导语在产品的增长分析当中，想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道其中差异较大的细分群体。用户分群方法，能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。

这是一篇从技术角度介绍工具的文字，有些干燥，但货是好货！

众所周知，数据追踪转化是信息流运营中必不可少的一环，那么，今天就跟大家聊一聊，市面上这么多统计工具和信息流平台内置的数据统计功能 ，到底该如何去有效利用。

首先，需要确定你的广告投放平台还有广告类型！

1、如果投放的平台自己有着完善的数据追踪和推广监测功能，你肯定就没必要再去选择第三方或者自己开发的追踪功能了！例如：百度、今日头条。

2、如果你选择的为cpa，并且你的LoadPage在第三方服务器 ，那为了更好的追踪到你的数据转化，平台可能需要你在页面中添加一些代码 ，或者把搜集表单的代码放在他们可以监测到数据的地方！例如：今日头条。

其次，改造你的 LoadingPage！

落地页的美观， 打开速度直接决定着你的转化效果，当然你只是要曝光，那么影响你的就只剩下文案/广告图/打开速度！

如果你需要统计事件 ，例如： 点击/表单提交/复制/扫码/跳转等等事件，那么你需要通过第三方/自己开发的功能了！

能够监测事件的这类统计工具有(这里只写常用的，如有遗漏请自行补充)：

1、友盟+（原CNZZ）

2、百度统计

3、第三方开发功能

其实小编觉得，前两个都已经能够代表市面上所有的统计软件了！

另外，本文还会重点介绍排除第三方工具之外，如何利用前端技术来跟踪数据。

http://www.umeng.com

这个产品是一个神奇的产品，原有的cnzz统计是站长之家的产品，然后和友盟合并了本以为是cnzz主导，谁知道是友盟主导，最后才发现，友盟+的后台是阿里有木有！

（由于篇幅我只介绍 u-dplus 和u-adplus 其余的工具和信息流广告不太沾边）

U-Dplus——互联网数据管理专家

1、跨平台统一管理；

2、多维数据实时分析；

3、全网用户画像对接；

4、用户分群及精准推送。

解析：

不同端布置代码，同一后台管理，能够生产用户画像，并且实时（24小时内）分析数据，和推送报告给开发者，基本满足WEB端用户所有需求（内测中，需要激活码-后期会收费）！

U-ADplus——营销数据管理专家

1、品牌广告主的 UniTrack；

2、APP广告主的 AppTrack；

3、淘宝/天猫商家的 广效宝。

解析：

这个产品针对的是大品牌客户和平台或者大型淘宝/天猫商家开发的数据追中统计软件，能够有效的 统计到广告的到达，点击以及转化效果，并且给出数据分析 ，总的来说，KA大客户还是和普通信息流客户有一些区别的。

2 百度统计

http://tongji.baidu.com

百度统计也是一个老的统计品牌了，较之CNZZ、51la ，百度统计有一个巨大的好处，那就是是百度自行研发的（据说使用百度统计可以提高网站收录，以以及加快快照更新），百度搜索在大数据这块国内数一数二，所以统计工具相当有竞争力！

百度统计提供常见的网站统计功能，并增添了 高级分析 和 API拓展 功能，提供各种定制化的统计功能！

高级分析：

1、提供实时分析并且能够根据标签自行定制图表生成的数据；

2、提供高级洞察工具，能够追踪用户轨迹（需付费）；

解析：

一般用户基本上就已经告别这个功能了，基础的统计可能都已经够你用了， 如果是信息流运营，那么高级分析+API拓展是你玩转百度统计最佳的选择。

API拓展

提供各种API，配合高级分析能够更精准的统计监测数据，例如：

电商用户：选择 电商分析API 并开通，可以帮助您分析PC、无线网站，APP内H5页面的购买活动。

并且根据报告可以了解商品交易信息、订单数，金额、转化率、投资回报率等指标。并在其他报告（如趋势、来源等）中对订单指标进行交叉分析。

普通推广用户：可以根据需要选择 事件分析、虚拟PV跟踪、利用事件、PV跟踪进行转化分析、自定义访客分析和其他API语句 来分析你的广告数据。

解析：

和友盟+的产品一样，使用它们需要相关的技术，例如WEB平台添加API需要懂JS；

不过百度把功能拆分了一下，比友盟+更精细的分类，让你在选择使用上更加简单明了！

http://www.yourdomain.site

使用第三方开发的话，真的需要你 懂很多技术 ，不管是前端还是服务端都需要能够获取到很多东西！

一般的网站都无外乎使用asp/php/jsp开发的，目前绝大多数网站都是使用PHP开发的，原因自己百度吧！

举个栗子：

如果你需要表单提交具体到 哪一条创意产生的 ，那么你就需要根据创意的独立参数来判断了，你可以让运营人员在创意Url后添加唯一的参数，

如：http://www.12hui.cn/?id=xxldt0829

那么你就可以在表单提交的时候，或者 写入数据库的时候获取这个参数 ，一并添加到这条记录中，在做数据分析的时候不就可以拿出来对比是那一条创意提交的了吗？

事件统计，也是同样的意思，你可以用 JS 监控 整个页面中的所有元素（一般为链接），然后当用户点击或者产生其他操作，你可以获取这个记录，并生成一条记录，然后让程序来保存。

好了，以上就是 信息流广告数据跟踪技术层面的主要方法解析，也是希望你们能够更好的做好信息流运营，不再因为底层技术而烦恼！

来源：信息流运营

今天，小编为大家整理了在平时推广中会用到的9大类不同功能的工具，覆盖第三方监测工具、信息流广告追踪、APP推广工具、搜索指数工具……话不多说，一起来看看你用过几个？

1、友盟+

官网：http://www.umeng.com/

特性：免费/付费，数据统计类产品比较成熟全面

除了CNZZ等基础的数据统计系统之外，友盟+近年也是推出了很多高级版本的产品，例如ADplus，能有效做到品牌广告和移动广告效果监测：

2、百度统计

官网：https://tongji.baidu.com

特性：免费，技术相对成熟，与百度SEM/信息流推广完美结合

这个是我们在推广中运用的最多的统计工具之一，尤其是SEM。

3、Google Analytics（GA）

官网：http://www.google.cn/analytics/

特性：内什么，全球最大的统计分析工具之一，目前国内用的比较少了。

买一些软件即可，例如多态，或者plex等等（多态的会有流量限制，plex的没有，稳定性都差不多）。

4、Ptengine

官网：http://www.ptengine.cn/

特性：易用，使用门槛低，精美可视化。

1、信息流雷达：

官网：http://feedsradar.ad1024.com/

主要针对信息流广告追踪，提供广告的热度、行业、平台等多维度的TOP排名统计，热点广告数据分析等功能。

2、App Growing

官网：https://appgrowing.cn/

移动营销数据分析平台，除了国内主流平台的信息流广告追踪功能外，另外可实现App Store实时榜单和关键词排名查询（ASO）和苹果搜索广告投放监测（ASM）。

3、广坤搜索

官网：http://www.adbug.cn/

这个平台域名起的很好记，ADBUG，也能搜索出来不同行业在信息流中的广告素材和创意，但是整体的 可操作性 没有信息流雷达那么高。

4、socialbeta

官网：http://socialbeta.com/

这个工具就偏向营销全案了，没有细分信息流广告，对于需要做全案的同学来说，可以参考。

里面会有很多最新的成功案例，而且相对详细和完善，且更偏向一些 大品牌 案例分析，参考价值还是有的。

1、Android渠道监控

一般来说，统计工具具备很完整的Android渠道监控的功能了。我们可以选择集成了统计分析SDK，来使用其中的Android渠道监控的功能。我在下面列举了一些统计分析工具。

国外的统计工具：mixpanel、flurry、localytics、google analytics for mobile等。

如果我们的应用是做海外发行，建议优先选择国外的统计工具。除了时差的问题（大部分统计工具采用服务器时间进行计算），由于伟大的墙的存在，数据包从国外传输到国内会存在一定比例的丢失。

国内的统计工具：友盟、腾讯移动统计、talkingdata、avodcloud、dataeye等。

2、iOS渠道监控

相比Android平台，iOS是一个封闭的生态（暂不考虑越狱渠道）。我们不能通过分包发布来区分渠道用户，只能通过短链分发来监控渠道的效果。

我们可以自建短链监控系统，也可以选择国内外成熟的解决方案来进行iOS渠道的监控。

广告平台自带广告监测工具：Inmobi AdTracker、google adwords等

第三方广告监测平台：umtrack、appcpa、mobile app tracking、Tapstream等

一般来说，选用第三方平台会比广告平台自带的监控工具更加具备公正性。我们需要尽早做好准备，在一个app还没有进入推广期时，就选择接入第三方广告监测平台。这样，第三方平台中保存了这个app的历史数据，在进行渠道推广时能够判断新老用户，从而数据会更加准确。

1、微信大数据分析工具

清博大数据：

http://www.gsdata.cn

神策数据：

https://www.sensorsdata.cn/

新浪舆情通：

https://www.yqt365.com

百度ECharts：

http://echarts.baidu.com/

图表秀：

http://www.tubiaoxiu.com/

数据观：

http://shujuguan.cn/

BDP个人版：

https://me.bdp.cn/home.html

魔镜：

http://www.moojnn.com/

Rost：

http://dl.pconline.com.cn/download/480803.html

图悦：

http://www.picdata.cn/

语义分析系统：

http://ictclas.nlpir.org/nlpir/

Tagul：

https://tagul.com/

腾讯文智：

http://nlp.qq.com/semantic.cgi

我图网：

http://www.ooopic.com/pptmuban/

51PPT模板：

http://www.51pptmoban.com/ppt/

第1PPT：

http://www.1ppt.com/

站长素材：

http://sc.chinaz.com/ppt/

office PPT模板：

http://office.mmais.com.cn/List.shtml?cat=PPT

稻壳儿：

http://www.docer.com/

微博指数：

http://data.weibo.com/index（升级中）

百度指数：

http://index.baidu.com/

好搜指数：

http://index.so.com/#index

搜狗指数：

http://zhishu.sogou.com/

百度司南：

http://sinan.baidu.com

腾讯问卷调查：

http://wj.qq.com/

金数据：

https://jinshuju.net/

麦客：

http://www.mikecrm.com/

问卷星：

http://www.sojump.com/

调查派：

http://www.diaochapai.com/

问卷网：

http://www.wenjuan.com/

以上工具，大家平时在工作中，都会用得到，可以收藏，也可以分享给你身边的小伙伴们；如果你也有比较好用的工具，欢迎留言跟大家一起分享~~

作者： 艾奇菌，授权青瓜传媒发布。

来源：艾奇SEM

在移动互联网快速发展的今天，大量APP不断涌现，尤其是近一年多以来，小程序的旺势发展，对APP发起了极大的挑战。

如何让自己的APP在竞品中脱颖而出？如何获取更多的用户？如何对现有用户进行全方位的管理和运营？又如何评估渠道效果和用户质量，制定正确的运营推广策略？都无疑是对APP推广人员的数据分析和运营能力提出了更多要求！

