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【学习笔记】快节奏试验 通过快速学习学到更多也是快节奏增长黑客过程的目标和 ...[复制链接]
发表于 2019-9-2 21:44:39 来自手机 | 显示全部楼层 |!read_mode!
快节奏试验
通过快速学习学到更多也是快节奏增长黑客过程的目标和一大优点。
增长最快的公司正是那些学习最快的公司。开展的试验越多,学习到的东西也就越多。道理就是这么简单。团队应该开展大量的试验,因为大多数试验都不会产生你想要的结果。有的试验会产生一些成功的迹象但是无法得出绝对的结论,这样的试验结果不足以证明可以在更大范围实施被测试的方法。有的试验会取得小幅的成功,但并不会带来实质性的变化。只有少之又少的试验会带来巨大的成功。也就是说,寻求试验的成功是一个以量取胜的游戏,每一次成功不论大小都很重要。
请记住,增长黑客的巨大成功往往来自一连串小成功的累加。一点一滴的认知学习都会带来更好的表现,催生出更好的试验想法,进而带来更多成功,最终将一次次小幅的改善转化为压倒性的竞争优势。
转化率优化专家佩普·拉哈在帮助网站或App将更多访客转化为客户方面享有很高的声誉,他在说明小成功的威力时喜欢提到一组数据:每个月5%的转化率改进会带来全年80%的提升,这就是成果自然累加的特点。如果你是通过搜索广告获取新访客,那么如此高的转化率提升几乎可以使你的广告成本减半。这一原则适用于公司业务的各个领域。事实上,留存率的小幅提升能够带来更大的影响。来自贝恩公司(Bain&Company)和哈佛商学院的一群研究者发现,5%的留存率提升会带来25%~95%的利润增加,因为留存率的小幅提升会因为客户使用时间延长而带来累加的收入增长。

我们将在本章讨论如何开展快节奏试验以获得这种累加的成功。

缓慢起步,逐渐提速
增长团队的试验量和试验节奏因公司规模和可用资源的多少而各不相同。很多领先的增长团队通常每周会做20~30次试验,还有一些团队的试验量更大。初创公司可能每周只能启动一到两次试验,然后逐渐累积到更高的试验量,而较成熟的创业公司或者大型企业每周可以启动的试验量则大得多。无论企业或团队规模如何,为使试验量最大化、结果最优化,必须遵循一个非常严格的试验过程,使团队能够形成充足的试验想法储备并高效地排定试验优先顺序。这能够保证团队以最快的速度持续开展试验,避免执行松散、试验结果无效或者在选择下一次的试验想法时陷入耗时的头脑风暴和讨论过程中。
我们的建议是,团队应缓慢起步,在这一新的试验过程站稳脚跟之后再逐渐提速。一开始便试图启动太多试验可能会导致试验执行欠佳,使团队成员感到困惑,或因为试验结果不理想而使士气受挫。开展漫无目的或设计不当的试验可能得不偿失。就像你不应该在没有进行足够的训练和热身的情况下参加铁人三项赛一样,你同样不应该以太快的速度一头扎进增长黑客过程中去,这样做的结果必然是失败。
我们摸索出一个分四步进行的增长循环以及一系列简单易用但又十分有效的工具,以确保增长团队像一台精心设计、精确校准、高速运转的试验机器。我们将在这一章详细介绍这一套方法。


操千曲而后晓声,观千剑而后识器。
发表于 2019-9-2 21:49:46 来自手机 | 显示全部楼层
增长黑客循环
之前提到,这一过程分为以下几个阶段:分析数据并收集洞察,形成试验想法,排定试验优先级,运行试验,再回到分析阶段审视试验结果并决定下一步行动。这是一个周而复始的循环。无论你的产品是什么,无论你测试的是产品的哪个方面,这一循环中每一个步骤的完成都应当保持固定的节奏,以每一两周完成一次循环为佳(在GrowthHackers我们以每周为一次循环周期)。增长团队每周应召开一次一小时左右的会议,审视试验结果并决定下一周要执行的试验。


