大家好，我是来自易车网的姜頔，主要负责易车业务数据以及数学模型，其中有很多成功的模型，比如说渠道评估模型、用户等级模型、召回模型、增长测试模型等。
今天挑两个效果比较好的模型和大家分享下。
先概括一下我的增长履历：DAU同比增长3倍，以及成交率增长超过900%。做到这样的数据是非常不容易的，因为汽车行业在2019年是下降的趋势，在这一年我们做出很多艰难的突破。
在逆势中增长，成交增长近10倍，增幅如此之大，从这点就可以看出大环境之差，以及我们做出的增长成绩之不易。 再来看看易车的现状，可以用“老”“新”“惨”“挑战”4个词概括。
先说易车之“老”。
易车是近两年才重新回到用户的视线当中的，但我们早在2000年就成立了。2010年在纽交所上市，算是最早的一批互联网企业，至少是互联网汽车行业的第一家。
然后是易车之“新”
易车正在以全新的面貌展现给用户，其中包括整体品牌换新。新面孔——从不同的领域吸引高端人才，进入公司辅佐老板进行策略决定。产品的快速更迭——以最慢两周一个周期进行迭代。同时我们还运用了VR、AR智能写作等新的技术，这都是我们的新面貌。
至于易车之“惨”，就不用多说了
今天大会主要的基调都是以互联网惨为主，我们来说一下汽车业的惨，往年车市下滑最多两个月，第三个月准保回归常态，可是2019年的车市可以说受到重创，汽车业界的朋友都会称之为“寒冬”的一年，全年一路下降，惨目忍睹，所以互联网惨再加上汽车业惨，就变成了互联网汽车更惨的局势。
那挑战是什么呢？我们成为消费者的第一选择呢？这就是成为我们的挑战。下面进入今天的主题，来自谷底的叹息。
看一下这个曲线，第一根竖线在2017年2月份，我们发现用户一直在流失，逐渐失去竞争力。
这个时候就来到第二根曲线，2018年4月份，这根曲线是什么意思呢？是我加入易车网之后，通过一系列反向操作，成功把易车网带进谷底。赵本山有一个小品说：“我到哪，哪环境不好”。那到底是大环境不行，还是我不行。
我一度怀疑我就是影响大环境的人。开一个玩笑，其实在这段时间，我们尝试了一系列的反思，主要内容有几点：互联网老字号，为什么老？是技术老？老闪退，给用户的体验差？还是我们的产品老？内容老？是不是还有运营模式的问题？没有增长思维？
在座各位都是新一代运营人，对于一些老式运营和思想不了解。汽车行业已经是纵穿整个互联网的发展史，上一代对数据推动业务这一理念不够重视，或者说没有这种思维，我们怎么改变这一局面呢？在2018年4月-11月，这大半年的时间我们一直在思考这些问题。
叹息完之后，我们在谷底做了非常重要的一件事，没有因为失去竞争力而盲目的花钱投放，我们在反思的同时，开展了大量的测试。
有句话叫做“方向错误，高效的执行便是灾难”，为了避免灾难的发生，我们要做的是通过测试，知道哪条是我们应该走的路。
最终也证实了这段时期我们选择了一条正确的道路，才有了如今的增长。今天我也给大家带来了三种测试方式，黄老师在书里说过，增长分为三大流派，一是市场营销派，就是前端的流量。二是实验增长派，通过实验不断的进行增长。三是增长黑客所讲的技术。那段时期，我们一直在这三大方面进行测试。
今天因为时间的问题，我给大家带来前两个。一个是流量的测试，二是产品方面的测试。
渠道评估模型
老板经常问我们，什么渠道好，什么渠道差，要回答这些问题我们能不能只看留存？还是只看商业GMV？其实都要看。具体怎么分析？就用到渠道评估模型——AHP标准化模型。
原理很简单，先标准化，再乘以权重。现在的市场上，评估模型大致分为两类，一是回归模型，二是标准化模型。为什么选择标准化模型？因为它可以更快的支持我们业务，是侧重质量，还是商业价值，在不同的业务战略时期，我们可以随时改变权重。
如上图，建模过程分为七步：
- （1）模型的确立。选用一个标准化得分乘以权重，就是加权标准化的模型。
- （2）入库标准。我们选择什么样的渠道进入到模型，是所有渠道，还是付费渠道？这里我们选付费渠道。
- （3）算法确立。标准化有很多种，比如说像Z标准化，最大-最小标准化，这里面我们选择最大-最小标准化。
- （4）权重计算。这里用AHP层次分析法。
