下周一就是中秋节，这是一个传统的节日，其中的内涵自古以来便是期盼丰收、思念故乡及亲人。
中秋的情感寄托对象是遥在远离地球38万公里之外的一颗固态卫星，由于中国文化的强大渗透力量，港台日韩马新等地区及国家都在这个节日里保留了古老的庆祝传统。
月球本身并不发光，而是靠反射太阳的光芒形成自己在人类眼中的形象；数据同时表明，月球每年都会远离地球3厘米。
我们在陪同家人举头赏月，饮酒庆祝的时刻，其实应该意识到：祖先留下这个传统的背后，其实表达了客观规律不随人类情感变化而变化的思想（中国古代的天体学其实已经非常发达）。
四季变化的规律就是有起就有伏。
庆祝中秋的同时，也代表人们需要做好过冬的准备，直到春回大地。
打工也好，创业也好，投资也好，乃至人世间一切有形的事物，我们都不能无视客观规律的作用。
中国的许多新兴的互联网业务，由于市场竞争激烈，业务发展太快，企业做事情缺乏方法论的积累，看似都在996，但其实效率产出并不高。
反观硅谷的企业，由于人力成本更高，反而会注重在技术和数据驱动上有长期的眼光和策略。
当然，中国互联网市场的流量黑市，以及大大小小的数据造假行为，就不展开了。
我平时和一些获得大量投资的企业家朋友有过交流，深感创业团队如果不懂得互联网的基本规律，用“砸钱”的思维来博取表面的胜利，就有可能在关键时刻导致无法挽回的失败，特别是这样的失败往往是在“用户增长”的光环下经常发生的。
增长难道不好吗？特别是现在很流行“增长黑客”？如果你只是把增长等同于获得流量和用户数量，那就犯了短视的毛病。
我经常参与我课程的团队讲，只有重视数据的价值，挖掘用户的行为，企业才能通过产品创意和技术能力来获得用户和业务的健康增长。
[title]什么是健康的增长？[/title]
首先，这里有几个定义是非常重要的。每用户平均收益(Average Revenue Per User，ARPU):简单的理解就是“能从每个用户那里收多少钱”，是衡量产品盈利能力的指标，也可用来检测不同市场渠道获取的用户质量。
ARPU 的通常计算方法是产品在一定时限内的收入/活跃用户数。结合单用户的获取成本，可以推断出产品是否能形成自我造血的持续发展能力。
比如谷歌作为一个搜索引擎，一个比较核心用来衡量业绩能力的指标是RPS，也就是revenue per search，虽然许多搜索引擎公司都极力对这个数字保密，但是通过粗略计算，可以知道比如2004年，谷歌的RPS是$0.10, 2006年涨到$0.19，2007年就超过了$0.25. 其后开始下降，又在2013年发弹回$0.20. 这基本上需要在自然搜索结果质量和广告相关性及CTR模型上投入技术力量。
从另一个方面，如果在一个搜索引擎上产生的搜索量在增加，RPS如果不变，那么搜索引擎也是会增加收入，所以任何搜索引擎都会去增加总的搜索量，按这个逻辑去想，谷歌收购安卓，百度做移动app，搜狗做搜狗号的背后动力都来自于此。
其他的互联网产品计算ARPU的方法取决于产品的特点及由此推演出来的数据模型。
你可以多去学习一下即时图片分享平台Snap团队坚持的做法，他们不会去做无谓的增长。
摘录一段媒体的报道给大家：
能够选择与湾区的对手背道而驰的想法，令斯皮格尔颇感自豪。其中之一就是是否需要快速发布新产品。“如果你是创新者，过快的速度其实没什么好处。”他说，“你是创造新东西的人，所以没有人在和你赛跑。缓慢而从容其实是非常重要的。”
当人们从硅谷跳槽到Snap后，他们往往希望立刻推出产品并获得用户数量增长。“我会想，为什么要这么着急？”
他说，“根本没必要。”
增长也并非Snap最看重的事情。相反，由于Snap从谷歌和亚马逊租用计算基础设施，并努力控制成本，因此斯皮格尔更重视吸引有经济价值的用户。该公司在最近的季报中称其用户总数在过去一年只增长了21%。但这些用户大多来自利润丰厚的北美市场，Snapchat可以在这些地方增加每用户平均收入。
反观国内，昨天有投资界的朋友对出境游市场的分析，说到APP拉新和百度关键词广告成本居高不下，导致今年旅游创业公司犹如血洗后的平静，一篇肃杀无声。
这里我给出一个我自己的观点如下图：
对于此图我的观点：
- 所有人都在拉新的时候，请注意关心你的用户粘度，DAU/MAU
- 当所有人都在看留存的时候，请进一步关心每个用户的LTV和ARPU
