增长黑客如何通过数据分析驱动用户增长

增长黑客的观念是通过数据分析真实的反馈指导产品迭代、市场推广、运营活动执行落地策略，用数据洞察增长目标的契机。增长黑客往往需要一套成熟可行的数据分析系统，以做好数据收集、清洗及运算公式等相关工作，提高分析效率。通过不同形式的分析方法找出数据背后用户的行为动机与需求特征，这是做数据分析的真正目的。

数据收集是增长黑客工作的第一步。

将收集的数据整理成数据图表可以查看数据的增长趋势。曲线图，散点图、柱状图等都是比较常见的数据分析图表。比如用户等增长曲线，把近一年或者更长时间的用户增长数据绘制成一张表格，就能看到不同的增长特征。增长黑客从用户增长曲线中总结出了丘陵曲线、典型曲线、过山车曲线、健康曲线、奶酪片曲线等不同特征，不同去选反应出了实际的运营缺陷，比如奶酪片曲线就反应出了初期产品增长快但后期缺少获客渠道的问题。

增长黑客通过不同形式的数据分析洞察数据背后的用户动机和需求。通过数据分析，不仅可以从单一曲线中还原历史数据的形成过程；还可以洞察拆解出影响目标的关键相关因素。例如在新用户增长数据相关分析中，可以将拆解分为三步。

• 第一步，拆解出各渠道来源新增用户的数据，还有此渠道新增用户后续的留存和活跃数据；
• 第二步，拆解出影响渠道转化的数据指标，例如，点击率、落地页转化情况、推广成本等；
• 第三步，拆解用户在落地页中的行为数据，比如进入落地页后的下载率，注册率以及优惠券领取情况。

数据收集分析后接下来就是依据数据情况构建用户数据画像。单体数据画像记录了用户的全部生命周期，一般从下载、激活、注册登录、访问页面、浏览频次、使用时长等行为数据和性别、年龄、地区、浏览器品牌、系统版本、显示器屏幕高度等属性特征形成数据画像。群体数据画像基于某些共性行为特征建立用户分群机制，对群组用户发起精细化运营活动，有针对性地升用户数。

每个产品都会给用户提供一条“主路径”。比如电商的主路径为：首页——搜索——浏览——查看详情——添加购物车——下单——确定订单信息——付款——确认收获；资讯类产品的“主路径”为：首页——分类页——文章／视频浏览——查看相关性信息——返回分类页／首页。在设定的路径下，可以采用漏斗数据分析法，分析到在各个关键路径的用户流失情况。增长黑客还可以通过用户的行为路径的分析，发现用户行为路径规律，以便洞察用户后续的行为路径。

最后，任何目标的增长都离不开产品本身，点击热力图分析是做产品交互设计优化的有效手段。通过记录用户在页面不同位置的点击次数，停留时长、浏览完成度的数据，形成点击热力图，观察用户停留时间长的位置与相关信息，从而优化重要按钮的位置与大小等，引导用户点击。