吆喝科技王晔:增长没有祖传秘方,唯有Hacking才是王道

这期「CEO说」我们邀请了吆喝科技创始人,前Google员工王晔,来和大家分享硅谷企业的增长技巧。百场汇对演讲做了整理,约6000字。

简单介绍一下我自己,我是技术出身,清华电子工程系的本硕,后来在耶鲁念的计算机博士。我研究的东西很多和互联网系统、大规模的系统、设计优化,包括A/B测试息息相关,发过很多的论文和专利之类的东西。如果你们听我以前的讲座,肯定会睡着的,所以现在我尽量讲一些稍微不那么枯燥的东西。 今天我们想讲的话题,是硅谷的增长技巧。

如果你在美国做过生意,你会发现美国的市场比中国难做得更多一些。

其实中国市场现在也变得很难了,基本上所有的市场都有竞争对手,所以你要是抢来一个客户特别难。即便是互联网这样的优质的渠道,你基本上不用伺候那些媒体、供应商、渠道,直接从网上去拿流量、拿客户也变得很难了。

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▲真实数据可能还不止如此

这个数据是一家投资机构分析的。我觉得他们可能是被忽悠了,教育行业30块钱能够拿到1个App,不太现实,真实情况是,教育行业拿1个用户要上百块。金融这个行业还是比较真的,差不多要上千才有可能得到1个用户。这里面当然牵扯到漏斗的各个环节,但是总体来说基本上就是这样的。

更痛苦的是,你的流量好不容易买来了,用户注册或者是点进来,或者下载了APP,但他可能会在任何一个环节流失掉。你做电商,用户看了很多产品详情,但有多少人真的去加入购物车呢?大家经常是买一批流量,走一批,然后我改了改版再买一批流量,又走一批,非常的痛苦。

流程繁琐,审批时间长?首页跳出率太高?产品详情页点击率太低?购物车放弃率始终太高?用户下单率太低?用户复购率太低? 拉新获客难?留存率增长缓慢?着陆页转化率上不去? ……

这个局面是所有的创业者都会遇到的,所以我们应该怎么办?

从CEO的角度来说,我们试图在去用手中的资源去解一个方程式,这个是一个优化方式,目标函数非常简单,就是把我们的转化率最大化。我每花出去一块钱,最后能产生什么?也可以是我最大化的每来一个用户流量,最后能产生多少的价值?

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▲如何在复杂、多变的情况下找到持续的业务增长之路?

这里面我们可以去管理的变量很多,我们可以在漏斗的五个环节上,一步步都可以做这些事情,比如,买了流量之后你怎么激发他们真的点开你的邮件,真的成为你的用户;留存就是他能够用了一次之后,觉得你这里有用;你怎么让留存经常复购变现;如果我们是社交类的或者是媒体咨询类产品,怎么让用户给我们产生商业价值、变现或推进,帮我们自发的传播。

比如说我们可以做运营上面的事情,我们可以像百场汇一样做活动,可以做补贴,可以做内容营销,可以做PR传播等。我们也可以在我们的产品形式做一些事情,比如说涉及到咱们的产品用户的UI,配色、布局、文案等,还有一些功能,比如签到、抽奖,以及运营高手们最喜欢用的就是性格评测。

但是这些东西好不好使呢?其实没有一个祖传秘方,你只能去想一切办法去找到很适合你的这个方程的解。你有太多的选择可以做,那怎么办?那其实没有什么办法,只有不停的去尝试。

 

硅谷的8条高效增长技巧

1 在没有达到 Product/Market Fit 前,不要用增长黑客的方法

所有人都会跟你讲到PMF,你要做到产品和市场的契合,你有了PMF的话你就用增长黑客的方法来做事情。

我记得我看过一本书,我把它也参照了朋友们的经验,我觉得还是很靠谱的——如果你是做2C类的产品,你要有几百或者是几千陌生的用户;如果你是做2B类,你要有十家陌生的企业客户来跟你签单,这两个是很不错的signal,这个时候你就可以玩增长黑客了。

