在互联网产品中如何搭建一个数据增长模型

目前阶段，更多的依靠数据指导我工作的方向，三部曲分为：

1. 搭建业务数据模型
2. 增长策略的制定
3. 从数据中发现问题

此文以搭建业务数据模型为主。

从结果出发

目前团队是以“收益额”考核，所以我们开始拆解这个指标：

收益额=流水-成本

单纯的收益额其实看不出来效率，毕竟成本100w的时候，和成本1w的时候，收益额是不一样的。

所以在关注收益额的同时，我们也会关注ROI：

ROI=成本/流水

备注：行业内的ROI=流水/成本，由于本人公司数据统计的特殊性，本公司的ROI计算方式恰恰相反，所以我们公司关注ROI的时候，是越低越好。

我们目前的运营模式是按照一次训练营为周期来计算，所以我们在训练营的不同阶段，我们会关注的数据指标不一样。

1. 成本

在团队承接数据的时候，我们会更多的关注“数据成本”

成本=人工成本+名片成本

名片成本=名片数*单个名片成本

• 名片数：不同的名片属性的综合
• 名片属性：不同渠道进入的数据（后面会讲到名片属性怎么决定）

由于名片是由投放部门决定，我会更多的关注单个名片成本，当名片成本过高的时候，我们会及时联系投放部门暂停投放数据的进入。

名片数=广告展示量*广告点击率*填写电话率*支付率

2. 流水

由于成本是更多是我没办法控制的，所以更多从流水方面关注数据指标

流水=ARPU*报名人数=RPA*名片数

• apru：客单价，由产品性质决定
• RPA：单个名片效率

付费人数=名片数*销转

决定“销转”的影响因素很多，我们需要进一步对“销转”进行细化，做过销售的朋友都知道“意向用户”，我们在跟进用户的时候，都需要确定好意向用户，这样才能事半功倍。

付费人数=意向用户数*意向用户销转

不同产品、不同运营模型中，对于“意向用户”的判定标准也不同，我们目前做在线教育，同时是以直播课为主。

意向用户判定标准=出勤课程次数+听课时长+作业次数+用户互动性+用户群内活跃

同时，根据用户完成的我们既定的用户动作的完成度来确定用户意向高低，关于用户分层可以参考《用户分层体系设定》

所以，付费人数=名片数*意向率*意向转化率，那么我们在做运营策略的时候，就需要更多的关注“意向率”和“意向转化率”的提升。

3. 核心指标

目前我们确定以直播课为导向，所以，团队中，不同角色的关键指标有所差异，目前团队主要分两个角色：运营，讲师

• 运营核心指标：名片到课率
• 讲师核心指标：名片听课时长

名片到课率=名片数*名片添加率*添加到课率

名片添加率=用户添加路径流畅度+信息触达效率+微信展示

用户添加路径流畅度：用户从投放端到微信添加的路径（这里就不放图了，大家可以自己随便找一个投放广告自己去测试一下用户添加路径）是否存在让用户流失的情况

• 信息触达效率：用户点击广告并且报名小课后接受到的信息

微信展示：当用户在微信场景时，在用户还没有添加你的时候，你微信人设的展示，包括昵称、签名、朋友圈等等《六个角度，教你打造微信人设》

当然了，这里还可以分为：用户主动添加，用户被动添加。

用户主动添加取决于投放端的展示；用户被动添加取决于用户没有通过投放端展示添加你的时候，你的系统工具的使用以及在不同场景下话术的使用，可以参考：《不同场景下，场景和时间如何决定内容》

添加到课率=添加破冰环节+群内破冰+话术使用+物料使用+运营流程+用户体验+到课路径+课程预约+…

到课率是需要完善的运营流程来决定的，目前我很难衡量是哪个动作来较大的影响了“到课率”，目前我所关注影响“到课率”较大的过程数据是“课程预约率”，从后期返检数据的时候发现：提前预约课程的用户出勤率为90%，未预约课程的用户出勤率为8%。这个数据很有趣，我们会发现从一开始就按照我们既定动作去做的用户，意向度会更高。

关于用户体验，我会定义为：微信展示+朋友圈打造+群内流程+问题反馈及时性等等

记住一点，保证用户体验并不是满足用户的一切要求，因为用户总是会提出一些无理的要求，比如：凌晨的时候在群内来了一句，怎么没人。

到课路径：用户路径是我一直比较关注的流程了，并不算一个数据指标，用户从互联网流量池进入到我们的微信，到进入直播间，用户路径上的丁点不流畅，都会导致大量的用户流失。

