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策略、增長(zhǎng)都有各自的方法論，抽象出來(lái)其實(shí)表達(dá)的是相似的意思。

通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題→提出假設(shè)→設(shè)計(jì)方案→獲得更多數(shù)據(jù)→驗(yàn)證假設(shè)→發(fā)現(xiàn)顆粒度更細(xì)的問(wèn)題→提出更精準(zhǔn)的假設(shè)。

是無(wú)數(shù)組閉環(huán)邏輯的循序漸進(jìn)，根據(jù)實(shí)際達(dá)到的效果以及成本，來(lái)決定做到哪一步就可以滿(mǎn)足目標(biāo)或者需要及時(shí)止損。

每套方法論都有自己的邏輯閉環(huán)和不同的適用場(chǎng)景，也存在在執(zhí)行時(shí)仍然存在的困惑，根據(jù)自己遇到的困惑，拆解輸出的方法論理解消化后輸出自己的方法論，才是最合適的做法。

增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)通常以A/B測(cè)試的方式進(jìn)行，要清楚A/B測(cè)試只是手段不是目的，在日常生活中也可以加以利用

（1）有明確目標(biāo)（根據(jù)目標(biāo)找數(shù)據(jù)）

有明確目標(biāo)的意思是，促使實(shí)驗(yàn)發(fā)起的需求來(lái)源不是分析數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，而是通過(guò)其他需求來(lái)源提出的明確的可衡量的目標(biāo)。

比如老板下達(dá)任務(wù)，這個(gè)季度的GMV要提升30%。

那么關(guān)鍵指標(biāo)可定義為2020Q1GMV，相關(guān)指標(biāo)可以在已經(jīng)搭建好的增長(zhǎng)模型或者公式中獲得。

GMV等于流量*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)，流量包含自然流量和渠道流量等，自然流量包含產(chǎn)品本身的APP、小程序等，渠道流量包含各個(gè)外部渠道。

根據(jù)實(shí)際情況選擇對(duì)應(yīng)的顆粒度分析。

（2）無(wú)明確目標(biāo)（根據(jù)數(shù)據(jù)找目標(biāo)）

無(wú)明確目標(biāo)的意思是，促使實(shí)驗(yàn)發(fā)起的需求來(lái)源，并不聚焦于某一個(gè)具體目標(biāo)，我們想通過(guò)優(yōu)化某一個(gè)當(dāng)前需要優(yōu)化的內(nèi)容，從而達(dá)到提升整體效果的終極目標(biāo)。

此時(shí)為了避免拍腦袋定方案，設(shè)計(jì)出低質(zhì)量的實(shí)驗(yàn)浪費(fèi)資源，就要通過(guò)一些科學(xué)方法找到相對(duì)合理的目標(biāo)。

a.收集用戶(hù)反饋

在產(chǎn)品的用戶(hù)反饋入口、應(yīng)用商店評(píng)價(jià)、社交平臺(tái)等渠道收集用戶(hù)反饋。

通過(guò)對(duì)用戶(hù)反饋的過(guò)濾、整理、分析，發(fā)現(xiàn)與增長(zhǎng)相關(guān)的問(wèn)題，以解決此問(wèn)題為目標(biāo)設(shè)計(jì)增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)。

用戶(hù)的反饋比較隨機(jī)，難以判斷影響面，與產(chǎn)品全局沒(méi)有直接關(guān)系，因此可能需要其他手段進(jìn)一步驗(yàn)證，著重思考優(yōu)先級(jí)的排序。

b.系統(tǒng)監(jiān)控

在數(shù)據(jù)體系較為完善的系統(tǒng)中，可以通過(guò)監(jiān)控發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

提前設(shè)置好監(jiān)控指標(biāo)和報(bào)警規(guī)則，是在一段周期內(nèi)一勞永逸的方式，提升發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的效率，降低需求分析的成本。

比如某成熟期的社區(qū)產(chǎn)品的日留存率平均在30%，如果每天的留存率在正常波動(dòng)區(qū)間內(nèi)，我們便可以將精力用在其他地方，如果留存率不在正常波動(dòng)區(qū)間，即出現(xiàn)異常（一般指留存率偏低的情況）。

