回顾一次增长黑客实践｜九流诗人

intro

拜访助手这个项目刚上线时，wuli数据产品大大牵头做了一次增长黑客的尝试，（先前写的增长黑客笔记戳这儿看），最终没能run起来——每周的讨论会简化为邮件，所同步的数据也简化为面目模糊的“满意率”与“活动率”。

当时已然浮出水面的障碍有：

• 团队各方缺乏共识，未能就数据线索或用研线索形成讨论。
• 业务野心过大，MVP阶段就试图把产品行为数据与线下实际开单量挂钩，一方面导致人力精力都被拿去做贡献论证，另一方面导致产品重心过早地转换至运营，对产品设计的要求过低。
• 产品定位不清晰，也未急于使它清晰。这在初期是一种争取资源的策略，团队的共识是不能局限在线上会客这个单一场景；但到了中间阶段，新开的场景与MVP的核心场景已无太大关联，导致不同模块的劲儿使不到一处去。

而如今再去回顾，另有几个问题格外显眼：

• 增长黑客也适用于产业互联网吗？
• 增长黑客在任何产品阶段都适用吗？
  ……

下文会试着回答。

本文包含以下内容：

• 背景：传统销售企业的数字化改革
• 初期：北极星指标-关键用户行为-增长模型
• 中期：获取新用户-分层经营已有用户
• 反思：为何“失败”

背景：传统销售企业的数字化改革

⇢公司：一家总部遥控地方的传统险企。总部负责把控经营节奏，like8~9月是卖保障类产品还是年金类、今年的保障类产品要重点卖哪一款…；地方机构负责向一线营业区下发经营指标，一线营业区在经营活动中享有较大的自主权。

一家非data-riven的公司。一方面紧盯传统业务指标，比如NBEV、FYC/P、主打产品的销售数据，但传统经营指标的时效差、可控性不强；另一方面也在构建可短期追踪应对的动态业务指标，具体到我们部门所服务的代理人渠道，比如代理人销售活动量数据、科技产品的使用数据…但动态指标大多仅成为行政管理手段。

⇢项目：上线于2020年，MVP版本的定位是一款代理人用来远程会客的工具，聚焦于4个user task：挑选官方方案、组装自定义方案、邀约客户、讲解方案，希望通过优质且免费的内容、实时的话术指导、不受时空限制的音视频通话，来提高代理人的信息服务能力。最初的外宣slogan是“在家也能聊保险”。

在这样的情况下，产品上线第2个月起，团队内开始有了每周一次的数据分享会。

1. 初期：北极星指标-关键用户行为-增长模型
   「增长黑客」要求首先找到一个动态指标，能反映产品价值、能反映用户活跃程度、能反映公司经营情况、能被团队理解的动态指标。相比于“传统指标”，“动态指标”意味着它得让你能更早发现问题，比如，“月活跃用户数”就比“月费收入”更先导，因为用户可能是在停用了几个月后才取消付费。

In our case，考虑到：

1. 产品初期的定位是，辅助代理人在线跟客户讲方案的工具；
2. 目标用户因长期被公司强制用app而学会了软抵抗，指哪儿就打哪儿，因此次数、频率这类指标有较高欺骗性；
3. 公司没有现成儿的可反映经营状况的动态指标，可理解为项目仍处于向公司证明价值的阶段，要找到一个能证明代理人爱用的指标；
4. 试点第二个月的数据显示，8成代理人的线上通话时长在5分钟以内，其中在2分钟以内的占了2/3，根本不足以讲完任何一个保险理念或知识点。
   ——我们选择了“一周内进行有效会客的总用户数”作为北极星指标，来验证代理人是否真正在用产品；再结合调研结果–完整地讲一个方案至少需要15分钟，最终将“有效会客”定义为“会客时长大于等于15分钟”。

那么，哪些因素会促进代理人进行「有效会客」呢？

「增长黑客」的目标是构建增长模型，把输出变量、输入变量和方程给定义出来。在理想情况下，增长模型可以组装成一个公式，like：

电商网站销售额=新增活跃用户销售额+已有活跃用户销售额
= (下载量注册率首次购买率平均订单金额) + (已有用户量复购比率*平均订单金额)
左侧的“输出变量”即北极星指标；右侧的“输入变量”–下载、注册、购买…，即用户使用过程中的关键行为，意味着用户要经过这些步骤才能达到“对销售额做贡献”的状态。

In our case，
输出变量=一周内进行有效会客的总用户数=新增有效会客的用户数+第N次进行有效会客的用户数；
输入变量呢？以用户旅程的方式梳理可以快速梳理出如下几个：

通过分析已有数据，我们发现，有效会客的代理人：

1. 其每一项关键行为的平均操作次数，都是非有效会客代理人的2倍；其中数据差异最大的是“浏览方案”–有效会客的代理人平均浏览方案19次、而非有效会客的代理人平均仅浏览方案7次；
2. 其第2次有效会客，有60%发生在上次有效会客后的一周内，到了第二周这个比例会衰减2/3；
3. 其中5成代理人会在邀约客户前进行1~4次练习；
4. 其分布并不均匀，其中山东机构的占大多数，其次是大连、深圳、黑龙江。

再通过调研做进一步的验证与归因，可以做出如下判断：

最终在这个阶段，项目组内落地了如下产品策略：

产品运营：

• 1). 在产品界面内利用banner为标杆案例、代言人打广告，最厉害的是把当时集团的CEO给推上了banner；
• 2). 搭建起监测机构使用情况的大盘，从“量”和“质”两个维度给机构排名，并及时与头尾部机构沟通；
• 3). 宣传口径上，提倡大家以内部培训的方式先把拜访助手用熟了，再用它去线上拜访客户。

