中国的增长黑客,距离美国还有多远?

2018 年 11 月 29 日 三节课

本文内容来自于11月24日举办的三节课第二届“有可能互联网大烩”。


文章取自大烩“中美两地用户增长差异”圆桌对谈,对谈人包括美国最大微投资平台Acorns增长副总裁曲卉、前支付宝北美市场运营负责人Doris、艾视医疗科技COO王静秋、微博用户运营总经理陈福云、网易产品运营总监韩叙以及三节课联合创始人黄有璨。


我们知道,中国互联网很多东西是向美国互联网学习的,但是中国互联网有一种独特的岗位叫做“运营”,这是美国互联网没有的,美国的互联网从业者也很多人不理解国内的运营岗是什么。另外,中美互联网的增长也不尽相同,具体有哪些差异,有哪些相似,这个问题也困扰着我们。


所以今天也非常有幸邀请到了互联网界关于增长的五位大咖,大家一起交流中美运营和用户增长上到底有什么差别这两个问题。


我们直接从抛问题来切入今天的讨论。


中美增长团队都长什么样?


黄有璨:不管中国或美国,一家互联网公司为了实现业务增长或者用户增长,公司内部典型的组织架构会是怎样的?


曲卉:在美国,我这两年观察到的一个现象是,增长团队在取代传统的团队。


例如,一些小的初创公司不再设传统的市场营销团队,而是用产品团队和增长团队来替代。增长相当于管所有产品之外的部分,例如拉新,促活以及用户生命周期的其他各个阶段。


一些规模较大的公司里,会同时有市场团队和增长团队,像Dropbox。这种情况下,市场团队更多地负责新产品的上市,以及公关、品牌相关的活动。而增长团队,则是从用户的获取、激活、留存、召回等一系列环节上去寻找机会,完成优化,寻找新的引爆点。


黄有璨:我想追问曲卉老师一个问题,在美国互联网公司的增长团队里,一般来讲会有哪些角色?


曲卉:小公司的增长团队往往是一个跨职能的团队。一般来说会包括增长产品经理、前端工程师、后端工程师、设计师,有时候还有数据分析师和数据科学家这样几个角色,其中增长产品经理是核心的人物。



这样设置团队的好处是,可以很快寻找到增长机会,做用户调研、设计增长的功能上线,然后分析结果,比较快的速度跑完整个流程。


黄有璨:这样听起来美国互联网公司典型是以产品、功能和机制来驱动它的产品增长。

接下来,Doris你在中美两地不同的公司里面都有工作过,你看到的不同公司内部他们为了实现增长,整个组织架构会有什么不同吗?


Doris:美国的增长团队有两种普遍的架构,一种是有一个增长老大,所有包括营销、产品,数据科学家,都会汇报给增长老大。


还有一种就是产品团队下边设一个专业的增长团队。也没有运营岗位,所有事情都是产品搞定的。


回到国内,也有这样几种架构。第一种就是跟市场在一块。

举个我个人的例子。我之前在市场部门,市场的API是付费留存的用户数。说白了还是要我负责拉新和增长。我就把我的团队分成两部分,一方面做传统营销,比如产品营销、品牌营销,另一方面做增长。


但这样划分仍然会遇到问题。我们拉新之后没有人做转化。因为运营是做这个的,所以当时就放在运营团队,但是运营团队要跟产品对接,产品又不在我下面,那我又要去跟产品打架,产品又跟技术打架。


第二种就是游击队做增长。它既不在产品团队,也不在运营,也不在营销,它就叫增长团队。我听说头条有这个名字,他们负责推push的这样一个功能,但是他们没有营销资源,也没有产品资源,但他们要背增长目标。


另外,现在国内最常见的增长就是用户运营,现在所有用户运营的JD都被称为用户增长了。以用户运营为驱动的增长是我看到的比较常见的。


最后,如果要说国内外的区别,我倒是有一个槽点。国外的产品经理一直有商业sense,就是直接会把运营上的事儿干了。中国的产品经理只负责自己的一摊子事,解决掉需求问题,所以运营就要去完成一部分苦逼的的事儿。这是我看到的槽点,也是区别。


黄有璨:也就是说,人的能力能够cover的范畴,决定了角色划分和承担的功能。


Doris:对。


黄有璨:Doris刚刚分享了她看到的中美团队。回到静秋,你在阿里,在携程,在百度,包括现在在创业,你经历过的公司当中你觉得有没有跟Doris来说这两种架构还不一样的?


