百科 | 如何利用数据分析来做增长（上）

凭借数据洞察和了解用户是做增长的基础，增长的过程也是数据挖掘和分析的过程，那么如何用数据分析来做增长呢？

问题1：数据分析可以应用于用户增长的哪些方面

把市面上所有的增长方向分为3大流派，分别是：市场营销派、实验增长派和技术派。

1. 市场营销派

概括说就是渠道运营和市场运营花钱买流量，在这个环节不要觉得花钱买流量就叫增长，如何不花钱或者花更少的钱，获取更丰富和优质精准的流量才叫增长。

2. 实验增长派

通过发现问题、提出想法、实验测试和复盘分析这四步来构建实验模型，在成本可控的范围内测试。发现问题和提出想法都离不开关键指标（北极星指标），让业务有数看，有衡量，再去增长。

3. 技术派

比较偏向数据建模师的方向，比如通过历史用户的行为数据，构建逻辑回归模型，判断用户下单意愿是否强烈并对其运营。

聊完了3大流派，我们在按照生命周期去分解增长，说到生命周期，那必须聊一聊烂大街但是依然很好用的AARRR（海盗模型）。先把生命周期分成拉新、激活、留存、变现和裂变。

1. 拉新

构建渠道评估模型、渠道反作弊模型、渠道生命周期模型，为了通过数据分析，利用有限的资源，带来更多优质的流量。

2. 激活

这里就涉及到激活阶段的两个误区：

• 注册就等于激活，一旦注册留了手机号就认为该用户真实有效；

• 只看新增用户的留存情况，认为这个指标能够反馈用户的激活情况。

然而大家往往忽视了一个重要的指标，那就是核心功能的使用率。

不同类型的产品核心功能不同，以游戏类的王者荣耀为例子，每个游戏都有其独特的规则，理解成本会很高，如何利用新手引导让新玩家了解基本操作就显得尤为重要，所以新手引导完成率、首次游戏时长与局数等便成为激活的重要指标。

3. 留存

留存这个指标是个好的监控指标，可以反馈用户的粘性，想要提升留存实操难度却非常大。

一个产品的留存包含5个方面，不是单一因素制约。提高留存的5大方法跟大家简单介绍下：渠道精细化、产品结构优化、活动激励、提供优质服务和非常规手段push、短信、站内信等。

4. 变现

我们通过历史数据对下单和未下单的用户的行为进行建模，利用逻辑回归模型预测用户下单意愿，并提高用户下单率。

5. 裂变

做好反作弊机制，再去想裂变的玩法，否则很容易被羊毛党或者虚拟机刷穿，一次活动大几十万全部白花，新增设备全是虚假设备，这种事情屡见不鲜。