导读:流量红利逐渐消失的近几年,用户增长话题变得非常热门,淘宝在用户增长方向上做了一些探索和实践,技术上还有非常大的场景值得挑战,本文是阿里巴巴高级技术专家——意海,在2019QCon上海的分享,让我们一起交流增长的核心背景、核心体系,希望能为大家带来一些增长技术体系的思考。
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01 增长黑客背景介绍
增长在国内开始盛行起来,主要有几个热点事件为代表。2015 年随着《增长黑客》一书在国内的出版上市,大家开始接触和了解增长黑客的概念。2016 年 11-12 月份, GrowingIO 在新浪、 36Kr 、雷锋网等多个互联网媒体平台集中发布多篇增长黑客相关的文章,又一次引发了“增长黑客”的火爆。直到 2018 年初,“增长黑客”开始突然被频繁提及且各大互联网公司也开始把“增长总监”、“增长官”之类的职位列为招聘的重要指标,至此,热度居高不下。
02 增长黑客定义
增长黑客之父 Sean Ellis 的最初的核心观点指出,增长黑客代表的是一类人,后续演进过程中,逐步代表了一种工作的方式。经过一段时间的增长探索与实践后,更多的开始强调数据驱动、体系化的的模式。由人到工作方式,再到体系化,体现出用户增长逐步从概念到理解,从理解到实际增长生产的过程演变,增长工作方法论、技术体系正在逐步发展和成熟。
03 增长核心事件
用户增长有很多的概念,流程及分析的方法论,回到定义中的“体系化”上来看,针对用户的增长三个核心要素:理解用户,触达用户,承接用户。所以,以下部分都围绕三个核心要素构建系统设施能力,分别对应为洞察分析,智能触达,全链路承接。
04 洞察分析-增长模型
增长模型中最重要的是北极星指标的定义,所有业务方都会重视该指标。如 Saas 服务增长和电商类增长的拆解,关键拆解因子拆得比较清楚了,在用户量不大的时候还可为,但是对于体量比较大的 APP 来讲,这样的拆解很难落地和提升关键节点,随着时间推移,普适性的节点提升已经非常困难,所以对于一定体量的 APP 的增长模型,分层人群的公式化拆解指导性更强。
05 增长模型拆解举例
以电商 GMV 目标拆解为例,除了关注总体指标外,在增长执行上,更应关注不同生命周期层次上的人群节点因子和漏斗指标,并逐级拆解到可明确执行。
本文转载自淘系技术公众号。
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