如何用统计分析工具对APP的数据进行分析和运营是今天我们要讲的。

一、常用的统计分析工具

常用的统计分析工具有LeanCloud统计、Flurry Analytics、讯飞开放统计、DataEye、腾讯云分析、友盟游戏统计分析、有数、ad-brix、ASO114。

大家可以根据自己的需要选择统计工具。

二、不同产品周期数据的侧重指标

1.初创期

初创期的重点在于验证产品的核心价值，或者说验证产品的假设：通过某种产品或服务可以为特定的人群解决某个问题。这个阶段应当遵循MVP(Minimum Variable Product) 的思想，以最小的成本来验证创业的想法，并根据用户的反馈快速迭代以调整解决方案，最终在数据上得到验证。

关键数据——目标人群画像

初创期可以通过接入一些第三方的应用监测SDK来了解初期用户群体的画像，从侧面验证用户群体与假设的目标用户群体特征是否一致，常见的是人口学属性(性别、年龄、学历、地域)。

关键数据——留存率

在当前用户符合目标受众特征时，核心关注这些用户的留存率、使用时长/频率、用户的黏性等指标，这里就留存率展开来讲。

留存率的维度分很多种（7日，双周，30日等），依据产品特征来选择，若产品本身满足的是小众低频需求，留存率则宜选择双周甚至是30日；留存率高，代表用户对产品价值认可并产生依赖，一般来说，假设便能得到验证，通常低于20%的留存会是一个比较危险的信号。

2.成长期

成长期，仍需要关注用户留存、用户时长、用户画像的变化等数据，但可以将侧重点关注在用户的整个生命周期的管理，其中以新用户的增长、激活、触发“aha moments”到产品稳定活跃用户的整个用户行为漏斗分析为主。

对用户应用内的行为分析，最终决定了产品能带来的价值。开发者可以通过设置自定义事件以及漏斗来关注产品的受欢迎程度、应用内每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。

通过分析事件和漏斗数据，可以针对性的优化转化率的步骤，从而提高整体转化水平。

新用户的增长和激活：

这里着重讲一下构建产品的病毒性传播系数, 即让产品自发增长，《精益运营数据分析》书中有提到的几个用户病毒式传播分类很有趣：

• 原生病毒性，即通过App本身的邀请好友功能而传播吸引的新用户的方式；
• 口碑病毒性，即通过口碑传播，用户主动通过搜索引擎成为的新用户；
• 人工病毒性，即通过人工干预，如有奖邀请等激励措施来鼓励用户进行邀请行为。

这里关注的一个指标称之为“病毒式传播系数”，感兴趣的同学可以自行深入了解。

新用户下载->激活->‘Aha Moments’->产品稳定活跃

产品开始进入自发增长期后，需要关注用户从新用户到活跃用户（留存后）、到核心用户的生命周期，并将每个过程的关键指标提炼并精细化。

3.成熟期

随着用户快速增长，产品不断完善，产品在进入成熟期前后，数据运营关注的重心开始从用户生命周期的前半段（吸引、激活、留存）往后半段（流失、回流）开始偏移。

流失与回流：

在关注流失回流的过程中，数据会揭示当前用户盘子的一个变化情况，具体分析流失原因则可以参考下方流程：

核心思路即：通过回访定性+数据验证为主要手段，确定流失原因，改变产品运营策略以预防用户流失或拉回用户，促进回流。

除此之外，对于一些稳定的投放渠道，普通的改善方法可能提升转化有限，此时可以进行更精细化的渠道分析来优化提升ROI。

4.衰退期

最终，产品进入衰退期，一般在进入衰退期前可以采取两种方式：

（1）规模化

常出现在零售业中，如开一家按摩养生店，在一定范围内收获好评，那产品成熟的时候则可以开启连锁加盟模式，通过迅速而广泛的扩大市场形成品牌效应，以形成壁垒，此时衰退的风险则被抵御。

（2）生态化

在产品增长或接近完善时，单一的产品很容易存在需求过于垂直、用户无法形成依赖的问题，可以开发具有协同能力的新产品以搭建完整的产品生态，使得在当前产品上无法被得到满足或失去兴趣的用户被引流到新产品，作为新产品的新用户；同时新产品的用户也能在新产品上被引流回老产品，产品之间形成互相依赖的链条，最终用户有效流转，形成生态。

三、数据分析方法

数据分析方法有很多种，比如多维度时间分析、漏斗分析、回访分析、交叉分析等，举一个交叉分析的案例帮助大家理解。

交叉分析法：通常是把纵向对比和横向对比综合起来，对数据进行多角度的结合分析。

举个栗子：

1.交叉分析角度：客户端+时间

这个表格中的数据表示：ios端每个月的用户数在增加，而安卓端在降低，总体数据增长不明显的主要原因在安卓端数据的下降。

接下来分析安卓端数据下降的原因，这个时候，加入渠道维度。

2.交叉分析角度：客户端+时间+渠道

从这个数据表格中可以看出：Android端A预装渠道占比比较高，而且呈现下降趋势，其他渠道的变化并不明显。这就是安卓端数据降低的主要原因。

交叉分析的主要作用，从多个角度细分数据，从中发现数据变化的根本原因。

四、渠道推广效果评估

获取用户的渠道是非常多的，如微博、微信、运营商商店、操作系统商店、应用商店、手机厂商预装、CPA广告、交叉推广、限时免费等。

评估渠道的推广效果，可以通过统计分析工具，APP运营人员或者PR可以从多个维度的数据来对比不同渠道的推广效果，比对渠道的新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等数据，根据数据确定以后的推广渠道，从而获得最好的推广效果。

五、总结

数据分析是一个动态又复杂的工作，作为一名合格的产品运营人，必须对数据保持高度的敏感。通过数据去分析用户的每一个行为，调整推广策略，做有针对性的精细化运营，最终实现找到目标用户群和提高转化的目的。

关于APP运营优化策略，欢迎大家在留言区和大家一起探讨！

本文作者@51coo  由(青瓜传媒)整理发布，转载请注明作者信息及出处！

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公众号越来越难做，而本文作者运用增长黑客思维，不花任何预算，一个季度粉丝从从4000增加到17500，本文就是他们对其公众号2018年一季度的增长过程的完整复盘。

一、前言

如何用增长黑客思维从0到1做一个公众号？这篇文章中，Alan&Yolo会抛砖引玉，用万字长文完整复盘我们的公众号《增长黑盒》2018年一季度的增长过程。

简单的介绍一下：《增长黑盒》是Alan&Yolo折腾了大半年的一个公众号，我们俩2018年年初才下定决心全职做这个媒体，专注研究“增长黑客”。鉴于《增长黑盒》是一个专注研究“增长”的媒体，除了写别人的案例，我们自己做到增长才有说服力。所以，我们在一季度给自己定下了不花任何预算，跑通增长黑客转化漏斗的“增长真人秀”任务。

一季度已经结束，是时候交作业了，先来关注一下一季度的粉丝数和营收（虽然我们之前一直视其为虚荣指标）：

• 粉丝数从4000增加到17500，增长300%以上。
• 不接广告，两人仅靠几篇文章，一季度被动收入在30万元左右。

二、发现问题

根据艾媒报告2017年第一季度的数据：微信公众号数量的增量已经逐渐放缓，野蛮生长的年代似乎已经过了。

这意味公众号越来越难做，你没有优质的内容，基本就可以放弃了。

毕竟作为媒体，内容才是核心产品，而微信公众号只不过是一个内容分发渠道。在我们决定做公众号之前，就很清楚地意识到了这个渠道的诸多问题。

我们来根据增长黑客惯用的AARRR转化漏斗来诊断一下每个环节的核心难点：

（1）冷启动获客难：

众号是订阅式的，没有粉丝就没有阅读。即使有好的内容，如何冷启动一个公众号也是个难点。而信息流就不用考虑粉丝数，只要内容够好就可以根据算法推荐出去，这也是很多信息流APP挤压到微信公众号的一个原因。

（2）激活读者困难：

激活已订阅的读者去阅读文章也很难。据行业人士透露：微信公众号文章的平均阅读率也就5%，打开率约为2%。

不夸张的说，这个文章打开率甚至不如垃圾邮件的打开率，而且订阅号每天只能群发一波，这也减少了很多可能性。

（3）留存读者困难：

国外的订阅阅读很多还是基于邮件或者RSS的，而中国似乎已经跨越这个阶段。但这中间的核心问题就在于——有邮件的情况下，你可以主动向读者出击，而在微信生态里你是无法主动和读者对话的。

也就是说订阅号没有CRM系统，也做不到用户和线索的培育（lead nurturing），自然留存也就难做。尽管服务号有一定的推送培育用户的功能，但从直观上说，不少服务号的推送还是推式营销（outbound marketing）的一种，类似陌拜电话、垃圾短信，打开率也不会太高。

（4）变现方式有限：

微信官方提供的变现思路就是广告，不过新号小号也是很难参与的，而公众号植入硬广软广对于读者来说也是比较糟糕的体验。

（5）推荐环节有限：

微信自身首先是非常克制的，诱导分享是不合规的。目前大家惯用的微信裂变虽然涨粉比较有效，但是大部分的微信裂变事实上是绑架用户的一种行为，对于用户来说体验不会太好，如何做出真正的口碑营销是个难点。

三、Pre-Launch

先说一下我们为什么选择做增长黑客媒体这个创业方向，没有好的选题，自媒体自然做不起来，解决再多问题也没有用。

3.1 选择垂直细分领域

李开复在《创业就是要细分垄断》一书中，给出选择创业机会的4个基本条件：

1. 风口
2. 细分领域
3. 社会大变
4. 人口基数大的国家

为什么选择做增长黑客媒体？以下是具体的判断：

1）专注增长是企业趋势：增长黑客这个概念首先由Sean Ellis在2010提出，在2015年由范冰创作同名书《增长黑客》从而正式引入中国。

在2017年的3月底，可口可乐突然宣布将取消CMO（首席营销官）一职，取而代之的是CGO（首席增长官），这也预示着公司架构变革的趋势。

并且，从增长黑客的职位设置上来看：

增长黑客=产品+运营+技术+营销

也就是说传统的产品经理、营销人、技术人都是被降维打击的对象，或者说以上这些职业都需要全面地补充自己的技能以应对新的竞争环境。

同时，虽然增长黑客在国外的互联网公司可以说是标配了，但国内只有少数互联网公司掌握了其中的奥秘，那就是增长其实是一门实验科学。

以今日头条系为例：其增长团队有200多人，统一为旗下产品矩阵制定增长策略。而结果也很显著，今日头条、内涵段子、火山小视频、抖音APP等产品都完成了指数级的增长。

2）“增长”是被低估的垂直细分市场：《哈佛商业评论》曾写过一篇文章名叫“Every Company Needs a Growth Manager”（所有公司都需要个增长经理）。事实上也是这样，增长黑客（Growth hacker）在国外已经是个Buzzword（时髦词）了，但国内却鲜有媒体报道和研究。

