大数据是如何运营的(「数据驱动与数据化运营系列」1. 大数据运营与用户增长)

「数据驱动与数据化运营系列」1. 大数据运营与用户增长

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作者 | 77

审核 | gongyouliu

编辑 | auroral-L

大数据运营与用户增长

本期开始一个新系列的学习，与大家一起探讨“大数据运营”与“用户增长”之间转化，找到产品长盛不衰的增长曲线。

近年来，随着“增长黑客”概念的兴起，用户增长受到越来越多的企业重视，这个概念起源于美国互联网行业，最早由Sean Ellis 提出，指的是创业型团队在数据分析基础上，利用产品或技术来获取自发增长的运营手段，通俗一点讲就是用数据驱动营销，以市场指导产品，通过低成本手段解决公司早期增长问题。

但在这股潮流中，很多从业者缺依然做不好用户增长，一个原因是他们接触到的只是零散的知识点或案例，没有形成体系化的用户增长思维和方法论,造成一些误区，比如认为增长就是裂变，就是买流量、拉新客，提升DAU日活跃用户数量等；另一个原因是，有些从业者完全照搬别人的理论和案例，比如瑞幸咖啡、小红书等等，谁最火我学谁，但这未必适合自己的产品。因此，学习用户增长，要综合思考，找到本质的理论和方法，然后结合自己的产品进行实践，并不断进行调整和迭代。

首先我们先了解一下什么才是“用户增长”，它不是简单的用户数量的增长，而是包含用户的获取、激活、留存、变现、推荐等多个环节，通过痛点、产品、渠道、创意、技术、数据等要素去实现，分为以下三个阶段：

第一是“产品出现前”

要找到用户增长的根本驱动力因素，也就是用户痛点，这是增长最根本的“因”，否则盲目错误的产品解决方案只会让增长成为无源之水，无根之木。如何准确发现痛点呢？需要考虑用户、场景、问题三要素，不同的群体在不同的场景下遇到的痛点也不一样，他们看似很多，其实痛点背后人的本性是不会变的，都可以从生存、效率、价格、角色、精神这五个维度去思考。发现痛点后，还需要进行价值性分析，包括迫切性、成长性、替代性，目的是判断未来用户的增长趋势和增长空间，为增长是否能够持久提供初步的判断和依据。从这里我们就能看得出，其实在产品出现前，用户增长就已经开始了。

第二个阶段“产品生命周期内”

这里需要明确第一关键性指标，又称北极星指标，将指标进行拆分，如获客、激活、留存、变现、推荐等环节，即经典的“AARRR”漏斗模型，用产品驱动、用渠道拉动、用创意引爆用户增长，释放痛点。

最后一个阶段“产品生命周期外”

也就是在一个产品到达顶点之前，一定要开启第二曲线，不宜过早也不宜过晚，实现用户的可持续增长，这里有两个方法：一是找到来自于第一曲线中的衍生型痛点，二是找到来自于外界的颠覆型痛点。第二曲线的业务和产品最好能独立发展，进入新的用户增长循环模式。

以上三个阶段构成了一个用户增长的闭环价值链，形成循环体系，围绕“增长”周而复始的运动变化，使得用户持续不断地增长。

本期视频“用户增长”的基本概念就讲到这里，下一期我们学习它的“四大思维模型”。