- （5）指标筛选。指标筛选对于模型来讲非常重要。这里我们来举个例子，中考有语数外三科，用这三科总分评估一个学生学习好坏与否，是非常合理的，因为这三科相互独立，相关性极低。但如果拿高等数学、线性代数和数学分析三科统计总分，去评价一个学生，那只能够说明这个学生的数学学的好坏，而不是整体。模型呢也是如此，在模型中也会存在一些相关性非常强的指标，这就需要我们把这些指标进行剔除或者整合，保证指标相互独立并能代表业务。
- （6）BI展示。
- （7）运营策略。
AHP层次分析法是将定性的方式向定量转化。假设我们有五个指标，我们拿数量和行为去做对比，同样重要是1，数量稍微重要于商业是2，数量明显重要于成本是5，这几个数字填到黄色矩阵当中，就可以出现相应的权重。我们根据权重，再把标准化得分乘以权重，就是整个模型，最后把骨架填充好，这个模型就完成了。
接下来是BI展示与策略。BI展示为什么这么重要呢？一般老板做出一个决策只花不到10%的时间，但是贡献了90%的价值。而我们在底层做数据处理，建立模型花了90%的时间，却只贡献10%的价值。起到承上启下作用的就是BI展示，能让老板在最短时间内了解业务状况，并做出决策。这就是BI展示非常重要的一点。
结合第一个渠道评级明细看板，把所有模型骨架填充好，这里面有权重，有具体数据的绝对值，还有总得分，老板可以通过这个看板发现很多问题以及渠道的特性，如下图所示：
举个例子，信息流渠道在过去一年是红利，在我们汽车行业来看就是绝对的红利。因为以短视频为首的信息流渠道改变了应用商店的做法，通过一个短视频，15-20秒可以把产品的形态介绍完，这是应用商店所不具备的，这也是它在汽车领域成为红利的原因。
而且我们发现信息流渠道只要投放素材选择合理，给我们带来的商业化价值也会比其他类型的渠道更高。再来说说一些典型的应用商店有什么样的属性吧？它的用户黏性和留存非常高，用户的UGC行为会更好，这就是我们通过渠道看板能够总结的经验，通过这些结论制定合理的投放策略。
右边的自然与付费画像是什么意思呢？它代表效果投放和品牌投放的对比。不知道大家有没有看过买车不吃亏的广告，广告投了，怎么看效果，用的就是这个雷达图了。
图红色代表品牌投放，也就是自然量。蓝色代表的是效果投放，相当于买量，用这个图可以清楚的看到这两类人群的差异性，根据这两类人群进行精细化运营。左边的渠道总趋势图。通过渠道总得分，来监控渠道是不是最优配比，通过调整素材，不同渠道配比，比如安卓IOS配比，信息流应用商店的配比等等，来实现渠道最优化。
增长模型
《增长黑客》里提到最多的就是实验增长模型。实验增长模型分为四步，发现问题，提出想法，测试矩阵，复盘分析。
接下来，我们就是要把这四步滚起来，通过每次的实验积累小的成功，最终取得大的胜利，这是增长实验最基本的原理。
第一步，发现问题。刚才我们看到的谷底那张图，我们发现了什么问题？我们发现了用户正在流失，所以我们要做的便是用户增长。那么如何实现用户的增长？如果留存增长，我们就能够做到用户增长。那么又如何做到留存增长呢，我们的增长方法以及增长公式是什么？就来到了我们的第二步，提出想法。
第二步，提出想法。市面上能够提升留存的就这五大类方法。
一是渠道，我们的投放素材是否合理，我们获客的用户是否就是我们的目标用户。刚才讲的渠道评估模型可以为渠道流量把关，通过流量入口来控制用户质量，提高留存。
二是产品，我们不断测试，比如让用户更快的接触到aha moment，也就是我们的核心功能；产品的图标形态、颜色、大小、位置等等；这些都可以通过实验测试来判断产品是否达到最优化。
三是活动，以任务或活动的方式让用户持续登录，其实相当于花钱买留存。
四是服务，如果想要提高留存，就得把服务搞上去，这是第一位，对于易车APP而言，我们的服务就是资讯、视频、文章、点评、问答等等，除此之外还有我们的洗车业务，询底价等车主服务，都属于我们的服务。
五是通过非常规操作的手段，比如应用红点，就像未读的微信消息会在APP右上角显示一个小红圈，会有一个圈1或者圈2，用户有强迫症就会想点，点进去就是留存，但这种留存不建议大家使用。
应用红点因为这种方式点进来的用户，无论是渗透率还是后期表现，都没有前四项好，所以推荐大家从前四种方式进行选择，提升留存。今天给大家带来的是第二种方法，如何通过实验增长模型从产品方面增长。
