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很多同學會經?？吹?ldquo;用戶增長”“增長黑客”“增長團隊”之類的說法，并且這些崗位常常一眼看上去和數據分析有關系。

比如：

• “建立系統的增長模型，驅動增長的持續化和規?；?rdquo;
• “構建用戶轉化漏斗，挖掘留存關鍵點，發現深層問題”
• “分析目標用戶，建立用戶畫像，優化增長策略”

猛一看似乎自己都能干呀，但似乎又有點區別。那到底“用戶增長”是個啥玩意，和數據分析有多大關系?今天系統講解一下。

01用戶增長的起源

互聯網界很多概念都來自硅谷，用戶增長或增長黑客也是來自硅谷。有意思的是Growth Hacking(增長黑客)最早應對的假想敵是傳統的Marketing(市場營銷)。要解決的問題是：在傳統市場營銷中，大家都知道50%的錢被浪費了，卻不知道浪費在哪里的問題。

因為在傳統企業，銷售的主導權在銷售/業務/分公司手里，營銷活動需要通過銷售落地。因此，考核營銷活動效果，很難講清楚“銷售1個億，有多少歸功于營銷策劃，多少歸功于產品本身吸引力，多少歸功于銷售拼命干活”。因此商品管理、活動策劃、市場推廣的功勞就很難衡量。

對于如何歸因，可以看數據分析終極一問：多影響因素下，到底咋歸因?!

品牌宣傳就更難衡量了，老板只看到每年大把銀子孝敬了媒體，真正起了多少作用根本無從說起——你甚至根本不知道你在電視、報紙、路牌、電梯間、網站上投的廣告，到底有多少真的讓用戶跑到實體店來買貨?；ヂ摼W的PC時代，這種狀況也沒有多少改觀，即使網站投了廣告，用戶還是得在實體店買貨——PC時代互聯網行業挑大梁都是游戲公司。

直到移動互聯網改變了這一切。因為移動互聯網時代：

1、移動支付+智能手機，可以讓用戶隨時隨地消費。

2、基于智能手機，企業可以直接和用戶互動。

3、物流一類基礎服務極大完善。

2014年4G開始普及，同時微信、支付寶大量攻城略地，2015年滴滴、餓了嗎、王者榮耀，這些移動互聯網時代的標配開始出現并且迅速占領了我們的手機。同時，《增長黑客》這本書在2015年也同步上市，還真是時勢造英雄呀。一時間掀起很大風浪，甚至有人宣稱，以后只有CGO(Chief Growth Officer)沒有CMO了(Chief Marketing Officer)。

02用戶增長的含義

用戶增長是對抗營銷的不可知性的?；谝苿踊ヂ摼W應用，確實做得到，因為：

1、不需要線下銷售，所以不需要和銷售部扯皮。

2、用戶對廣告的點擊、下載應用、應用內購買行為均可以記錄。

3、基于智能手機，應用可以直接聯系到用戶，并得到用戶的反饋。

基于這三點，企業可以相對精確地記錄：

1、我投放的廣告，獲得了多少客戶點擊、下載。

2、客戶更容易反饋XX類的產品、活動、宣傳。

3、沒有反饋的客戶，停在了哪個環節。

終于，困擾營銷界的千古難題，得到了一定程度的解答。(注意，千古難題并沒有得到全部解答。既然數據可以記錄，就可以造假?；ヂ摼W廣告界造假手段花樣繁多、琳瑯滿目，完全可以單獨寫一本書了。有興趣的可以關注公眾號計算廣告，跟著大神開開眼界)

基于這些精確的記錄，企業可以：

1、追溯客戶來源

2、了解客戶需求

3、分析廣告效果

4、改善產品設計

5、改善操作流程

經過這些工作，可以理直氣壯地說：

n 我們投入營銷費用，實現了增長!

n 我們知道錢花到哪里去了!

