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折射出|数据增长新思维：留量思维折射出新的增长体系

_原题为 数据增长新思维：留量思维折射出新的增长体系
作者：本文来自“友盟全域数据” ， 作者：友盟+产品专家 ， 数据传承官 陈新祥 。
互联网流量红利时代已不复存在 ， 疫情加快了用户在线上的习惯 ， 未来流量获取的成本将越来越高 ， 传统的流量思维需要迭代升级 ， 向留量思维转变 。 而要实现从业务数据化到数据应用化 ， 就要经历从What到Why到How的三个层次 。 从数据报表 ， 到数据分析洞察 ， 再到数据的运营 。
我们要真正从流量思维转变成留量思维
我觉得这种“留量思维”挺有意思 。 比如像格力董明珠做直播 ， 4场直播做了76亿 。 可能大家都觉得很简单 ， 只要靠抖音等平台的优势就可以了 ， 格力的第一场直播并不是那么成功 ， 格力有很强大的线下经销商体系 ， 第一场直播就是基于经销商的层层体系 ， 把经销商的私域流量都吸引到直播间 ， 背后有很强大的一套用户数据支持体系 。
【折射出|数据增长新思维：留量思维折射出新的增长体系】这时 ， 我们就要思考：数据如何支撑我们做“留量”思维？如何做好评估？如何提升整个运营效率？如何真正触达用户？
我把“留量思维”定义为：业务进来之后的另一套精益数据增长体系 。 不管你的公司是A轮还是B轮、C轮 ， 如果基于数据做运营增长体系 ， 至少要实现这三个点：业务数据化、数据资产化、资产应用化 。
折射出|数据增长新思维：留量思维折射出新的增长体系
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运营增长体系核心是：业务数据化、数据资产化、资产应用化
今天的业务负责人至少要做到这三层 ， 第一层是业务的数据化 ， 即如何描述你的业务 ， 如何描述业务当前的重点 ， 如何进行相应的数据采集 。 大家都在讲用户 ， 但如何把数据变成真正的用户画像标签 ， 这些数据的能力如何赋能给业务同学 ， 这是非常重要的 ， 而不是永远只停留在看报表阶段 。
业务数据化 ， 需要将这件事重视程序提升至一把手项目 ， 通过OKR使自上而下的目标结构化和透明化 。
折射出|数据增长新思维：留量思维折射出新的增长体系
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上图是举的一个例子 ， 用OKR使自上而下的目标结构化和透明化 。 比如 ， 老板说今年目标是股东能够赚钱 ， 赢得主场上座率90%以上 ， 就把目标拆给了球队主教练和高级营销副总裁 。 其中主教练的OKR ， 又分别拆分到了进攻教练、防守教练、特勤教练；而高级营销副总裁的OKR ， 又分别拆分到了市场总监、公关人员、商品经理 。
OKR首先是聚集业务 ， 是对优先事项的聚焦和承诺 ， 然后让数据从上往下 ， 从左往右 ， 进行团队工作的协同 。 接着才是进行责任追踪 ， 最后才是充分延展 ， 挑战不可能 。
以友盟+服务的一家工具类的APP为例 ， 最刚开始他们做了大而全的报表 ， 但是并没有发挥应有的作用 ， 于是把所有KPI进行缩减 ， 最终只留下了2个指标 ， 日活跃占比和日活跃参与度 。 整个团队只做这两个指标 ， 背后是有原因的 ， 当时公司还处于B轮阶段 ， 不着急变现 ， 也不着急拉新 ， 一直在打磨产品 ， 借用老用户自主分享带过来的流量 ， 而且效率也非常好 ， 只是一直想提升产品的日活跃占比和日活跃参与度 ， 因此最后只留下了这2个指标 。
折射出|数据增长新思维：留量思维折射出新的增长体系
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公司处于什么阶段非常重要 ， 比如某些公司还处在新用户留存阶段 ， 但第一反应设定的指标却是做变现 。 还有些公司处于A轮和B轮 ， 这时候的指标是不是做变现？需要打一个问号 。
折射出|数据增长新思维：留量思维折射出新的增长体系
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所以弄清楚究竟应该测量什么 ， 之后才是做线上、线下数据的采集 。 做业务的同学不太理解这个逻辑 ， 但这个事情还是有难度的 。 线上、线下、APP端、小程序端、传统PC端、抖音、淘宝等 ， 如何将用户数据进行关联和打通进行全局的分析 ， 其实都是非常底层的支撑工作 。
在一家公司成为一个管理者 ， 只有将数据结果和能力彻底融入业务同学的工作流 ， 再进行充分的交互才能把一天的工作完全智能化 。
早上接收到一封推广的报表邮件 ， 查看推广报告 。 同时登录后台 ， 了解关键事件的数据变化 。 在优化方案的过程中 ， 收到日活监控阈值报警 ， 此时登录后台 ， 即席分析日活异常原因 ， 运营根据数据分析结果产出相应的策略 ， 并登录运营后台 ， 发起一次弹框运营活动以促进用户打开APP 。 下午 ， 技术突然接收到崩溃短信报警 ， 快速定位到错误的信息进行修复 ， 同时在下班的途中 ， 运营同学可以在APP和小程序随时随地查看数据变化 。
再比如 ， 临时上个活动 ， 有时多则需要几周的时间 ， 找研发 ， 找排期 ， 内部配合等 。 但很多功能通过第三方数据工具解决 。 比如：在App上临时做个活动 ， 之前都需要重新发布新版本才可以生效 ， 也可以通过在线参数实现 ， 这就是数据的赋能 。


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