关于增长的碎碎念

在互联网存量市场中,本文探讨了产品增长的正确理解和实践,强调增长不仅是用户数量的增加,更是用户价值和公司盈利能力的提升。文章分析了增长的常见误区,如将增长视为临时措施和对增长模式的过度依赖,提出了数据驱动、回归业务本质和精细化运营的重要性。

 

互联网进入存量市场,获取用户已经不能够原来的老一套。如何让产品获得更多的用户使用时长,是当下产品运营人需要思考的问题。产品增长不只是新增,更重要的还是转化和留存。如果一直新增却无留存,流量池并不会扩大多少。作者:Siri,产品汪一枚,2015年在一家游记社区做商业化的产品工作,也是从那个时候开始,接触到了“增长黑客”这个概念,而后的工作无论是电商还是To C 的垂类内容工具社区,一直聚焦在增长这个领域。这篇文章,算是增长行业的小兵(4年多的时间,算不上资深)的最真实的感受和想法,欢迎拍砖。

 

 

 

1、商业本质

商业的本质是流量,流量的本质用户信任时间的占据和分类,信任 = 流量,不多解释。

 

2. 增长的误区

打开某直聘app,以“增长”为关键字进行搜索,结果最多的一定是“用户增长产品/运营”。这其实是很多公司面临的一个困境,或者说是很多公司的一种焦虑,一种关于流量来源,变现的焦虑。

 

这里,反映出增长的第一个误区,很多公司在不增长的时候才想起来增长,然后通过招人来解决,也就是上面我所说的“用户增长产品/运营”。

 

所以,增长的本质其实是公司盈利的增长,或者说是公司盈利能力的增长。所有的工作都应该围绕增长来开展,从自己的商业模式着手进行分析,用户增长也许只是其中的一小方面。

 

增长的第二个误区是对增长套路化,模式化的理解。2018年的用户增长 = 裂变,2019年的用户增长 = 私域流量,直播流量,下沉市场。

 

2018年我负责增长团队的搭建,看了很多简历,面试了很多人,有产品有运营。其中不乏对增长黑客那本书了如指掌的人,也有之前并没有做过增长的人。了如指掌的人在面试的时候跟我侃侃而谈,北极星指标,海盗模型,病毒传播无所不知;没有做过增长的人跟我聊的是数据,转化漏斗,A/B Test;结果是我新组建的团队里面没有一个产品和运营之前做过增长,但就是这样一个没有太多经验团队,在3个月后,每个人都成长了,独当一面,单独负责一个增长项目,并取得了不错的成果。

 

《增长黑客》这本书把增长黑客这个名词正式引入到大众眼中,但是书中到精髓不是北极星指标,不是海盗模型,而是数据,用户心理(也就是人性)。到这里,我想我已经对增长到第二个误区解释完毕了。

 

3. 数据为王

增长的所有工作都应该建立在完善的数据分析指导之上(当然,偶尔一次的拍脑门也可能会带来增长),这也是为什么我在面试的时候跟对方聊的都是数据模型的建立与分析,然后才会是产品/运营相关的工作经历。

 

我认为,完善的数据应该是指标型数据(PV,UV,转化率等)和用户行为数据两者的结合,用户与平台产生的交互都应该有数据的记录,而数据应该是用户来源,用户属性和用户行为的集合。来源指的是用户通过什么渠道来的,属性是用户的性别,设备类型,地域等用户信息,行为简单来讲就是浏览行为和点击行为两种。

 

这里其实是对用户精细化运营中不可或缺的一部分,可是很遗憾,除了2015年我所在的游记社区在数据这方面做的比较好(其实是我说服公司,接入了第三方的数据分析平台,为了避免广告嫌疑,省去该平台的名称),另外的两家公司(电商和To C 的垂类内容工具社区)都不是太完善。

 

4. 回归业务本身

增长要回归到业务本身,并把它拆解成几个关键指标。广告投放、留存策略、私域流量都是过于执行和手段化的方式,要清晰地认知增长源泉到底是什么。

 

5. 关于羊毛党

提到利益裂变,就不能不提羊毛党,他们在各个平台都会存在,不同的在于多少而已。

 

电商平台可以允许部分羊毛党的存在,虽然这部分人不会贡献复购,但可以贡献GMV,甚至可以做到裂变拉新。在利润足够高的前提下,前期可允许羊毛党的存在,后期再通过产品、运营、供应链的调整对这批人进行限制。

 

To C 的垂类内容工具社区由于定位和商业模式(广告收入),羊毛党带来的只有短期的虚假繁荣和长远的伤害。

 

6. To C的垂类内容工具社区的增长

现在所在的公司就是一家To C的垂类内容工具型社区,盈利模式主要是以广告售卖为主,电商为辅。所以用户越活跃对广告主越有说服力,越能支撑它的盈利模式。

 

个人觉得应该聚焦于如何给予用户更高的增值服务,让用户可以在平台上获得个人的成长或经济利益,而不是一味的裂变拉新。再回过头来看小红书,抖音,头条,不仅仅是个人的秀场,更可以通过带货,电商等增值服务提高自己的收益。

 

7. 增长团队结构及管理

最小的增长团队应该是1个C端产品和1个运营共同负责一个增长项目,中后台为公共资源。产品要参与运营方案设计,了解运营的节奏,运营要参与产品方案设计,了解产品开发节奏,环环相扣,效率才高。

 

在上家公司,我的团队一共9个人,其中5个产品,4个运营。所有的工作安排,沟通都是扁平化的。我的角色就是处理问题,协调资源,产品规划。

 

我认为任何一个增长项目的执行者都必须直接面对我们的CEO和VP,只有这样才是最高效的沟通方式,并且执行者如果不能直接面对公司老板,不能回答老板的问题,他们不会有任何的成长。

 

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该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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