包括市场这类发展的方向,包括我们遇到的坑,一些做法。


    刑志峰:我来自凤凰金融。我之前在京东集团做了七年大数据,经历了京东从小到大的历程,现在在一家金融科技公司负责整个大数据的团队,后面会跟大家做深入交流。


丁晨:今天这个主题是数据驱动运营和黑客增长。我们可以分开来看,说到数据可能大家都很熟悉了,因为这是一个老话题。

从互联网诞生到现在中国已经有十几年的历史,数据是大家每次开会、论坛、峰会都会谈论的话题。包括我们公司内部在做产品的升级迭代的时候,也会把数据这个论据、论点拿出来跟大家分享。一会儿我们可以跟各位嘉宾一块探讨。

我先抛出我的看法和观点。说到数据,其实对于创业公司来说像兑吧这样的创业公司从一开始创办到现在,差不多两年多时间。从一开始做产品是没有数据建设的,是一个野蛮发展的阶段。我们在拼命的做功能,拼命的做自己想做的一些东西。然后等做到现在这个规模,我们已经服务于数千家的App,积分商城和活动工具。在做深入的整合之后,今天这个阶段在做一些优化和改进的时候,发现没有数据的支持寸步难行。就像之前流行的一篇增长黑客的文章说的一样,就算是Facebook这样的航母在用户的海洋里,假设没有数据的支持,就像航母没有雷达和声纳一样,不知道往什么地方开。

我们现在有专门的数据团队做数据的分析、统计、报告,把每个团队的指标发出来,发给每个业务部门的负责人看,大家很关心自己业务的增长情况,是不是有涨有跌?新功能会不会影响别的功能?现在做的数据和数据功能,还远远没有达到驱动这个概念,我觉得离驱动有一定的距离。但是随着用户多,业务发达,数据的重要性已经体现出来。


    刘星:我刚去豌豆荚的时候有一个做数据工具的团队,他们开发一个数据系统叫报表系统。当时发现一个问题,公司走到今天规模不是很大,因为2012年的时候豌豆荚60多人,当时我们的报表基本是人均3张以上的,这里面有大量的重复浪费和重复检测工作。只是很多人刚刚接触数据,刚刚开始利用数据驱动业务增长的时候,特别愿意去做。后来我带业务和项目的时候采用完全不同的做法,我冷启动一个项目,早期我根据经验拍几个指标,我们的目标在什么地方?以什么指标衡量这个目标的完成情况?之后这个目标在我的业务里面,我可以把这个目标变化,直到业务走过比较稳定的周期,我知道有弹性的数据指标是哪几个,我会单独拿出来,形成一个最终的数据体系用监控我的增长。这是我跟大家分享的,很多人愿意做的一种方法。以及我自己觉得更有效的一种方法。


    丁晨:我们在战略层面用数据当做自己的武器。战略层面就是决定一个公司的方向或者重新启动一个项目的时候做的战术和指导。这个时候没有数据支撑,就有点盲人摸象的感觉,大家也知道滴滴过去两三年的时间内经历了爆炸式的增长。滴滴的新业务也是从自己的打车业务横向扩展的,比如说专车、顺风车。我们可以请董女士分享一下滴滴巴士在数据层面,可以跟大家分享的内容。


    董小榕:我负责滴滴巴士新项目滴滴小巴的业务。现在这块业务已经在北五环以北开始试运营,包括成都。其实我们前期也摸索很多事情,比如说短信营销,很简单的一个事情。但是我们也可以通过数据去分析,比如小范围我们会了解用户对于一个新产品,更多是希望这个产品是一个什么形态?还有对于促销,比如说价值,因为它是商品的时候,我们会摸不准头脑,用户对于哪种形态更有感觉。我们会快速的做用户的ABtask,A类就是价格引导,B就是产品形态的引导。可能一般人的概念里面,或者有电商经验的人会觉得价格引导吸引更多用户。但是数据测试以后发现是产品引导,而且我们会告诉用户产品什么价格,并没有提太多促销。反而这个对于我们的数据来说,会有一个很大的涨幅。

    其实刚才说到滴滴整个业务,黑客增长的方式,滴滴最厉害的就是红包增长。它其实依赖于社交媒体就是微信这个平台,红包分享有一个爆发式的状态,就是滴滴做这块分享产品之前国内也有很多款产品做分享,但是为什么没有达到滴滴产品这么大的爆发量?当然第一有微信平台支持。第二点我觉得是滴滴在红包的细节上做了非常多的优化,比如说用户抢到以后,原来的很多分享是大家都领,但是不能看到我分享给其他人,其他人是什么形态。那么滴滴做了很大优化,在下面可以看到我邀请的用户在下面抢红包的状态。其实这对于分享红包的人是一种激励状态,这样也会导致更多人去分享。

    另外就是在滴滴红包分享的时候大家一般不会突出分享人的利益,但是它是既得的。在分享红包的时候是立马抽出,这个既得利益也是诱导用户立马分享。这也是很重要的细节在里面。

