数据如何驱动产品优化？ | GrowingIO产品实战案例

【文章摘要】流量为王的时代已经结束，精细化运营才是未来的方向。现在产品迭代速度越来越快，我们必须要学会用各种工具来辅助我们的决策。

流量为王的时代已经结束，精细化运营才是未来的方向。现在产品迭代速度越来越快，我们必须要学会用各种工具来辅助我们的决策。在Growth Hacker里面，如何使用各种工具对产品进行调优是一个重要的概念。

一、为什么要用数据来打磨产品？

在过去的十年，中国互联网领域有一个流量为王的思想，如果你能吸引到流量，拉来大量的客户，就可以迅速做大，迅速变现。典型比如O2O领域的竞争，各大公司通过烧钱补贴客户增长，如外卖、打车、家政等领域。但随着资本寒冬来袭，一大批靠烧钱为生的公司无以为继，增长停滞。

为什么流量为王的模式难以持续？

第一，流量获取的成本越来越高了，SEM，广告联盟等一系列渠道的价格是不断增加的，公司越来越难承担这样的成本。

第二，企业员工的薪水在近几年快速增长，公司的运营成本在不断增加。以前我们可以铺人、搞地推，但是当获客成本在不断增加的时候，这种运营模式就渐渐不可持续。

第三，公司的整个产品体系不断演化，他们必须在一个细分领域把产品做到最好，用户才能持续使用他们的产品。要想留住客户，就必须提供好的产品，更好的。

以往粗放的运营模式就像上面漫画中两个人拉一辆没有轮子的矿车，消耗人力而且效率非常低。

数据分析能及时发现产品和运营的问题所在，及时修正；就像给上面的矿车加上了一双轮子，极大提高搬运的效率。

增长黑客的含义，是用数据分析和技术驱动，在最小的成本下快速增加客户、实现产品、流量和价值的增长。公司在资源有限的情况下，充分利用数据分析来实现精细化运营，是实现“增长黑客”的必由之路。

二、如何用数据来打磨产品

说到数据驱动，不得不提起三个指标，分别是转化率、活跃度和留存率。 这三个指标构成了产品和运营的一个基本指标体系，是互联网公司必须关注的。

过去我们关注PV、UV、DAU等指标，但是现在不能只用这些指标，我们更需要用用户转化率、留存率和用户粘度来衡量一个产品是否优秀。过去，在传统的互联网企业中，用户的留存和使用粘度是后期关注的点；而在今天，在产品设计的早期我们就需要关注这两个指标。

在对上述指标进行跟踪的过程中，可以细化成5个步骤：

1）首先利用数据采集和分析软件追踪用户转化情况，画出转化漏斗；

2）然后根据转化漏斗分析用户使用产品不同功能和界面的流畅度，尤其注意转化率前后差异很大的步骤；

3）对用户进行区隔，这是非常重要的一步，也是精细化运营的体现。我们要注意到用户具有不同的属性（性别、年龄段、行业等等），所以同样的产品对不同的用户应该有不同的功能点；这也就要求我们的和运营人员花时间去了解不同用户对产品功能、等方面的不同需求；

4）分析用户行为。用户行为是用户体验最真实的表现，往往隐含着最直接的用户需求；

5）最后，根据上面的分析，找出产品的问题，尽快对产品进行优化和改进。
需要注意的是，在产品升级迭代的过程中，上面5个步骤需要不断循环。

三.GrowingIO用数据打磨产品的实战案例

案例一：提升用户注册转化率

在传统的互联网产品用户注册页面中，在一张表单页面中呈现多个输入框需要用户填写注册信息，如姓名、手机号码、邮箱地址、密码、昵称等等。有人提出一个新的概念，把注册流分成若干个步骤，每个步骤尽量只需要填写一段信息。

如果某公司设计了一个五步骤的注册流，下图是用户的注册转化情况。

假如你是产品经理或者运营人员，你看到上面的注册转化率，只能做一件事情的话，你会怎么做？

绝大多数的人都会把目光聚焦于第四步注册上，因为从第四步到第五步的用户注册转化流失率最高。

下面是一个真实的案例，GrowingIO是一家做数据采集和数据分析创业公司，可以帮助客户无需在网站或者APP中手动埋点就能分析用户行为数据。我们的官网在2016年1月19日之前的注册转化率很低，平均在8%左右。

上图是当时的GrowingIO官网首页，进入后直接看到的是用户【申请注册】的按钮，用户需要一次性填写手机号码、邮箱地址和密码才能完成注册。当时就有人提出，是不是因为首页需要用户填写的注册信息太多了，很多用户还没完成注册就放弃了。如果能将注册流程拆开，用户在首页上填写的信息少一点，那么用户的注册意愿会不会有变化呢？

于是我们的工程团队用来两个半小时的时间，改版了注册流程，得到了新的网站首页，下图所示。

在新的网站首页中，用户只需要填写邮箱地址，然后点击【开始使用】，剩下的注册信息在下一个界面完成。

GrowingIO在网站上集成了我们自己开发的SDK代码，这使得我们可以实时看到网站上用户的行为数据。连续观察了一个星期后，结果非常好，我们发现用户的注册转化率提升了50%左右（蓝色线条）。

就这样，产品假设——技术迭代——数据验证，用最小的成本在最短的时间内实现了产品的更新，提升了产品的注册转化率。

案例二：GrowingIO如何促进用户活跃

对于一个产品而言，影响用户活跃的因素很多，例如界面视觉、交互设计、产品文案和操作按钮。在传统的视觉或者交互设计上，产品经理和设计师更多凭主观感受来做产品设计决策；而GrowingIO在产品的界面和交互设计上大量使用了数据决策。