首先要根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際情況確定是否真的是異常情況，如果確定是異常情況，可能會(huì)通過(guò)增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)，來(lái)將異常數(shù)據(jù)拉回正常區(qū)間；如果不是異常情況，可能需要調(diào)整報(bào)警規(guī)則。

比如K12類(lèi)產(chǎn)品，在周末活躍度對(duì)比周一至周五下降，或者購(gòu)票類(lèi)產(chǎn)品在假期過(guò)后活躍度下降，通常屬于正常情況。

c.定期復(fù)盤(pán)

復(fù)盤(pán)的方式可以具象為效果回歸。效果回歸是驗(yàn)證在之前的增長(zhǎng)動(dòng)作中，有沒(méi)有達(dá)到目標(biāo)。如果達(dá)到，探索進(jìn)一步優(yōu)化的空間；如果沒(méi)有達(dá)到，分析原因，嘗試通過(guò)接下來(lái)的增長(zhǎng)動(dòng)作達(dá)到目標(biāo)。

1.實(shí)驗(yàn)背景＆目的

（1）提升用戶(hù)對(duì)其他用戶(hù)關(guān)注率

• 已知當(dāng)前動(dòng)態(tài)詳情頁(yè)（動(dòng)態(tài)、文章、視頻）的日均PV為10000

• 已知當(dāng)前動(dòng)態(tài)詳情頁(yè)（動(dòng)態(tài)、文章、視頻）的關(guān)注率為5%，目標(biāo)提升至6%

• 統(tǒng)計(jì)顯著性需要達(dá)到95%

統(tǒng)計(jì)顯著性在這里不深入展開(kāi)，市面上有專(zhuān)門(mén)的統(tǒng)計(jì)工具，通過(guò)搜索引擎即可找到

（2）實(shí)驗(yàn)前準(zhǔn)備-定義指標(biāo)

（年/月/日）關(guān)注率：用戶(hù)累計(jì)（年/月/日）關(guān)注數(shù)/用戶(hù)（年/月/日）累計(jì)瀏覽內(nèi)容來(lái)源其他用戶(hù)數(shù)。（對(duì)一個(gè)用戶(hù)生產(chǎn)的多條內(nèi)容做去重）

瀏覽：對(duì)應(yīng)內(nèi)容在一屏中露出60%。在頁(yè)面中停留時(shí)間≥5s

2.增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)

步驟1：提出實(shí)驗(yàn)假設(shè)

【如果】在社區(qū)feed流中增加關(guān)注按鈕

【預(yù)計(jì)】月關(guān)注率可以提升20%

【因?yàn)椤?/p>

• 社區(qū)feed流是第一層級(jí)頁(yè)面，跳出率最低，縮短了轉(zhuǎn)化路徑

• feed流的核心目標(biāo)就是吸引用戶(hù)更長(zhǎng)時(shí)間的沉浸體驗(yàn)。目前的關(guān)注需要在更深一層級(jí)的【添加好友】或【動(dòng)態(tài)詳情】中操作，某種程度上打斷了用戶(hù)的心流。按鈕放在feed流上可以使體驗(yàn)更流暢

• 用戶(hù)做更多操作去關(guān)注一個(gè)用戶(hù)，在潛意識(shí)上會(huì)把關(guān)注當(dāng)成一個(gè)相對(duì)重的操作，將關(guān)注按鈕放到feed流中，使用戶(hù)不需要像在【添加好友】中篩選和在【動(dòng)態(tài)詳情】中查看更多內(nèi)容，僅通過(guò)feed流中的一條動(dòng)態(tài)便確定關(guān)注意愿，細(xì)化了關(guān)注的場(chǎng)景，滿(mǎn)足了追求多樣性和把關(guān)注看的不那么重的用戶(hù)。也是產(chǎn)品需要潛移默化影響用戶(hù)心智的方向

最佳實(shí)踐

抖音feed流中可以直接關(guān)注發(fā)布者

定量分析

• 用戶(hù)在【feed流>動(dòng)態(tài)詳情>feed流>動(dòng)態(tài)詳情】（循環(huán)）路徑中點(diǎn)擊關(guān)注的數(shù)量

