现在的公司，特别是互联网创业公司，真正核心关注的就是增长。增长能够解决所有的问题，没有增长的企业会出现各种各样的问题。这是在过去的几十年来硅谷湾区总结出来的一些经验教训。创业公司从开始到成熟期，最后到衰退期，数据在不同阶段起到了不同的作用。

大约在7年多以前，在Linkedin第一次大会的时候，一个负责工程的SVP给我们做分享，他在Linkedin做得很成功，把几十人的工程师团队，带到了将近700人，他讲了这句话：

如果一个东西你没法衡量的话，你就没法促进它。

这个人跳高是世界冠军，你想超越这个世界冠军的话，就要知道世界冠军跳了多少，这都是需要衡量的。

怎样衡量我们的产品呢？用数据去衡量。

Sean Ellis 是在 DropBox 负责增长的，他在 DropBox 工作时间很短，不到 2 年，但是这期间每年 DropBox 的增长率在 500% 到 700% 之间（一年 5 倍到 7 倍），这是非常疯狂的一个增长速度，他根据自己的经验总结出来了一套 AARRR 的框架：

这套框架中所有的步骤都是围绕人展开的，也就是用户。

以往的产品设计或者业务设计，都是根据功能来推的，市场功能、产品功能、销售功能、客户功能。但是今天，无论是产品运营、用户运营、市场营销、客户服务还是销售，所有的东西都应该是以用户为核心的。这套  AARRR 框架就是以用户为核心的。

怎样在数据驱动下做拉新？数据驱动的拉新很简单，首先一定要对你现在的运营渠道进行拆解，一般来说美国把市场营销渠道分成两块：

第一部分：对外营销

广告投放（在各种不同的媒体和平台上做广告投放），线下活动，销售直接找到潜在客户给人家打电话等等。一般来说对外营销都是需要花钱的。

第二部分：入站营销

入站营销是用户有主动的意愿，比如说自然搜索（百度、谷歌搜索引擎），内容的运营，社交网络的传播，这些基本上可以理解为入站营销。

无论是入站还是对外营销，第一步都要让每个渠道有衡量的指标，如果你想增长一个东西，你必须要能衡量它。如何衡量它，就需要在你整个不同的资源里面，进行数据的标记，这个过程是很重要的。

这是谷歌的一套标准的代码，无论是线下的活动，还是线上的营销（包括电子邮件营销／短信／ Push推送），尽量把它统一在这套框架下进行收集数据，然后才能对比是否有效果。我们并不关心来的是三个转化还是两个转化，我们关心的是他的转化效率。比如两次活动的效果评估时，看哪个转化率好，哪个转化率差，大致是差多少。所以说分析的核心就是可比性，所以要用统一的方法来持续衡量不同的渠道。

发现有差异以后，就要问为什么这两者之间有差异，当你明白了为什么这两者之间有差异以后，往往就找到了真正的核心的原因。

有一个软件叫Sline，那个软件有点像今天的钉钉，是到现在为止增长最快的一个企业服务的软件，它的填写信息的注册流，大约有7步到11步之间的程度，每一个注册页面都要你填一个信息才能进入到下一个页面，但是长的流好还是短的人没人知道，唯一能证明这一点的话就是数据，所以说这里面还有很多可以改变的空间。数据分析的基本思维，就是找到数据的点，然后切分、对比、思考原因、去改进，改进后看数据是不是提高了。你的产品里面也有很多可以改进的空间，这里面就需要小范围迭代、小幅度的测试，把它做得越来越精、越来越好。

当然不一定每次都出来这么好的效果，有可能上完以后会很差，但是因为你有数据来证明了，就可以做持续的优化和改进。

AARRR 模型的每一个模块都非常重要，但是在一个产品的早中期，真正最重要的一点，还是留存度。

产品的留存度，反映了整体产品的健康度。如果一个产品或者服务，没有把留存做好，没有把用户流失控制得很好，就不要去做大规模的推广和增长。因为当你的留存度很低的时候，就像水桶不断地在漏水，每次往里灌水都要成本。但是当你把留存做得很好之后，就可以迅速去扩张做增长了，所以说增长的第一个核心是用户的存留度，而不是大量的拉新。