国内只有一些增长相关的Saas公司在坚持输出相关内容，但是他们文章都是销售导向型的，很难做到客观中立，远不如国外的数字营销同行。例如：Hubspot、Salesforce等等都会生产超高水平的文章为用户提供数字营销指导，从而吸引用户使其产生信任，并最终购买自己的产品。

截止2017年，欧美市场有超过5000家Saas公司，用户数字营销的意识也比较强，而中国的Saas市场还相对滞后，但潜力也巨大。

图中密密麻麻的就是欧美市场中和Marketing有关的Saas工具，简称Mar-tech。2017年有5000多个产品，还只是统计了欧美市场的

综上，总结一下就是：

• 企业对增长和能贯彻增长思维的人才有巨大的需求。
• 在增长领域，国内外有巨大的信息差，我们的创作成本并不高。
• 国内Saas市场的潜力巨大，无论是教育用户还是推广Saas。

所以，我们选择了做增长黑客方向的媒体，不是为了追求短期收益而是为了接触一手数据，尖端人才和最新的技术。

3.2 打磨原创内容

任何增长都基于好的产品，而我们作为媒体的产品就是文章。我在今年1月8号写了一篇文章《人若无名，专心增长》，大致介绍了我们去年打磨文章内容的过程。

《增长黑盒》的两个作者Alan&Yolo原本是搞生物研究的同学，本职工作是做实验写论文。而我们现在的任务就是研究增长的过程，并让它看起来不那么枯燥。另一方面，文章的内容大多是国外公司的增长案例，我们还要做本地化的解读和映射。

通过大半年的摸索，最终我们打磨出了一种有干货感的“增长体”，其中包含一些元素：

• 要有曲折的故事情节，欲扬先抑；
• 要有案例相关的时间线，数据和细节；
• 每200-300字需要有一幅图解释说明；
• 把增长拆解成转化漏斗，挖掘深层次的动作，力求可复制；
• 广泛寻找Reference，引用大佬的言论，突出一些硅谷元素；
• 写作方式参考学术论文；
• 最后要有自己的思考，总结过去，推演未来。

我们将从增长黑客的漏斗模型AARRR，从获客（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、变现（Revenue）、推荐（Referal）五个环节完整复盘我们克服困难的增长过程。

四、获客（Acquisition）

4.1 找到目标用户

如何低成本获客是增长黑客要考虑的重要问题之一。

我们的目标用户是增长黑客，那么答案就是去增长黑客经常浏览的地方发优质文章引流。当然，由于国内并没有多少人了解增长黑客，所以我们还必须要找到潜在的对增长黑客感兴趣的人。

增长黑客领域在国内的KOL不多，熟悉的只有范冰和Xdite。更大的方向是找到潜在的增长黑客，如果你还记得刚才的公式：增长黑客=产品+运营+技术+营销，方向会清晰很多。

除此之外，创业者也是一大受众，因为创业公司一旦不增长就会死掉，所以创业者比打工者更渴望增长。还有个方向就是国内的互联网流量圈以及出海的跨境电商圈子，大概率也是增长黑客出没的地方。

按照这个思路拆解下来，我们很快就在国内搜到了与之相匹配的渠道。

很多人肯定要问，你们不是做微信公众号吗？为什么要找这么多其他渠道和意见领袖（KOL）？

因为微信自己没有内容分发机制，你要做的就是把你写的微信文章尽可能地分发到这些渠道里，露出你的公众号ID和个人微信ID（注意每个渠道的引流规则！例如：是否可以外链？是否可以二维码？毕竟是在别人的地盘上，互惠互利是一个原则）。

除了多渠道分发外，拿下KOL才是冷启动的关键！

4.2 KOL“斩首行动”

斩首行动不是让你去和KOL干架，而是指绕过吃瓜群众，直接向KOL展示你自己。而做这些事情的终极目的就是——希望可以借助他们的力量帮你转发或者是推荐。

想要顺利和KOL合作，你必须向他们证明两个事情：

1. 证明你做的事有价值；
2. 证明帮助你是有回报的。

这其实和创业者找天使投资很像，只不过你需要的是KOL用自己的信用投资你。
那么你需要做的事情就是：

• 坚持输出你的价值，并让他们看到；
• 提供KOL需要的东西，证明你可以帮到他们。

五、激活（Activation）

如果你搜索关键词“微信公众号打开率”，可以看到很多唱衰的文章，例如：这篇《2%打开率，小马宋、和菜头等大V纷纷唱衰，公众号真的要衰落了吗？》。

“涨粉困难，阅读疲软，近一年来业界人士开始纷纷哀叹阅读量的下滑局面，甚至出现的“5+2”行业趋势预估，即行业平均阅读率（阅读率=阅读量/粉丝数）滑至5%左右，打开率（打开率=公众号会话的人数/粉丝数）则为2%左右。也就说在你的100个粉丝中，有戳开文章意图的人可能只有两个人。”

原因有很多，例如：订阅号太多、入口太深。不过这些属于系统性的问题，任何订阅号都无法避免。强行优化打开率的办法可能只有要求用户置顶你的订阅号，这显然成本比较高，也难以追踪效果。

而订阅号入口不能指望的话，那么主动分发内容的出路到底在哪里？答案就是通过个人号和微信群来分发内容。

最近，计算广告专家“北冥乘海生”的一篇文章十分火爆：《线上流量真的枯竭了么？》。

他再次论证了：线上流量正在从中心化媒体转向熟人网络社交 – 在社交时代，把广告投给普通用户，才是四两拨千斤的营销王道。现在各种裂变、拼团、分销、答题PK等营销方式的兴起，恰恰是对趋势最好的证明。

文章中的一幅图，形象的表述了移动互联网时代，传播路径的变化（由A到B）。

回到公众号上，内容消费属于非标商品，而用户对这种消费的决策，往往来自于微信群、朋友圈的推荐。

现在来划重点：通过个人号和社交群来传播内容可不仅仅是中国特色，这是实打实的全球趋势！在学术上，通过个人号和微信群传播内容就称之为暗社交（Dark Social）传播。

5.1 暗社交

按照国外数字营销机构RadiumOne的报告显示：全球70%的内容分享都是在“暗社交”（dark social）渠道中完成的，80%的网站点击来自于“暗社交”。

而根据RadiumOne的定义，暗社交是指那些来源无法被分析软件追踪的网络流量，它包含了三个渠道：

1. 即时聊天（例如WhatsApp、Facebook Messenger、Snapchat、微信、QQ和短信等）；
2. 邮件（如果你的邮件包含utm可以被追踪，那就应该不属于暗社交范畴了）；
3. 无痕浏览（private browsing，你上XX网站的时候可能会使用的模式）。

在移动时代，暗社交之所以成为了分享的主力，是因为很多的分享行为发生在了私密、非公开的APP端。事实上，如果你在微信APP里点开了好友发来的链接，此时微信APP的作用仅仅是一个浏览器。

而网站分析工具无法追踪此流量的来源，统计工具只知道用户使用了WeChat内置浏览器，这样的流量就会被分析工具定义为直接访问（Direct）。

下面两张图是增长黑盒网站使用的数据分析工具，可以明确的看到直接访问（Direct）的比例以及用户大都使用了WeChat浏览器。

这张图是增长黑盒网站growthbox.net的流量来源，可以看到：直接访问占7成，剩下的大部分是通过搜索引擎访问。我们网站的主要流量来自微信群里发布的增长日报，所以有这样的数据符合预期，后面会更详细介绍微信群结合“增长日报”的实验。

这是四月第一周的用户访问数据，数据分析工具只能识别访问者的浏览器是WeChat，也就是微信内置的浏览器。

除了增长黑盒自身，我们再看一下“石墨”文本写作工具的网站数据。他们的网站也是移动端分享比较多的一个，约有8成的流量来自直接访问，这也更趋向于RadiumOne所说的：80%的网站点击来自于“暗社交”。

这个网站数据来自新媒体人常用的“石墨”文档协作，可以看到石墨的直接访问高达8成，说明主要流量来自暗社交。

刚才有提到，暗社交分享才是全球趋势。下图是全球暗社交的数据汇总，数据来源是socialmediatoday。虽然没有统计中国的，但是毕竟世界前五即时通讯APP中国占了两个，且中国还没有Facebook，这个暗社交的比例你大可以猜猜！

所以，尽早将粉丝沉淀到自己的个人号和微信群才是激活读者的关键点。未来，无论是给自己的公众号、其他矩阵号还是网站导流都是有备无患的。QQ号和QQ群也应该有很大的潜力，不过我们这还没来得及没去做实验。

国外的话，还可以利用Slack+Telegram配合机器人去操作打造一个主动出击的暗社交渠道，这在很多区块链项目里已经是标配了。

我们从去年刚开始做号的时候，就开始往个人号导流，今年2月初才开始建立读者群。

由于微信统计的数据有一定局限性，我们没有能够定量暗社交对我们的文章阅读的影响，这里只统计了最近推送的文章打开率和阅读率（微信只统计文章群发后一个月内的数据，也就是说实际上打开率和阅读率会更高）。

如果按照本段开头说的平均打开率2%以及阅读率5%来衡量的话，我们的公众号的数据大概是平均水平的4.5倍。虽然还不能定量“暗社交”，但是至少可以定性，那就是微信群和个人号在激活读者的环节起到了正面作用。

六、留存（Retention）

留存的核心就是我们必须要能建立起主动唤起用户的流量池，所以我们通过公众号菜单优先将读者导向个人号，并在文章结尾提供了读者群二维码，将用户再留存到读者群里。

6.1 个人号

作为90后，大都比较擅长展示自己，我应该算是水平比较差的了，就不献丑了。

我就说点底线吧，基本上少发点鸡汤，不要搞成微商或是传销号就行了。同步转发公众号的文章，外加发些有意思的见闻即可。

（错误示范）

尽可能展示你的个人魅力就可以了，不要被业务绑架！下面重点说下我们轻运营的佛系微信群玩法。

6.2 微信群

创业中的增长黑客往往是身兼数职，例如：写文章、做实验、谈业务blablabla。

但是，再忙也不可以忘掉增长黑客的三个核心驱动力！即创意营销驱动、技术驱动、数据驱动。

在这个案例中，Alan需要一个人运营40多个微信读者群，管理近3000人。
为了高（省）效（事）地运营社群，我们做到了两点：

• 制定了极简的运营规则，每天只推送一次增长日报。群主不主动说话，暗中观察，伺机活跃。
• 发扬黑客精神，使用自动化运营工具，用户进群由机器人来打招呼，信息一键推送四十个群。

我们决定临时采用推送日报这种形式来维持一个群，通过自动化工具来缩减人力，再通过数据分析工具收集数据。最后，我们会根据实验数据看效果，进行下一轮优化或者是新的实验方向。

下面我们来说一下实现微信群日报的整个过程。

这是我们的群人数增长折线图，我们把这样的群定位为带社交功能的每日订阅推送，经过验证我们只要保证日报频率和质量，每月退群的人数可以控制在5%，且群人数增长速率可控。