• 用戶(hù)在feed流中給非關(guān)注用戶(hù)動(dòng)態(tài)點(diǎn)贊后，關(guān)注該用戶(hù)的數(shù)量

【如果】增加邏輯：點(diǎn)贊默認(rèn)同時(shí)關(guān)注，個(gè)人中心可設(shè)置點(diǎn)贊是否同步關(guān)注

【預(yù)計(jì)】月關(guān)注率可以提升30%

【因?yàn)椤?/p>

• 與上條一樣，產(chǎn)品需要引導(dǎo)用戶(hù)的是不把關(guān)注看做是一個(gè)很重的操作，從而使用戶(hù)更多的進(jìn)行關(guān)注

• 點(diǎn)贊和關(guān)注，在不同的社區(qū)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，含義的演化各不相同；可設(shè)置的點(diǎn)贊是否同步關(guān)注邏輯，是將選擇權(quán)還給用戶(hù)，滿(mǎn)足對(duì)這兩者不同理解的多種用戶(hù)群體需求

• 對(duì)于在feed流中根據(jù)一條動(dòng)態(tài)便確定關(guān)注意愿的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，當(dāng)前需要操作三步（點(diǎn)贊、點(diǎn)擊動(dòng)態(tài)、關(guān)注）才能完成點(diǎn)贊+關(guān)注。使用假設(shè)后只需要點(diǎn)贊一個(gè)動(dòng)作，操作多個(gè)時(shí)，指數(shù)級(jí)的降本增效

最佳實(shí)踐

通常情況，縮短轉(zhuǎn)化路徑可以提升轉(zhuǎn)化率。

微博有類(lèi)似的邏輯，通過(guò)內(nèi)容吸引用戶(hù)關(guān)注發(fā)布者。

• 用戶(hù)在【feed流>動(dòng)態(tài)詳情>feed流>動(dòng)態(tài)詳情】（循環(huán)）路徑中點(diǎn)擊關(guān)注的數(shù)量

• 用戶(hù)在feed流中給非關(guān)注用戶(hù)動(dòng)態(tài)點(diǎn)贊后，關(guān)注該用戶(hù)的數(shù)量

【如果】為游客開(kāi)放瀏覽社區(qū)和關(guān)注用戶(hù)＆話(huà)題權(quán)限。（登錄后選擇是否同步關(guān)注數(shù)據(jù)，根據(jù)終端同步）

【預(yù)計(jì)】月關(guān)注率可以提升5%

【因?yàn)椤?/p>

• 用戶(hù)不需要登錄即可進(jìn)行瀏覽，縮短了轉(zhuǎn)化路徑

• 但是對(duì)于一個(gè)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，用戶(hù)的登錄代表了最基本的興趣和信任，一直處于游客狀態(tài)的用戶(hù)并不會(huì)很多也不會(huì)很活躍

最佳實(shí)踐

對(duì)于游客用戶(hù)也可以使其產(chǎn)生粘性和沉默成本，拿出誠(chéng)意，先給用戶(hù)價(jià)值，尋求用戶(hù)未來(lái)的登錄。

好奇心日?qǐng)?bào)，未登錄狀態(tài)下可以做瀏覽、收藏、參與研究等操作。

定量分析

• 下載量

• 登錄頁(yè)UV

• 登錄用戶(hù)數(shù)

【如果】類(lèi)似微博，登錄成功后，引導(dǎo)填寫(xiě)簡(jiǎn)單用戶(hù)問(wèn)卷（健身側(cè)重內(nèi)容），根據(jù)用戶(hù)個(gè)人情況推薦關(guān)注表單。

【預(yù)計(jì)】月關(guān)注率可以提升25%

【因?yàn)椤?/p>

• 微博、站酷、好好住等各領(lǐng)域社區(qū)APP已經(jīng)教育出用戶(hù)習(xí)慣，比較易于接受，用戶(hù)的問(wèn)卷反饋可以應(yīng)用于內(nèi)容推薦和push等策略，帶來(lái)更精準(zhǔn)的促活

• 但是根據(jù)keep的商業(yè)模式以及當(dāng)前的一級(jí)頁(yè)面C位（運(yùn)動(dòng)）可以很清晰的看出，KEEP的核心還是工具屬性；