王静秋:我想先回应一下Doris的槽点,国内也有很多产品经理在做运营的话。


举个例子,像我在百度的时候,走的是产品经理的序列。当时在百度做渠道运营蛮有硅谷增长黑客的思维方式。例如,百度通过合作方和渠道拿流量给百度APP来分流,但是百度跟他们的结算价值会影响渠道愿不愿意把资源给到百度,如果它愿意给到资源,百度就可以拿到更多的流量,大概是这样一个逻辑。

所以当时我们也不断的优化一套算法,目的就是为了让这个价格更合理,在好的投入产出比情况下,它其实有点类似有一套增长黑客的逻辑。当时我们团队没有运营这个角色,所以我当时身为产品经理,把运营的活一把抓了。


说回增长团队的组织架构。大公司的架构我就不多说了,大家刚刚也都提到。


创业公司里的增长团队,现在很多由运营负责人和业务负责人在牵头来做,业务负责人和运营负责人实际上要为这个增长负责,他经常要想办法驱动。


团队所有人都是为了业务目标而服务,为了达成这个业务目标,背后可能产品是抓手,一些内容是抓手,一些活动是抓手,业务的负责人就需要把所有的抓手串联起来来达成增长的目标。


黄有璨:感谢静秋。接下来问一下福云。据我所知你现在微博内部管用户运营部门,但是为什么还有增长部门?微博内部架构怎么区分的,微博运营和增长之间都有一些什么样的区分?


陈福云:实际上原来微博增长我也做过,现在我也做微博运营。


如何区分运营和增长,我有个小的方法。这么区分也有利于让产品、运营和技术更好地发挥作用。


具体而言,可以把用户生命周期引进来,按照用户生命周期的不同环节来划分增长和运营。


拉新和激活:

最开始拉新和激活的时候,增长团队要冲在最前边,把用户拉进来。例如增长可以和渠道、市场做很多拉新的活动,同时把激活也做了。之后留给运营去持续地把用户活跃起来。


用户即将流失或者是已经流失阶段:

在用户即将流失或者是已经流失的时候,这个时候增长团队把他们往回拽。


中间这个阶段是运营,运营要不断地让用户在这个平台上玩起来,不管是用内容方式也好、活动方式也好、各种服务方式也好把用户留存下来,活跃下来,这是现在运营做的事情。


黄有璨:这样听起来确实蛮清楚的。韩叙我不知道在网易内部,我好像听说网易是不是也有运营增长部门的划分,跟陈福云刚刚讲的有没有区别?


韩叙:我觉得这个问题非常好,我们从头捋一下。


过去几年互联网公司的组织架构是什么样的呢?一般是分为产品、运营、技术、渠道、设计、销售、市场等等,按照这样的分类来做。不同的职位做同一类事情,有同样的职业特征,把它分成一撮。


但实际上,真正做项目的时候很少是运营团队做什么东西出来,产品团队做出什么东西来,这是不太可能的,更可能是一个运营一个产品加上几个技术能弄成一个项目。


所以要把一个项目做上线,其实是几个角色一起协作的结果。所以我理解的增长,就是以某个指标为增长目标,把几个角色或者是岗位穿起来。


说回到有璨刚刚提到的网易。网易其实从今年开始做增长,它是以虚拟项目组的形式去呈现。

虚拟项目组我是负责人,同时我也是产品的负责人,所以一堆事儿我都得管,增长也得关注,比如用户来了怎么在产品上做留存,运营也关注,包括一些活动。总体而言,我觉得组织架构对增长这个事儿非常重要,尤其是对过国内团队非常重要。


黄有璨:也就是说,国内增长很多时候由虚拟项目组来做。你刚刚提到,你现在是增长加上产品负责人是吧。那假设,如果增长的负责人他不是某个实体的负责人,会有什么坑?工作好开展吗?


韩叙:不好开展。这个事儿很重要,我觉得做增长在国内有一个前提就是老板一定非常支持。因为增长需要不同部门协作,这时候需要老板很重视才能协作下去。这是非常实际的。


美国最有经验的增长团队如何工作?


黄有璨:刚才曲卉老师有提到,在美国做增长是通过产品和机制驱动的方式实现增长,曲卉老师也写过《硅谷增长实战笔记》。能不能给我们最精炼地分享一下在美国团队做增长,工作方法大概是什么样?