这里简单提一下后面会写到“增长策略”制定，从添加上，我做了一个能从短信里点击链接后，看到群二维码的事情，这件事让我们用户添加率提升15个点。在预约和督课上，我要求团队同学更多的发生小程序，而不是小程序码。

我希望用户点击一下手机屏幕，就能达到我们想让用户看到的东西，同时也和产品团队沟通，不断的减少用户的操作，让用户实现“点击一下屏幕”就能达到我们想让用户做到的效果。

物料使用：记住视频比图片有吸引力，图片比文字有吸引力，语音比文字更真实

督课效果=触达场景*信息传递效率

触达场景分为：私聊、群内、短信、智能外呼电话、朋友圈等等。

在不同场景，用户的信息接收效率是不一样的，所以我和团队的同学们针对不同的场景以及课程阶段制定了不同的触达策略以及触达话术，我们希望能更好的给用户传递我们想让用户接收到的信息，具体思考可以参考之前的文章，上文也有跳转链接。

意向转化率=意向转化策略*策略执行力度*信息接收效率

由于转化时间会进行多天，在课程进行到不同阶段，我们制定的转化策略是有差别的，由于不同公司产品的不同，我就不给具体的策略，我们制定的策略节奏是：强-弱-强。对于转化而言，截杀是必要的（做过转化的同学应该都能明白截杀的意思）。

由于团队中很多同学都没有做过销售的经验，所以我在这里加了一个“策略执行力度”。

最后依旧是信息接收效率，我们需要去营造出转化的氛围，保证在接收到转化信息以及截杀信息的时候，能产生紧迫感，从而快速付费。主要场景是在直播间以及群内的转化气氛，群内的转化气氛营造可以参考上一篇文章中群内转化环节。

总结

上面是我对于目前团队中数据指标拆解的思考，总结一下，目前我会关注以下几个数据指标，来保证业务正常进行。

1. 添加率：所有的基础，触达不到用户的时候，转化是空谈
2. 预约率：有预约，有到课，有转化
3. 名片听课时长：迭代课程，提升意向，促进转化
4. 意向率：精准打击，提高效率
5. 意向转化率：优化意向转化策略

转化率：有这个，团队才能活着，才能发展。（但是如果这个数据差了，一定是看之前的过程数据）

一、明确增长指标，分析目标本质

拿到一个增长目标后，首先去分析，为什么要增长这个指标，对于一个产品或者对于一个公司来说，增长的目标无外乎两个方向：为了用户、为了公司。这里的用户指用户价值及用户体验，通过驱动指标增长，提升用户体验及用户价值，带动整体的用户增长；为了公司则是为了商业价值的提升，没有一家公司是为了公益而做产品的，只有商业的增长才能带动产品的不断提升和延展。

举例来说：提升APP下载用户量这个指标，本质来说这个目标的背后是为了带来更多的目标用户，让更多用户使用产品并成为产品的忠诚用户。如果单纯去提升这个指标有很多方式，可以去买流量提升也可以通过优化产品体验，通过提升产品口碑、用户传播带来更多用户下载及使用。

虽然这两种方式都可以提升指标，但是其实现的价值是不同的，购买流量实现的是短期价值提升，可能短期内是带来了指标提升，但是用户并没有留住，下载后可能都没有打开使用，成为了僵尸应用。而通过产品体验优化、口碑及传播方式的提升，也许前期提升效果缓慢，但带来的是长期价值的提升，最终实现的是用户间的自增长。

所以，不要为了指标增长而做增长，在明确策略前一定要想清楚为什么要做增长，增长所带来的短期价值和长期价值是什么，明确增长背后的本质目的，才能对增长的策略做取舍。

二、基于本质拆解增长因子

所谓增长因子，就是可以为指标增长提供贡献的突破点或切入点。单纯看着一个增长的指标，没有人可以凭空想出如何进行增长，需要对指标进行拆解，最终找到提升的方式和方法。

1. 比较快捷也是比较常见的一种方式是对标竞品，在做一个指标的增长时，可以看一看竞争对手的指标是不是很高，是通过什么方式提升到这样一个高度的，了解竞争对手的策略，可以在你没思路的时候作为一个切入点。
2. 结合自身产品数据对影响指标的因素进行拆分，拆解成不同的影响因子。

