时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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数据驱动的数据增长小组: 现在的互联网企业越来越关注和数据有关的一切事情,如数据分析,报表,仪表板,大数据,预测性分析,决策科学等等,所以数据治理变得越来越重要。 一个良好的数据治理计划会让业务利益相关者参与进来,他们会参与到数据定义的决策中,同时支持组织内部数据的一致性使用。 越来越多的企业通过数据分析解决企业增长问题,数据增长小组的建制频繁的出现在组织架构中。 一、数据增长小组的角色和职能数据增长小组是一个跨职能团队,在没有增长小组之前,原来的部门之间不统一,不交叉管理,协调资源能力差。 有了数据增长小组之后,打破常规的组织部门间隙,沿着客户的需求体验方向不停试错、改进、迭代,协调业务需求与产品需求,打破了统舱管理的模式。 一个典型的数据增长小组(Growth Team)有这几个角色:
要学会不断创新方法并及时总结复盘,把好的方法沉淀,在实操过程中迭代和优化,直到增长方式能够持续满足增长需求。 始终秉持“又快又好”的思想,是数据增长小组发展过程中的关键因素。它将志同道合之人凝聚在一起,使团队能够有效地实现目标。 每一个增长小组,解决一个环节的问题,严格用数据说话,一切决策来自于数据反馈,逐步梳理企业数据增长问题。 那应该如何管理数据增长小组呢? 一个小组每周一到两个实验,分析问题调整频率:
二、关注3类数据,驱动数据增长
用户的行为数据标准:
业务数据:找到业务问题的核心所在。 用户行为数据:找到用户行为与业务问题间的相关性。 用户基础数据:用于识别特定用户,给用户进行分类。 作为增长黑客,我们对必须理解自己公司的这3类数据,理解数据相互间关系,并理解数据背后的业务逻辑。 只有这样,我们才能从数据中发现问题,找到增长点,这也是我理解中的”数据驱动增长”的核心。 三、洞察数据、理解用户、用对方法数据增长小组的任务指标不仅仅是在现有数据中寻找问题,同时也要不遗余力的施加干预手段,判定数据逻辑。 1. 数据变量逻辑(因果)可以粗浅的理解为,在周围的数据不变的情况下,改动一个数据的变量,导致另一个数据变量的因果关系,被经常的用于AB小组测试和各个业务流程管理。 2. 北极星数据指标(变量)企业核心数据的测试,寻找企业的核心数据指标。这个核心数据指标就被誉为北极星数据。 举例: 早期的领英用户留存率很差,新用户留存很低,通过AB小组对比我们发现,留存率相对较好的用户都是第一时间导入了通讯录的用户。 他们粘性高,使用频度也很高,针对以上现象,领英就鼓励用户在使用APP的各个环节导入你的通讯录,从而有效地解决了用户留存问题。直至今天,领英的原则还依然如此。 这其中,用AB用户分组来观察差异。导入通讯录这个行为,就是北极星数据指标。导入通讯录导致了用户留存率增加,这就是因果关系。 病毒式传播是一种基于用户诉求的传播方式。 不同于以往“中心化”1对多的传播方式,“去中心化”的病毒式传播中人人都是节点,传播的效果是几何级数的倍增,往往会产生四两拨千斤的效果,需要数据增长小组做好详细记录,实现模式复制。 基于原有渠道的创新型发展、广告、渠道、流量购买等等,渠道的优化,强调分享、分裂促进是关键。当大家忍不住炫耀自己游戏积分的时候,在人们眉飞色舞地讲解自己如何用拼多多省下很多钱的时候,其实都属游戏mcn排名于典型的病毒传播场景。 这种以人际关系信任为纽带的传播,通常比商家的自卖自夸更具有说服力。 1)以数据和增长小组引领的变革 数据增长小组的组建是一家企业的创新与改革,改变了原有部门之间的协作关系变更为一体化,提高了效率,激发了工作活力。 在提高效率的同时,增加了考核标准、技术服务、产品优势转化等等,是对现有组织架构的一种颠覆。 数据在互联网的应用都还属于被低估阶段,但随着科技的进步和用户获取的边界成本越来越高,各大互联网公司对数据的使用将进入到另一个阶段。 四、下一个数据时代作为信息的载体,在未来数据将成为企业洞察内部效率,探知外部行业赛道的高效使用工具。 所有的结论都应该以数据为依托,以数据增长小组为手段,为企业的决策提供助力,为企业的发展提供驱动力。 凡事有模型、万事有逻辑、我是持续追逐卓越的互联网人张半城、我们下期见。
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关键词:3年, 中级, 数据增长小组