6.3 微信群日报的流程和工具

在这里，我们使用了一个云建群工具：建群宝。

建群宝的“云建群”比“普通建群”主要多了这么几个功能：

• 增加了着陆页引导人入群，还可以给群打标签方便精细化管理；
• 使用活码技术突破了一个二维码只能拉100人入群的限制；
• 不需要你自己主动建群，而是机器人自动建群，防止自己被封号；
• 机器人有自动喊话、群发信息、自动踢小广告等诸多功能，节省人力。

在你扫码之后，就会来到入群的着陆页，我们在这里采用了又红又专的界面。并且，各位需要选择职业标签才能入群，因为我们考虑到相同职业的朋友话题可能会更多一点，所以就采用了这个功能。

点击“我要入群”之后，就会跳转到群二维码页面，大家扫码即可进群。这个群二维码在群满了之后会自动更换成新的空群二维码，这样就解决了一个群二维码只能拉100个人入群的限制。只要总入口（上方蓝色研习群的那个二维码入口）不被封杀，就可以无限拉人入群，而这种解决方案统称为微信活码。

2月12号，我们开始测试在群里发布增长日报的链接。

增长日报是模仿湾区日报（wanqu.io）制作的，我们从全球信息源里面选出优秀的内容聚合而成，发布在我们的WordPress博客站（growthbox.net）。我们收集了日报表现的数据，以及如何自动化生成日报的解决方案，大家可以自行解读。

• 日报标题、推送时间和微信群导流效率的数据在这里：https://shimo.im/sheet/r8d4nXeTkj4IvLWA/
• 我们使用了Pinboard+Zapier+Airtable+WordPress的Elementor模板插件的组合来快速生成日报内容，具体方法参考：https://shimo.im/docs/il3MSBUFuqEYmIZV/

微信群有了，日报也在网站上生成了，下一步就是如何把增长日报链接推送到各个微信群里。

这是网站里增长日报合集的菜单，标题基本是随意起的。不过“震惊体”威力还是比较大的，堪比报童在广场上大喊“号外号外”。

建群宝本身虽然可以群发，但是其作用主要是建群的，你用它来管理群相对就不那么好用了，例如：

• 你没有办法更改建群机器人的名字和头像（通常都叫助手XX，头像随缘）；
• 没有Dashboard，群数据统计不那么直观；
• 机器人不能作为客服去群里回答问题；
• 没法接API（扩展性有限）。

为了在群里分发我们的日报，我们使用了第二款工具：小u助手企业版。

小u助手和建群宝是一个母公司，做社群工具的水平真是没得说。因为很多群友在咨询过我们如何实现这套群自动化解决方案，所以文章最后的我们会拉个社群工具的讨论群，大家购买意愿强烈的话我们可以组织团购。

回到小u助手企业版，那它到底是什么东东呢？

直白一点，就是一个受你操控的机器人微信号，你可以让这个机器人微信号可以加入30个群，也就意味着他可以帮你管理30个群（多于这个数，群发估计会触发封号机制）。你可以给机器人改名，改头像，让他们群发信息，机器人还可以根据用户的关键词做自动回复，或者直接真人接管机器人化身客服为群友解决问题。

而这些都可以放到一个控制面板里面去，你不用再操作那么多号、去那么多群、说那么多遍一样的话，瞬间实现自动化，批量化。

凌晨2:58，我和我的机器人小伙伴们来了张合影

当你需要群发的时候，你就可以进入群控的面板然后编辑各种内容了。可以群发文字、图片、语音、链接、小程序、文件、名片，然后还可以组合起来发。

（自带的数据统计功能也很方便，你可以在这里看到趋势。）

既然这里是留存环节，我们还是有测增长日报的留存数据。

虽然我们只通过微信群发日报获客和做留存，且断断续续的没有形成规律发送。最近两周的7日留存可以做到10%以上，只能算是初步验证了低成本获客的可能性，留存还需要好好优化。至于怎么收集留存数据，你可以用Google analytics或者GrowingIO之类的数据分析工具。

事实上，留存率、用户量数据只能告诉我们一部分答案。想要衡量日报系统的效果，还要回归到本质：真正的留存来自于良好的用户体验。

那么，用户对日报到底满意吗？

为了节省时间，我们采用了比NPS更简化的满意度调查。即把用户分为：非常满意，满意，不满意三个级别。借助Hotjar这款工具，我们将调查表单以弹窗的形式嵌入了网站——只要打开任意日报页面，就会在右下角弹出问卷。

最初，弹窗的触发规则是在页面停留10秒以上。但是，反馈的回收率非常低。后来我们发现：用户在页面的平均停留时间超过30秒。

也就是说，10秒钟根本不够他们看完这个日报，又如何能做出评价呢？因此，我们将触发规则提高到20秒，回收率有了一定提高。

几天之内我们就收集了89个用户的反馈：

调查结果表明：大多数用户对这款日报产品还是比较满意的，也进一步印证了之前的数据结论。

下一步，我们将会启用NPS调查，并借助热图分析来深入优化日报页面的用户体验。其实热图分析还是带给我们很多有意思的观察，比如：链接排的越往前，点击率就越高（听起来是废话，但看到真实数据就是另一种感觉了）。

提前放张图预告一下：

比较意外的一点是：通过更新日报，我们的“增长黑客”关键词排名从三十多名提升到了前五。因为增长黑客这个词搜索量很小，所以我们之前没有太重视SEO，结果无心插柳里成荫。

这个是近30天，增长黑盒在百度“增长黑客”搜索结果中的排名。

我们从2月12号开始更新日报，在40天内更新了24期日报，排名突然就从30多名飙升到6名了。这波操作的意义在于：我们每日只花10分钟，外加群友的点击提权，就顺带冲到了前面，可以说是一种低成本的SEO。

但是，我们三月底升级了网站模板，把主页Meta description搞丢了，导致排名很不稳定。昨天刚修复，但是排名没了，只好过一阵子再看了，Yolo表示这个锅他接了。

七、变现（Revenue）

Alan&Yolo作为两名数字游民（Digital Nomad），去年没从《增长黑盒》上赚一分钱，但是今年算是全职扑到增长黑客的事业上了，所以必须要证明它的营收能力。（去年其实是靠加密货币挖矿挣钱……）

可能还有人不清楚数字游民是啥？Alan给自己的生涯规划大概是这个样子的：

打工仔——>自由职业（Freelancer）——>数字游民（Digital Nomad）——>国际游民——>星际游民

• 打工仔是基于平台实现价值，就算你帮公司做了到增长、实现了营收，绝大部分情况下你也是可以替代的螺丝钉。而脱离了平台，很多人便失去了挣钱的能力。
• 自由职业就是你开始脱离平台，为你自己打工。这基本也是个趋势，根据Upwork“2016年美国自由职业者报告”：目前美国有5500万自由职业者，占劳动力的35%，这一数值在过去十年内翻了一倍不止。而自由职业能挣钱多少，辛苦与否全凭自己造化了，但至少时间上是相对自由了。
• 数字游民是指你可以通过互联网办公，实现空间自由。数字游民想要有所突破就必须将自己的收入转为“被动收入”，即不主动工作也可以产生的收入。投资、加密货币挖矿、联盟佣金、知识付费、数字产品都是被动收入的方式。当你实现被动收入的转换之后，你的时间更加自由了，可以腾出来做更有价值的事情。
• 国际游民和星际游民就有点扯远了，等Elon Musk的火箭造好了再说吧……

下面说下我们通过新媒体挣的两种被动收入：

7.1 知识付费

付费社区是基于第三方平台知识星球做的，这样没有试错成本，功能也相对完善。

我们来用最经典的内容营销漏斗来解读一下用户转化的路径：产生认知（awareness） – 认可价值 （evaluation）- 付费转化（conversion）模型。

（我们按照当时付费社区文章的数据，做了模型图）

• 首先是认知层（Awareness）：我们去年来坚持创作高质量的长文案例，发布在公众号、知乎、今日头条等平台，让后转发到朋友圈、微信群、知识星球，吸引了很多增长黑客的关注，年初又借助KOL曹大的背书将粉丝数量提高到了10000人。这个阶段，相当于创造了awareness，聚集了一批关注增长黑客的人。
• 其次是价值层（Evaluation）：公众号的阅读率普遍不高，只有一部分粉丝才是每篇文章都看的读者，所以综合下来当时约有2000人阅读了这篇文章。这个阶段算是价值的evaluation，从10000人关注到2000人阅读文章，转化率为20%（当然，也很感谢知识星球官方推荐我们的圈子，这带来了一批用户。不过由于转换路径不同，这里就不深入讨论了）
• 最后是转化层（Conversion）：因为就算认可我们也不一定会产生付费意愿，我们需要用合适的方法“推销自己”，增强Call to Action。

最后一步，扫码后并不是直接付款，而是跳转到知识星球的社区介绍页面，相当于一个landing page。这一步直接影响到最后的付费转化，因此我们也精心调整了这个页面的文案，并且提前添加内容，邀请种子用户等，让社区显得不那么空荡。

最终，付费转化率达到了10%，在几天内就产生了5万元的被动收入。再后来，我们每篇文章都随手贴一下付费社群的入口（小程序或者二维码），今年一季度累计收入应该在20多万。

7.2 佣金链接

刚才介绍的付费社区文章是1月8号写的，三天之后，我在1月11号又写了一篇比特币的文章，长达14000字，34副图片。（为了证明能赚钱好像我也蛮拼的……）

请注意，这并不是一篇鼓吹比特币的文章，而是从更加宏观的角度，分析了比特币的历史数据，并对比特币和世界上其他金融产品的规模，做成了可视化数据图。文章共查阅了二十多篇文献和来源，因此，整篇文章的观点中立，逼格还算比较高。

文章最后，我们将自己比特币算力投资的实验介绍给大家，毕竟去年下半年的靠挖矿收益在6-7倍，我觉得还是值得分享的。而我们在这里使用了算力平台的推广链接，用户通过这个链接购买算力我们约可以得到10%的佣金。

下面我们接着用这个模型来说明转化路径：

认知层还是我们聚集起来的用户（上图没有重复展示），比较有意思的是增长黑客和币圈其实是高度重合的，因为都数字化领域的，所以转化起来并没有什么困难。

按照文章结构来说：首先通过对比特币的概述吸引了感兴趣的读者，中间将数字货币和众多金融资产做了可视化数据的对比，最后才提到了投资实验。当一些用户认可这种投资方式的价值后，自然会关注如何用算力赚钱。

我反复提及了风险，才和大家分享了投资的方法：

只有产生充足的兴趣后，读者才会注册账户。另外，即使注册了账户，也需要美元信用卡或者比特币来购买 – 这无疑又多了一道门槛。因此，在300名网站访问者中，最后只有50人付款。

对比上一个阶段的文章阅读量，转化率达到1%。共销售了6万多美金的算力，佣金收益为0.514个比特币，约6000多美金。

还好我强调了注意事项，不幸被我写中：

• 加密货币一季度跌的就剩零头了，我账户里也只剩零头了，所以是只拿损失了也无所谓的钱进去投。莱特币查理大帝说：“不能承受90%的损失，就不要投加密货币。”
• 你需要有场外持续挣钱的能力，这样才能定投加密货币，稳定入金成本。
• 投资加密货币要有点信仰，跌去90%的是法币价值，你不兑现就行。根据历史数据来看，装死等待救援就可以了。