曲卉:其实在美国,增长也是一个在发展中的东西,并不是所有的公司都能用同样的方法去做增长这个事情。


但是最头部或者做增长最有经验的公司,像facebook,包括linkedin等,他们确实是有一套非常严谨的体系在做增长这个事情。


首先公司层面需要有一个北极星指标。所谓的北极星指标就是你这个公司这个阶段最重要的指标,对于facebook拉说,可能是DAU或者是WAU,对于LinkedIn,他们有一个指标叫做有质量的活跃用户,所以这是整个公司需要去推动的指标。


具体到增长团队的工作,是需要在北极星指标的基础上找到突破点。比如说我们现在的北极星指标是DAU,我们现在从DAU出发,把指标拆解,拆解之后发现新用户激活这个点是我们现在应该发力的这个点,我们这八周就集中在这个指标,做新用户激活率。


增长团队一般都是跨职能的团队。


他们可能通过脑暴或试验产出大量的想法,比如为了促活,我们给用户发送一个推送或者是缩短用户转化的路径等。由于每一个想法背后都有各种假设在里面,每个假设的可信性不一样,有数据支持和用户调研支持的假设可能它的可信度和成功率会比较高,所以会按照想法的影响力、成功率来排序,敲定它需要的工程设计等等的资源,然后在八周里我们就做某十几个想法,其他事情不要管,把这十几个试验上线以后看它们的结果,从结果中发现当时的假设是不是正确的。


如果正确,就可以把这个东西做成产品一部分,或者做成渠道的一部分。如果是不正确的,我们学到了什么,我们可以根据这个新的学习的洞察去设计接下来的一些实验。


所以最有经验的这些头部公司的增长是有一套非常严谨系统的方法。


但是在实际中,不同公司也会有非常不同的操作方式。刚刚提到的增长方式其实最核心是产品驱动增长,但有的公司就会把增长和渠道拉新放在一起,具体都会不太一样。但是总的来说会是数据驱动和实验驱动的一套思路来做这个事情。


黄有璨:明白,先有指标,然后再往下拆,拆完了脑暴想法再去测试,再去验证。但一切的原点都是北极星指标推出来的。


我想补一个问题,因为国内有很多公司的状况是,并没有一个清晰的北极星指标。比如说三节课创立第一年,想做什么事儿都想不清楚,哪儿来指标。这个时候只有模糊的方向,觉得我们想做学习想做课程,在不知道指标的情况下还有办法开展工作吗?


曲卉:做增长也要掌握时间点,并不是说任何公司任何阶段都适合用这么一套体系化的方式去做增长,因为毕竟在有的阶段你是模糊的,你甚至不知道这个公司能不能成功。


也有一个专业名称PMF(producet-market fit) , 在你找到所谓的PMF之前,你明确了至少有一小群用户喜欢你的产品,愿意重复用你的产品,在你到达那个点之前,其实是不适合用这么一套这么体系化的方法。


开始的时候,你甚至不知道你的产品能不能成功,你有没有你的用户群,那么在这时候需要做一些大量探索性的事情,在探索的过程中,你会慢慢找到方向。等找到了这个点——我知道至少有一群人会喜欢我的产品,在这之后再开始慢慢体系化的方式。我认为是这样的。


黄有璨:明白了,不同的阶段还是要有区分。


接下来,我想问一下Doris和王静秋,我知道二位同时在中美两地做过一些增长相关的事情,你在看到过的用户当中,有面对中国用户和美国用户,你们觉得面向中国用户增长和面向美国用户增长在操作方法上或者在思考方法有什么不同吗?


Doris:中美在增长实现方式上的不同和互联网发展所处的阶段相关。


国内移动互联网这两年最大的变化之一就是,从流量红利期到流量红利逐渐消失,而美国在早几年已经经历了这个阶段,这种背景上的差异直接导致了增长方式的不同。


有流量红利的时期是怎么做增长呢?

我之前在阿里工作,更多时候说的是流量运营。流量运营就是流量乘以转化率乘客单价,最后转到GMV。那么怎么拿到流量呢?有可能是赛马机制。怎么增加转化率呢?就是发券。那时候的运营更多是流量运营,研究如何让商户给你福利和权益让你能够增加销量。


但现在流量的质量变了,用户的分层也变了,每个流量都要更珍惜,所以就开始做了用户运营。这个角度上看,中国和美国在往非常相似的方向上走。


美国的增长方式,我非常同意刚刚曲卉老师说的。就是把KPI从上到下拆分完,每个业务为什么拿这个指标,背后的假设是什么,假设如果被验证不成立我们怎么改,都是非常清晰的。


中国在这方面还在逐渐成熟。目前我看到的国内运营的状况是,拼命找流量红利,找到流量红利拼命想怎么快速裂变,还没有想到用户的质量和流量的质量,以及最后留存的效果。但是很快能到这个阶段。

这就是我看到最大的区别。


第二个是,在数据解读上有区别。对于“如何把一个业务问题转化为一个数据分析”的问题,在目前的中国还是比较需要去继续升级的。

比如说用户增长上不去,源头在哪,怎么拆分,怎么跑数据找到目标用户等。这其实,国内目前不会看这么细,尤其是拉新到促活这个阶段,怎么找到数据找到问题,还是比较欠缺的。


黄有璨:感谢。静秋结合你的经验说说?


