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雷鋒網按：本文作者張溪夢，GrowingIO創始人&CEO、前LinkedIn商務分析高級總監。
為什么要用數據來驅動增長？我們不妨先來看看中國互聯網的發展趨勢。
第一點，在過去10年，中國的互聯網發展非常快；尤其是移動互聯網，2009年移動端新增用戶比率高達35%。但是最近幾年，移動端新用戶的增長在不斷放緩，去年年底降到了6%。這說明，人口紅利正在逐漸消退！
第二點，過去十來年中國互聯網是典型的“流量型”經濟，大家都想搶流量、搶入口、搶風口。一個調查研究顯示，中國網民平均每天使用手機的時間是200分鐘，其中71%的時間被前20個網站或APP占據，剩下的21%的時間被幾百萬家網站或APP瓜分。
在這樣的背景下，很多互聯網產品停滯不前。大家想想，如果人口紅利、流量紅利都結束了，下一個時代我們該怎么辦？
接下來將是一個精耕細作的時代，我們需要更多地關注產品設計、用戶體驗、價值輸出，還有用戶的使用粘度。這也就是用數據來驅動產品增長、驅動精細化運營的一個核心關注點。
首先，增長是王道，如果不能增長企業就開始衰退。著名管理學大師彼得·德魯克說過：“如果你不能衡量，你就不能增長”。
其次，產品增長應該有一套完整的方法論，這些東西經過十多年的發展已經沉淀為精華。
1、MVP理念。
當我們有好的概念的時候，需要用最快的時間把它工程化變成產品；同時，我們必須要用數據來實時衡量新產品的效果，好的話就推廣，差的話就快速修正。我們的產品必須迅速迭代，要用數據來指導我們進行精細化運營。
2、全方位、全周期的業務理解。
產品經理應該有全面的思維，不能都只考慮自己的交互、設計。一個優秀的產品經理要理解公司的戰略、業務，熟悉用戶的需求，需要有產品全生命周期的管理思維。
3、要有“Growth Hacker”的精神。
在過去十多年，美國硅谷有一種增長黑客的理念，梳理出了一套精細化運營的框架：獲取、激活、留存、變現與推薦。這5個環節中任何一個，產品經理都可以做精細化的分析，驅動企業高速增長。
從一個數據分析師的角度，產品經理要想實現產品增長，最起碼應該具備思考以下三個因素：驅動力、障礙、鉤子。
第一，產品經理需要思考我們的用戶是什么因素驅動的，這實際上就是獲客。
第二，用戶在使用產品的過程中會有哪些障礙，哪些怒點；產品經理需要通過用戶行為數據來發現這些問題，快速修正，不斷提升用戶體驗。
第三，我們的產品有哪些功能能讓用戶留下來，讓用戶在平臺上持續活躍。接下來我們從這三個角度出發，闡述如何用數據驅動產品增長。
驅動力其實很簡單！過去我們花錢買流量，比如競價投放、廣告聯盟、降價促銷等等方式。然而今天人口紅利、流量紅利正在逐漸消退，花錢買流量的成本越來越高，我們需要從出站式營銷向入站式營銷發展。比如，通過SEO來優化網站的內容和架構，獲取更多的搜索流量；通過內容營銷的方式吸引用戶的關注和轉化。這些新的運營方式獲客成本非常低，獲取用戶的速度比較快。
以前我們投廣告、買關鍵詞、發文章更多是拍腦子決策，并沒有對不同渠道進行精細化分析；現在GrowingIO通過UTM代碼可以追蹤用戶的訪問來源、媒介、內容和關鍵詞等維度。現實中不僅關注不同渠道的訪問量，還關注不同渠道的轉化率。我們要知道有多少用戶深度轉化成為了我們的核心用戶，哪些用戶未來會給我們制造營收。
最小可行性產品（MVP）的理念強調小步快跑的產品迭代方式。一個新產品從概念到成型上線，我們需要通過數據來驗證新產品或者功能是否符合市場需求。同時，用戶行為數據也是用戶對產品體驗的原生反饋，可以幫助產品及時發現問題、快速修正。
舉個例子，企業結合市場熱點快速上線了一個活動頁，產品和運營需要對這個活動的效果進行監測和評估。產品活動頁上線后，頁面的總體訪問量急劇上升，且該活動頁面一舉升至活躍網頁的第二位。這樣的實時數據可以快速驗證產品的效果，幫助產品經理快速評估、迭代，驅動產品增長。
數據分析的核心就是要把一個產品或者一個業務用分拆的角度把它分成不同的層，每個層用精確的數據進行衡量。
舉個例子，一般產品經理或者設計更多考慮的是視覺、交互設計和信息框架等元素。再往上走的話，我們需要更多地思考我們產品的內容以及用戶的需求、體驗等等。
我們以一個博客頁的熱圖為例，左邊是H5的熱圖，右邊是Web的熱圖，我們從不同層次對這個產品進行分析。第一點，我們分析信息交互的框架，看用戶的注意力區在哪里。第二點，分析每個位置的轉化率是怎么樣的。第三，以博客中的“互聯網增長的第一本數據分析手冊”為例，這個文章雖然在第二位，但是用戶的點擊量很大、活躍度非常高，這說明它的內容對用戶有直接的吸引。
當我們做數據分析、做產品的時候，我們可以用熱圖對產品的UI、UX、內容、用戶等做具體的分割，從而實現對產品多層次的分析。當你知道每個產品每個層次的具體情況（例如轉化率）的時候，你就可以對產品進行進一步的優化：這也是產品迭代的基本思路。
