任何一家公司可能做产品并没有数据，只是拼命的做功能。但是在战略选择上、方向上其实是有数据的，比如国外的数据、行业现状等等来支持创业者去判断和挖掘数据，支持做决策。
一开始做产品没有数据，拼命做功能；再后来发现，没有数据寸步难行
目前公司：大公司有专门的数据团队做分析 统计报告，做分析，发给每一个业务团队，每个团队来看。目前还远没有达到“驱动”这个概念，但是，以后用户越多，数据的重要性将体现了出来，业务越发达，数据越重要。小的公司做数据建设可能会受制于研发资源。
举例：
1、豌豆荚 专门有数据团队，开发了报表系统。人均3张以上的报表，刚开始驱动业务增长的时候，报表很多，后来的时候采取的做法：早期根据经验，根据目标拍指标看完成情况，最快迭代第三天就改变，以后确定了有弹性的业务指标，形成业务体系，然后做稳定的增长。
- 短信营销：小范围A/B测试， 对价格、促销、产品形态做测试
- 黑客增长方式：红包增长，依赖于微信社交媒体，红包分享的爆发式增长。
- A类价格引导测试
- B类 ：产品测试 (zuizh最终发现产品引导效果最好）
- 一是平台大
- 二是红包的优化：看到了分享给其他人抢红包的状态，对发红包的人是激励的状态
- 既得利益 立马分享
- 国外：用户邀请用户
- 你邀请会得到什么价值；你朋友会得到什么价值。国外会更重视分享人自己的利益。现在是两边同等利益都会说。这些都是数据测试出来的。
2、滴滴巴士：
- 战略层面数据的作用
- 示例：去哪儿：处于情怀创业，但是去哪儿创办的时候看到的国外旅游的趋势，还有当前的现状，所以定下来去做旅游
- XX 数据：做云端的产品数据，当时解决怎么做数据驱动，什么方向是主打方向，这是战略问题，但是不能等一年的测试来做决定。根据客户使用产品的活跃度，当面回访、访谈。有的公司时使用下降的，有的是不断围绕数据做深挖，活跃度高。因此做战略决策的时候选取的这些行业。
凤凰金融：大数据
- 现实中到底有多少时候是数据驱动了运营？
- 战略层面：数据扮演的角色？——数据就是资产，数据就是服务。在用户注册开户时，让用户更多的去填写完善信息，对运营没有帮助，但是对未来产品优化、为用户提供更多服务方面有依据。数据是资产。
- 没有思想的数据是没法驱动有效的运营。
现在公司在增长方面做法：在一块业务上，把产品、运营、数据、研发等捆绑在一起，背相同的KPI，主要就是把这块业务做好。
增长黑客：
数据增长：豌豆荚，跟各个APP合作，典型的是游戏 切入SDK，获得用户各种数据，登录时间，离开时间，时间花费、交易数据、等等；用好这些数据做好增长，不同游戏偏好不一样，来根据数据推荐适合的产品。在我们的流量体系里形成闭环。。。
美团：早起的团购网站首页第一位置是抽奖，很早的时候叫0元购。为什么要做这个？-通过数据发现，抽奖单可以把客单价 新客成本不到10%，抽奖单通过seo投放的话，获取付费引擎，获得流量和增长。
- 困难1：做应用商店：流量正在向头部APP急剧集中，速度超过想象。
- 困难2：越来越多新产品产生，正在想如何获得新用户，从豌豆荚数据看，CPC单价越来越高。
数据都存在，怎样进行渗透，渗透路径怎样？哪个流量源场景跟你切合
以后做的事情：每个人在豌豆荚看到的首页可能是不一样的，可能会跟进各个浏览器对用户的个性化推荐来做豌豆荚的首页。
滴滴：跟墨迹天气合作，对用户做提醒——数据交换。跟支付宝的合作
黑客增长：
大公司的黑客增长方式并不一定适合小公司，他们有数据基础、资源、团队、资金等优势
很多时候洞察和增长并不是来自业务而是来自数据，很多只是产品经理的一个idea ，做完之后一开始是成功的，但是以后怎么变成一个很大的商业模式，产品经理的经验和理念是不够的；
核心思想：黑客增长是数据的洞察，发现我们之前没看到的东西，idea从来不值钱，把idea落地，变成吸引用户的产品，靠运营创造吸引用户的价值才值钱，这个过程如果没有数据，或者不能通过数据来告诉我们先做什么，因为资源有限，这不值钱。人工智能中的深度学习，深度学习里面有一个黑箱，里面有很多算法，扔进去了很多数据之后，基于这些东西可以告诉我们想要了解的问题点在哪里，而不是通过人的主观臆断。主观臆断是通过数据去证明结论。数据是会骗人的。
本身不是数据重要，而是我们首先要有数据思想，你是否相信大量的数据、海量的计算、通过复杂的逻辑，通过数据的建模，能帮助我们发现很多我们还没有意识到的东西。是增长黑客需要具有的意义。
如果只依赖于产品经理，黑客增长的核心是持续的对数据注入我们的知识、注入我们的经验，能让机器洞察很多东西，优化我们的idea，这是黑客增长的精神。
通过人工智能、云计算、大数据对人工分析师的影响：人的战略思维没有完全数据化之前，不能替代人工分析。
增长黑客要做好，需要：
- 第一：是一个贯穿全链条的事情，事关整体数据驱动，组织架构和老大的思想最重要；
- 第二，数字化。增长黑客是整个链条的数字化，我们在接触客户的链条中是否全部数字化了，传统的产业没有。
- 第三，数据分析师认为每天都在做跑数据建立报表的事情，业务部门还不一定重视数据，而且从需求到结果时间很长，现在很多业务部门需要做增长的部门不会数据分析，全部都交给了做数据的人。因此，业务部门需要增长的人需要懂得做数据分析。
增长黑客——有体系、有模型、强调细节和实验、追求结果，以团队的形式来推动增长。
增长的理解——产品是价值创造，而增长是在向更多的人呢传播价值。
增长是下一代的营销
关注整个用户生命周期，而不仅仅是获客
通过数据驱动的方法，不断试验迭代
将增长机制产品化，把增长做到产品里面去——这就是运营要驱动的了，运营也要懂产品。
增长团队日常的运营模式两大部分——战略部分+执行部分——看来专门增长团队涉及到多样化的人才，应该包括懂产品、运营、策略、技术、测试等等
案例分析：如何提高用户留存
- 第一，设定增长目标
- 第二，确定聚焦领域：越聚焦，试验的想法就越具体，越容易执行。（数据分析发现，用户只要开通了“定期投资”功能，长期留存就有明显的提高，进一步聚焦，APP里有6种方式可以开通，重点选择了【新用户开通定投】，在用户生命周期越早起的时候，产品能够产生的影响越大。
- 第三，排序各种各样的试验想法
- 第四，设计上线试验和A/B测试
- 第五，分析应用结果
增长的核心是试验
如何让正增长更有效
- 定量数据：指导方向作用，告诉你什么地方有机会，什么地方可以做测试；其次是衡量结果，帮助你调整方向
- 定型数据：询问客户。 行为=动力X能力X触发
- 增长模型：就是任何一门生意或者你的公司都能用简单的数学模型来描述，可能不适用于所有公司，但是总能找到简单的模型来描述你的商业模式。
- 一个模型：海盗法则，AARRR模型，获取（流量入口）、激活就是惊喜时刻、留存就是产品价值，变现设计单位价值的问题，推荐就是放大效应。
- 两种数据：定量数据、定型数据
文：Destiny@A麦田
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