    说到国外Airbnb的分享机制,它是利用用户邀请用户的方向,得到一个爆发式的增长,是国外非常好的例子。这个东西也是,他们在不断的经过一些数据摸索,我所看到有一个细节就是用户,你邀请用户得到什么价值,你的朋友又会得到什么价值,这两句话他们都做过反复的测试,最终呈现给我们这样的状态。因为他可能之前只是写你邀请了你朋友会得到什么价值,后来发现他们在有些国家是不太认同这一点,可能更注重自己的利益,然后他们又把我在分享的时候,我可以得到什么价值,就是把用户分享人这块的利益更大化。他们会分国家测试数据,然后这个数据会得到变化,然后又进化到现在的一点,就是把同等利益都说我邀请用户会得到什么价值?用户又会得到什么价值?这是现在Airbnb数据大增长一个爆发式的结果。其实我觉得是数据和细节去结合会让这种增长爆发的更好,而且更长久。


    丁晨:刚才提到ABtask,现在也有一个说法就是用户增长。滴滴已经属于一个大公司,他们有相当的技术实力做ABtask或者数据积累,系统搭建。其实小公司或者创业公司做数据建设是非常头痛的事儿,比较受制于自己的研发资源。所以这个时候很多第三方数据支撑的服务已经涌现出来,比如BDP海致团队做的事情,其实他们也接触很多数据的业务,请肖总介绍一下。


    肖昆:在战略层面数据如何帮助我们定好战略。刚才讲到这个公司没有产品上线之前,数据能不能对战略产生作用?这里举个例子,就是庄深超创办了去哪儿,很多企业家创业的时候可能是因为情怀或者因为喜欢这个东西,并没有清晰的认知这个东西是多大的生意。但是他创立的时候他看重旅游发展前景以及中国经济发展以后人的消费往哪儿去的趋势,最终得出来旅游是非常大的机会,同时旅游这个市场当时他觉得没有问题,因为可以容纳两三个巨头的产生。所以这个时候他定下来做旅游市场这样一个事情。这个过程,决策过程也是非常的数据驱动。当这个产品上线以后,怎样去数据服务战略?我这里说BDP自己的例子。我们也是一家创业公司,虽然现在C轮但是只有三年时间。

    我说一下我们曾经做的很大的战略。传统的企业级服务是软件,我装在本地其实没有数据可以获取。但是BDP这样的产品是一个云端产品,所以你可以知道用户到底是什么样的使用情况?当初BDP解决的问题就是怎样数据驱动,那么拿这个问题抛所有的行业,你发现所有行业非常感兴趣。所以我们有各个行业的人进来,互联网、O2O、制造、零售,但是什么方向是我们主打的方向?这是一个战略问题。那么BDP怎么做决定?我们是一个SaaS,如果我们决定一个主打方向需要等一年,来年续费才能做这个事情,其实这个周期太漫长。但是因为我们可以获得所有的客户使用情况,是不是活跃?是不是真的做分析?还是仅仅看图这样一个方式。

    那么我们就会发现有些客户刚开始很活跃但是活跃率不断的下降,有些客户活跃率非常平稳甚至上升。分析一下,通过我们的落地回访,通过一些访谈得到什么结论?有些公司数据驱动不是持续性,是一种实时性,就是帮助你建立一套体系以后就不动了,这种公司数据驱动的意识效果慢慢下降。但是互联网公司大家发现我不断围绕我的需求和活动做数据分析的点,所以我们当时做一个点,我们一定切右上角那个部分。这是一个非常典型的从数据能够推动我们战略决策的例子。


    丁晨:凤凰金融的刑总之前在京东很多年,现在从事互联网金融理财这个领域的产品。互联网理财其实在今年也好去年也好,其实是一个非常热的话题。我本身也是这个方面的用户,我经常登陆进去看每天理财产品的收益是多少?有没有给我加息的小礼品之类的东西。不知道刑总在这个方面可以给大家分享的诀窍,因为对于金融理财产品来说,其实竞争是非常激烈的。今年的政策也有很大的调整和变化,特别是在操作层面的点。


    刑志峰:既然谈到黑客增长,我觉得很多的伙伴包括我们的听众,60%以上都是来自小公司。我认为黑客增长是强调一家小公司如何快速的洞悉市场痛点,快速实现高速增长,或者在大公司里面一种局部的创新能够快速的产生一些巨大价值。

    所以我认为大公司的黑客方式不适合小公司,他们有数据有用户行为有积累,有商业品牌形象跟各种伙伴合作,他们很多经验如果放在小公司里面,资金支持不了,资源没有那么多,团队没有那么大。所以我认可黑客增长的挑战在于,它种痛点并不是来这于业务,而是来自于数据。现在大家谈到快速增长,是以一个产品经理想到的角度说,几个人做一下,做完之后这个创意开始是成功的,但是怎么把这个创意变成一个商业模式。你发现产品经理的智慧和经验不够。我认为,黑客增长的核心理论是数据洞察。我相信如果我们的听众里面有很多资本方的朋友,应该认同一个观点,就是创意从来不值钱。今天我想的创意,可能很多人都想过。所以把创意能够落地变成能够吸引用户的产品,靠我们的运营创造它的价值才值钱。