7.3 分销

还有些课程分销啊，大会分销啊我就不细说了，都是常规操作，Alan其实是想表彰一下拾金不昧的自己。

正所谓君子爱财取之有道，三月份跟新世相合作了一波，分销了他们的刷屏课程。我的本意是收集一波数据，希望可以验证病毒营销环节中的病毒系数K。当然还是赚了1700多块钱，但系统第二天发放佣金的时候，给我打了6遍佣金。

我第一时间和新世相的运营汇报了这个bug，他们确认后暂停了提现。其他泼出去的水是要不回来了，他们的唯一补救措施就是问我把这笔钱要回去。

讲道理我作为bug hunter好像是有点小亏，不过我还是选择还钱以成就我正人君子的光辉形象，就是不知道新世相会是怎么处理他们的程序员的。

说到底以上都是内容营销的结果，而如何创造内容营销？内容营销到底有多大威力？

八、推荐（Referral）

推荐就是口碑营销，是真的有人愿意分享你的内容而不是绑架用户或是纯金钱驱动。在针对大众用户的情况下，你可以绑架用户让他们先转发朋友圈得到好处或者是用金钱刺激他们分销，但是在增长黑客这种垂直且用户普遍免疫这些玩法的情况下就不那么适用了。

下面会反复提到病毒系数K：指一个老用户可以传染几个新用户，K大于1就代表这个病毒可以一直传播下去，才能称之为病毒营销。

8.1 电子书裂变

在推荐环节，我们依然决定采用当下流行的裂变机制。但是，随着网易课、千聊、新世相等裂变活动出现“事故”，我们越来越意识到两个问题：

1. 如果不控制K值，让用户量增长过快，必然会引起封杀的风险。
2. 如果采用绑架用户或者金钱诱惑的方式，虽然能够短期冲量，但却会引发口碑下降，用户质量变低等问题。

因此，我们对裂变路径进行了优化，一方面是控制裂变速度（即K值），另一方面从利益驱动转变为价值认可驱动。

我特意做了一张图，对比一下这次裂变与传统裂变的区别（条形的大小代表了转化路径每个节点上的人数）。

传统意义上，用户在转发之前并没有获得任何东西，只有按照要求完成了转发，才能获得奖励。因此，对裂变活动的价值认可发生在最后一步——用户转发了裂变海报，并不意味着他认可了这次活动。

有一个经典的理论“用户对产品的期待总是比实际情况高3倍”，用户转发时的期待实际上远远高于最终到手的奖励。

由于转发先于价值认可，这样就造成用户期望高于产品本身，导致品牌口碑下降。另一方面，由诱饵到转发环节是紧密相连的，传播路径很短，导致K值很高，难以控制。

这次电子书裂变活动，将价值认可环节放到了转发之前。也就是说，我们的逻辑是首先问用户“你觉得这本电子书还不错吧？”用户如果认可了，我们会说“帮忙转发一下吧，你能得到未来一年的电子书！”

这样做的好处就是大大提升了用户口碑和忠诚度，许多人都写下了诚挚的推荐语，并转发海报，截图返还给我们（这个后面会展示）。同时，由于设置了两次奖励，传播路径被大大拉长，K值就被控制的很低，不会有任何风险。

最后几个条形的对比很明显，这次裂变产生价值认同的用户要比传统裂变要多（用户质量高），但推荐转发人数少（K值低）。

下面这张图是我们设计的完整裂变流程。大体给介绍一下：

1. 在多个渠道分发海报；
2. 用户扫码后进入之前建立的日报种子群；
3. 机器人自动发送电子书下载链接；
4. 机器人自动提示用户：分享给好友并截图发送给我们，可以免费获得2018年电子书订阅；
5. 用麦客CRM自动收集用户截图。

我们请社区里的朋友设计了5款海报，为了选出最好的海报，Alan在朋友圈进行了一波ABCDE test，由我朋友圈两千多个好友来投票。最终收集了120多个评论，选出了胜出者1号海报，而黑色的那两款海报被一致吐槽为丑。

最终胜出的一号海报是由我们社区的朋友“汤米@慢慢来”友情提供的。

海报中有我们提供的设计素材：

• 一是3D的电子书，直观告诉大家这是什么
• 范冰的推荐语，增加信用背书
• 下方一排联袂推介事实上是我们资源置换的一种方式，后面细说

还是最传统的群裂变形式：海报扫码后机器人会直接给出电子书下载链接（百度云盘），并提示用户先看书，觉得内容好再去转发。把转发截图通过表单发给我们，就可以获得2018年的电子书订阅资格！

另外，为了让电子书更上档次，我们团队新入伙的（学艺术出身的）老曹同学特意制作了一张封面。

这本电子书有足足355页，那如何不花钱快速制作一本电子书出来呢？

我们使用了MarkEditor这款工具（也是yolo常用的写作工具），采取markdown格式制作了电子书。由于平时的文稿都是markdown格式，所以只需要按照章节归类就可以了。

听起来简单，不过还是有很多坑，尤其是使用css排版这件事。我们对css进行了多次修改，最后终于能看了。不过生成的电子书里面少了几张图片，有细心的读者指了出来，渲染的时候还是有点问题。电子书的文章都是我们去年公众号的原创文章，按标题回来找就可以了。

我们会在群里提示大家去转发海报，然后填表获得2018年的电子书订阅。

在执行这个病毒营销（viral loop）一段时间后，我们大概在表单里收到了300个转发截图。给大家展示一下用户们自发的推荐语，比我们自己写的还要真诚……再努力一下感觉我们就可以成为微商总代，喜提spacex火箭，送增长黑客大家庭的成员上天啦。

微信群/好友推荐：

朋友圈推荐：

最后，联袂推荐的这排我们在书内页又介绍了一遍，因为海报空间问题，logo没完全加上。

这里我再郑重的介绍一遍友军好了：

• 首先是青山资本，虽然我们没有拿他们钱，但是和他们老板聊得来，而且他们旗下很多创业者事实上也是我们的目标受众，所以就随手把logo放上去了。青山资本是专业投消费升级，TMT和泛娱乐的天使基金，非常友善的金主~
• 运营深度精选就是各种朋友圈刷屏的始作俑者，网易公开课、三联周刊等等都是他们一手策划的，算是运营领域里极高水平的代表了。我们和其核心团队成员也都是好友，互相帮助不用多说了~
• 人人都是产品经理我们也有专栏，编辑们相当负责，还会帮我们排版设计，点赞！
• 下面还有好几款工具类产品，是合作关系良好的赞助商，行走江湖没有几款趁手的兵器还是玩不转的。
• GrowingIO是数据分析工具，也是专注增长黑客的布道者，他们的增长大会我都去过三场了。
• 吆喝科技是AB test工具，增长黑客必备的实验道具。
• 魔窗是APP增长的工具，范冰大大推荐的，虽然我们还没用上，但是未来也是有搞头的。
• 建群宝和小u助手是一家母公司的产品，专注于社群运营，毛估估在这个细分市场里份额第一应该没毛病，文章结尾处会设置工具讨论群，有需求的可以进入。

好了，感谢了这么多，最后还是要请以上点名的各位帮我我们友情转载一下文章。

九、瓶颈和讨论（Limitation and Discussion）

我们做这个媒体的初衷很简单，不希望增长黑客成为一个噱头，而是证明这是可复制的实验科学。一季度的增长实验告一段落，虽然有很多不足，但至少我们还是沿着初衷在走，且增长黑客社区的共识已经越来越强，值得我们去创造更大的网络效应。

虽然我们的知识星球在1月9号就上线了，至今3个月了，但事实上我们并没有花大力气去推广这个知识星球。核心原因就是：我们还不太满意这个社区形态。

在2月9号，仅仅上线一个月后，我就又写了长文表明要按照科研机构来重构整个社区，并包含以下几个部分：包括学术期刊、学院、实验室。

9.1 知识星球版增长黑客社区的瓶颈

虽然知识星球是个非常不错的产品，但它的主要作用是连接KOL和粉丝（如同官方的宣传语“连接1000位铁杆粉丝”）。

我们有几个诉求是知识星球不能满足的：

1. 连接更多人，希望能发生更大的网络效应。
2. 全面接管数据，获取用户行为，追踪拉新，分销数据等等。
3. 是封闭平台，操作空间有限。
4. 没有积分管理系统，没法做激励。

同时我们自己只是带头往里面输出内容，但是产量有限，也没有足够多的运营活动。

导致如下几个问题：

1. 用户活跃度比较低，这反映在社区互动上。内容发表比例基本1%左右，而互动率（如点赞+赞赏+评论）始终没有超过4%。
2. 用户粘性不够。经过长时间的观测，日活跃用户比例从未超过50%

不过付费了就是我们的核心用户，我们肯定是要给这位物超所值的回报。既然知识星球不够我们用的，那我们下一步必然是打造自己的社区平台。

现在已经加入包括之后加入知识星球的成员，都将自动获得未来增长黑客社区的福利（精神物质双丰收）：

• 自动获得社区内测和公测资格，而未来的社区也是付费门票制的；
• 社区专属的勋章和纪念墙留名；
• 赠送当前门票费用等值的Token。

9.2 独立社区产品

知道了问题就去克服问题，第二季度，我们的核心任务就是基于自己的平台做出完整的“增长黑客社区”。

为了向增长黑客之父Sean Ellis的growthhackers.com致敬，我们准备使用growthhackers.com.cn，虽然域名还没启用，不过社区已经在设计之中了。我们参考了stack overflow、segmentfault、steam等诸多平台和社区，并研究了其中的经济系统和激励系统，以备后用。

自己独立社区产品的好处在于：我们可以更加生动地给大家做各种增长实验，同时探索高效的增长团队和架构。这样一来，增长真人秀会有更多的看点。

对于用户来说，来增长黑客社区能得到什么呢？

先说下我自己好了，当时和Yolo辞职出来创业，实践跨境电商同时研究增长黑客。

几个痛点就是：

• 不知道该学什么技能
• 不知道该用什么工具去实现
• 没有地方讨论
• 很难扩充新的合作伙伴

所以，针对这种情况，我们的解决方式是根据AARRR模型先搭建技能的学习框架的最小化可执行产品（MVP）：

（学习框架仍在搭建中，没有任何内容，抢先看一眼的地址：growthbox.net/beta2）

再针对每个技能梳理市面上相关的优质内容，做成导航页（下个礼拜开始填）：

• 入门文章
• 进阶文章
• 大咖博客
• 在线课程导航
• 相关工具评测

再其次就是搭建增长黑客的QA社区，让大家把UGC的内容沉淀下来，并引导完成技能实践的任务，通过游戏化的激励机制获得经验值、积分和token奖励。

而我们自己社区也会尽可能地使用这些技能去做增长实验，无论是成功还是失败都会复盘作为示例。让增长本身成为“开源”的事情，避免闷声发大财的情况。

虽然由于合规性，token不能兑换人民币提现，但是至少可以在生态内有一定的消费场景，这也是我们需要慢慢搭建的双边市场。

基金会里的Token既不会拿来众筹，也不会上交易所，只要按照规则在社区里活跃就可以获得。业务线看着好像有点复杂，但事实上我们已经都试验过了，不过我们还是会从最落地的MVP开始打磨产品。

