在互联网企业中，数据增长小组是一个跨职能的存在，沟通各个部门，协调资源。本文通过四个方面解读数据增长小组，希望对你有帮助。

数据驱动的数据增长小组：

现在的互联网企业越来越关注和数据有关的一切事情，如数据分析，报表，仪表板，大数据，预测性分析，决策科学等等，所以数据治理变得越来越重要。

一个良好的数据治理计划会让业务利益相关者参与进来，他们会参与到数据定义的决策中，同时支持组织内部数据的一致性使用。

越来越多的企业通过数据分析解决企业增长问题，数据增长小组的建制频繁的出现在组织架构中。

一、数据增长小组的角色和职能

数据增长小组是一个跨职能团队，在没有增长小组之前，原来的部门之间不统一，不交叉管理，协调资源能力差。

有了数据增长小组之后，打破常规的组织部门间隙，沿着客户的需求体验方向不停试错、改进、迭代，协调业务需求与产品需求，打破了统舱管理的模式。

一个典型的数据增长小组（Growth Team）有这几个角色：

• 增长负责人
• 增长产品经理
• 增长工程师
• 交互设计师
• 数据分析师
• 营销策划师

要学会不断创新方法并及时总结复盘，把好的方法沉淀，在实操过程中迭代和优化，直到增长方式能够持续满足增长需求。

始终秉持“又快又好”的思想，是数据增长小组发展过程中的关键因素。它将志同道合之人凝聚在一起，使团队能够有效地实现目标。

每一个增长小组，解决一个环节的问题，严格用数据说话，一切决策来自于数据反馈，逐步梳理企业数据增长问题。

那应该如何管理数据增长小组呢？

一个小组每周一到两个实验，分析问题调整频率：

• 提交点子库，想法名称、描述方式、待测试指标；
• 排定优先级，影响力、信心力、简易性；
• 测试对照组，每周开一次增长会议、承上启下、跨部门人员组建；
• 北极星指标，核心数据指标，带来核心业绩转化，多个增长小组，完成任务指标。

二、关注3类数据，驱动数据增长

1. 业务数据：用于监测业务进展和健康度，用户数、活跃用户数、销售额等；
2. 用户基础数据：用户画像或给用户打标签，年龄、职业、喜好等；
3. 用户行为数据：用户成长路径、用户行为特征，用户页面浏览、点击等

用户的行为数据标准：

1. 日/周/月活跃用户数：方便产品设计人员了解产品的每日用户情况，了解产品的用户增长或者减少趋势。
2. 留存用户数：用来衡量产品的用户粘性和产品的留存用户规模。
3. 留存率：用来衡量用户使用粘性，也可以用来作为产品改版后的重要指标。
4. 流失率：可全局看出所有的流失情况，找到流失异常数据，可追踪之前是什么情况导致流失数据情况。
5. 展现PV：判断有阅读该功能/产品的次数。
6. 展现UV：判断有多少个用户阅读该功能/界面。
7. 点击UV：了解用户对功能交互事件点击数量规模，通过用户的点击数量了解用户的使用行为。
8. 人均点击次数：用于衡量产品/页面/功能中的内容对用户的吸引度，对比同页面的不同功能。
9. 平均停留时长：用来衡量页面吸引度，一般来说，停留时间越长，用户粘性越强。
10. 人均使用时长：用来衡量用户使用产品的深度，判断用户使用产品的粘性和依赖度。
11. NPS净推荐值：产品口碑传播的重要指标。
12. 跳出率：用来衡量页面内容质量。

业务数据：找到业务问题的核心所在。

用户行为数据：找到用户行为与业务问题间的相关性。

用户基础数据：用于识别特定用户，给用户进行分类。

作为增长黑客，我们对必须理解自己公司的这3类数据，理解数据相互间关系，并理解数据背后的业务逻辑。

只有这样，我们才能从数据中发现问题，找到增长点，这也是我理解中的”数据驱动增长”的核心。

三、洞察数据、理解用户、用对方法

数据增长小组的任务指标不仅仅是在现有数据中寻找问题，同时也要不遗余力的施加干预手段，判定数据逻辑。

1. 数据变量逻辑（因果）

可以粗浅的理解为，在周围的数据不变的情况下，改动一个数据的变量，导致另一个数据变量的因果关系，被经常的用于AB小组测试和各个业务流程管理。

2. 北极星数据指标（变量）

企业核心数据的测试，寻找企业的核心数据指标。这个核心数据指标就被誉为北极星数据。

举例：

早期的领英用户留存率很差，新用户留存很低，通过AB小组对比我们发现，留存率相对较好的用户都是第一时间导入了通讯录的用户。

他们粘性高，使用频度也很高，针对以上现象，领英就鼓励用户在使用APP的各个环节导入你的通讯录，从而有效地解决了用户留存问题。直至今天，领英的原则还依然如此。

这其中，用AB用户分组来观察差异。导入通讯录这个行为，就是北极星数据指标。导入通讯录导致了用户留存率增加，这就是因果关系。

病毒式传播是一种基于用户诉求的传播方式。

不同于以往“中心化”1对多的传播方式，“去中心化”的病毒式传播中人人都是节点，传播的效果是几何级数的倍增，往往会产生四两拨千斤的效果，需要数据增长小组做好详细记录，实现模式复制。

基于原有渠道的创新型发展、广告、渠道、流量购买等等，渠道的优化，强调分享、分裂促进是关键。当大家忍不住炫耀自己游戏积分的时候，在人们眉飞色舞地讲解自己如何用拼多多省下很多钱的时候，其实都属于典型的病毒传播场景。

这种以人际关系信任为纽带的传播，通常比商家的自卖自夸更具有说服力。

1）以数据和增长小组引领的变革

数据增长小组的组建是一家企业的创新与改革，改变了原有部门之间的协作关系变更为一体化，提高了效率，激发了工作活力。

在提高效率的同时，增加了考核标准、技术服务、产品优势转化等等，是对现有组织架构的一种颠覆。

数据在互联网的应用都还属于被低估阶段，但随着科技的进步和用户获取的边界成本越来越高，各大互联网公司对数据的使用将进入到另一个阶段。

四、下一个数据时代

作为信息的载体，在未来数据将成为企业洞察内部效率，探知外部行业赛道的高效使用工具。

所有的结论都应该以数据为依托，以数据增长小组为手段，为企业的决策提供助力，为企业的发展提供驱动力。

凡事有模型、万事有逻辑、我是持续追逐卓越的互联网人张半城、我们下期见。

本文由 @张半城 原创发布于运营派。未经许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议