王静秋:宏观来看中美差异,首先体现在渠道的差异上。

美国渠道流量是非常向头部集中的,而且头部广告流量全部都和KPI对接。可以根据用户数据变化而调整,根据平台上用户数据的变化来推荐产品和内容,这背后实现的是精准化运营用户。不管你是在facebook还是在Google看到的内容,其实都是我推荐给你的内容,相当于这些广告平台成了我自身的外援。


国内很难实现。京东和百度会有这样的打通,但是一般的公司拿不到这样的资源,所以在渠道使用上,中美有差异,美国对于渠道的使用是更加透彻更加数据化的。


第二个是,用户关键转化点上的营销有差异。对美国用户而言,更多个性化的推荐、精准的推荐就会带来活跃和留存。像淘宝首页的“猜你喜欢”,这个背后和美国公司的思路比较相似。


但是对于中国的用户,影响他们粘性的因素千差万别。有的用户对服务敏感,有的用户对利益敏感,他更需要特别好的折扣,因此衍生出来的比如plus会员做粘性,各种活动做粘性,有很多不同的营销方式。


为什么中美在增长方式上会有这样的差异,我认为有这样三点因素:


第一点就是像黄老师之前在文章里面提到的,中国用户的丰富程度非常高。

也许主流用户群体再没有流量红利了,但是也许再往其他角度看看,还有其他的流量红利在。如果美国的用户能分成三层,中国的用户可能是三千层,人口基数在那里,都有很丰富的流量可以去挖掘。而且每个用户想要的东西截然不同,可以衍生出来的中国的互联网公司有很多的玩法去和这样的用户做互动。


第二点,承接上边所说,中国互联网人群丰富度更高,所以渠道分散,不像美国这么集中。


第三呢,根据我们以往的经验来看,美国用户他对价格敏感度比较低。倒并不是美国用户更有钱的原因,而是因为美国的价格更让人放心,在任何一个地方买同一东西都是一样的价格,对价格不敏感,降价促销反而难以影响到他。


最后就是刚刚Doris讲到的,美国流量红利可能在很多年之前消耗完了,所以从我们产品数据上来看,美国用户没有什么好奇心,他们来到平台都已经想好我要买什么,我最关心我能什么样的体验和服务。

但是中国的用户好奇心更加重,相比之下,东南亚的用户好奇心更多,恨不得上来所有产品都看一遍。美国的用户就是直接完成下单工作。


这是我看到的,中美增长方式的差异和影响他们的地方。


产品会说话?其实是用户厉害


黄有璨:特别感谢静秋给我们有意思的见解。接下来我想跟韩叙、福云探讨一下,刚刚曲卉也说了,美国互联网公司追求数据和产品方式驱动增长。但是,国内很多公司,通俗一点来讲是人肉驱动增长,在你们看来,国内的互联网公司,有机会像美国那样不断的由数据和产品机制来驱动整个产品增长?


陈福云:刚才静秋有说到中美互联网之间的差异。国外用户增长其实偏数据化、偏产品化,很重要的一个原因是,美国很多产品数据都是开放的,可以用产品数据做很多东西,实现技术驱动。但是国内做增长偏活动,偏推广,有时候,甚至一句很好的文案就能给你带来很大的用户量,这是很大的区别。


就我个人的观点,国外的互联网人群,或者说,美国的互联网人群基础非常好。电脑很早就在美国普及了,对于很多操作,比如说打开网页,收发邮件,也很熟悉。并且美国人动手能力很强,你给他一个产品,他自己会去用,会去研究。很多人说是产品会说话,其实是用户很厉害,用户自己就学会了。


但在中国可以吗?不可能。因为很多用户其实不会。电脑还没有在用户中普及,突然一下子就到移动互联网,大家都还没有习惯。你们问家里的七大姑八大姨。他们手机上用哪几个APP,可能就装三个APP,以前是打电话发短信。现在就发点微信,再加上新闻、资讯的APP就没了,导航他都不用。


所以,当你出一个新产品,比如说三节课,当你到二三线城市的时候,首先你需要让他理解什么是三节课。但在国外就是很直接,不管是三节课还是什么,老外会冲进来看一下是什么,然后用起来。我觉得这是一个巨大的差别。


但,换个角度看,我们用户的水平也是在不断提升,比如说,移动互联网人群在不断提升,并且大家操作水平也越来越高,都会淘宝购物了。这个时候,各家平台也慢慢地会开放出很多数据接口。


所以,在我看来,国内互联网做增长,还是会有一拨红利。虽然用户红利没有了,但是数据红利出现了。我们可以用好这些数据红利去做增长,慢慢也会越来越接近于美国的方式。


黄有璨:谢谢福云,韩叙怎么看这个问题?