  因此是否提升社區(qū)的權(quán)重，需要戰(zhàn)略層面的權(quán)衡

最佳實(shí)踐

微博的各種引導(dǎo)關(guān)注＆自動(dòng)關(guān)注機(jī)制，需要權(quán)衡差異選擇性參考。

定量分析

• 用戶(hù)分層：瀏覽內(nèi)容時(shí)間與使用運(yùn)動(dòng)功能時(shí)間占比大于2：1的用戶(hù)比例

步驟2：ICE模型打分，制定優(yōu)先級(jí)

優(yōu)先級(jí)：假設(shè)1>假設(shè)2>假設(shè)4>假設(shè)3

打分依據(jù)-預(yù)期影響

打分依據(jù)-成功概率

打分依據(jù)-容易程度

3、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

避免內(nèi)容重復(fù)，這里再引入一個(gè)新的實(shí)驗(yàn)假設(shè)講解后續(xù)內(nèi)容

1.實(shí)驗(yàn)假設(shè)

【如果】用戶(hù)在動(dòng)態(tài)詳情中停留5s以上，關(guān)注按鈕變亮變大

【預(yù)計(jì)】月關(guān)注率可以提升20%（5%→6%）

【因?yàn)椤客Ａ艨梢苑磻?yīng)出用戶(hù)對(duì)內(nèi)容的興趣，從而說(shuō)明對(duì)發(fā)布者的興趣；5s的時(shí)候用戶(hù)興趣比較濃厚又未完全沉浸在內(nèi)容中，此時(shí)關(guān)注按鈕發(fā)生視覺(jué)變化既提醒用戶(hù)關(guān)注又不會(huì)過(guò)分干擾造成反感。

最佳實(shí)踐

（同假設(shè)2）微博有類(lèi)似的邏輯，通過(guò)內(nèi)容吸引用戶(hù)（強(qiáng)提醒）關(guān)注發(fā)布者

定量分析

• 用戶(hù)在文章詳情＆動(dòng)態(tài)詳情中停留5s以上后，關(guān)注發(fā)布者的數(shù)量和比例

• 用戶(hù)關(guān)注發(fā)布者時(shí)在詳情中停留的平均時(shí)長(zhǎng)

2.實(shí)驗(yàn)指標(biāo)：

【月關(guān)注率】定義：用戶(hù)當(dāng)月累計(jì)關(guān)注數(shù)/用戶(hù)當(dāng)月累計(jì)瀏覽內(nèi)容來(lái)源其他用戶(hù)數(shù)。（對(duì)一個(gè)用戶(hù)生產(chǎn)的多條內(nèi)容做去重）

【瀏覽】定義：對(duì)應(yīng)內(nèi)容在一屏中露出60%。在動(dòng)態(tài)詳情頁(yè)中停留時(shí)間≥5s。

因?yàn)閷?shí)驗(yàn)的改動(dòng)是在動(dòng)態(tài)詳情中的3個(gè)頁(yè)面（動(dòng)態(tài)、視頻、文章），因此實(shí)驗(yàn)前后的數(shù)據(jù)對(duì)比僅統(tǒng)計(jì)此部分?jǐn)?shù)據(jù)差異；確保不會(huì)被其他因素干擾。

核心指標(biāo)：（上面3個(gè)頁(yè)面依次編號(hào)1、2、3）頁(yè)面1月關(guān)注率、頁(yè)面2月關(guān)注率、頁(yè)面3月關(guān)注率

反向指標(biāo)：頁(yè)面1月取關(guān)率、頁(yè)面2月取關(guān)率、頁(yè)面3月取關(guān)率

【取關(guān)率】定義：用戶(hù)在對(duì)應(yīng)頁(yè)面中關(guān)注后又取消的數(shù)量/用戶(hù)在對(duì)應(yīng)頁(yè)面中關(guān)注數(shù)

輔助指標(biāo)：（上面3個(gè)頁(yè)面對(duì)應(yīng)依次1、2、3）頁(yè)面1關(guān)注平均停留時(shí)長(zhǎng)、頁(yè)面2關(guān)注平均停留時(shí)長(zhǎng)、頁(yè)面3關(guān)注平均停留時(shí)長(zhǎng)