廣義上來說，所有的商業網站或者APP都是電商，都需要用戶變現。電商最講究轉化，比如注冊轉化、購買轉化、搜索轉化；轉化的每一步都是非常微妙的，它們最后決定我們的網站的GMV或者成交額。2007年我在eBay工作，當時有17步的轉化公式；注冊用戶到搜索轉化率、搜索到瀏覽商品的轉化率、瀏覽商品到購買的轉化率等等，一步步連起來，分成17步。這17個步驟構成了公司的運營體系，每一個步驟的轉化率一旦降低0.1個百分點，就會立刻有人去核查原因。
我們以用戶的注冊轉化為例，給大家介紹一下如何發現問題，解決問題。今天每個公司都有注冊環節，需要用戶填寫電子郵件地址、手機號或者公司信息等等。要想提升轉化率，前提是你要能很好的衡量每一步的轉化。我們建立了一個注冊流程的漏斗，可以清晰地看到總體和每一步的轉化率；同時，我們也可以從不同維度對轉化這個指標進行拆分，拆分維度根據業務需求各異。
以GrowingIO的注冊轉化為例，今年1月份我們的總體注冊轉化率為7.6%。我們從瀏覽器的角度對轉化率進行拆分，發現IE瀏覽器的用戶轉化率為1.4%，而Chrome瀏覽器的轉化率高達12.2%。為什么IE瀏覽器用戶的轉化率那么低？難道是我們的網站在IE瀏覽器下不適應嗎？當然這只是猜想，并沒有充足的證據來證明。我們將IE注冊失敗的用戶全部找出來，建個分群，然后觀察其中3-5個用戶的行為，大概就可以發現問題了。
通過GrowingIO的細查，產品經理發現IE注冊失敗的用戶在提交環節出了問題，用戶反復輸入賬號密碼，無法提交成功。經核查，這是一個BUG，是用戶的“怒點”，因為我們新的java架構對IE不兼容。當時我們的工程師花了2個小時對產品做了兼容的處理，接下來的一個月IE用戶的注冊轉化率提高到12%。
大家想一想，我們今天的產品里面是不是有很多這樣的漏點，導致用戶不斷流失；只有一個一個彌補這樣的漏點，我們的產品和用戶的轉化率才會提升，產品才可能不斷增長。
留存，顧名思義就是指訪問你網站后過一段時間仍然回訪。我跟很多產品、運營的人交流，真正理解留存的人非常少。Facebook發現了一個521原則，一個互聯網產品隔日留存率低于50%、隔周留存率低于20%、隔月留存率低于10%的話，這個產品是很難成功的。
這個留存曲線，如果你不做什么工作的話是很難有改變的，用戶會慢慢流失。我們從產品功能的角度出發，發現使用過A功能（上圖紅色留存曲線）的用戶表現得更加活躍、留存度更高。從產品迭代的角度，我們在下一個版本規劃中將A功能的入口放在首頁，使其獲得更多的流量；刺激更多的用戶高頻使用A功能，從而提高總體的留存度。
不同用戶的留存度差異非常大，一般我們將用戶分成4類：高留存、中留存、低留存以及流失用戶。
高留存的人一般來說它會貢獻營收的35%到60%，雖然他們人數非常少，但是粘度非常高。中度留存的用戶一般來說是我們的核心用戶群，這個群體占我們公司活躍用戶比例的20%-25%；剩下的是的是低活躍用戶與流失用戶。不難看出這些用戶的價值和讓用戶比例是完全倒掛的。
產品經理應該仔細研究高留存用戶的行為，看他們在使用哪些產品功能，是怎樣使用的；低留存用戶在使用哪些功能，是怎樣用的。這樣一對比，你就會發現產品很多核心功能點，找到這些核心功能點后，我們所有的產品、運營、業務都改朝這方面來打。
舉幾個簡單的例子，LinkedIn發現用戶第一周增加5個社交好友、Facebook發現用戶第一周增加10個好友、Twitter發現用戶第一周有30個粉絲、Dropbox發現用戶在兩個操作系統上使用的話，這些用戶的留存度會非常高。每個產品都有它的魔法數字，產品經理如果能找到這些魔法數字，就可以有針對性地促進產品增長。
數據驅動產品增長，體現在三個層次上，也就是中國人講究的“道”、“術”、“器”。
“道”是指價值理念，好的產品經理應該能認同數據的價值；如果不認可這個價值，那么你無論怎么推都推不動的。“術”是指產品經理要有正確的方法論，比如現在新興的“Growth Hacker”（增長黑客）框架，從獲取、激活、留存、變現與推薦五個環節驅動產品增長。“器”則是指好的工具，一個好的數據分析工具可以幫助產品經理加快產品迭代速度、縮短開發周期，從而增加用戶的價值。
用數據來驅動產品增長，產品經理需要了解數據分析的5個階段。一般情況下，數據分析的商業價值隨著分析的復雜程度而增加。
最開始，人們靠拍腦子、拍大腿、拍胸脯做決策，完全靠直覺。當時當你的系統越來越復雜的時候，拍腦子決策就會產生很多錯誤，效率也會越來越低。
在數據分析的第一階段，我們需要知道歷史，以前發生過什么，這是基礎。
第二個階段你需要找到原因，人們為什么會用你的產品，憑什么給你的產品付費，為什么不同用戶的粘度差異那么大。
第三個階段，產品迭代和運營要快。以前人們三個月更新一個版本，現在很多產品經理通過數據每天做出一個決策，小步快跑，快速迭代。在這個過程中，特別需要重視實時的分析，新功能上線、產品運營活動都需要實時監測效果。
第四個階段，通過數據進行預測。人的行為很難改變，用戶以前的行為很可能延續下去。
最后，數據化的核心需要很好的執行，需要落地，我們需要對未來進行改變。我們可以通過市場營、內容傳播、業務推廣等等方式，實現產品、業務、用戶的增長，創造源源不斷的價值。
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