随着互联网红利逐步消失，“实现增长”已经逐渐成为互联网从业者的工作重心。对他人来讲，所谓的用户增长，或许只是通过简单活动就能完成一次的“俯冲”，难道会很难么？外行人看热闹，内行人看门道，增长包含的纬度很深很细，其中，数据驱动增长就是增长中重要的底层公式。下文就将用内行人的门道，让你理解数据如何驱动增长。

2012年随着硅谷被业界广泛关注，Facebook，Twitter，Quora也成为被大家所熟知的明星公司。这些公司都在极短时间内获得了用户数量的高速增长，是利用Growth Hacking实现用户增长的典型案例。直到2015年，随着一波互联网创业潮的到来，Growth Hacking才逐渐被国内关注起来。

不过，如今“数据驱动增长”作为Growth Hacking的核心已被互联网行业的产品、运营、数据分析等从业者所广泛接受。而数据驱动增长并没有想象中的简单，要善于发现用户需求，改进体验痛点，才会实现有意义的增长。

数据驱动型的公司做了什么？

2015年起，国内企业对于增长的追求在如火如荼的进行着，增长方式的改变，将彻底改变企业的营销方式与商业模式。在新闻媒体领域，有一家很“神奇”的创业公司，它自己不生产内容，仅是通过新闻搬运的方式在平台内聚焦内容，然后以算法推送机制让每篇文章都能找到相符合的用户，就是通过这样的方式。截止到现在，已经累计有66亿的激活用户，1.4亿活跃用户，这就是家喻户晓的今日头条。

头条数据算法推荐带动增长的模式是国内数据驱动增长的经典案例，同样，作为社交电商领域的明星企业的小红书，也是凭借着底层数据驱动运营的方式，引来无数流量为之加油。

使用过小红书的用户都会被其“千人千面”的展现形式吸引，因此小红书能够做到以第一次展示的内容就留住95%以上的新用户。当新用户注册并选择兴趣领域之后，小红书会再根据用户所填写的兴趣领域以及历史标签数据，结合数据算法，快速再次推荐出用户所感兴趣的内容。当用户下拉页面刷新的时候，更新的展示内容则是根据用户在页面上的点击与停留页面的内容等所推算的新内容，更新后所推送的内容，往往更具有粘性，更让用户上瘾。

在小红书内，结合兴趣标签、用户使用路径、用户画像等纬度进行的分析，使得每个用户看到的内容都不相同，这就是小红书最底层的数据运营增长公式。

回看这些企业的增长，大家都在对数据进行全方位分析与深度对比，没有数据就没有比较，没有比较谈何进步，所以实现增长的一切工作其实都是需要建立在数据分析的指导之上，而非拍脑门式地碰运气。

数据驱动精细化运营是增长逻辑的底层变革

互联网界早已经进入到数据驱动的阶段，数据驱动增长即通过数据洞察协助互联网企业优化业务模式，帮助运营人更好地执行增长策略，最终实现精细化运营，最大限度满足用户需求，提高用户粘性。具体拆解开来有以下几方面：

第一，在产品的结构性优化方面

要通过数据分析去找到整个产品在核心转化流程中是不是有问题；在用户体验上面，比如说新手转化、新手引导等过程中是否有不合理的地方等，其中借助A/B测试来对产品内数据进行有效甄别，是提升产品结构性优化的重要手段。

第二，在用户运营方面

要通过完善的用户画像体系去实现千人千面的运营。用户画像系统的建立，单纯依靠自身产品的用户分析会有些不够全面，所以可以借助第三方数据服务商的数据能力，打破数据壁垒，充实用户画像的维度。

此外，对于大厂来说，能够抽取特征数据进行自主建模，但对于中小企业而言，集成第三方数据服务是较多的选择，如个推的用户画像SDK，可以提供年龄段、性别、爱好等数百种标签，帮助APP构建全方位立体的用户模型。APP基于对用户画像的理解，就可对不同类型、不同场景的用户推荐不同的内容和服务，实现千人千面的运营模式。

此外，运营活动和用户成长激励体系也必不可少。比如在微信读书的产品中，用户通过在线看书时长的累计以及读书笔记的沉淀，不仅可以和好友比拼读书排行感受阅读带来的成就感，而且也可以通过阅读领书币、买书返书币、邀请新人得书币等免费看书。那么用户在产品内留存的时间越长，就绑定得越紧，贡献的价值越高，就更不容易流走，这就是成长激励体系的一种套路。

第三，在用户流失预警与召回方面

APP发现用户流失之后，需要尽可能通过数据分析找到用户流失的原因，然后分析预测未来哪些用户可能会流失，并且提前做预警与干预。另外就是如何针对已经流失的用户制定召回策略，实现对流失用户的召回。

以个推的实践为例，个推曾与某小说阅读类APP开展合作，基于自身大数据能力为APP定制用户流失预测模型，由此来预测出用户流失概率评分和沉默用户画像，帮助APP进行精准的沉默用户唤醒。

另外个推对该APP剩余67%的非活跃用户进行流失预测，发现其中有13%的用户流失概率评分在0.6分-1分之间，有较大概率会流失掉，而剩余54%的用户就是有唤醒价值的目标人群。在明确唤醒的目标沉默用户后，该APP基于个推所提供的沉默用户画像分析，准备相应内容并通过精准推送的手段，使得APP月活用户占比提高了8.1%。

数据驱动增长是一门非常科学性系统性学科

增长是一门非常科学性系统性学科，数据是增长公式中的底层逻辑。任何的增长项目中，都需要用数据来挖掘潜在的价值。

• 首先，通过数据可以发现新的增长机会。通过用户行为分析，发现用户转化或流失的原因，强化转化动机，从而实现增长。
• 第二，通过数据可以提升用户体验。通过数据分析出产品哪些功能用户点击量最高，哪些功能最受欢迎？通过数据优化迭代产品，提升用户体验，从而提高用户生命周期价值。
• 第三，数据是有效的驱动，不管是运营，还是活动，都需对用户行为数据实时分析，以此配置更适合的增长方案。

数据驱动增长是一个厚积薄发的过程，要求APP在日常运营中要做好包括数据积累、数据清洗、数据建模分析、数据产出在内的每一个环节。这些工作对于大厂来说自然不是什么问题，但对于中小型企业、初创企业来说却是一个比较难攻克的问题。

如果APP自身数据分析能力弱，又想快速实现数据增长，不妨与第三方服务商合作，既专业，又完全无需企业重新搭建其技术。比如个推已经将数据驱动增长的方法论拆解落地，将消息推送、画像分析、应用统计、一键验证等变成可快速集成、人人都可上手的工具，以满足运营者在用户全生命周期精细化运用的多种需求。

随着大数据技术的成熟发展，APP对于数据越来越重视，数据资源已经成为APP竞争的核心资源，以数据为驱动更是成为APP的增长密码，只要找到合适的方法，就一定能破解出数据背后的真正含义，为增长增能。

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