    现在有一个词叫人工智能,人工智能里面有一个词叫深度学习,我认为深度学习的核心思想就是有一个黑箱,这个黑箱里面是我们的算法,无论是神经网络算法也好还是其他的算法也好。那么数据扔进去之后基于这些东西可以告诉我们,我们想了解到问题点在哪儿,而不是通过人的主观的臆断。如果是通过人的主观臆断你可以发现,其实基本上每次做数据分析的时候,就是去拿数据证明我们的结论,如果一个数据证明不了一个指标,那就再换一个。我自己做了多年数据,说句实话:数据是可以骗人的。所以不是数据多么重要,是你我是否相信大量的数据,海量的计算,通过复杂的建模可以帮助人们发现我们还没有意识到的东西,这才是人工智能的思想精髓,这是我们黑客或者我们的增长黑客这样一种理念,它所具有的力量。

    如果黑客增长的意义或者力量在于依赖一个聪明的产品经理,我认为这种模式是不可持续的。因为即使他不可能一直保持聪明的状态。我一毕业就去了搜狐,搜狐早期时候是互联网公司中的巨头,但几年以来搜狐逐渐没落了,聪明如张朝阳也不可能一直聪明下去。所以我们的黑客增长的核心,应该是持续的为我们的数据注入人的经验,注入人的知识,能够让机器洞察很多东西,然后优化现有的很多创意,可能这是我理解的黑客增长的精神。


    丁晨:数据可以说谎,我也经历过。我们一个首页大改版,改版之后我们认为会带来数据的高速增长,或者是一个很大的阶段式的增长。但是发现没有,它跌了而且跌了很多。我们找原因,第一反应就是数据埋点系统坏了,找BUG,然而没有BUG。我们找原因,分析原因,发现很难解释。可能用户习惯被改变之后,它自然下跌。然后再坚持一段时间你发现数据又涨回来,一个月两个月又回来,甚至可能超越之前的数据表现。但是也有一种情况就是涨不回来,所以有一个情况就是数据为你服务的时候,会不会听从你的指挥。如果你认为可以的话,是不是以后数据统计的人员可以下岗了?云计算可以解决,反正都在一个仓库里面,我们给他样本和学习的模型,他们训练之后告诉你这个地方有问题,是不是人工的分析师也可以下岗了?


肖昆:人工智能这么火到底可以替代什么程度?我举个例子。大家经常做推广可能投关键词,我们分析一下关键词的转化,即使把整个链条打通让我可以看到关键词的效果。但是一个关键词的转化率越来越低,且低于其他关键词。那么试问一下这个关键词一定被干掉吗?或者一定降低我们的投放权重吗?其实不同场景下面不同的操盘手差异非常大。如果我占住这个词,这个时候不管数据表现如何这个词都要保证它的投放。这个层面你没有全部数字化之前你做不到人工智能直接处理这样的结果。

所以我们觉得人+数据驱动理念+工具才是有效的方法。当然有一种场景可以做到,这个闭环是完全数字化,我虽然不知道动因是什么,但是我做任何机器调整可以在结果上面得到获得。那么推荐系统就是基于这样的方式做,但是这个场景现在能够覆盖的,现在平时大家数据驱动的场景比例应该是非常低。

既然谈到人+数据+工具,我特别想说一下,我们服务很多家客户,刚才嘉宾说的还有很多小企业,其实特别关注增长黑客。那么我们很多客户都在实践这个东西,我可以从三个层面来介绍一下怎样才能把这个事儿做好。

第一,我们观察到,很多公司招一个增长黑客是不是想能把事儿解决?如果有这样思维的公司那通常做不成这个事情。负责这个业务的人,不论是事业部的老板还是总负责人,还是产品经理或者研发团队的负责人,只要他没有这个思想,他招来的人就没有意义。因为增长黑客是整体驱动的理念,所以整组织架构和老大的思维很重要。

    第二就是充分数字化,我们可以举个极端的对比。比如线下商超想做增长黑客,跟互联网企业做增长黑客差异很大。他没有办法通过过程优化结果,而增长黑客在所有的地方都量化,在这个地方寻找驱动点,所以这个地方可以反思一下我们的数据我们的产品是不是没有被量化。

    第三,我们整体提数据需求给数据团队或者研发团队跑数据,平常排期,一个星期两个星期很正常。如果是高级级别可能在一天完成,但是大量的响应非常慢。而研发和数据的分析师是什么感觉?每天做非常重复的事情,而且给你以后你不一定看,我花两三天跑一个数据,你可能不看。那么这样的循环非常慢,如何打破?如果业务部门、产品部门、运营部门能够自己分析数据,这个界限可以打破。如果我们公司所有人都不会打字,都需要让公司打字部门打字,这个效率可想而知。但是我们现在做数据驱动,大部分的公司都是处于这样的模式下面。很多跟业务强相关的人,他不懂得数据分析,那么就交给打字部门。那么回到我们现在的状态我们有搜狗输出法,我们每个人能够打字,甚至语音方式输入,这个矛盾彻底解决。所以通过刚才的三种可以帮助很多企业真正实现增长黑客的理念。


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