首先是，产品的界面往往能决定用户对你的第一印象。在第一版界面试行一段时间后，我们发现深绿色的主色调对用户来说过于压抑。于是通过不断设计-推翻-再设计后，我们确定了当前的浅蓝色主色调，营造一种轻松的氛围。

然后是内容设计，通过数据去分析用户使用习惯。GrowingIO发现大部分用户倾向于使用看板来分析数据，并且使用的频率远高于制作的频率。因此我们新增了概览页面，并把看板和单图两大板块从二级菜单提到了一级菜单。

最后是文案细节，在这次改版中，我们把所有操作和名词的定义全部统一，如将“定义”和“圈选”统一定义成“圈选”，将“单图”和“图表”统一成“单图”等，减少了顾客的疑惑感，提高用户体验。

上面的表格和柱状图清楚展示了在2015年12月到2016年1月之间用户的平均使用时长。在深绿色版本的时候，用户使用度很低，平均使用时间不足10分钟；浅蓝色版本上线后，立刻看到用户停留时间提升了20%左右。
其实，在上线新版本前GrowingIO内部是有很多质疑的，很多人觉得浅蓝色一点也没有特色，没有效果。但是上线后的数据告诉我们，它确实产生了很多很好的改变，所以这个设计风格保留至今，增加了用户市场。

案例三：GrowingIO如何提高用户留存

在SaaS行业有一个KPI叫做MRR，就是每个月的营收。如果一个公司的客户月流失率是3%，每个月有3%的客户流失；同行业另外一家公司营业额月增长率是3%，或者同样用户的重复购买率是3%。60个月后，两家公司的营业差异是3倍，一个3%的月度流失率会造成若干倍营业额的变化。这就是为什么SaaS行业要关注LTV（客户终生价值）的问题。

一般来说，如果你的获客成本大于用户生命周期这个价值的33%，这个企业基本上以后会失败：这是过去十几年美国总结出来的经验。

为什么要反复强调流失率呢？

客户的流失率越低，它的LTV就越高。一个好的用户留存或者较低的流失率，会给公司带来几何倍数的好处，具体如下。

1）用户口碑传播： 一个用户忠于使用你的产品，时间长了，就容易推荐给别人使用；

2）付费可能性提升： 使用时长越长，付费的可能性越高，付的钱越高；

3）销售机会增加： 用户留存越高，我们做关联销售、交叉销售的机会越多，不同的新产品还能卖给客户；

4）更低的CAC/LTV比率。

下图是GrowingIO数据分析产品中的用户留存图，因为图形类似手枪，我们也称之为手枪图。手枪图是分析用户留存的利器，需要得到公司的重视。

上图反映的是GrowingIO产品中不创建新指标的用户的留存率。大家可以看到，客户如果不创建新指标的话，他的次日留存率是很低的，只有10%左右。

同样一张图，我们发现创建过新指标的用户他的隔日留存率大概是30%。创建指标的30%，不创建指标的10%，这么大的差距！！！我们怎么找到这一点的？正如上面五步骤说的，我们把用户分成了不同的区隔，然后对比用户行为数据。

找到了这一点后，我们马上做了一个改变，在我们产品非常明显的地方增加了一个【新建】按钮，这样方便更多人去使用【新建】功能创建指标，提升留存率。

再举一个社交产品增加用户留存的案例。

当用户在社交产品里面增加了五个好友关系后，他的留存度和活跃率比不做新增好友动作的用户高4倍。所以，我们能看到各种社交产品，在各个入口放了这个功能，上传资料和推荐好友。这样一来，大大提高了用户的产品黏度。

四.总结：数据驱动的精益运营

今天，我们的产品迭代速度越来越快，我们必须要学会用各种工具来辅助我们的决策。在Growth Hacker里面，如何使用各种工具对产品进行调优是一个重要的概念。

一个优秀的增长团队，应该是同时具有工程技术、数据分析和市场营销的基因。

通过上面GrowingIO三个案例，相信大家对如何用数据驱动产品优化有了大概的了解。

首选，作为创业公司，你必须充分了解你的产品， 熟练使用自己的产品；只了解自己还不够，还需要深入观察用户行为，最好有数据支撑。

然后，根据上面的观察数据提出自己大胆的假设。 我们建议对用户进行区隔，假设不同区分的用户行为差异的原因。

接着，根据你的假设对产品进行快速调整，迅速上线 。有人会问，难道不需要先灰度发布和A/B测试吗？在创业公司资源有限的情况下，这样操作费时费力，且门槛高，我们建议快速迭代，直接上线。

最后，根据产品新版本上线后的数据来验证或者推翻你的假设。 如果新的数据表明效果改善，那就保留，如果效恶化，那么尽快下线。

通过“了解-假设-改变-验证”来不断优化你的产品，提升产品体验，这是精细化运营的必然要求，也是经过我们GrowingIO不断实践和检验得出的结论。

作者简介：张溪梦，GrowingIO创始人&CEO，前Linkedin商务分析总监。美国 Data Science Central 评选其为“世界前十位前沿数据科学家”，亲手建立了 LinkedIn 将近90人商业数据分析和数据科学团队，支撑了 LinkedIn 公司所有与营收相关业务的高速增长。2015年回国，创建了基于用户行为的数据分析产品GrowingIO，帮助企业更好的分析用户行为数据，实现客户和业务增长。