年初的时候,CEO给各部门核心骨干各发了一本关于增长的书《首席增长官》,作者是张溪梦老师。这本书既有理论高度和前瞻性,也有非常接地气的应用场景和案例,非常棒。值得一读!
当初拿到这本书,如获至宝,开卷就爱不释手了。当时几乎是一口气就读完了全书,全书带给我的触动和启发非常大。
因为其中的很多增长理念和工具,对于现阶段的工作有很大的指导和启发性,有些甚至可以直接指导并应用于实际工作中。传说的神书,有木有?
好书就是好书,读好书的价值和意义在于,无论你读多少遍,总能从中产生新的思考和启发。
这本书值得多花心思研读,需要掰开了揉碎了,最终内化为自己的知识体系,从而指导自己在实际工作中有所成效。
关于增长相关的工作还在持续开展,关于增长的课题研究和思考需要持续。
距离初次读这本书,已经有将近5个月的时间,当初的一些心得和启发有些已经淡忘了。而今重读这本书和当初的一些心得思考,温故而知新。
这是一本有关增长黑客方法论的书籍,不仅包括系统的增长方法论,还包括完善的增长团队架构、增长工具的运用以及非常前沿的增长案例分析等。对于流量红利消失的当下来说,是一本非常不错的参考书。
书中提到的数据驱动增长的思维理念和方法论,非常受触动,值得每个产品人好好学习研读。结合实际工作,简单总结如下几点启示和思考。
1、数据驱动决策的意识
现阶段在产品规划和迭代过程中,对于现有数据的敏感度和深度分析挖掘能力,还需要持续提升。
有很多现成的数据,还没有被深度用起来,数据潜在的价值尚未被挖掘,无法对产品决策产生实质性的影响和帮助。
而智能化推荐,就是一个强数据驱动的项目,接下来需要对于特定场景的特定用户群体,做深度挖掘分析,结合用户的数据分析给出定向的产品解决方案。
2、数据埋点
现阶段可用的数据均来源于数据埋点,埋点是数据收集的第一步,它和产品功能开发同等重要,如果产品上线无数据部署,上线后的效果根本无从分析和衡量。
在梳理平台规范过程中,发现客户端的埋点还是比较零散和不规范的。各个模块都是各个PM独立维护,参数定义也是非常个性化,甚至同一个参数在不同模块定义也不同,这在数据输出时就会存在很多问题。
在定义平台规范时,会逐步让各个PM把各个模块的埋点规范梳理出来,逐步规范客户端的埋点,有遗漏的逐步完善补齐。
从数据采集源头确保数据采集的准确性和规范性,以防因为原始数据的疏漏和误差,导致结论的偏颇。
3、测试!测试!测试!
一定意义上,测试能够驱动增长。
只有想法没有用,只有把想法快速变现为产品,拿到市场上去检验是否符合用户需求,通过不断的测试调优,才能找到更优的解决方案。
测试的频度,也会影响产品服务的质量和用户满意度。只有加快有效测试的频次,才能在最短时间内找到相对合理的解决方案。
目前智能化推荐的变现效率,还是比较受限于客户端版本迭代和接口开发排期的限制。后续如何能更高效的做实验,提升有效试验的频次,也是一个亟待思考解决的问题。
后续规划的产品版本,看看有没有其他实现方式,想小步快跑,针对特定用户群体做定向的高频测试。
4、数据分析和测算
目前的数据分析还是比较后置,很多产品功能迭代,都是上线后才开始分析数据。
其实无论是新产品还是已有产品的功能迭代,产品经理都需要在产品规划的时候对产品做好数据指标拆解和数据效果测算。
有些新产品尽管没有历史数据,但是可以结合现有的其他数据指标,测算出一个参考数据。等上线后再及时跟踪上线效果,和测算对比,看看是否达到了预期,另外对于PM的数据测算预估能力是一个很好的锻炼提升过程。
5、关于大转化和小转化
转化是用户产品中完成了你期望他能够完成的事情。
在平时的产品迭代过程中,我们不仅要关注产品的核心转化指标(比如订单转化率、GMV等),也要关注用户在整个转化链条中,每个关键节点的转化,即每个用户在使用产品过程中,每个节点的满意度。
这种小转化能够帮助我们及时发现并优化产品体验中的问题点,提升整个体验流程,小转化往往会影响整个大转化的表现。
比如:首页的下级转化率这个核心指标,我们可能要拆解首页各个模块的下级转化情况。
一方面需要分析不同渠道来的用户,需要怎样的内容承接;另外一方面需要反向分析,目前首页各个模块对应的用户场景,用户的操作路径和行为习惯分析等,把每个细分环节做到位,整体的下级转化也会有明显提升。
涉及到各个部门职责分工和协同的模块,则需要组织各个部门脑暴发散。针对组织目标达成共识,并敲定跨部门协同合作模式,围绕共同的目标,齐心协力,最终提升整个组织的运营效率。
关于这本书中提到的增长方法论,以及各个角色间针对增长的职责分工以及案例分享,还需要深度研读(多读几遍)。不断消化并转化为实际工作的生产资料,真正指导项目落地实践。
后续的读书笔记和心得思考,会持续分享更新,敬请期待~
以上仅是个人心得思考,未必正确,请保持独立思考。
文:番茄子@一个活向未来的007er产品汪(PM-007er)
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