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陶氏:首席增长官、增长黑客、增长团队

让您了解成长的“道”(成长的价值认知)、“术”(成长的方法论)、“气”(成长工具的运用)

“首席增长官”

陶氏:首席增长官、增长黑客、增长团队

在本书的前两章中,作者介绍了互联网化进程中职位的巨大变化:企业运营中诞生了首席增长官,增长黑客不断涌现,各个团队开始组建独立的增长团队。

什么是首席增长官

2017年,可口可乐公司裁掉了任职数十年的首席营销官,成立首席增长官,统一领导全球营销、客户服务、企业战略,直接管理五大核心战略饮料业务组。 事实上,自 2014 年以来,86% 的快速消费品公司任命了首席增长官。

什么是首席增长官:首席增长官是一种新型的管理职位。 它是一个核心管理职位,专注于不断变化的客户需求,通过营销、产品、运营和客户服务的一体化战略促进公司的成长。

为什么出现首席增长官:超过 50% 的高管和首席执行官认为,公司应该最关注增长,其次是产品和技术。 随着互联网和技术的快速发展,数字媒体和互联网正在迅速颠覆传统的营销和产品运营方式。 这种巨大的变化导致了市场需求的迁移。 为了应对增长压力,一系列的组织架构变革不可避免。 。

1)市场:股息消失,增长放缓,竞争加剧。 增长的人口红利在2015年达到顶峰,此后劳动力成本快速上升; 流量红利持续萎缩,用户数量逼近天花板; 资本红利持续萎缩,投资越来越困难。 弱者愈弱,强者愈强。 微信、支付宝等排名前20的应用占据了移动终端用户71%的时间。

2)顾客:从被动接收信息到主动选择产品。 传统营销倾向于从商家到客户的单向沟通或广播。 互联网的发展让信息越来越对称,客户拥有更多的自主权。 此时,获取潜在客户的方式正在被重塑。 “增长”思维是以客户为中心的思维,将直接导致业务增长的本质变化。

3)技术:提供用户生命周期的数据洞察。 传统的产品开发因为不了解客户的真正需求,会产生大量无效的产品研发投入。 基于“增长”的产品开发方法论,帮助企业大幅减少盲目投资。技术驱动增长,就是准确把握客户(或买家)数据洞察,优化业务增长和盈利能力。

4)管理:从职能型组织向成长型组织演进。 传统企业的运作往往是任务导向的,每个团队单独工作。 新的管理组织需要以客户为中心,企业业务增长的驱动力必须从营销扩展到所有业务流程。

首席增长官定位

首席增长官必须摆脱专注于某一职能的束缚,建立跨职能的组织,利用革命性的技术来满足用户不断变化的需求。

他们在业务中的角色:

1) 值得信赖的顾问和企业文化挑战者

2)具有丰富品牌建设和财务管理经验的管理者

3)内部协调员应对外部市场需求的变化

他们的职责:

1)建立以客户为中心的高效业务增长体系

2)建立成长团队,打破部门间壁垒,优化内部资源

3)管理公司新产品战略存储器研发,特别是产品创新及相关投资并购

从增长黑客到首席增长官

对于一个企业来说,其成长周期分为五个重要阶段。 与公司成长阶段相对应,成长角色也会从成长黑客晋升为成长团队,再晋升为首席成长官。

公司成长周期的5个阶段

增长黑客:增长黑客是一个唯一目标就是增长的人,他所做的一切都是围绕着如何扩大增长。 他们专注于“产品如何获取用户”等传统问题,并通过A/B测试、登陆页面、病毒式营销、电子邮件营销等方法来解决。 增长黑客能力模型:增长黑客是营销、产品开发和数据分析三个角色的聚合。

成长团队:产品、营销、技术、设计和分析师职能之间的有效合作。

自我审视时间:以成长为目标的公司从来不是一个人运作的。 作为一个渴望知道如何做增长,并想指导别人如何做未来增长的人,不妨以增长黑客为目标,了解应用于增长的各种方法和具体实现方法; 同时,你也应该时不时地走出自己的一步。 工作框架:想想你的团队目前的组建方式,以及每个人如何共同努力以实现什么样的业务目标。

技术:增长框架Growth Framework

从方法论的角度来看,作者将首席增长官方法论框架概括为学习引擎模型和用户增长模型两部分。

学习引擎模型对应的是团队的业务执行,即如何快速把一个想法上线,并把它做大做强。 涵盖规划、投资、衡量、分析、优化五个阶段。

用户增长模型对应的是用户的整个生命周期体验,以及如何获取客户并提高其忠诚度和支付意愿,也就是我们熟悉的aaarr模型。

首席增长官方法论框架

生长框架除了制作茎叶的方法论之外,还需要其他方面来辅助构建完整的大数。

正确的增长目标:北极星指标(The Only Metric That Matters)。在制定合适的北极星指标时,需要考虑:反映产品的核心价值、反映用户的活跃程度、指标是否有改善表明公司正在向好的方向发展,并且易于理解和沟通。

有效的测量技术:数据收集。 实时、全面的行为数据可以帮助我们分析用户行为的全过程,找到转化的关键节点和用户流失的核心原因,从而对症下药。 传统且常见的获取行为数据的方式是“埋葬”我们需要记录的用户行为,或者是在不埋葬SDK的情况下返回用户数据。

科学的学习方法:数据分析。 数据分析有四个主要阶段:发生了什么、为什么发生、预测未来会发生什么以及业务决策。 一些常用的数据分析思路和方法如下:

常见的数据分析思路和方法

自我回顾时间:在常用的数据分析方法方面,不妨结合自己的实际工作来思考一下。 他介绍的方法我们用过吗? 答案是肯定的,无论是我们自己分析问题的过程中,重点是明确5W1H,还是从外到内的分析过程。 实际的概念和想法与作者介绍的相符。 常用的数据分析方法,很可能在日常应用中都用到了而不自知。 总结多了,说不定你就成为专家了~

用户增长模型

在简单介绍了首席增长官的方法论框架后,作者选择了用户生命周期的核心五个阶段作为叙述的重点。 这5个阶段就是用户转化漏斗。 在每个阶段,都可以测量用户的行为,并且可以对任何问题采取行动。 下面我们来详细看看作者介绍的各个不同阶段的具体衡量指标、分析方法和实际案例。 (《精益数据分析》一书也花了大量篇幅介绍这个模型;《Growth Hacking》也以这个模型为主体)

获取用户:定位受众,明确产品定位; 计算获客成本; 明确不同渠道的用户行为路径(用户旅程)和核心接触点

激活用户:激活是留存和变现的基础。 激活系统的四个主要组成部分:

目标:找到顿悟时刻(审视产品的核心功能;观察核心功能中留存率高的用户行为;审视成本,找到最高效的功能点)

设计:Hook模型(触发,找到吸引用户的内外部因素;行动,用户能否顺利完成操作;多样化反馈,给用户多样化的反馈,鼓励用户继续使用产品;投资)

措施:监控激活指标

迭代:优化薄弱环节

用户留存:留存分析分为两个阶段,新用户留存分析和产品功能留存分析。

新用户留存分析可以从三个方面进行分析:1)流失用户分析、流失用户画像特征、用户访谈等。2)产品迭代探索,改变产品或技术或者通过操作进行人工干预,比如剪掉低频功能,促使用户发现产品的核心价值,为用户提供操作指导等。 3)魔幻数字探索实践:通过数据分析和数据挖掘找出用户行为特征与留存率的相关性。

产品功能留存分析:功能矩阵分析,分析不同功能模块的留存趋势、访客数量、功能活跃度等。

用户收入:产品收入一般可分为两种基本方式,即用户付费和广告收入。 用户付费以转化为基础,广告收入以粘性为基础(关注各种留存、活跃度指标)。

用户推荐:推荐营销中常用的数据模型和数据指标包括“K因子”和“NPS分数”。 K因子也称为病毒系数,用于衡量推荐的有效性,即发起邀请推荐的用户平均可以带入多少新用户。 值越大,用户推荐的效率越高。 K因子=发起邀请的新用户数*用户数*转化率。 收集NPS的方法是发布一份调查问卷,询问用户向其他人推荐该产品的可能性有多大。 一般来说,似然评分为 0 到 10 分。 其中,给出0到6分的人不是推荐者,给出7到8分的人不纳入NPS计算范围,给出9到10分的人是推荐者。 NPS值=[(推荐用户数-非推荐用户数)/返回评分的用户数]*100

管理者:增长工具的运用及数据驱动增长在各岗位的实践

营销人员:渠道、流量、转化

渠道优化理论:基于流量质量和流量规模能力,推荐使用波士顿矩阵来评估优质潜在渠道。 评估渠道质量时,通常分为三个阶段:早期粗放运营,此时更关注访问量、跳出率、页面访问时长等。渠道结算方式以点击CPC(cost per点击); 当前情况结合目标转化看质量,具体是根据激活、注册转化等目标衡量渠道,通过CPA(Cost Per Action)结算; 以后看核心转化的CPA,比如购买、活动等,然后根据交易量结算渠道费用。

运营:利用数据分析实现运营增长

流量运营:多维度分析及渠道优化; 重点关注PV、UV、DAU、平均访问时长、跳出率等指标。

多维度流量分析:从访问来源、流量入口(落地页)、广告等角度分析。

转化漏斗

用户运营:精细化运营,提高用户留存

不同行业的数据驱动增长实践

电商:5个关键指标:活跃用户数、DAU、WAU、MAU; 转化(主路径、次路径、甚至各品类SKU的转化率); 留存(次日、第3天、第7天、第30天);复购;GMV

3个关键运营思路:产品运营、转化分析、品类分析(导流品类、高利润型、高转化型、未来之星型); 用户运营,提高用户留存和复购,根据用户活跃度和兴趣,根据产品偏好和决策阶段进行差异化运营; 产品运营提升转化效率

在线旅游:提高购买转化率,摸清用户旅程的关键节点; 渠道优化、落地页优化、注册流程优化、搜索推荐优化、支付流程优化、增加用户复购,基于商圈、品牌、星级、价格等精细化运营

互联网金融:增长:投资额=UV*注册转化率*投资转化率*客单价; 关注用户增长生命周期和用户增长的核心路径

自审时间:为了成长,作者以AARRR为核心,介绍如何实现各个环节。 他以自己的公司GrowingIO为例,介绍了每个环节要关注哪些指标、关注哪些数据以及如何呈现。 那些数据。 后面的实战部分基本都整合了这个模型的指标,所以很多地方甚至会感觉内容有点重复。 合上书本,再开一次会。 其实核心上下文很简单。 基本上就是漏斗的转换。 但每个公司对于转化的核心侧重点不同,因此抽象出来的指标也会有所不同。 这条竖线会结合一些横向的维度,比如渠道、品类、用户类型等,基本上涵盖了作者所说的大部分内容。 我们其实在成长的过程中记住了这些脉络,然后仔细思考一下自己企业的立足点,大体的成长方向就会相差无几。

附上本书的思维导图

第1部分

第2部分

第三部分

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