2 想搞大事情,但从小处开始

当你可以开始搞事了,一定要记住从小的事情开始,给你的第一个用户一个很棒的体验。

我还记得我们的第一个用户,体验确实不怎么样,但也还可以。我们A/B测试系统上线大概2天后,第一个来注册的陌生的企业客户叫「销冠经济」,这家公司现在可能快上市了,那时候他们还是在A轮,专门做房地产销售的管理软件。他们来找我们,测试增加一个大转盘的功能。这个试验跑得可能并不是很成功,所以我们后来还在不断改进我们的Product来满足Market Fit。

你要确保每个人都能理解你做什么,这是我们做产品或者运营的一个诀窍。用户来了之后一般是没有什么耐心的,特别是对新产品,这也是很多企业都去做落地优化这件事情的原因。

3 如果你不做A/B测试,那就输定了

当然,这个不是我们去销售自己,但是如果你不做A/B测试,那么你绝对搞不了增长黑客,基本上就等于你所有的事情白干了。

每天,我们都看到很多创意,但这些创意对你是不是真的有用,怎么能让它发挥重大的作用?这需要跑A/B测试。假如每一个节点都是一个新版本发布,有些不做A/B测试的产品,也顽强地活了下来,结果就是它每一次改版的时候,都没有经过验证,也就不确定它到底是真的能增长。

我举两个不同风格的公司,一个是「XX联播」,一个是「XX头条」,他们的区别可能就是在长时间模式上被拉开了。

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▲XX头条(蓝)与XX联播(红)

你为什么做A/B测试,为什么要相信数据的力量?因为用户不在乎你,用户只在乎自己。如果拿到1000个用户,我们跟他们聊一聊,看看我们到底什么地方做对了,什么地方值得再投入,疯狂地再投入。

如果用户已经形成了某种习惯,他对你的某种东西已经很爱了,你就尽量利用他,而不要尝试给他再来一个新花样,这个其实是很傻的。

4 用80%的时间对有效果的事加倍投入,用20%测试新渠道

我们自己经常会找我们的短板,然后试图来弥补它,这是最傻的。一定要尽量找你什么东西做得最牛,你全力以赴给它多加一些投入,然后花一点其他的时间去做尝试。

我们有一个客户「小恩爱」,他给我们讲了一个经验。他们就是一个情侣聊天App,当时打广告的效率确实不是很高。但是一个偶然的机会,他们打出来这样一个广告语,大意是「小恩爱是一款让你早上被情人叫醒的App」,因为它里面有一个功能是情侣的远程闹钟。

这一句话的转发率特别特别高,然后他就不会再尝试其他更多广告语了,他就把这句话微博置顶,在公众号里反反复复说,在投的每一个广告里去凸显它,在短时间之内疯狂的积累了大量的用户。

5 以数据为驱动,而不仅仅是数据信息

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有时候我们跑试验、看试验数据,很多人觉得数据不就是一个报表吗。其实不是这样的,这是我们的增长之路,也是爱因斯坦画的这个轮子,这个轮子专门跑试验的,因为大家知道这个轮子真正和地面摩擦的地方是有阻力的。轮子上面东西虽然都很有用,但是不疼不痒。只有这部分,咱们干增长黑客的,就是天天要干这个事情,它真的能够让轮子往前走。

做试验很简单,来了一些用户流量之后,把他们分为三组,当然你要注意这个分流要科学可信,一组是对照组,两组是试验组。不同的用户给他产品的不同的体验,比如说文案改变一下,或者是图片改变一下,或者不同的用户不同的促销方案。然后你去看这三组用户的转化率,你就可以从中找到哪个方案效率最好。