韩叙:我们回到最初的问题,假设一个场景,就以三节课为例,它应该如何做增长?


三节课刚初创阶段,公司规模不是很大,用户不是很多。这个时候,老板提出来,我们要做增长。具体很简单,就是想办法把GMV做上去。然后开始拆解,发现GMV=订单量x客单价。客单价不变的情况下,我们需要先把订单量做上去。好的,我就想办法把订单量做上去,刚开始不会做,就会买曲卉老师的书看一下。


看书之后,我知道了,美国的增长怎么做,体系很好,但三节课可能不适用,因为有些东西咱们没有。没关系,我们试着找到一条主线,既然GMV=订单量x客单价,你们先把订单量做上去,后边再做客单价。


订单量的话,就需要思考用户生命周期,也就是AARRR的模型。根据这个我们来看三节课。在黑板上,我们把从用户获客、用户激活、留存,再到变现,转推荐这五步都写下来。发现我们三节课这个阶段做前三步就够了,后边咱先不着急。


第一阶段获客,就是先看三节课有哪些获客渠道,比如说小规模的渠道投放,或者微信社交裂变。或者别的形式,不管怎么说,这是我们要关注的第一个问题。


第二件事是用户激活。用户来三节课网站以后完成注册,看了很多课程,那他有没有交易?怎样提高用户的转化呐?这个时候,就需要我们把整个三节课流量转化的漏斗研究一下,看看用户从百度搜索来三节课,注册,然后再到下单的环节,看它一步流失率最高。比如说,用户是因为找不到合适的课程,导致流失最高,我们就跟产品一起做优化。可能我们第二个A就完成了。


第三步是留存,留存,就是去看以前购买的用户怎么能够让他继续在三节课购买课程。


在我看来,三节课确实有这个阶段,最开始课相对来说比较少,但是现在课程越来越多。你发现做运营,三节课课程里三分之二不懂, 你就可以来学。因为很多很多课,你都可以来学,增加你的复购。这就是留存。


然后,我们把刚刚想出来的策略都列出来。和老板商量一下,什么事先干,什么事后干。


这时候,你可能发现数据不全,体系不完整。但是,这个很正常,大家的数据都不全,体系都没有那么牛逼,这事儿得慢慢建,通过一段时间你一定能把这个事儿做的越来越好,这是我亲身经历的。


我们坚持一年的时间,对于增长来说,数据产品会越来越好,比如每天会有各种各样的报表,有的可能是各种数据后台直接能看,有的可能是直接文件发给你,总之就是你每天第一时间能看到你的数据,这是我们在过去一年多时间做的。我们现在就开始建,等到明年就可以用,这就是长短线的东西。可能也是你如何和老板汇报你要做的事情。


基于行业特点制定增长策略

黄有璨:刚才听韩叙和陈福云讲的时候自己也会有一个疑问,在国内当前商业环境下,如何做增长,在不同的行业里面差别非常大,教育、金融或者医疗产品玩法非常不一样,这就导致在不同的环境里,增长团队做的工作完全不一样。


这里我想问一下曲卉老师和Doris,在美国市场,不同行业之间做增长,它有一个相对标准化的方法吗?还是说,也是差异非常大?


曲卉:不同的行业确实是有差别的,比如像社交类的产品,电商类的产品,游戏类的产品都是有自己的玩法,并且这些玩法比增长这个概念要早很多。增长可能就是把公司已经跑通的动作系统化、并广泛化适用到其他类似的领域,比如说互联网金融、教育等等。所以即使它在数据上,也是按照AARRR的模型进行分析,但具体的玩法确实会有不同。

Doris:因为我之前在快消、时尚和互联网都待过,我觉得三者做增长的套路完全不一样。


比如快消卖到超市,其实没有数据跟踪具体渠道的表现。所以在这种情况下,更多是用产品的创新来拉动新的增长点。比如说,用户在买洗发水这件事情上,你不知道他什么时候被促活,复购你也看不到。你能看到的只是销售数据的变化,很难套用AAARR的模型。


在时尚行业,这种高客单价,跟品牌、形象相关的业务也很难用AAARR来做。因为你买一辆车和买一包餐巾纸不是一个决策逻辑,你买车的决策周期很长,要看这个车的品牌,这时候品牌营销作用要大于增长的作用