而一切线上或者线下的业务最终的目标是：
- 1）通过数据挖掘用户的真实需求
- 2）通过数据驱动运营提升二次购买（或者其他核心指标的提升，比如互联网金融的复投率，或者在线教育的完课率等）
- 3）通过优化提升LTV
就好比我在环球旅讯开放日里，向中国在线旅游行业的听众们分享过的一些案例：
不光是旅游创业企业，当年千团大战的结果，盲目烧钱的公司现在大多已经消亡，而懂得低成本获得流量并有效转化的企业最终健康地成长到现在。
在我看来，想做到“数据驱动产品运营优化”这件事，并不容易。
原因是很多人没有看清楚这件事的本质，以及各互联网公司的PR团队实际上在误导从业者。
我经常拿大家都非常熟悉的Airbnb（现在是所谓的”共享经济“鼻祖）来举例子。对于没有在当时的北美在线房屋出租市场打过实战的朋友来说，可能你也就只能听听Airbnb现在的PR部门如何包装公司的战绩了。
或者更多的人会去很认真地学习现在Airbnb的市场策略，营销手段。
但是在当年早期没有多少钱的时候，Airbnb的团队是如何从边缘颠覆这个市场的，恐怕更多地是依赖技术手段和数据挖掘。
如果在十年前，如果让Airbnb在谷歌和Bing上大量购买关键词广告来获取流量和订单，对于非常强大的老牌竞争对手来说，他们只会暗地里笑你是找死。
但是如果我提议你尝试一下硅谷技术型企业的增长思路呢？比如：
- 通过爬取Craiglist的房东信息，并说服房东在Airbnb发布一手房源信息
- 为房东拍摄高质量照片（原因是通过数据分析发现具备高质量照片的房屋出租率是市场平均值的2-3倍。
- 还是通过爬取Craiglist的租房信息，通过发送Email来“骚扰“用户（拉新渠道）
- 建立详细的数据埋点，通过建立细化的漏斗来监测主要流程的访问质量和用户流失率
- 在全公司推行灰度发布和AB testing机制，在任何一个新的功能点上线之前，先对1%-5%的用户进行发布，并通过数据分析来判断新老版本在核心指标，比如留存、核心页面访问时长、转化率的变化。如果发现指标变差，那么就砍掉新版本，否则就放开发布给更多用户或者全部放开发布。
- 设计基于数据模型的留存提升、用户唤醒、个性化站内营销策略（比如MGM）和转化率优化策略
这些早期的做法里，并没有大量烧钱，做广告营销的影子，我看到的是有创造力的技术产品团队和结合数据价值，快速崛起的经典案例。
Airbnb就是靠这些“野路子”方法，悄悄地低成本获取用户，占领越来越多的出租房资源，并通过聪明的市场策略，让竞争对手失去了出租方的合作支持，并逐步扩大在C端用户的影响力。
这些做法的背后实际上是完全颠覆传统企业的决策机制和管理方法，具体表现在：
- 1）具有管理权威的人员不对产品的设计做最终决策
- 2）工程师可以决定产品是否需要优化，比如如何快速登录降低流失率
- 3）数据的内部透明和公开性（比如谷歌上市前，所有员工都知道公司的主要营收和增长数据）
- 4）一切与产品设计、渠道运营、用户运营及业务优化的工作必须通过数据分析、数据挖掘来帮助决策
- 5）经验不重要，学习能力最重要
当然，国内很多参加我核心课程的企业团队现在已经开始快速转变决策方法，通过理解我们在培训中讲述的方法和案例分析，他们终于开始明白互联网数据运营方法论背后的基础理论和技术方法：
在我看来，数据分析和数据挖掘的作用在一个项目的各个阶段价值和意义都不一样，但都非常重要。
[title]项目早期[/title]
比如，有E-Bizcamp集训营的学员曾问我如何看待各应用市场的的用户评论数据，我的回答是非常珍贵。特别是用户评论中的技术问题是需要引起重视的。
在任何一个应用市场，通过ASO等方式让一个新的APP获得有效排名是需要花钱的，所以一个真实下载并使用了APP的用户如果无法完成重要的功能，又专门写了问题在评论区，这是一个需要马上进行分析解决，并回复用户获得口碑的重要时刻。
当年马克.安德森开发Mosaic浏览器时，每隔几个小时就会更新bug和增加用户反馈意见基础上的新功能，很快传播开来就是这个道理。
通过数据分析系统，我们可以去观察崩溃和异常数据统计，对这些问题，我们可以进行跟踪：
- APP的哪些流程出现异常？
- 出现异常的时间？
- 对哪些指标带来了什么影响？
- 出现异常的页面？
- 在哪些设备，操作系统和APP版本上出现的?