【停留時(shí)長(zhǎng)關(guān)注比】用戶(hù)在對(duì)應(yīng)頁(yè)面中關(guān)注，平均需要停留的時(shí)間。

與實(shí)驗(yàn)的5s對(duì)比，衡量5s這個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)生的按鈕樣式變動(dòng)，對(duì)用戶(hù)最終關(guān)注的影響程度。

3.實(shí)驗(yàn)受眾

• 有關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)

• 無(wú)特定習(xí)慣用戶(hù)

• 無(wú)關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)

  
  

【有關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)】定義：關(guān)注數(shù)/活躍（進(jìn)入社區(qū)）天數(shù)≥1（每活躍1天，新增1個(gè)關(guān)注）

【無(wú)特定習(xí)慣用戶(hù)】定義：0.3＜關(guān)注數(shù)/活躍（進(jìn)入社區(qū)）天數(shù)＜1

【無(wú)關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)】定義：關(guān)注數(shù)/活躍（進(jìn)入社區(qū)）天數(shù)≤0.3

4.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)-A/B測(cè)試

（1）版本劃分及原因

3個(gè)版本

• 從策略層面細(xì)化，可以考慮27種組合（3組用戶(hù)3個(gè)頁(yè)面3種樣式），然后評(píng)估操作成本。在案例中，僅考慮文章詳情頁(yè)

• 變化幅度大的樣式對(duì)應(yīng)強(qiáng)提醒，側(cè)重目標(biāo)轉(zhuǎn)化。樣式例如：按鈕變大50%，顏色明顯變化+動(dòng)效

• 變化幅度小的樣式對(duì)應(yīng)弱提醒，側(cè)重體驗(yàn)連貫。樣式例如：按鈕變大20%，顏色輕微變化

（該階段的思維發(fā)散僅做思路展示，后面兩個(gè)時(shí)間的計(jì)算不考慮中間涉及到的拆解用戶(hù)組）

（2）如果將文章詳情的【月關(guān)注率】提升到6%

已知當(dāng)前關(guān)注率5%，目標(biāo)提升至6%，統(tǒng)計(jì)顯著性需達(dá)到95%，文章詳情每日UV10000

• 【有關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)】【無(wú)提醒】

• 【有關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)】【弱提醒】

• 【有關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)】【強(qiáng)提醒】

• 【無(wú)特定習(xí)慣用戶(hù)】【無(wú)提醒】

• 【無(wú)特定習(xí)慣用戶(hù)】【弱提醒】

• 【無(wú)特定習(xí)慣用戶(hù)】【強(qiáng)提醒】

• 【無(wú)關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)】【無(wú)提醒】

• 【無(wú)關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)】【弱提醒】

• 【無(wú)關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)】【強(qiáng)提醒】

每組流量分配

10000/9≈1111

剩余名額全部劃分至【有關(guān)注習(xí)慣用戶(hù)】【無(wú)提醒】，實(shí)驗(yàn)無(wú)結(jié)論前，減少對(duì)活躍用戶(hù)的影響

實(shí)驗(yàn)時(shí)間

通過(guò)工具計(jì)算得出

6900/1111≈6.2天，取整數(shù)7天

5.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果

• 實(shí)驗(yàn)組：是接受實(shí)驗(yàn)變量處理的對(duì)象組

• 對(duì)照組：對(duì)實(shí)驗(yàn)假設(shè)而言，是不接受實(shí)驗(yàn)變量處理的對(duì)象組

關(guān)注點(diǎn)

• 實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的流量是否平均，是否獲取到了足夠的樣本數(shù)

• 實(shí)驗(yàn)周期是否足夠長(zhǎng)，是否受到周末、節(jié)假日影響；是否受到用戶(hù)的新鮮感影響

• 每組中是否覆蓋了全部用戶(hù)類(lèi)型（高、中、低頻）

• 實(shí)驗(yàn)組的核心指標(biāo)對(duì)比對(duì)照組是否提升、輔助指標(biāo)是否提升或持平、反向指標(biāo)是否提升造成負(fù)面影響

• 核心指標(biāo)是否達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著性要求（搜索引擎中即可找到第三方統(tǒng)計(jì)工具）

6.實(shí)驗(yàn)下一步

開(kāi)啟新的循環(huán)

-END-