所以。我认为增长黑客玩法更适用于互联网。当然,最近几年传统企业也在用增长的方法去做小成本的测试,但是在增长的抓手上还是不太一样,不在于数据,而在与品牌创新以及快速在社群内能够和用户互动。


黄有璨:谢谢二位。这两年在国内来看很多人对增长这件事儿特别焦虑,而且有各种各样层出不穷的方法会涌现出来,我自己所看到当下国内来看最流行的有几种:


第一种偏像曲卉老师这种,美国正统的这种,先有一个北极星指标然后往下拆。

第二种偏向增长裂变这样的套路,找对一个套路我就往死里砸。

第三点略有点剑走偏锋。比如说,有个公司在线下放一个体重秤,你来称,要获取报告你就要扫码关注公众号,就这么个体重秤放那,差不多几个月的时间,就拿到大几百万的流量。它是要靠一些脑洞或者策划来完成的。


作为一个运营/增长官,如何提升竞争力?


在座有很多人是做运营工作和增长的工作的,相信很多人都想提升一下增长能力,想在市场中竞争力,静秋、福云和韩叙你们对大家有什么建议?


陈福云:当然是要上三节课啊。


王静秋:先说回一下上边的增长方式。刚刚黄老师说到剑走偏锋,我反而觉得这其实不是剑走偏锋,在我看来,它其实是用一个工具做流量的抓手。我们看,其实现在国内的互联网公司都用工具来做用户的抓手,但是抓手的目的不一样,有的可能是为了获得更多的用户数据,也可能是为了沉淀更多用户在上面。

我相信这种剑走偏锋的方式有可能在未来成为很正统的方式,让大家广泛接受,像裂变也是一样。


如果对大家成长有建议,要在增长这件事有成长,必须要反复尝试,刻意练习。就像三节课说的一样,我们要输入,也要倒逼自己输出,再倒逼自己输入,以这样的方式来成长。


黄有璨:感谢静秋继续植入软广。韩叙对大家应该往哪个方向走有什么建议?


韩叙:我认为有三点。


首先一定要先有整体的知识体系,增长怎么回事?为什么必须要做裂变?但是,大家不要把增长认为就是裂变,增长是一个产品思维,所以,你首先要掌握工作方式,工作思维。


第二点,是去思考在这个知识体系下面有哪些具体方法。


比如刚刚举的例子,我是认真的,大家就可以把三节课的东西当成产品,把模型列出来去看到底哪一步的转化可以优化,可以使用什么方法。


说到具体的方法,我们如何学习到更多的相关知识呢?其实无非几点

  1. 去观察竞品,看看竞品都在做什么?不是说照抄,主要是看他们的做法能给你什么启发。

  2. 去学习各种课程,比如说三节课。

  3. 再有就是多看书,这也能提升你的经验。


第三点,作为个人来讲,你的产品思维和数据分析能力一定要强。做增长或者产品运营,不一定要像数据分析师一样专业,但你的数据分析能力和产品思维能力一定要强,否则一些事你不能干,你不能做决策。


系统增长vs跑马圈地


黄有璨:感谢韩叙老师,我觉得是非常中肯的建议。接下来我想代台下坐着我们一位朋友,范秦老师问曲卉老师一个问题。我们知道国内的市场竞争是非常激烈的,那么,国外的每一家公司平均会面临多少个模式一样的竞争对手,美国的人才流动和跳槽周期大概是怎么样的,这些差异对于国内外运营和增长是否有什么影响。


曲卉:确实是,我现在的公司是在做微投资,互联网金融在美国也算是比较火,我们公司的竞争对手应该算比较多了。大概可能是在十个以内,但,模式还不完全一样。我跟国内P2P领域的朋友交流,他说大概有几千个公司,我当时就懵了。国内的竞争确实要激烈很多。


黄老师说的很有道理,在美国,相对而言,大家竞争不太激烈,或者说不是那么的恶性,不会说一家公司上线新功能,成百上千个公司去抄你。这种情况下,会给每个公司比较大的空间用系统的方式做增长。


而在国内,很多时候真的是要跑马圈地,你不把这个东西圈下来,任何后续精细化运营没有什么意义,这可能确实是一个原因。


人才流动,我倒不觉得是一个主要的区别,反而,竞争方式是一个主要的区别,以及刚才谈到的用户是一个主要的区别。


在美国旅行。你会看到每一个地方它的mall的设置是一样的,可能都有一个这样的沃尔玛,都有一个各种各样的快餐店,你不觉得你会去很多不一样的地方。但是在国内确实是用户千差万别,这个需求的分层太大了,这也是一个原因。