文章的最后，请允许我吹两句牛逼给自己打一点鸡血：

我们将成立中国第一个真正意义上为了增长而生的公司。

同时你还将见证下一个时代的公司形态：增长团队、数字游民、全球协作、token经济，这些时髦词汇我们一个也不会错过。

本文作者@增长黑盒  由(青瓜传媒)整理发布，转载请注明作者信息及出处！

产品推广服务：APP推广服务    广告投放平台    龙游游戏

众所周知，数据追踪转化是信息里运营中必不可少的一环，那么，今天就跟大家聊一聊，市面上这么多 统计工具 和信息流平台内置的 数据统计功能 ，到底改如何去有效利用。

首先，需要确定你的广告投放平台还有广告类型！

1、如果投放的平台自己有着完善的数据追踪和推广监测功能，你肯定就没必要再去选择第三方或者自己开发的追踪功能了！例如：百度、今日头条。

2、如果你选择的为cpa，并且你的LoadPage在 第三方服务器 ，那为了更好的追踪到你的数据转化，平台可能需要你在 页面中添加一些代码 ，或者把搜集表单的代码放在他们可以监测到数据的地方！例如：今日头条。

其次，改造你的 LoadingPage！

落地页的美观， 打开速度 直接决定着你的转化效果，当然你只是要曝光那么影响你的就只剩下 文案  /  广告图  / 打开速度  ！

如果你需要 统计事件 ，例如： 点击  /  表单提交  /  复制  /  扫码 / 跳转 等等事件，那么你需要通过第三方/自己开发的功能了！

能够监测事件的这类统计工具有(这里只写常用的，如有遗漏请自行补充)：

1、友盟+（原CNZZ）

2、百度统计

3、第三方开发功能

其实小编觉得，前两个都已经能够代表市面上所有的统计软件了！

另外，本文还会重点介绍排除第三方工具之外，如何利用 前端技术 来跟踪数据。

http://www.umeng.com

这个产品是一个神奇的产品，原有的cnzz统计是站长之家的产品，然后和友盟合并了本以为是cnzz主导，谁知道是友盟主导，最后才发现，友盟+的后台是阿里有木有！

（由于篇幅我只介绍 u-dplus 和u-adplus 其余的工具和信息流广告不太沾边）

U-Dplus——互联网数据管理专家

1、跨平台统一管理；

2、多维数据实时分析；

3、全网用户画像对接；

4、用户分群及精准推送。

解析：

不同端布置代码，同一后台管理，能够生产用户画像，并且实时（24小时内）分析数据，和推送报告给开发者，基本满足WEB端用户所有需求（内测中，需要激活码-后期会收费）！

U-ADplus——营销数据管理专家

1、品牌广告主的 UniTrack；

2、APP广告主的 AppTrack；

3、淘宝/天猫商家的 广效宝。

解析：

这个产品针对的是大品牌客户和平台或者大型淘宝/天猫商家开发的数据追中统计软件，能够有效的 统计到广告的到达，点击以及转化效果，并且给出数据分析 ，总的来说，KA大客户还是和普通信息流客户有一些区别的。

http://tongji.baidu.com

百度统计也是一个老的统计品牌了，较之CNZZ、51la ，百度统计有一个巨大的好处，那就是是百度自行研发的（据说使用百度统计可以提高网站收录，以以及加快快照更新），百度搜索在大数据这块国内数一数二，所以统计工具相当有竞争力！

百度统计提供常见的网站统计功能，并增添了 高级分析 和 API拓展 功能，提供各种定制化的统计功能！

高级分析：

1、提供实时分析并且能够根据标签自行定制图表生成的数据；

2、提供高级洞察工具，能够追踪用户轨迹（需付费）；

解析：

一般用户基本上就已经告别这个功能了，基础的统计可能都已经够你用了， 如果是信息流运营，那么高级分析+API拓展是你玩转百度统计最佳的选择。

API拓展

提供各种API，配合高级分析能够更精准的统计监测数据，例如：

电商用户：选择 电商分析API 并开通，可以帮助您分析PC、无线网站，APP内H5页面的购买活动。

并且根据报告可以了解商品交易信息、订单数，金额、转化率、投资回报率等指标。并在其他报告（如趋势、来源等）中对订单指标进行交叉分析。

普通推广用户：可以根据需要选择 事件分析、虚拟PV跟踪、利用事件、PV跟踪进行转化分析、自定义访客分析和其他API语句 来分析你的广告数据。

解析：

和友盟+的产品一样，使用它们需要相关的技术，例如WEB平台添加API需要懂JS；

不过百度把功能拆分了一下，比友盟+更精细的分类，让你在选择使用上更加简单明了！

http://www.yourdomain.site

使用第三房开发的话，真的需要你 懂很多技术 ，不管是前端还是服务端都需要能够获取到很多东西！

一般的网站都无外乎使用asp/php/jsp开发的，目前绝大多数网站都是使用PHP开发的，原因自己百度吧！

举个栗子：

如果你需要表单提交具体到 哪一条创意产生的 ，那么你就需要根据创意的独立参数来判断了，你可以让运营人员在创意Url后添加唯一的参数，

如：http://www.12hui.cn/?id=xxldt0829

那么你就可以在表单提交的时候，或者 写入数据库的时候获取这个参数 ，一并添加到这条记录中，在做数据分析的时候不就可以拿出来对比是那一条创意提交的了吗？

事件统计，也是同样的意思，你可以用 JS 监控 整个页面中的所有元素（一般为链接），然后当用户点击或者产生其他操作，你可以获取这个记录，并生成一条记录，然后让程序来保存。

好了，以上就是 信息流广告数据跟踪技术层面的主要方法解析，也是希望你们能够更好的做好信息流运营，不再因为底层技术而烦恼！

本文作者@辉辉辉  由(青瓜传媒)整理发布，转载请注明作者信息及出处！

产品推广服务：APP推广服务    广告投放平台    龙游游戏

很多做APP推广的同学整天都在 “去应用商店上架更新优化”，“找渠道找渠道找渠道”，“降成本控制预算降成本”，“做数据做数据做数据”中度过。有些同学对网站上那些APP推广渠道攻略大全，最有效的推广方式已经烂熟于心。

14年开始ASO大火，经历了榜单1.0，搜索2.0时代，到今天怎么做成本都高的3.0。15年头条，UC，广点通这些信息流广告全面爆发，16，17年应用商店火热。那18年流量红利在哪？我们该着重于哪些渠道？

沟通能力

虽然个人觉得 APP推广更偏向于是个技术活，要熟悉推广渠道，懂一定的技术原理，这些都是更快速完成广告上线，更有效控制成本的基础。

但是经过无数次吐血经历，不得不说，沟通真的是一切的前提。要跟代理，渠道斗智斗勇，要跟领导老板有理有据，因为这毕竟是个需要大把预算的工作，只有领导信任，才能给足预算顺利开展一系列的工作。

技术能力

技术能力绝对是各位做推广同学的护身法宝。

① 首先要熟悉线上主流广告的展现机制，比如头条，广点通，MP，应用商店CPD等，千万不要以为全部交给代理就行了，有些同学乙方做过运营，这方面相当资深啦。

没有经验的同学尤其是又想做这些渠道，那就要多和代理或者媒体沟通，多看广告产品文档。

这样做的话有利于开展工作也能较好的提前做出效果预判。如果不熟悉的话可能浪费更多时间达到理想成本水平。这也是一笔隐形成本。

② 懂基础的数据统计原理，熟悉第三方统计工具。比如友盟,TD,百度统计这些，尤其是初创公司产品初期，各方面都不完善，又想要抓住风口尽快试水的企业，这些是很有必要的。

例如做ASO需要API对接，投信息流需要监测不同广告数据。这些都需要跟技术打交道。

③ 数据分析能力：良好的数据分析能力不但是进行广告效果优化的基础，也是有效甄别虚假流量的必备技能。

目前为止市场对流量的反欺诈和用户终身价值预测还是一个挑战。日常工作中某些个别团体出于个人利益关系，肯定会存在掺假虚假流量的可能。无疑会给公司造成不小成本损失，其实不小心对自己也会造成负面影响。

随时关注实时热点

有些同学认为这是运营同学应该关注考虑的。推广的同学思维更集中于CPC,CPD,CPA等各种推广渠道推广方式上。

但是有时候，合理关注外界热点时事加以利用，获客方面也会有意想不到的收获。

譬如小程序出来了，你有没有想想如何利用小程序，做一波推广；据说是18年第一个风口的直播答题，尤其是社交类，交友类，电商类，游戏类APP这些存在很大和用户可互动空间的产品，更应该关注全方位的推广方式。如果你也想尝试下爆量，这点很关键。

随时关注行业动态

俗话说“知己知彼，百战百胜”，这里尤其强调关注行业竞品的推广方式。

如果在同一个渠道频繁刷到竞品的广告，说明对方在这个渠道投入预算是比较多的，那肯定是要不成本不错要不用户质量不错了。

比如你还可以研究下它投的什么渠道，落地页等等。你也可以通过自己人脉资源，多方面了解所处行业主流渠道的推广成本。

可以去参加沙龙，行业会议，虽然这种会有一半时间浪费在不太相关的内容上，很多是乙方以签单为目的宣传，不过还是可以去其糟粕，取其精华，譬如成功案例分享和经验都是可以借鉴的，这时候就可以八卦下你可能由于忙朝九晚五上班不知道的外面的事情了。

专注和支持

推广是和运营，产品，技术密切相关的一项工作，投放广告的同时及时推进产品优化更新，不断的打磨，才能使成本最优化。

虽然现在主流线上渠道针对同一时期开户，同行业同类型产品的广告主获客成本大体趋于一致化，譬如说现在信息流渠道基本都支持CPA投放，这种在某方面解放运营优化成本的同时，也是让行业整体获客成本趋于相近的必然结果。

我这里强调的一个观点就是，APP推广的同学应该重视“五十步笑百步”情况，去计较几毛，1块钱的成本之差，进行归因分析坚持优化。

今天小编介绍了做APP推广需必备的几个基本要素，不知道以上特质你都具备了没有呢，欢迎下方评论区留言点赞哟

本文作者@51coo  由(青瓜传媒)整理发布，转载请注明作者信息及出处！

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小王做了一个活动，预期是希望通过活动，提升一段时间内，用户的交易额。小王做了如下设计：

