增长黑客的几种常见分析方法

贾利斋
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2020-04-1802:05:00 评论 219 2311字
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增长黑客是将如下几种分析用到极致的人:以北极星指标为增长方向,严密监控,一旦异动,及时诊断;通过增长点挖掘,作为增长的起点;使用ABtest工具,来实践增长效果。

我认为,增长黑客是将如下几种分析用到极致的人:

  1. 以北极星指标为增长方向,严密监控,一旦异动,及时诊断;
  2. 通过增长点挖掘,作为增长的起点;
  3. 使用ABtest工具,来实践增长效果。

那么,对应的分析方法分别是:

  1. 北极星指标的监控预警与定位分析;
  2. 增长点挖掘分析;
  3. AB测试及效果评估。

下面展开介绍:

(一)北极星指标是方向

1.北极星指标对增长很重要:

  • 是自上而下的现阶段最重要的问题的体现。是管理层的"指挥棒",想清楚当前最要命的是什么问题,解决哪个问题关乎我的生死存亡。
  • 集中资源在一件事儿上。我前公司,本事业部的增长压力已经很大,在制定KPI指标时,DAU、时长、登录率、甚至CTR等都作为核心KPI分发给不同的部门,每个部门如火如荼做了半年,年中复盘时发现各部门完成的都很好,但管理层关心的总DAU却下降了。因为各部门都追逐自己的小目标,不把大目标作为自己的KPI。
  • 目标明确,提高行动力。目标不明确时,如何明确行动的方向?左右摇摆时,便是资源的浪费,是机会成本。

2.什么样的指标是合格的北极星?

  • 能反映企业的使命,即如果该指标变好,公司是在向好发展。
  • 易理解,上下理解一致;要简单,或给予足够的说明,方向因为理解不一致导致行动方向走偏。
  • 灵敏,足够反映业务的活跃度,不可使用长时间才可以反馈的指标,是增长效率的要求。
  • 可量化,想得到什么,便衡量什么,无法衡量就无法增长。

3.注意事项

  • 北极星指标不是一成不变的,要适时调整,常常以季度、半年或年为周期进行调整,保证单一指标增长的"度",实现资源最优化使用。
  • 北极星指标一定是唯一的,但作为中高层管理者,要时刻牢记使命与长期可持续目标,在增长决策过程中防止粗放型增长导致致命风险,或阻碍长期能力的养成。要区分什么是必不可为的。

4.北极星指标我常用的异常监控分析方法

4.1 监控方法,可系统化工具化:

  • 短期异常,引入质量控制图。

(1)计算环比与同比波动率;

(2)计算波动率的均值±n倍标准差,n的取值根据准确率和召回率来定

  • 长期异常,引入移动平均线。

可以使用3日均线、5日均线、7日均线,判断均线交叉的点,来预警异常。

在经过剧烈波动期后,数据会回归平稳,往往会忽略长期缓慢的趋势变化,因此要引入长期监控。

4.2 异常分析方法,必须工具化、模块化,因为需要适应增长的快节奏:

  • 常见的异常

(1)日志异常,研发修改了什么,导致的异常。常见特征:

1)24小时分布与前一日明显不同,做24小时折线图;

2)异常的时间点与某个项目上线时间点契合(最好公司有上线单系统,不然追查这个有点费事)。

(2)作弊。常见特征:

1)来源/渠道为空或明显异常(查看UA),pv为1;

2)IP集中在一个城市或仅1个IP上;

3)页面集中,仅查看了某一个页面;

4)有激活app,未登录,即有设备号无登录账号,或一个登录账号对应无数个设备号;

5)集中在一个版本号上,而且往往是个老版本。

(3)业务上线。有时候业务庞杂,上线你不一定知道。常见特征:

1)某个页面大幅上涨;

2)该页面的数据从无到有;

3)该页面的24小时分布,确定上线时间点是否匹配。

(4)运营活动。常见特征:

1)活动页面波动;

2)24小时分布与活动开始时间点匹配

3)未出现疑似作弊的其他特征,如:版本号应是不集中的,登录账号与设备号齐涨。

这里重提幸存者偏差,业务方看自己的kpi指标时,倾向于向有利于自己的方向解读,而分析师有更多的数据和更多的视角来解读异常,由分析师监控异常或制作异常追查工具,能够避免错误决策。

对于异常归因的可视化,非常重要,这是快速定位原因的关键,对可视化方式也是见仁见智,我会在另外的文章中展开。

(二)洞察增长线是增长的起点

开门见山讲解初步挖掘增长点的简易方法:散点图。以分析影响新增用户的留存为例

第一步,找到影响新增留存的业务模块。

横坐标:新增且访问该模块用户数

纵坐标:这批用户的留存率(几日留存率,取决于分析目的)

(横轴与纵轴的选择,可结合分析目标做调整,比如:分析影响老用户活跃的因素,使用活跃用户数和活页天数等)

散点图,再根据均值或市场规律画参考线,将散点图切分为四个象限,如下图:

第一象限:留存和用户数均高,是有利于刺激留存的模块;

第二象限:留存高,但用户数少,应显性化的模块,给更好的入口;

第三象限:留存低,用户量也少,是否应砍掉?或优化;

第四象限:留存低,用户量却多,应优化。

可见,首先是四象限的优先级最高,其次是二象限优化入口。

增长黑客的几种常见分析方法

第二步,找到影响新增留存的功能或页面A,方法同上。

第三步,确定魔法数字。魔法数字在增长线里的本质是,通过刺激手段使新用户增加复用次数来培养习惯,提升留存。刺激手段有两面性,如果不进行刺激,用户复用次数低,体验不了核心功能,留存差;若不限制地进行刺激,会使用户体验变差,导致离开,而且成本也居高不下。因此这个的魔法数字是寻找刺激次数与留存率的均衡点。针对第二步发现的功能或页面A,统计每增加一次行为A,带来的整体留存增长情况,找留存增长情况的百分点拐点(注意,非有该行为的人,而是整体新增;因为在刺激用户有行为A的同时,会有其他负作用,我们要的是整体新增留存增量最大的那个拐点),对应的行为A次数,便是魔法数字。

(三)Abtest,行动-实践是检验真理的标准。

ABtest系统工具的基本原理如下:需要有规范的埋点支持实现自动化,也需要自助的样本随机系统(如1.Rand;2.用户注册id尾数随机;3.余数随机等)。

增长黑客的几种常见分析方法增长黑客的几种常见分析方法

优点是:高效产出分析结论,能做到分钟级、小时级;

缺点是:仅能支持简单的指标维度,复杂的分析较难支持。

效果评估是很好的补充,相当于手动ABtest,可以支持复杂的对比分析,来评估项目的效果,本质方法论一致。

End.

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