火山引擎 DataTester:构建增长闭环,3-5 人即可搭建企业增长团队
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增长是一个老生常谈的话题,对许多企业而言这个词都很熟悉,但在实践过程中仍然有很多的疑问,比如指标体系应该怎么搭建?如何通过数据分析找到关键瓶颈?找到之后下一步应该怎么做等。近日,火山引擎数智平台专家鲍文霞在 DataFunTalk 做了演讲分享,介绍了字节跳动在企业增长方面的经验。
企业的增长闭环是如何构建的?一个完整的增长流程主要由四个步骤构成:
组建增长团队:
一个完整的增长团队,由产品经理、数据分析师、程序开发三种职能的人员组成,一个最小可行性的增长团队,只需要 3~5 个人即可组建。这样的独立的增长团队也可以以虚拟小组的形式出现,从企业各职能部门抽调相应人手,即可以完成组建。
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构建指标体系 :
在增长团队组建完成后,下一步需要围绕企业业务,构建一套贴合业务的指标体系。要记得,任何生意都能用简单的数学模型来描述,这也意味着业务都可以用数据指标拆解和量化。
做指标体系首先需要找到业务的北极星指标,也就是唯一重要指标,它指引全公司向同一个方向发展。举例而言,问答类社区的北极星指标就是问题回答数;像音乐类 app 的北极星指标就是总听歌时长;电商类产品的北极星指标就是总 GMV 等。
在找到北极星指标之后,需进一步将关联因素做逐步拆解。如”活跃用户数“可以拆成“新增活跃用户”和“已有活跃用户”,“新增活跃用户”又可以拆分成为“访客流量✖️新用户激活率”,“已有活跃用户”可以拆分为“已有用户数✖️老用户留存率”等。按照这样一个思路构建和拆解下来,业务的指标体系可以呼之欲出。
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在指标体系建设完成之后,我们通过数据看板,就能看到各个环节的数据指标表现情况,哪个指标是现阶段最紧迫要提升、要优化的,就是从这里找到,也定位到了业务的增长瓶颈。
设计策略增长优化
找到了业务的增长瓶颈,下一步就要设计对应的策略,完成增长优化了。关于设计策略的思维,可以参考目前公认的 A/B 测试方案最科学、应用最广泛的模型——Lift 模型,来自《测出转化率》一书。
Lift 策略迭代有 6 大原则:首先是价值主张,即产品策略给用户提供了什么样的价值;相关性和清晰度,指的是产品界面呈现给用户的信息是否与价值主张相关、是否与用户诉求相关,以及视觉呈现上是否清晰;注意力和焦虑感,指页面无过多杂乱因素分散用户的注意力,无多余事情会引起用户焦虑感,导致用户的跳出或者流失;紧急度,指策略可注重营造出一种机不可失的感觉。
我们的每一次产品策略的设置和迭代,背后都离不开 Lift 模型的深层原因。
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A/B 实验验证效果
在产品的迭代策略确定之后,我们则要聚焦这一领域去开启 A/B 测试,定期去做实验相关的复盘会议,并持续迭代优化产品方案。当经历了一段时期后,前阶段聚焦领域提升的收益已不大时,则可以更换新的方向,开始增长的新循环。
在这个流程中,A/B 实验是最为关键的一步,合理有效的实验推进,能产生不断叠加的正向反馈。如果使用成熟度比较高的 A/B 实验平台,如火山引擎 DataTester,企业的增长流程运行起来会非常高效。可以说,好的 A/B 实验平台,是企业降低成本、提升效益的利器。
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火山引擎 DataTester 具备四个显著特点:
10 年打磨科学可靠:字节内部累计实验总量 150 万次,应用经典假设检验框架,多年持续优化升级
字节增长经验加成:深度服务字节内部 500 多个业务线,沉淀了大量增长经验
实验丰富功能全面:拥有多种特型实验和智能调优实验以及强大的配置发布能力
灵活部署使用便捷:支持在线使用、本地部署、嵌入业务系统等多种使用方式
作为字节跳动内部使用多年的 A/B 测试平台,DataTester 能支持多种复杂 A/B 实验并能够进行精准科学的分流,可以深度耦合推荐、广告、搜索、UI、产品功能等多种业务场景需求,为业务增长、转化、产品迭代,策略优化,运营提效等各个环节提供科学的决策依据。
目前,火山引擎 DataTester 已经服务了美的、得到、凯叔讲故事等在内的上百家标杆客户,将成熟的 " 数据驱动增长 " 经验赋能给各行业。
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