发表于 2019-9-2 21:53:04 来自手机 | 显示全部楼层
为从头到尾说明这一过程如何运作,我们不妨设想一个情景:一家大型实体连锁食品商店刚刚成立了一个增长团队。我们希望首先明确一点,这个过程适用于任何团队或企业,不论规模大小。它也适用于任何产品或项目,不论是一个新的软件工具、一家网络零售商、一个媒体产品、一家硬件公司还是一个博客,或是一次广告或公关行动。我们将描述这个团队的每一个成员在这一过程的每一个阶段应做的工作,我们也会提供一个日程样板,详细说明增长会议应如何进行。


发表于 2019-9-2 23:03:57 来自手机 | 显示全部楼层
第一阶段:分析
在这一阶段,增长负责人要和数据分析师一起深入分析初期用户数据以发现具有明显特征的用户群体。首先,要将经常性的消费用户和其他几乎不使用或下载后从未使用的用户分离开来。


发表于 2019-9-2 23:12:28 来自手机 | 显示全部楼层
第二阶段:提出想法
“点子”是增长的催化剂。你需要一系列的增长点子以形成稳定的增长动力。正如莱纳斯·鲍林所言,“形成一个好想法的最佳办法是提出很多想法”。正因如此,能够不加限制地提出想法对于增长黑客过程尤为关键。这并不意味着要不加限制地测试这些想法。测试应当是经过严格的优先级排定的。但是你需要鼓励增长团队成员充分发挥想象力并且对想法毫无保留。这能够保证团队形成足够多的想法,以便从中筛选最具价值的那些。


发表于 2019-9-3 12:03:06 来自手机 | 显示全部楼层
请注意,储备库中的点子越多,找到能够刺激增长的绝佳方法的可能性就越大。在增长黑客循环的下一阶段,你需要对大量的想法进行筛选并排定优先级,即哪些先测试,哪些晚一些测试,哪些直接抛弃。
最后,由于我们的目标是形成尽可能多的想法,因此不仅需要团队成员提出想法,也需要整个公司的同事都参与进来。销售团队可能对客户痛点有宝贵的见解,市场团队则可能了解到一个可以用于开展获客试验的新的推广平台。在开展增长攻势的初期,你应当主要从公司内部收集来自不同部门的想法,而随着时间的推移,你也应考虑在第三方供应商和合作伙伴中集思广益。外部人士往往能够提出非常宝贵的建议,帮助团队打破思维惯性的束缚。比如,有的顾问可能有和同类型公司合作的经验,他们往往了解其他公司有哪些极为成功的做法。邀请客户特别是最为活跃的用户分享他们的观点也可能给你带来很大的启发。他们往往非常乐意提供他们的见解,而且他们对于产品使用的经验可能比你的团队丰富得多。
在GrowthHackers,我们一开始只在增长团队内部收集想法,但是很快发现团队总在做类似的试验。于是我们去询问其他部门同事的意见。起初,我们犯了个错误,没有告诉他们增长杠杆和核心指标是什么,这导致我们收到了很多模糊的回复,比如“你们需要我帮什么忙?”或者“如果我想到什么好点子就联系你们”。但是后来,我们告诉了他们我们的关注点,一时间各种建议便如潮水般涌来。这带来了非常积极的结果,于是我们进一步将收集想法的范围扩大到投资人和咨询顾问,最后又扩大到增长黑客社区里我们十分信任的会员。