还有最后一个原因特别重要。美国人比较懒,他们做事情很希望找到能够自动化完成的工具,尤其是工程师,很喜欢说这个东西要能scalable,我希望做的事情这个不停的重复给我带来收益,而不是一次性的搞一个事情。


但,现在因为美国线上的流量也越来越紧张,所以,在美国,会看到越来越多的会做的活动和线下的尝试,因为线上大家都的措施已经非常好了,反而线下各种活动变成一个新的可能存在机会的地方。


黄有璨:就着这个问一个问题,刚刚提到流量红利消失了,我感觉在国内大公司内部的解题的思路是,与人建立合作关系,比如说三节课,我们说和用户建立关系,由人去维系我们很多高质量的用户,通过这样的方式,通过这样的社群或者是一些线下的方式去建立这种强连接。但是在美国有这样做吗,我不太听说过美国有社群的情况。


曲卉:美国有,它叫community。其实,国内有的东西,美国都有,只是不叫运营,有内容,有社群,有产品,有市场,只是后面不加运营。


美国也会有社群的方式,但,他们还是会希望通过体系化产品化的方式。比如说现在大家都非常强调在产品里面加入网络效应,说社交产品天然是有网络效应在里面,这个网络效应就是护城河,你的用户之间有连接,他不太轻易放弃你这个连接。但是很多没有这个网络效应的产品也要想办法在产品里面加入这个东西,把它从单人模式变成多人模式,这样的话在产品层面去做人的连接,他不用在后续做很多重复性的东西。


另外一个现在也是比较新的趋势,在产品里面做各种各样产品的闭环,所谓的闭环就是能够让一个人的行为带动你自己以后的行为,举一个例子facebook最近也面对用户活跃度下降的问题,它想了一个办法是,用你以前的东西。根据这个思路,他开发一个功能叫“这一天”,很多年前的这一天你发了一篇文章或者是照片,几年后,同月同日再给你发出来。你就会觉得挺有意思的。


整体而言,类似于社群这样的模式也有,但他们还是更喜欢用产品的方式做各种动作。


能否用数据代替决策?


黄有璨:好明白了,谢谢曲卉老师分享这么多信息。最后抛一个我自己的疑惑,想看看各位老师会不会有什么建议。


我自己从去年开始尝试学习美国的增长方式。但我经常有一个困惑,国内的市场变化非常快,而且用户群体市场非常丰富,导致我们很难验证到底什么样的用户他适合走什么样的学习路径。

这种情况非常多,当用户到了一定阶段,我推出一款产品在市场投放,我发现渠道就分出十几种,有三四种渠道可以用abtest快速做,但还有十几种就没法做了。到最后,渠道数据都看不过来,最后,一些决策还是需要靠直觉或者拍脑袋的去做。这是我们自己遇到一个困惑,我不知道像韩叙、王静秋、陈福云你们怎么做?


韩叙:我觉得有这种问题。如果要来做,会怎么解决?


首先,我会先把渠道进行评级。通过经验和竞品的情况,判断这个渠道大概峰值能获得多少用户。


其次,再看我们的获客成本。根据这两个点,我们能给渠道做一个优先级出来。


最后,就像你说的,优先级最高的几个渠道最好。因为做多了实际没有那么多的精力,而且会把项目时间拖的很长,但增长要很快。


如果真的只有三四个渠道,没有数据,只能靠拍脑袋做决策,那就去拍,为这个非常必要。我不认为所有事情都一定要靠数据做决策。因为很多时候,没有那么理想,没有那么多数据来帮助你做决策,如果真的数据把答案都告诉你,要人干什么。


我也跟很多同业聊过,大家都很困惑,他们没有那么多决策的依据,用研或者数据都不会把最终结果告诉你,只是告诉你决策的依据,最终还是由人来做决策。所以这是很正常的。


黄有璨:福云。


陈福云:不要迷信数据,千万不要迷信数据,我说完这个做技术或者做产品的会打我。但,还是千万不要迷信数据。还是要有自己的一些判断。


就我个人而言,之前做增长特别痛苦,你做了一个功能,发现功能上线以后数据很漂亮,转头和老板邀功,老板你看我做的特别好,你给我多发点奖金。下个月数据就掉下来了,你的功能还在上面,这个时候你怎么跟他说。


这个时候,你才会发现你做的产品功能与数据并不是直接相关。


你虽然拿到的数据,但是不是说,这个数据的变化就一定和这个功能相关呐?这是运营经常会犯的一个问题,产品偶尔也会。新上一个功能之后,数发现数据哗哗涨上去了。但是,有可能因为学生放假,所有数据都涨上去了,你以为是功能做的好,其实不是。


当然也不能像黄老师说的就靠直觉,除非是烧你自己的钱,你靠直觉肯定太心疼。


王静秋:我特别同意两位的观点,数据只是我们的工具,不能代替我们做决策。但是我想从另外一个角度佐证一下这个观点,因为很多时候我们有北极星指标,即便我们把北极星指标做的特别牛逼的时候,我们的业务就真的做的好吗?