比如这样的一份报告，可以帮助你分析是否问题在版本升级到2.1的时候修复但是带来一个新的问题，还可以定位到问题集中在iOS APP，所以安卓团队可以正常发布不受影响。
正常的发布，意味着在主要的APP应用市场可以获得正常的流量曝光和意向不到的发布机会，另外bug的修复和反馈可以让用户放弃彻底卸载的想法，并向其他人推荐不断改进的产品。
一个在发展早期的产品或者一个面临业务转型开辟新市场的业务，都应该可以通过上述的数据分析和挖掘方法，建立并持续优化用户获取的能力。
[title]项目中期[/title]
比如，为了不断获得增长，产品设计人员持续需要回答这些问题：
- 我们业务存在瓶颈吗？
- 为什么用户离开了APP？
- 哪些类型的用户比较活跃？
- 基于不同的操作系统和语言等等，用户的行为会有什么不同
假定我们需要开发一款“购物比价“APP，数据分析系统中的用户行为轨迹报表应该可以提示我们用户从哪里离开，他们怎么到达特定的产品详情页面，甚至某个用户会按照什么样的浏览顺序到达这些页面。
下面是一个APP的用户行为轨迹报告（，可以看出用户在一些重要的页面的退出率（红色部分）比较高。
通过这些拆分后的（或者说细分）数据，按照会员类型、渠道类型、操作系统、订单详细情况来观察可以完整观测用户的行为特性，并有针对地发现特定用户群里的转化提升点，通过产品优化来提升转化率。
比如通过一个Cohort来分析用户的留存情况就是一个很好的方法。
[title]项目进入稳定发展期[/title]
在我看来，任何一个互联网产品都会在某个阶段进入用户分群的精细化运营，这符合帕累托的20/80原则。
下图是一个已经可视化的用户忠诚度（Loyalty）数据报告，数据显示重复用户和参与APP时间更久的用户的转化率更高。
用户分群的意义在于我们可以通过数据挖掘，找出对应某个业务场景可以提升转化率的用户，通过产品设计优化、推荐等提升这群用户对应的核心指标。
不过在真正通过数据挖掘来形成有业务改进意义的用户分群，就需要用涉及两个用户画像的基础概念，Persona和Profile。（关于Person和Profile的区别，我们会在2018年底集训营里集中讲述）。
用户分群需要依赖用户行为数据和业务数据的整合，并产生商业价值，需要经历的过程是：
- 对于没有做好用户分群的项目，第一步是做好从数据采集（前端埋点、后端日志、数据清洗、数据标签产品及数据可视化产品
- 对清洗后的有效行为数据和业务数据做整合
- 对整合好的数据进行标签化处理（需要业务意识）
- 基于标签产品开发业务应用功能（如推荐）并通过AB测试来做线上测试
- 选择表现好的业务应用功能全流量放开并产生业务价值（比如提高转化率、下单率、利润等）
所以你可以看到，一个不断在迭代中成长的产品运营团队会经历这些周期，并始终通过发现用户在核心指标有良性增长上的相关行为，来推动业务的发展。
一个往复循环的工作流程可以是：
- MVP及阶段性产品目标
- 定义产品和运营指标（Metrics)
- 规划可以用于指导工作的指标体系
- 确定并上报数据埋点需求
- 数据平台采集数据（前后端）并做相应的存储和数据处理
- 获取数据（通常是通过写SQL）
- 分析数据及发现产品的机会和问题
- 继续制定下一阶段的产品改进和运营策略
先谈到这里。
这里我推荐所有的创业者都去读一下37Signal（也就是开发Basecamp的公司）2位创始人写的Rework这本书。
在我看来，数据采集、数据仓库、DMP、用户画像、自动化营销、AB及多变量测试这些看似各自独立的系统，实则是企业在通过互联网手段谋求更高效业务增长途径中逐步需要夯实的技术基础，从而通过数据工具去解放人的创造性。
在即将开课的大数据驱动产品运营、增长与变现实践培训集训营 10月27-28日上，我会通过4年来对超过200个互联网项目团队的数据驱动增长项目辅导和跟踪，总结并分享一下数据驱动和算法赋能产品运营的核心能力，以及在不同阶段的产品需要解决的问题重点。
如果你有一个目前工作中非常典型的问题（案例），可以与我联系，可以是产品、设计、运营任何方向的问题：
- 有问题、有方案、可以没有结果
- 可以是成功案例、有成功的思路
- 可以是失败的案例、有失败的总结
- 可以是有问题的案例，我们一起分析
回到中秋节这个题目，祖先留下这个传统的背后，其实表达了客观规律不随人类情感变化而变化的思想（中国古代的天体学其实已经非常发达）。
强大如德国军队，即便有闪电战的传统和优良装备，急于取胜却忘记了俄国的广大国土和寒冷的天气，最终没能在西伯利亚的战场上取得胜利。
以史为鉴，当知一切必有因果。
中秋之际，我们应该放下浮躁的内心，在举头望月的时候，重新看待事物背后的客观规律。
祝大家中秋快乐，家庭幸福！
2018年秋，于上海
文：顾青@E-Bizcamp CEO/共相Ebizcamp（e-bizcamp）
首席增长官CGO荐读：
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