本文根据作者之前自己学习数据驱动增长的过程，为想要学习这个技能的朋友提供一个具体的行动方案。如果你有足够强的欲望get到这项技能，你一定能够自己搞定“干货”的部分，形成属于自己的方法和认知。

“数据驱动增长”也被称为“精益化数据分析”，通过在相对于完整产品更加微观的层面建立数据模型，进而指导产品设计和运营，使得“数据驱动增长”产生了比传统数据分析巨大的能量。这2年逐步走红的各种强大的SaaS数据分析工具，为数据分析的精益化提供了可落地的工具。

“授之以鱼不如授之以渔”，这篇分享没有所谓“干货”的东西，因为仅仅通过一篇文章绝对不可能得学会数据驱动增长的方法。本文根据作者之前自己学习数据驱动增长的过程，为想要学习这个技能的朋友提供一个具体的行动方案。如果你有足够强的欲望get到这项技能，你一定能够自己搞定“干货”的部分，形成属于自己的方法和认知。

但凡从“低能小白”到“高能熟练”都会经历三个境界：始惊、次醉、终狂。本文按照这3个阶段分别介绍对应的的学习内容、学习方法和素材。

学习路线图

始惊：认识数据驱动增长

数据驱动增长与传统数据分析的去别

目前大多数公司里面使用的数据分析工具都是查看UV、PV、DAU、按钮点击数等，通常在产品改版或运营执行之后看下产品的关键指标变化情况。这种比较粗放的方式存在一些不足：

• 不能对用户持续追踪，以致于无法分析一个完整的转化路径、无法跟踪用户留存、无法分析一次运营是否可以对活跃产生长期的贡献……
• 不能对用户群体进行灵活细分，以致于无法分析用户流失的原因、无法分析某个功能对KPI的贡献、无法进行精准运营……

与传统的方法和工具相比，近2年新出现的SaaS工具和数据驱动方法不止是效果提升，而是存在一个时代差。

1.区别之一：更微观的量化

数据驱动增长要求细致入微的数据化。需要对每个模块、每个功能、每一种运营行为搭建分析模型，所谓的“精益”就体现在这里。

同时，搭建这个模型的人必须了解诸如：“什么样的行为可以算作活跃？一个完整的转化路径包括什么？哪些用户特征应该作为用户分群的维度？”这样的问题。因此，搭建数据驱动模型要求对自己负责的业务非常熟悉，应该由产品经理或产品运营亲自完成，而不是由专职的数据分析师代劳。

2.区别之二：前置分析

传统的数据分析通常是在产品优化或运营方案完成后，对效果进行“后置分析”。而数据驱动增长可以在方案设计之前进行“前置分析”，进而知道做些什么事可以提升增长。

数据分析从效果验证变成了驱动产品优化和运营方案形成的重要力量，这个变化如同军事领域把“地毯式轰炸”变成“精确制导轰炸”一样意义巨大，大幅提升了产品人员的工作效能。

推荐资料

在逐步认识“数据驱动”是什么的阶段，无需阅读太多资料，只推荐一个《产品经理数据分析手册》，主要介绍了一些对数据驱动增长“形而上”的认知。

附：《产品经理数据分析手册》下载地址

次醉：积极学习

首先要掌握的是相关的思维和方法。例如：评估每个功能对转化、留存、活跃的贡献，发现转化环节的可优化空间和优化方法，评估某一类运营策略对KPI的影响等等。

然后是掌握一款好用的工具，国外的google analytics，mixpanel；国内的诸葛IO、GrowingIO等都是口碑很好的SaaS工具，不但能支持数据驱动的模型构建，还能省去埋点、查数据上面的时间浪费。

学习数据驱动思维

在掌握理论化的方法之前，应该先学习一些案例，由浅入深地对数据驱动产生一个比较直观的认识。

研究一些案例虽能形成直观认识，但是知识和方法比较散、不成体系。建议读者使用脑图对里面涉及的方法、工具、思路进行提炼，亲自思考总结会让你会对数据驱动的方法有更深刻、更有条理的认知。如果读者实在没有时间整理，这里也提供了我整理的脑图的下载地址。

学习数据驱动工具

不能熟悉一个工具的话，掌握了方法也没法落地实施。前面提出的几个工具都有很不错的口碑。

这里我整理了GrowingIO的客户培训视频，可以通过视频学习工具的使用，里面也包含一些具体的案例。当对一个工具熟悉之后，再去看诸葛IO等其他同类型工具，会发现在功能、使用方法上大同小异，工具间切换成本非常低。

附：视频下载(爱奇艺播放器打开)

终狂：反复练习

如果你所在的公司已经在践行数据驱动增长的方法，那么工作就是最好的练习。如果不能，那么可以自己套用数据驱动增长的方法，把别人做的工作来几次沙盘模拟，思考如何设计分析模型，如何把数据结果用图表呈现。

比如对于一个产品功能，你的分析模型可能包括：该功能的留存率、用过该功能的用户在KPI的表现、该功能的使用率等等；

比如对于一个运营活动，你的分析模型可能包括：参加过该活动的用户在活动前后活跃度的变化、活动效果随时间的衰减情况、参加了活动的用户相对于没参加活动的用户活跃度的差异等等。

相关资料

目前讲相关方法的出版书籍只发现了《精益数据分析》，但个人觉得这本书更像是个手册，诸如“知识框架+理论+案例”这种风格的讲解很少，不适合通篇阅读。其余还有几本可看的电子书，权且作为补充吧。点此下载

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题图来自PEXELS，基于CC0协议