留存度是一个很泛的概念，昨天100个用户来，今天有60个继续用，就是将近60%的留存。只有把留存用户拆解了，才能通过产品运营以及其他的手段来把它抬升。

Facebook 的一个研究报告表明，互联网产品一般隔日留存需要在 50% 以上，一周的留存率应该在 20% 以上，一个月的留存率必须是要在 10% 以上，这样的话才是相对 OK 的互联网产品。

但是这一个指标并不表示所有的企业完全适合，电商的品类、新闻的品类、O2O的品类，他们的自然使用周期是不一样的，所以说用户留存基础是不一样的，大家对自己要有一个细致的判断。

高留存用户用的产品功能和低留存用户是非常不一样的，通过留存度和产品的功能点，拆分了以后你会很快找到你产品核心的用户是怎么用的。

在linkedin我们发现用户在第一周之内增加的5个社交关系，后面留存下来的概率很大，这样你就找到了这个魔法数字：

LinkedIn 发现在第一周增加 5 个社交关系的用户留存度很高；

Facebook 发现在第一周增加 10 个好友的用户留存度很高；

Twitter 发现在第一周有 30 个 followers 的用户留存度很高；

Dropbox 发现在第一周安装两个以上操作系统的用户留存度很高。

大家看每家公司都不太一样，但是核心来说每家公司都有这个数字，我相信百度、阿里、淘宝他们都有，你的产品也有这个数字，但是一定要花时间去寻找，把这个点做上去，就有很高的用户黏度。

一般来说高留存的用户，都是高价值的用户，高价值的用户需要有共同的营销和变现或者转化的方法。我在易趣工作3年多，易趣把它的买家分成了 4 个区：

A区的买家，是超级的买家，这部分买家占用户数量 5%，但是贡献整个的营业额超过 30%；

B区的买家，占用户量的20%左右，贡献的营业额是大约占 40%；

C区的买家，这类用户占到整个用户体系 30%，贡献的营业额是大约 25%；

D区的买家，超过 40% 左右的，却只贡献整个的 10% ，甚至是 5% 。

有了这个模式，就有了运营的方法，我们需要把低留存变成中留存，中留存变成高留存的，同时用运营、市场、产品销售各种手段，减低上面这个区隔往下边流失里面过渡。

领英的战略上有一个很大的胜出的地方，就是它一直在关注用户的增长和体验，而不是超级关注盈利，他把用户的基数和黏度做稳了，盈利是未来的事儿，这也是为什么他现在估值很高的原因。

我们的资源是有限的，时间是有限的，不可能每个人都得到同样的待遇，你只能把最重要的资源放在最重要的地方，来解决最紧急的问题，一个销售管 500 个公司，他不可能给所有人打电话，他只能去管最重要的前面的几个，蓝色的部分。

数据分析的核心有三点：

标准化，要知道发生什么事儿了。

需要明白为什么，我们需要不断地持续思考为什么，因为只有你知道了为什么，才能解决它找到原因，在产品运营或者销售各种策略里面进行实际操作。

基本上我们能够预测用户未来的行为。

因此如果我预测到这些用户会买单，我们就把销售的资源调到这里面来增加销售额。当时 Linkedin 一周的销售额增长了 270% ，以前的话销售打一个电话来，500 个人的名单，随机给人打电话非常没有效率，后来用了这个体系以后，他就给最重要的几个打电话，这样提高了效率，得到了更好的效果。

整个的过程是产品经理、运营、销售等各个部门学习的过程，当你学习越多，了解你的用户越多的时候，你下一步就能预测他的行为，因为你的判断准确率在不断地增加，这时就能产生很大的价值了。

作者：张溪梦，GrowingIO 创始人、CEO、前 LinkedIn 美国商业分析部高级总监，美国 Data Science Central 评选其为“世界前十位前沿数据科学家”。

来源：Growwing IO（微信公众号）

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