发表于 2019-9-3 12:22:45 来自手机 | 显示全部楼层
第三阶段:排定优先级
在一个想法提交到团队讨论之前,必须要给它打分。打分能够帮助团队在不同的想法之间进行比较,以确定在什么时间开展哪一项试验。分数应该由提交想法的人给出,在评分之后这一想法才能进入储备库。
在GrowthHackers,肖恩制定了“ICE评分体系”以整理第二阶段形成的各种想法,ICE三个字母分别代表impact(影响力)、confidence(信心)和ease(简易性)。
在提交想法时,提交者应以10分为满分给想法打分,打分根据以下三个标准:想法的潜在影响力、提交者对于想法取得效果的信心以及相应试验开展的简易程度。三项分别打分之后,再相加平均便得到一个想法的综合得分。对储备库里所有的想法进行评分之后,团队就可以根据得分排序,在核心关注领域选择得分最高的想法开始试验。例如,如果增长团队目前关注的是提高客户留存率,那么即使在获客方面的一个想法分数非常高,团队也会将之搁置一边,选择分数稍低一些的关于客户留存的想法。
综合得分并不一定最终决定想法的优先顺序,团队可能会在增长会议上讨论之后出于某些原因选择分数略低的一个想法。但是,评分是一个很好的起点。
团队不应过分纠结分数调整。这个分数只是用来进行优先级的比较,不需要尽善尽美。
这一评分体系并非万无一失,测试结果也经常与预期不符。有些评分最低的试验结果反而产生了最好的效果。
我们对于自己想法的预期并不总是很准确,同时也不要轻易抛弃分数较低的想法。
经过评分缩小了选择范围之后,你手里的试验可能仍然超出了接下来一周所能完成的量。有些想法需要更长时间去准备,比如那些需要大量软件开发或设计工作的试验。对于这样的试验应当在咨询试验筹备直接参与人员之后设定一个具体的测试日期。如果筹备工作涉及软件开发,工程师和产品经理就应当为增长团队估算一个时间框架,而如果要测试一个新的获客渠道,市场团队就要负责为增长团队提供一个时间表做参考。
在当周无法启动的试验想法都应储存在储备库中。你可以从中选择一些用于接下来一周的试验,而保留其他想法日后使用。关键是团队应以时间和资源利用的最优化为目标安排他们的工作,专注于增长负责人选定的关注领域中最紧迫的需求。


发表于 2019-9-3 12:32:28 来自手机 | 显示全部楼层
第四阶段:测试
一旦团队选出下一周的试验项目之后,这些试验就会进入我们所谓的“Up Next”(即将开展)列表,如果你们采用手动追踪,那么这个列表可以是一张新的数据表。而如果你们使用项目管理软件,这些试验则会进入系统中的一个特别工作序列或列表。
真正意义上的跨职能合作正是在这时展开。
每一个试验的运行都意味着另一个试验的落选。因此,对于点子的筛选和测试方式的选择都应当十分慎重。一次糟糕的试验就意味着团队失去了一次宝贵的学习机会,这会放慢团队工作的进度,而错误的数据会误导团队走错方向。因此,必须保证每一次试验都能产生统计上有效的结果。应当制定确保结果可靠的完善的指导规则,同时,团队里的数据分析师应负责将这些规则落实到试验中去。本书不会探讨试验设计的细节,但是我们希望提出以下两个我们认为非常有用的经验法则。

采用99%的置信水平

永远以对照组为依据



发表于 2019-9-3 12:38:58 来自手机 | 显示全部楼层
回到第一阶段:分析与学习
对于试验结果的分析应由分析师或具备数据分析能力的增长负责人进行。分析结果应当写进试验总结中,并包括以下内容:
试验名称和描述,包括使用的变量和目标客户。例如,试验是针对某个营销渠道还是只针对移动用户,抑或是针对付费用户?
试验类型。测试的是产品功能、网页或App某屏上的营销文案的修改还是某个创意,抑或是新的营销策略?
受影响的特征。这可能包括试验在网站上或是App中运行位置的截图,或者某个广告牌、电视或电台广告中某个创意的副本。
关键指标。通过试验希望改进的指标是什么?
试验时间点,包括起止日期,也要说明当天是一周中的哪一天。
试验假设与结果,包括最初的ICE得分、样本量、置信水平和统计功效。
潜在干扰因素。比如试验运行的季节,或者是否有其他促销活动可能影响了访客行为。
结论。
这份总结应通过邮件发送给团队成员,同时附上一份备忘录,简要说明从试验中获得的收获。同时也要将总结保存到储存所有试验总结的数据库中,我们将这个数据库称为“知识库”(knowledge base)。这个知识库可以是共享文件服务器上一个所有成员均可访问的专门文件夹,也可以是公司维客或内网上的一个页面。在GrowthHackers的“Projects”系统中,知识库是软件的一个组成部分,里面还会显示某个试验是成功、失败还是没有确定结论。不论试验报告如何存储,关键是要确保团队能够轻松搜索到所有的试验结果,以便日后查阅并考虑调整变量重做试验的可能。这样做也能保证试验不会重复,这在快节奏试验过程中很容易发生。
除了构建知识库之外,很多团队还会定期在整个公司范围内或给相关部门发送报告,使公司员工及时了解增长进展。根据不同的公司文化和规范,可以采用不同的沟通方式。



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