這就是增長黑客or用戶增長的概念流行一時的原因。

當然，硅谷的東西到了國內都會變形，用戶增長也是。國內互聯網企業太沉迷于燒錢做補貼圈市場的模式，沉迷于先免費圈人、再收費割韭的套路，沉迷于“過把癮就死，不死就暴富”的賭博游戲。于是用戶增長，漸漸演化成三大流派：

裂變流：這幫人口中的“用戶增長”，就是基于微信做各種裂變，各種快速圈人，往往還伴有三級分銷等打擦邊球的東西。

投放流：這幫人口中的“用戶增長”，就是做廣告投放，基于各種廣告平臺規則砸錢圈人。往往他們喜歡喊“流量為王”，最近流行的“私域流量”也是他們搗鼓出來的。

ABtest流：上兩類都是小平臺，大平臺往往已經有很大存量規模，于是想辦法做“質”的增長，其中的核心就是ABTest。自己不會做沒關系，多搞一些點子試試就好了。

當然，你會說從工作內容上看，這玩意和數據運營、渠道運營、用戶運營有好多交集。為啥不是這些傳統部門來承接，還要搞一個新概念。大家要知道：做管理的可不像我們這些搞技術的，做管理的總是天生喜歡搗鼓點新概念。新概念才能更吸引力，才能整合新團隊，才能搞出更多位子升官。才能搞出更多個人成長機會。所以大家習慣就好。

而細心的讀者已發現，以上三類工作都跟數據分析有直接關系!這也是開篇各種疑問的來源。

03用戶增長與數據分析

用戶增長要對抗未知性，必然依賴數據分析?？梢哉f數據分析能力是增長團隊的核心能力之一(必須加之一，明白這個很重要)。

最基礎的，是數倉、和數據埋點，沒了這倆連記錄都沒有，后續就無法分析了。

再往下，最基礎的指標是AARRR，這個指標體系往往用來衡量用戶群體規模、增長態勢、重點環節。

陳老師之前有分享，戳鏈接：AARRR模型的使用注意事項【防坑提醒】

再往下，三大流派對應的分析方法是有區別的，我們詳細分享下：

▌裂變流：K因子與超級傳播者

裂變流的核心在于：參與裂變的用戶有多大比例能真正響應，響應裂變的用戶能帶來多少新增。因此裂變流喜歡講K因子(K因子=邀請數*轉化率)。以此衡量裂變效果。

不過從實際操作上看，超級傳播者分析思路會更適合。因為每次裂變，真正能帶來大量新增的往往是少數KOL或者至少是個KOC，所以區分是否存在超級傳播者，到底傳播力有多少，對于設計裂變方式有非常重要的參考意義：

▌投放流：轉化漏斗

投放流的核心就是投放的轉化漏斗，轉化漏斗在很多地方都有分享，大家看圖就好：

▌ABtest流：ABtest搞起……

ABtest有很多成熟的文章分享，這里不再贅述，大家看圖就好。

需要提醒的是，ABtest本身并不是唯一檢驗idea的方法，還有很多其他方法可以用。ABtest太耗時間，而且經驗上看，結果會存在偏向性。往往產品流程用Abtest，一般都是接近傳統流程的方案勝出。往往是轉化問題的Abtest，一般都是優惠度大的獲勝……所以ABtest可以用，但切莫沉迷。

04用戶增長崗位好不好

講了這么多，很多同學自然會問：那作為數據分析師，加入用戶增長團隊好不好?有沒有什么坑點要注意。這里一并解釋一下：

首先要明白：用戶增長不是數據分析!用戶增長本質是個業務部門，要對業務負責任。甚至有可能個人都要對活躍用戶數、付費用戶數、轉化率等業務指標負責。這對很多做數據分析的同學是個考驗。

有些同學就是你讓他寫報告可以，一提“負責”“績效掛鉤”“不行扣錢”他就慫了。所以在選擇團隊的時候要小心看清楚：到底要不要負責，負哪些責，然后評估下自己抗得住不。

其次，用戶增長核心能力不止數據分析。比如裂變，如何設計裂變形式、測算獎勵幅度?比如投放，如何設計海報、選擇渠道?這些需要的是運營能力。這又是做數據分析同學的一道坎。

很多做數據的同學停留在：“活躍低了，要搞高”上，缺少實際業務能力。因此在選擇團隊的時候要小心看清楚：到底這個崗位需不要業務能力，需要多少。當然，也有些增長團隊，就是單純招數據分析師，所以要小心鑒別。最后評估下，自己抗得住不。

丑話在前邊說完，講點有吸引力的。用戶增長部門可能在某些公司很核心，可能是新設部門，可能有很好的績效獎勵(遠遠大于數據分析部門)，所以在薪資、個人成長機會上，都可能是一個好選擇。

 

畢竟不是所有的程序員都能做到架構師，畢竟不是所有公司都需要首席數據科學家，所以對很多同學是個好機會，具體怎么把握，就看個人能力和公司條件了。