这里可以通过将指标写成公式，然后结合影响公式每一个因素细化拆解。比如你要提升的是订单的有效率，那么订单有效率=有效订单/总订单；结合这个公式，影响有效率的因素分别是有效单和总订单，那么就可以对有效单和总订单分别进行拆解：如何提升有效订单的转化、以及如何较少无效订单的产生。

三、评估增长策略的优先级

通过上面的拆解，可能会找到多个增长的突破口，即可以通过不同的方法去驱动数据增长。但是不管大公司也好、小公司也好，资源和时间都是有限的，要在有限的资源和有限的时间内达到数据的快速增长，就要评估不同增长因子的ROI，也就是投入产出比。

评估方法也很简单，只要计算一下，实现每一种增长策略需要投入的开发、运营成本，以及带来的指标贡献价值，就可以对不同的增长策略进行优先级排序，按照优先级实现。

四、策略落地及数据验证

在敏捷开发、MVP实践的互联网节奏下，任何的策略都力争用最小的成本去实现去验证，用最小的代价实现，然后快速验证效果，如果效果无效或效果较差，则分析原因，要么换策略要么优化策略。禁忌不要在效果不明确前投入大量的人力、物力成本。

数据验证，在增长策略方案确认时，就需要提前规划好如何做数据验证，数据验证决定了策略是否继续执行以及是否需要优化。可以通过埋点、AB测试、数据汇总统计等多种方法去做数据监控、验证。

这里要注意的一个关键点，可能通过某个策略带动指标数据提升的同时，造成了另一个当前比较好的数据指标的下降，这时就要谨慎评估是否要继续你得策略了，因为有可能另一个指标的重要程度远高于你当前正在增长的指标。

五、数据、策略、数据迭代闭环

很少有一个策略在执行后就可以取得显著效果的，每一个优秀的增长策略都是通过对数据的分析、对策略的优化，通过迭代再迭代去实现的数据指标的快速增长。所以策略生效并不是工作的终点，反而是工作的起点，通过不断的数据验证、策略的调整，最终得到数据的增长。

六、实战案例

背景：OTA住宿行业，针对于住宿订单有效率指标，对标竞争对手，提升有效率指标。

1. 明确指标

有效率即有效单/总订单，提升有效率的本质是提升有效订单的转化，降低无效订单造成的资源浪费。提升有效率的转化，从用户价值层面可以带来用户体验的提升，从商业价值层面可以带来公司整体的收益提升。

2. 拆解增长因子

基于指标公式拆解，主要是提升有效单、降低无效单；那么结合OTA特殊行业的背景，订单有效率主要取决于供应端和需求端，即酒店/供应商和客人两个方向。

这里用思维导图的方式将这两个方向可以导致有效单下降、无效单提升的因素拆解出来作为提升的方向：

这里只是将因子进行拆解，真实案例中对于不同因子结合用户行为数据和订单数据做了数据分析和验证，验证了每一类因素是否真实存在，以及当前的影响程度。

3. 评估策略优先级

基于上面进行的因子拆解，通过数据分析每一种因子可能提升的指标贡献价值，计算每一个策略可以提升的有效率指标，并对每一个策略需要开发的成本进行评估，最终按照优先级进行策略的排期。

4. 策略落地及数据验证

在策略上线前，做了AB测试的埋点，通过AB版本的验证去分析策略上线对有效率是否有显著的提升或改善。

在这个过程中，就遇到了上面提到的问题，在执行A策略时，虽然对订单有效率指标提升非常明显，但是却造成了订单产量的下降，这个时候，对于这个策略是否要大范围应用，就提出了挑战。因为有效率的提升本质目标是提升整体收益，如果指标提升了但是造成了产量的下降，最终还是没有带来整体收益的提升，这种数据增长没有任何意义也没有任何价值。

后续在策略的优化上，通过调整策略因子，去找到有效率提升和产量下降的平衡点。

5. 迭代优化

在策略上线后，通过周期性观察上线前和上线后的数据变化，通过观察AB测试的数据结果，对策略进行调整和优化，最终实现数据指标的显著增长。

因为数据、策略的保密性，在上述案例实践中只是阐述了如何应用增长的方法论，并没有对数据分析过程和策略制定过程进行详细阐述，如果有这方面疑问的同学可以通过私信和留言的方式提出你的问题，笔者会结合自己的实践经历帮你答疑解惑。