活动期间，所有参与交易的用户，都可以获得1次抽奖机会，然后根据实际完成的交易额（付款-退款）进行排名，排名前100名的用户，可以抽取包括iPhoneX在内的大奖（实际不可能啦，毕竟单个奖品的单价不能超过5000元），并且抽奖机会直接从1次变成10次，而排名100名以后的用户，可以抽取包括小米note3在内的其他奖品，所有用户100%中奖，预期活动期间的交易额是非活动期的3倍，总成本控制在5万元以内，人人有奖，奖池里包含了实物奖品和各种置换来的优惠券。同时，活动需要报名，预热期为活动开始前一周。

那么活动结束了，小王应该需要哪些维度的数据来进行复盘呢？

1、活动预热期的效果数据。

这个问题来源于读者提问，问的超级好，他的问题原文如下：

如何复盘一场自己做的活动？应该从哪些角度收集信息和数据以优化以后的运营策略和手段？

那么，今天我们就用一个小故事聊聊复盘的细节。

社区的本质

小王做了一个活动，预期是希望通过活动，提升一段时间内，用户的交易额。小王做了如下设计：

活动期间，所有参与交易的用户，都可以获得1次抽奖机会，然后根据实际完成的交易额（付款-退款）进行排名，排名前100名的用户，可以抽取包括iPhoneX在内的大奖（实际不可能啦，毕竟单个奖品的单价不能超过5000元），并且抽奖机会直接从1次变成10次，而排名100名以后的用户，可以抽取包括小米note3在内的其他奖品，所有用户100%中奖，预期活动期间的交易额是非活动期的3倍，总成本控制在5万元以内，人人有奖，奖池里包含了实物奖品和各种置换来的优惠券。同时，活动需要报名，预热期为活动开始前一周。

那么活动结束了，小王应该需要哪些维度的数据来进行复盘呢？

复盘的准备

1、活动预热期的效果数据

需要准备的数据有：

• 活动预热页面的UV、PV
• 报名button的点击次数
• 后台记录的报名用户数
• 来源渠道
• ……

2、活动前一段时间报名用户与非报名全量用户的消费数据，如前2周，或者一个月，或者去年同期

需要准备的数据有：

• UserID
• 交易订单量
• 消费金额
• 消费时间
• 消费频次
• 退款订单量
• 退款金额
• 退款时间
• ……

3、活动期间报名用户与非报名全量用户的消费数据

需要准备的数据有：

• UserID
• 交易订单量
• 消费金额
• 消费时间
• 消费频次
• 退款订单量
• 退款金额
• 退款时间
• ……

4、活动结束后一段时间报名用户与非报名全量用户的消费数据，如后2周，或者一个月，或者去年同期

需要准备的数据有：

• UserID
• 交易订单量
• 消费金额
• 消费时间
• 消费频次
• 退款订单量
• 退款金额
• 退款时间
• ……

要说明什么问题

这些数据要说明什么问题呢？

1. 预热数据用来说明宣传渠道的流量来源拉动的情况
2. 对比报名用户在活动期间与非活动期数据的对比，来证明活动究竟对报名用户是否有拉动
3. 对比非报名用户在活动期间与非活动期数据的对比，来证明活动究竟对非报名用户是否有影响
4. 对比最终的交易成功的订单数据，来反馈是否活动期间存在刷量现象，以及成本与收入的关联，这一点极其重要
5. 活动结束后的数据用来反馈活动本身是否会对用户带来长尾的影响效果

这其中有好些注意事项。

1. 有些数据，可能原先系统中是没有的，譬如预热期的宣传渠道埋点、页面的监控埋点、button的点击埋点，等等，这些数据，是需要在开发前去和开发确认和沟通的。
2. 数据对比有环比和同比，环比可以去比前一周、前一月，看活动的时间，它是延续的，同比是比前一年的同期对比，它是不延续的。采用哪种对比方式，是需要去实际场景下去讨论的，通常环比是够的。
3. 复盘要复的，除了数据，还有行为。数据用来验证效果，而行为是找到造成数据变化的原因。这里面要记录的事情就多了。
4. 复盘不是为了追究这一次的活动是否如预期展开，而是为了积累经验，在下一次活动的时候明白要规避哪些坑，或者要强化哪些方面，包括渠道的、活动规则本身的、文案的，等等。

小结

总结一下，如果要追究数据，首先是要有数据，有数据的前提是，你自己知道要做什么样的对比，这样才能看是否要加入新的统计源。

在统计工具方面，UV、PV的流量检测工具，完全可以用百度统计之类的第三方统计作为输入源，而其他的统计，如果是日常数据，都应该本身就做了埋点监测，如果没有的话，那么可能就是需要加强的部分了。

先这样了。

本文作者@张亮  由(青瓜传媒)整理发布，转载请注明作者信息及出处！

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从广义来讲，数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。而运用在产品运营的整个生命周期中，数据运营就是属于一种技能，通过数据分析发现解决问题，提升效率促进增长。

一、数据运营都需要学习些什么知识？

1. 明确数据分析的目的

做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。

明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。

2. 收集数据的方法

说到收集数据，首先要做好数据埋点。

所谓“埋点”，就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。

目前主流的数据埋点方式有两种：

• 第一种：自己开发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。
• 第二种：利用第三方统计工具。

常见的第三方统计工具有：

网站分析工具：Alexa、Google Analytics、百度统计

移动应用分析工具：Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics

不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。

3. 产品的基本数据指标

• 新增：新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。
• 活跃：有多少人正在使用产品。如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等。用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。
• 留存率：用户会在多长时间内使用产品。如：次日留存率、周留存率等。
• 传播：平均每位老用户会带来几位新用户。
• 流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。

4. 常见的数据分析法和模型

这里讲下漏斗分析法和AARRR分析模型

漏斗分析法

用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势，从而寻找到最佳的优化空间，这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。

比如，这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。

从用户进入网站到浏览商品页面，转化率是40%；浏览商品到加入购物车转化率是20%等，那要找出哪个环节的转化率最低，我们需要有对比数据。

比如第一个，进入网站到浏览商品，如果同行业水平的转化率是45%，而我们只有40%，那说明这个过程，没有达到行业平均水平，我们就需要分析具体原因在哪里，再有针对性的去优化和改善。

当然，上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型，数据有可能是经过汇总后得出的。而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。此时需要分析用户为什么要经过那么复杂的路径来达到最终目的，思考这中间有没有可以优化的空间。

AARRR模型

这个是所有的做产品的小伙伴都必须要掌握的一个数据分析模型。

所谓获取用户，就是拉新就是吸引新的用户。对于APP来说，拉新意味着新的用户下载注册；而对于众多的微信公众号、微博、贴吧运营个体而言，拉新指的是吸引新的粉丝关注。

在罗列你的渠道时，需要注意的是每个渠道都需要有根有据，包括这个渠道是不是跟你的目标人群相契合、还有单价高或低以及渠道的二次传播行不行等等因素。而现在推广APP的渠道都会包括：

获取用户就是通过各个渠道拉新的过程。除了换量合作，在各大论坛贴吧等社区发帖，社群营销等免费方式。付费方式包括但不限于利用搜索引擎、微信微博头条等自媒体、网盟广告、线下活动，互联网电视这些方式。增长黑客这种特别的方式也有人在使用。

拉新是否有效有一个评判标准——触发关键行为。比如用户下载了APP不一定会使用。关键行为根据产品的情况而定，它可能是浏览文章，观看视频、发送消息、开始游戏或者填写邮箱等。

好渠道并不意味着用户量最大的渠道，也不是成本最低的渠道。不断探索用户的喜好和分布，才能更加优化合理的确定投入策略，不断最小化CAC。每个渠道获取用户的数量，质量，成本都不一样，需要通过用户获取成本（CAC），用户量，留存率，ARPU数剧等综合评判。

当然除了通过外部渠道获得新客户，如果用户体量较大，也可以从产品设计的角度完成拉新。

第一、主动告知用户，有三种方式：APP的push消息、EDM邮件、短信通知，可以根据用户画像来进行消息推送的时间，内容和用户。

第二、被动告知用户，开屏广告，设置明显的入口，功能入口添加优惠便签，首页设置相关的轮播图等；如摩拜APP的开屏广告显示有网约车，滴滴APP的其他各种功能。

提高活跃度（Activation）

活跃度指用户使用产品的时间以及频率。每个产品对活跃度的定义不一样，比如百度贴吧希望用户能够每天都能登录、发帖、评论；在线教育类产品，则更关注用户的学习时长、练习次数等。

活跃度建立在产品的核心价值上，如高质量的内容，越来越好的用户体验感，多功能的需求等，在用户最初使用的几十秒钟内抓住用户。

还有一些辅助手段，包括满足用户需求的活动、完善的用户激励体系，成长体系、增加用户与其他用户的互动的方式，还有APP的新手指引这类更细致化的操作等。

一个比较全面的分析思路是，把用户从使用产品开始到结束的每一个流程单独列出来，站在用户角度，不断寻找可促活的途径。比如，分析新功能的转化率，使用过程的流畅性，延长用户的产品使用流程。

当然，我们还可以筛选出优质用户。如果某个渠道的用户，使用产品的时间和启动次数很可观，则应加大这个渠道的投入。此外，还有些用户只启动过一次产品，这类用户大多属于被动激活。

除了渠道，另一个和活跃度相关的分析维度是版本。但这会产生两个错觉：用户习惯了现在的产品，所以不希望产品迭代更新；用户会要求你增加新功能。

例如，2006 年 Facebook 首次推出新闻频道，造成巨大的用户反弹。但随着时间的推移，这个产品却成为了Facebook 的核心功能。Facebook忽视了少数派的反对声音，坚持了自己的战略。

我们既不想刺激现有的忠诚用户，又需要获取下一个百万用户，添加功能比砍掉功能更容易。通常用户要求的功能是解决很小的便利问题，而不是真正的解决方案。我们需要积极地与用户沟通，如果数据告诉你新方向是正确的，那么忽略发声的少数用户。

提高留存率（Retention）

用户开始使用产品并且一段时间后仍然继续使用，被认作是留存用户，而留存用户占当时新增用户的比例即是留存率。

用户在每个应用中的生命周期是接触—使用—放弃或者遗忘的过程。在用户使用阶段，有效的促活手段也能提高留存，但同样重要的是挽回用户，而挽回用户有一个通用的流程。

先确定流失用户的标准；再建立一个用户流失模型，分析用户为何流失，采取相应的手段补救；同时通过EDM，短信等方式让用户知道你在召回；最后通过新手引导重新让用户熟悉产品操作，继续留存。

获取收入（Revenue）

现阶段移动应用获取收入的途径主要有三种：付费应用、应用内付费，以及广告。付费下载多见于苹果APP Store，广告是大部分开发者的收入来源，而应用内付费也较为普遍，比如游戏类，增值服务类，自营商城等。特别说明，高德地图的盈利模式除了广告之外，还在于其本身的地图数据和用户数据与其他领域的结合。

大家通常采用ARPU（平均每用户收入）值来判定收入标准。但对于一个既有付费用户，又有未付费用户的应用而言，还需要看 ARPPU（平均每付费用户收入）。

因为涉及到付费用户在全部用户中所占的比例，如果付费用户的数量较低，那么就要思考产品盈利方式是否有问题，包括定价，产品功能特性，变现方式等。

计算收入的同时也要考虑利润。计算利润的时候有一个指标：LTV（生命周期价值）。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动应用，到最后一次启动应用之间，为该应用创造的收入总计。LTV – CAC的差值，就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。