产品设计：

• 1). 首页方案列表由单列改为双列feed、并新增“最热”“最新”的筛选；
• 2). 把内容来源由总部扩展到地方机构；
• 3). 新增真人对练、人机对练的功能规划。

中期：获取新用户-分层经营已有用户

针对新用户获取，

「增长黑客」要求结合用户群体的特点，找到最适合你产品的1～2个用户获取渠道。
而一个用户获取渠道是否有潜力，可以从5个方面来评估：体量大小、获取成本高低、是否可追踪、是否有助于定位目标用户群、是否可随时开始&结束。

In our case，
⇢以活跃机构的代理人为样本，可以发现：

1. 从职级上来看，机构主管的使用量和使用时长明显优于普通代理人，且机构主管的使用量/质与该机构普通代理人的使用量/质，呈明显的正相关
   ——也就是说，主管人群是最有影响力的用户群，一个主管可以带动一整个营业组去进行有效会客。
   ⇢以集团内部主流数字产品的活跃用户为样本，可以发现：
2. 在司龄、文章转发量、机器人咨询量、长线出单件数、年龄这5个维度上，均存在明显的头腰分界值
   ——也就是说，存在一个主流代理人画像，ta们更愿意用数字化产品去做线上经营，那可以推测ta们更有可能会把拜访助手给用起来。

因此我们选出这两个渠道，并分别给出建议策略：

最终在这个阶段，项目组内落地了如下产品策略：

1. 产品运营：
   1). 制定面向主管群体的激励方案。
2. 产品设计：
   1). 新增营业组榜单功能，主管可把本组的会客情况、与营业部其他营业组的会客情况进行对比；
   2). 新增拜访记录功能，并默认开放给主管查看。

针对已有用户经营，

「增长黑客」要求你关注，已经留下来的那些用户是否在正确使用你的产品？

可以按照这些用户的参与程度不同，把ta们分为消极用户、核心用户和超级用户：

• 消极用户：按照他们自己的方式以比较正常的频率持续使用产品
• 核心用户：以一个正常的频率和正确的方式使用产品
• 超级用户：高频率地正确使用产品之余，还会使用大多数用户没用到的“进阶功能”

需要为各个层级的用户制定出向上迁移的策略。

In our case，

• 消极用户=日常有打开拜访助手行为
• 核心用户=日常有会客行为
• 超级用户=日常大部分时间有会客行为

我们以周为单位，观察会客行为覆盖率、打开行为覆盖率的分布，发现曲线在30%左右明显变缓，于是以1/3为界，对已有用户做出如下划分：

但很遗憾，这次用户分层最终未能形成讨论、并制定出产品策略，成为团队内「增长黑客」的last try。

反思：为何“失败”

仔细回观过程中的闪转腾挪、接近直觉的巧思、必要的推测，真是美丽！但也看到，合理如数据，也不是天然可以发挥作用。回到文章开头提出的两个问题：

增长黑客在任何产品阶段都适用吗？

增长黑客也适用于产业互联网吗？

增长黑客在任何产品阶段都适用吗？

「有效会客」的提出，是在产品上线后的第2个月–那时刚刚结束试点，开始在全国推广。而此后的半年，产品每次迭代几乎都涉及使用逻辑的变更。一直到上线1年后的那个版本，才算稳定下来，大改变小优；一直到产品上线的第2年，才有了与业务实际挂钩的指标，意味着定位清晰了。

从这么事后的视角看，似乎上线满1年时是最有效的介入节点；但从实际的经验看：

1). 方法的使用并非或0或1，增长黑客可贵在它能给商业一个更清晰的面貌、给团队更清晰的目标和更高的效率，但它所用的用户旅程、关键行为漏斗、决策心理地图这些方法，即使跳出增长黑客这个理论框架，也可以在任何时候发挥作用。

2). 不要低估观念对行动的影响，越早介入就越有利于动员团队。

因此，my answer is yes～

增长黑客适用于产业互联网吗？

产业互联网=供需间的交易需要人来完成，传统险企就属于这一类。

在前文背景部分，我提到公司的两大特征：总部遥控地方、非data-driven(仅有传统业务指标但无动态指标)，反映在每轮增长实验的结局上：

要么，会优先选择更能向行政基建借力的线下策略，比如通过地方机构向代理人传达利益激励方案，这类活动运营可以做到每月1个。而另一类指向产品设计的线上策略，比如互联网产品中常见的冒泡机制，一套搭下来则=科技线多个团队沟通+业务线多次价值论证。

要么，提出了实验但养不起来，做不到「实验-回收数据-再实验」的闭环。增长指标未能成功与公司的利益指标挂上钩，；回收上来的数据虚荣成分大，其触发因子也大多在线下(机构推广动作、疫情)。

行政力量为惯性，数字基建、产品基建尚不完善，确实障碍不小。但隔壁已经落地的“敏捷开发”，或许可以供我们参考。

“敏捷开发”起初是在2019年以工作坊的形势强势介入的，要求业务线和研发线的每一个角色都在场，一年不到的时间，几乎已经打卡了寿险科技部的每一个项目，至少在观念上深入人心。它的经验：

• 一是有科技线职级最高的leader背书、甚至亲自参与，其影响力足以把业务线也给动员起来；
• 二是成立一支不归属于任何项目的敏捷团队，负责地毯式宣导培训、在项目启动时促成第一个成功案例。

试想，
如果以上的北极星指标，是在「已接受权力转授的第三方」的监督下制定的；
如果以上的数据数据分享会，都有「已接受权力转授的第三方」在场；
如果每一个增长实验，「已接受权力转授的第三方」都要求给出结果……
是否就可以run run run呢？