不一定。


这个有一点像管理上用kpi还是平衡记分卡来考核有点像。我们一定有很多业务是冰山之下,没有办法通过数据展现出来的。这是数据只是部分参考一方面因素。


但是。我们还要看到看到前面三家公司还是很有钱,可以选择渠道自己去做abtest。但是创业公司,我们没有钱投放渠道,只能是找一些免费的渠道来谈异业合作。去和对方谈用户是什么样的,我应该投什么样的内容,更有机会来转化。


我觉得跟提供广告位置平台更多做沟通,会拿到更多的数据有利于我们做转化。但是刚刚黄老师提了两个问题,第一个是学习路径的问题,第二个是渠道投放的问题。


在学这件事上我有另外一个观点,我认为学习本身是一个技术活,我认为技术一定是要有一套更专业的方法是有迹可循的。


Doris:这个事我是这样看的。做大决定是没有数据,很多时候只能靠直觉。但,数据是验证你假设更好的一种方式。


因为你精力有限,如果你都拍脑袋,老板天天换脑袋,天天后面我要跟死,这个时候,我觉得数据也是很好控制老板的事情。


其次是,很多时候数据没有用,是因为你提的数据有问题,你看的数据指标是不完整,比如你只看拉新数据但是你不看拉新后边的LTV的话,拉来几万的用户,但是你的用户都不留存,那我们就拉错了。所以怎么设定数据是一个很看功夫事情。


黄有璨:好,特别感谢大家,虽然只有一个小时时间,虽然有点意犹未尽。但是聊了很多烧脑的干货。简单总结一下,我觉得是有做这么几个点:


第一个是国内互联网运营是必将长期存在大的,在国内互联网公司做运营,相对来讲你懂用户消费心理可能比你懂数据更加重要,因为可能国内的用户大多数不理性,这是我们刚刚聊的一个话题。一个核心的困扰。


 第二个部分是说虽然讲在国内做运营你必须要先懂用户消费心理,但是数据仍然是可以作为我们工作当中非常重要的工具来判断,不管你是用它来控制你的老板,用它去验证你的想法,还是你用它去放大你已有的线索和策略,这是非常有必要的。


第三个如果在增长这件事情上来看,一定要有商业模型,怎么驱动它的方向,然后再到数和工具的层面。才会更高效。这是我自己简单的总结。非常感谢我们的五位老师和我们带来一场精彩的分享,我们掌声有请五位老师的精彩分享。谢谢。(


三节课3周年感恩大促倒计时


3周年感恩大促活动即将于明晚(11月30日)24点结束,我们可以保证的是大促期间的课程价格将是全年最低的,因此如果你想要学习成长的话,这无疑是最好的机会。


目前仅剩最后不到48小时,想要报名的同学抓紧啦,扫描下方海报中的二维码直接上车!


点击阅读原文,更多好课,等你来选!

登录查看更多
0

相关内容

美国互联网
2020年中国《知识图谱》行业研究报告,45页ppt
专知会员服务
239+阅读 · 2020年4月18日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
阿里巴巴达摩院发布「2020十大科技趋势」
专知会员服务
106+阅读 · 2020年1月2日
报告 | 2020中国5G经济报告,100页pdf
专知会员服务
97+阅读 · 2019年12月29日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
301+阅读 · 2019年12月23日
5G全产业链发展分析报告
行业研究报告
11+阅读 · 2019年6月7日
印象笔记和有道云笔记竞品分析报告
产品100干货速递
5+阅读 · 2019年3月26日
战略|咨询公司在中国的困境与出路
智慧云董事会
16+阅读 · 2019年3月13日
IDG资本杨飞:从价值投资谈2017中国现象
IDG资本
4+阅读 · 2017年12月22日
天使湾叶东东:创业死法清单 这7个最致命
铅笔道
5+阅读 · 2017年7月21日
一个人的企业安全建设之路
FreeBuf
5+阅读 · 2017年7月7日
Multi-Grained Named Entity Recognition
Arxiv
6+阅读 · 2019年6月20日
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月19日
Arxiv
27+阅读 · 2017年12月6日
VIP会员
相关资讯
Top
微信扫码咨询专知VIP会员