自传播（Refer）

社交网络的兴起，为产品带来了更强的生命力——基于社交网络的自传播。自传播，或者说病毒式营销，来源于病毒传播学，即一个已经感染了病毒的宿主在接触其他宿主的过程中也会被传染上病毒。K因子量化了“感染”的概率。

K = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。当K>1时，用户群就会象滚雪球一样增大，但是绝大部分移动应用还是必须和其它营销方式相结合。

自传播除了产品足够好，传播过程的受众足够准确，能够引发用户的需求也同样重要，比如利益，虚荣心，稀缺性，试用等等。比如滴滴，美团的红包好友分享；付费用户免费邀请朋友试用产品；转发朋友圈送礼品等。

以一个成功的微信百日跑活动为案例，展现自传播过程中部分可调整的点。

1、拉新分发机制

对跑步KOL拉新做梯度激励手段：队每多10人，就发群红包；队满80人则队长可以获得跑鞋一双。同时每天在队长群中做群运营，晒队人数排行榜，“XX队满80人啦”，“XX队队长领取跑鞋”，让队长被充分激励。

2、常规分享机制

在微信体系内，分享海报比分享链接更引人注目。结合“赢取iPhone8”卖点的海报让用户发朋友圈时比较抢眼。同时分享流程也要做充分的引导，比如“长按图片，发送给朋友”。

3、诱导分享机制

活动有报名费，所以设计了“报名成功后分享活动页到朋友圈立返20元现金”的奖励。因为跑步用户之间有公用的微信群，所以必须是用户分享朋友圈才最有效。同时又担心用户发朋友圈时选择部分可见，或发完立删，所以补充了“需要10人通过朋友圈点开你的分享”这个机制。

A、分享机制的详细说明

B、对分享标题做改版，带来二次分享，凡是可以数据化的地方就能做成排行榜，用户都在晒自己是第几个报名的，能激发人类心中攀比炫耀的心理，这就促成了分享。

C、利用H5设计“假活动图文”，在这个H5上可以自由定义阅读数（直接100000+），点赞数和用户留言。通过设计的用户留言，引导用户报名并对一些疑虑进行破解。

E、“10人点开阅读的提醒”

朋友圈一人点开就提醒一次。同时，部分人分享朋友圈后并没有10人打开，或错分享给好友或群，所以我们每两天，会用发模板消息提醒未领20元的用户再次发朋友圈。

二、数据运营需要分析什么？

1. 拉新阶段：关注用户来源的类型：纯新用户（第一次注册）还是老用户（再注册）；贴片广告的用户来源有多少，弹窗广告的用户来源有多少等等。
2. 转化阶段：关注转化率：200个用户浏览了你的宣传页面，注册的有100人，这100人就是实现了转化，转化率为50%（=100/200）；同样的除了注册转化率还有付费转化率等等。
3. 活跃阶段：关注用户在产品内的活跃量，不同的产品表现形式不同。例如，贴吧：发帖量、回帖量等等；视频网站：点击量，观看量等等。
4. 留存阶段：关注留存或流失的用户量。例如，第一天新增的用户有300人，300人中第二天还在活跃的有100人，第三天还在活跃的呢？第四天呢？一直类推。

用户运营只是运营的职能之一，贯穿在各种产品的运营中。用户运营所关注的数据指标，不同行业、不同平台等等都有不同的侧重点。

根据运营的平台来划分：

网站运营：

（1）流量方面需要关注：

• PV（page view）访问页面产生的数据。 一个用户访问了5个页面，那么就产生了5个  PV。
• UV（user view）某个特定页面的访客数。一个页面一个账号无论点进去几次，UV都是1，因为只有一个访客。
• VV（visit view）针对于全站的访客数。一个账号进入一个网站，无论这个账号浏览了这个网站多少个网页，VV都是1 ，因为这个网站只有一个访客。
• IP：针对于全站的网络IP数。你在家用电脑登录了这个网站，之后你表哥也用同一台电脑登陆了他的账号，访问了同一个网站，但这个时候IP还是只有1，因为你和表哥用的同一台电脑，网络的IP地址也是一个。

（2）访问方面需要关注：

• 跳出率：页面停留访客有300人，但是有150人不喜欢这个页面，选择离开，那么跳出率就是50%（=150/300）
• 二跳率：首页页面停留访客有300人，有150人觉得这个网站很喜欢，于是点击浏览下一个页面，那么二跳率就是50%（=150/300）。以此类推还有三跳率，四跳率等等。
• 转化率：转化到最终产品目的页面的比率。如果是电商的话，最终目的就是下单，那么就是新增用户和转化到下单页面的用户 的比率。以此类推，还有付费转率，注册转化率等等。

（3）活跃方面需要关注：

• DAU(daily active user)即 日活跃用户量。
• MAU(monthly active user)即 月活跃用户量。

相关的，还可以有周活跃用户量、年活跃用户量等等。

（4）转化方面需要关注：（这里的转化，单指电商运营方面。与上文转化率做区分）

• 成单量：用户共成了多少单
• 付费金额：用户共付费多少元
• 客单价：付费金额/成单量=客单价。这里需要的是，每单平均多少钱的数据
• 付费率：走到付费这一步的转化率

APP运营：

1. 新增：新增的设备数（按手机型号分）；新注册的设备数（注册新用户。）
2. 活跃：活跃的设备数；活跃的用户数
3. 留存：

次日留存率：例如，第一天新增300人，第二天还登录的有150.那么次日的留存率就是50%（=150/300）。以此类推，还有三日留存率（第三日登录数/第一天新增数）……n日留存率等等。

TAD：比如，7日TAD=第一天留存量+第二天仍在留存的数量……+第七天仍在留存的数量

用于计算七天内，一台设备活跃过几天。

（4）转化：这里也特指电商，同上文网站运营里的转化。

根据运营的行业来划分：

• 内容型行业：关注PV,UV,V V，帖子数，页面停留时间，分享数等等
• 社交类行业：关注发帖量，发言数，PV,UV，活跃占比等等
• 电商类行业：关注销售收入，成单量，客单价等等
• 游戏类行业：关注活跃用户量，付费率，收入，ARPU（每用户平均收入）等等

除了运营平台和运营行业两个划分角度外，还有很多划分角度，其中用户运营所要关注的数据指标都是有不同侧重的。

三、如何进行数据分析

1、数据采集

好的数据源主要有两个基本的原则，一个是全，一个是细。

全：就是说我们要拿多种数据源，不能说只拿一个客户端的数据源，服务端的数据源没有拿，数据库的数据源没有拿，做分析的时候没有这些数据你可能是搞不了的。另外，大数据里面讲的是全量，而不是抽样。不能说只抽了某些省的数据，然后就开始说全国是怎么样。可能有些省非常特殊，比如新疆、西藏这些地方它客户端跟内地可能有很大差异的。

细：其实就是强调多维度，在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、字段都给它采集过来。比如：像where、who、how这些东西给它采集下来，后面分析的时候就跳不出这些能够所选的这个维度，而不是说开始的时候也围着需求。根据这个需求确定了产生某些数据，到了后面真正有一个新的需求来的时候，又要采集新的数据，这个时候整个迭代周期就会慢很多，效率就会差很多，尽量从源头抓的数据去做好采集。

2、数据建模

有了数据之后，就要对数据进行加工，不能把原始的数据直接暴露给上面的业务分析人员，它可能本身是杂乱的，没有经过很好的逻辑抽象的。这里就牵扯到数据建模。首先，提一个概念就是数据模型。许多人可能对数据模型这个词产生一种畏惧感，觉得模型这个东西是什么高深的东西，很复杂，但其实这个事情非常简单。

在数据分析领域领域领域，特别是针对用户行为分析方面，目前比较有效的一个模型就是多维数据模型，“在线分析处理”这个模型。它里面有这个关键的概念，一个是维度，一个是指标。

维度比如城市，然后北京、上海这些一个维度，维度西面一些属性，然后操作系统，还有iOS、安卓这些就是一些维度，然后维度里面的属性。通过维度交叉，就可以看一些指标问题，比如用户量、销售额，这些就是指标。比如，通过这个模型就可以看来自北京，使用iOS的，他们的整体销售额是怎么样的。

3、数据分析方法

数据分析方法是有多种的，比如多维度事件分析、漏斗分析（文章前面已经做了简单分析）、回访分析、交叉分析等，在这里我们就挑一个交叉分析来做个案例分析。

交叉分析法：通常是把纵向对比和横向对比综合起来，对数据进行多角度的结合分析。
举个例子：

a. 交叉分析角度：客户端+时间

从这个数据中，可以看出iOS端每个月的用户数在增加，而Android端在降低，总体数据没有增长的主要原因在于Android端数据下降所导致的。

那接下来要分析下为什么Android端二季度新增用户数据在下降呢?一般这个时候，会加入渠道维度。

b. 交叉分析角度：客户端+时间+渠道

从这个数据中可以看出，Android端A预装渠道占比比较高，而且呈现下降趋势，其他渠道的变化并不明显。

因此可以得出结论：Android端在二季度新增用户降低主要是由于A预装渠道降低所导致的。

所以说，交叉分析的主要作用，是从多个角度细分数据，从中发现数据变化的具体原因。

5. 如何验证产品新功能的效果

验证产品新功能的效果需要同时从这几方面入手：

a. 新功能是否受欢迎？

衡量指标：活跃比例。即：使用新功能的活跃用户数/同期活跃用户数。

使用人数的多少还会受该功能外的很多因素影响，千万不可只凭这一指标判断功能好坏，一定要结合下面的其他方面综合评估。

b. 用户是否会重复使用？

衡量指标：重复使用比例。即：第N天回访的继续使用新功能的用户数/第一天使用新功能的用户数。

c. 对流程转化率的优化效果如何？

衡量指标：转化率和完成率。转化率即：走到下一步的用户数/上一步的用户数。完成率即：完成该功能的用户数/走第一步的用户数。

这个过程中，转化率和完成率可以使用(上)篇中提到的漏斗分析法进行分析。

d. 对留存的影响？

衡量指标：留存率。用户在初始时间后第N天的回访比例，即：N日留存率。常用指标有：次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。

e. 用户怎样使用新功能？

真实用户行为轨迹往往比我们设想的使用路径要复杂的多，如果使用的数据监测平台可以看到相关数据，能引起我们的反思，为什么他们会这么走，有没有更简便的流程，以帮助我们作出优化决策。

不管是市场也好，产品也好，运营也好，老板也好，大家都会有各种各样的数据需求，所以数据运营其实是一个蛮受欢迎的岗位，但是真正要做得好不是那么容易的事情，因为数据是件较为复杂的事情，设计的因子数据指标比较多。但是作为一个产品运营人员，时刻需要跟数据打交道，不会那么一点数据分析能力好像说不过去，所以基本的关于数据分析能力害的具备。