测试矩阵第三步，测试矩阵。首先会给留存制定一个增长公式，如下：
留存gap值=触达留存-未触达留存
渗透率=触达人数/DAU
两者相乘，取绝对值，就是我们的增长公式。
很好理解，使用与否的差值乘以辐射范围，这个值越高，说明我们改动这项功能时，带来的留存增长效果越显著。
确定完增长公式，接下来是实验组筛选，以我们的团队为例，我们团队包含技术、产品、数据在内，一周可以承受最大的实验组数是10组。那么我们就对所有产品改进想法的增长系数进行降序排列，选取TOP10进行实验。
最后就是增长方法，根据公式，若想增长就从两个方向进行改动，如下图：
第一是从留存gap值增入手，比如下图所示：
可以看到之前版本没有注册的用户留存是41%，注册过的是39%，留存gap值是-2%，如果把这个对调，不强求用户注册，它的留存就可以正向增长，这便是第一点，留存gap值的增长。
第二是渗透率。渗透率怎么理解？假如说这个页面是三级页面，用户最短路径是三步到达该页面，100万人能够进入该页面的有81万人，它的渗透率就是81%，我们能否调整该页面入口深度，打开以后第二页面直接呈现给用户，这样就可以提高渗透率，让留存高的页面渗透给更多用户，从而达到增长。
测试就是通过这两种思维方法达到增长。
第四步，实验复盘，这是最重要的一部分。我们发现问题，提出想法，进行测试，测试好坏就在这一步见分晓。
通常实现复盘会出现三种结果：正向、反向和没有结果。
这三种结果都是非常宝贵的信息，即便没有结果大家也不要小看这个结论，至少你知道这样的操作对于增长没有任何影响，这也是非常重要的结论。我在这里给大家挑了易车网测试时的两个经典案例，第一个是正向的；
经典案例一
即A组和B组进行测试，A组是车型页，也就是工具属性页面，大家选车都会进入到这个页面。
B组则是资讯的信息流页面，会给用户推荐一些相关文章，通过这两个页面我们发现，信息流页面没有车型页的效果好，车型页无论是留存率还是成交率都要比信息页高至少一个百分点。
经过分析得知，车型页带有工具属性，是我们产品的aha moment（核心功能），用户来更多的是想买车、看车、用车，所以用户越接近aha moment（核心功能），留存率和成交就会越高，这是一个正向的结论。
接下来说一下反面结论，注册与未注册，易车网还是坚持注册。要求用户注册。为什么呢？虽然通过抽样调研，不注册的用户留存更高，不难想象如果注册的话，很多用户档在外面，光是留手机号或微信这一步很多用户就直接跳走了，而且大概率不会再来，这对我们是损失。那为什么我们还坚持呢？
这是因为我们发现，虽然留存率有下降，但是成交率是上涨的，而且注册用户在生命周期的价值是没有注册用户的20倍，这也给我们一个教训。有时候不要盲目追求虚荣指标而损失核心指标，提高留存要从大局考虑，这也是数据分析师的一项重要能力——全局观。
经典案例二
注册与不注册，市面上有两大派别，以腾讯新闻为首，不要求用户注册，你可以随便使用。
还有一个就是B站，B站不仅让你注册，还给你来一百道题，但是我们看到B站用户的黏性以及UGC行为都非常好。
易车经过一系列的数据验证，最终做到数据驱动业务，选择保留注册这一关键行为。对于注册这个小的门槛，有一个感言，大家如果玩游戏，都会知道今年TGA2019年度最佳游戏是《只狼》，《只狼》的制作人宫崎英高曾经说过一句话：现在社会上很多东西为了迎合用户，变得快餐化，其实是一种退化，所有东西都是有门槛的，哪怕是一个游戏。
我也想借着这个说，APP也是要有一定门槛的，只是这个门槛不要设的太高，稍微有一点门槛即可，这样用户能够更加珍惜我们的APP，同时我们也能给用户提供更精准和优质的服务，这是双向选择。
这两个例子，也是我们在实验测试阶段中得到的非常宝贵的信息。
最后想跟大家说，无论你的APP走到生命周期的哪一步，是在低谷期、成长期、稳定期，都不要忘记去实验，去改变自己，再去实验，再增长。
只有疯狂的测试，才能引爆用户增长。这就是我给大家带来的分享，祝大家在2020年疯狂测试，指数增长。
文源：鸟哥笔记（niaoge8）
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