用数据来驱动,千万不要把数据做一个辅助的东西,我们要用数据作为我们先沿的东西,就是指导我们行动的东西。

6 建立一个试验文化

比较成熟的创业者,我发现他们的管理井井有条,但这也导致他们会慢慢让这个公司变成死水一潭,大家做事情都要听指令,然后我尽可能把它执行好,这个文化是不对的。

你要让所有的一线的同事,无论他是做产品设计的设计师,还是产品经理、运营经理、客户经理,都具备这种试验文化,就是我要去通过做试验得出一个可信的数据结论,然后帮助我去获得实际的增长。待会儿会说怎么做这个试验。

7 如果数据是增长的燃料,那么分析是它的引擎

有了数据你就可以做增长黑客,但是如果你没有一个好的分析能力,燃料发挥不了它的作用,需要点燃它就需要分析的能力。

如果你能够了解你的客户,你真的了解他们的想法,利用你对于用户的理解让他去获得增长是特别有效果的,所以病毒式的营销特别有用。就是很火的病毒式营销是腾讯做的建军节你穿上军装,那个东西就是很明显,他真的理解用户的需求,用户就是首先想要美颜的照片,然后表达一下自己对军旅的向往。

当然最重要的是你能分析出来用户真正的喜好,如果你有很强的洞察力,像福尔摩斯一样,只看一两个人就能猜到。如果我们稍微弱一点,那我们就去研究相关数据。

8 你的第一个「Hack」是你的产品,做出人们想要的东西

最后一点就是再次强调,你想要做成功的这个事情,你只有一个方法,就是你做一个人们爱的产品才行,所以你的核心你的增长黑客,你的黑客是什么呢?核心在产品上,就是你要去让你的用户加入到你的产品开发迭代之中,运营等其他方面作为一个补充。

真实案例

我在谷歌的时候,谷歌希望能够学习一些当时很火的想法,比如说那时候Pinterest刚火,里面有图片广告,广告主喜欢,用户也很喜欢。谷歌当时也想推图片广告产品,但是谷歌不会有了这个idea就去实施,而是要跑一个A/B测试,做法是:先做出一个简单的、可用的、最基础的图片类产品,把它卖给一些挑选出来的广告主,然后我们挑选出来1%的用户投放,对比广告点击率是提升还是下降。

结果发现,虽然我们很喜欢上了图片的广告,但是用户的广告点击确实会下降,谷歌会产生亏损,所以这个项目最后就被砍掉了。

但是很有意思,后来百度也上这个产品,但一直没有砍掉。

另一个例子「滴滴出行」也是我们的客户。滴滴会在许多地方做Hacking。比如说滴滴的地图上面会有一些车,如果这个地图一开始缩得特别小,比如说缩到了咱们这个扭院儿,可能一辆车都没有;但是如果把它扩得很大,比如说扩到整个西城区,上面有1000辆车。

那么到底把它缩到什么范围内?缩到5辆车,10辆车,还是15辆车好呢?滴滴就做了A/B测试,对比哪一拨用户下单多,用这个数据来做决策。

如果一个细节的hacking让你增长5%,可能100个点里面有20个点有5%,就是翻了一倍,你就会就把竞争对手远远抛在身后。

持续的优化,寻找改进空间。我觉得在硅谷这里面,试验的文化造就了这样一种性格,就是说我们任何一个人,我们扮演的是技术人员,还是我是产品狗,还是运营之类的我都会去想我能够做点什么样的改进,每个人都要这样想问题,你的业务就毫无疑问增长黑客起来了。

这位大牛叫Sean Ellis,他投了很多很多的企业,也是facebook最早的投资人,他是一个真正的增长黑客。他有一句话:「如果你不再做尝试,恐怕你也就没有做增长了。」

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他自己做了一个网站,就叫GrowHackers,里面会分享很多很酷的案例。他也会在自己的页面上做试验,来试图提升他的用户的访问转化率。2015年初,他开始大量做试验,把A/B试验的数量提升,提升完了之后他的业务增长是这样一条曲线。

▲GrowHackers的转化率增长曲线

我们再来看看他投资的Twitter,在2011年之前,因为精力有限,他们做试验的频率没有那么高,每星期0.5,就是每两周跑一个试验。我们很多客户一开始也是这个节奏,但是也已经有不错的增长了。但到了2011年之后,Twitter每周做10个试验,加速度比原来快了一倍不止。可以看到试验文化所带来的业务增长的力量。

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▲Twitter在扩大试验规模后,增长显著提升

如果你建立了试验文化的话,你的很多日常工作会变得非常规范。

像谷歌,每个月同时在线的试验有300个,当然大部分都没有什么用,也就十几个是有用的,这样谷歌平均每个月可以提升2%左右的广告收入,相当于10亿美元的收入。这保证了谷歌长达10多年股价不停的增长,除非搞了一些奇奇怪怪的试验,比如说收购摩托罗拉,此外几乎从来没跌过。

facebook也是这样,几年前facebook用户的使用时间还只占他们的50%-60%,现在几乎占到了80%-90%,就是你打开手机,你基本上的时间就停在facebook,威力跟微信差不多,非常非常的可怕。

如何设计一次增长试验

当年facebook推出「people you may know」,也就是好友推荐功能,这个确实是facebook做的创新点,他们这么做的:

  • 把「高活跃」和「不活跃用户」找出来,分成两组,每个组大概几千万用户
  • 列出一些可能影响结果的特征值(比如:在线时长、发的文字状态数、发照片数等)
  • 两个组中特征值一一进行对比,从中找出差异最大且最可能有影响力的指标
  • 两个多月的分析,得出对FB growth产生最大影响的结论:Facebook上影响用户活跃度最重要的因素是——a.用户的好友数 b.用户的个人信息的完备程度
  • Growth组决定lead一个新功能,其目标就是给每个Facebook用户来自动推荐好友,让其好友数增加。于是,就有了「People you may know」
  • Growth组很快就开发了功能原型,算法用的最朴素的算法——根据「共同好友」来推荐可能的好友
  • 功能开发好之后做了灰度发布与A/B测试,开始挑了5%的用户做测试,观察他们的表现
  • 试验发现「小白鼠」用户们的平均好友数不断增加,然后活跃度也渐渐提高,其中一部分也开始变成高活跃用户

观察性的数据,只能给出你一个叫做相关性的一个分析,它只能告诉你,确实高活跃的用户他的好友比较多,但是并不意味着,如果你让一个用户好友多起来他就变的活跃。

这里面有一个坑,也就是,它也许没有办法倒过来。举个不恰当的例子,如果你们看NBA你们会知道,湖人队的科比得分越多,输球的概率越高。那是不是让科比少去得些分,湖人就会赢呢?不一定。因为可能恰恰就是因为湖人越有输的可能,科比才越拼命偷懒得分。

所以你一定要做一个测试,你的数据能给你很多想法,但是这个想法靠不靠谱?你得去跑试验。

实际上A/B测试在很多行业里都在使用,比如金融行业,需要去验证风控效果;物流行业,不同的派单系统可能成本也不一样;教育行业中,师生匹配需要不断的迭代优化。

还有一些服务类型的企业,比如运营商、互联网BAT,上线一个新功能的时候,你往往要批量着发布,先推给20%的用户,然后其他的相当于老版本,去看看数据有没有问题,如果没有问题,再推给50%-100%的用户。

另外还有一个更常见的场景:定价。400元的商品,你定成399或398,转化率可能就不一样。折扣是写两折还是-75元,可能也不一样。

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▲试验文化中的科学决策方式

甚至财务,行政也会用到这种思维方式。谷歌把这个事情做的有点过了,他什么东西都这样去hacking,比如在不同的餐厅放不同大小的盘子,最后发现,加一些小盘子,员工病假会比较少。还有把办公室刷成不同颜色,看哪个颜色里面的工程师代码效率有提高,可能发现紫色不错,于是公司就越来越紫。

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