共计 1695 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
更多技术交换、求职机会，欢送关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官网交换群
增长是一个陈词滥调的话题，对许多企业而言这个词都很相熟，但在实际过程中依然有很多的疑难，比方指标体系应该怎么搭建？如何通过数据分析找到要害瓶颈？找到之后下一步应该怎么做等。
近日，火山引擎数智平台专家鲍文霞在 DataFunTalk 做了演讲分享，介绍了字节跳动在企业增长方面的教训。
企业的增长闭环是如何构建的？一个残缺的增长流程次要由四个步骤形成：
1. 组建增长团队：
一个残缺的增长团队，由产品经理、数据分析师、程序开发三种职能的人员组成，一个最小可行性的增长团队，只须要 3~5 集体即可组建。这样的独立的增长团队也能够以虚构小组的模式呈现，从企业各职能部门抽调相应人手，即能够实现组建。
2. 构建指标体系：
在增长团队组建实现后，下一步须要围绕企业业务，构建一套贴合业务的指标体系。要记得，任何生意都能用简略的数学模型来形容，这也意味着业务都能够用数据指标拆解和量化。做指标体系首先须要找到业务的北极星指标，也就是惟一重要指标，它指引全公司向同一个方向倒退。
举例而言，问答类社区的北极星指标就是问题答复数；像音乐类 app 的北极星指标就是总听歌时长；电商类产品的北极星指标就是总 GMV 等。
在找到北极星指标之后，需进一步将关联因素做逐渐拆解。如”沉闷用户数“能够拆成“新增沉闷用户”和“已有沉闷用户”，“新增沉闷用户”又能够拆分成为“访客流量✖️新用户激活率”，“已有沉闷用户”能够拆分为“已有用户数✖️老用户留存率”等。依照这样一个思路构建和拆解下来，业务的指标体系能够跃然纸上。
在指标体系建设实现之后，咱们通过数据看板，就能看到各个环节的数据指标体现状况，哪个指标是现阶段最紧迫要晋升、要优化的，就是从这里找到，也定位到了业务的增长瓶颈。
3. 设计策略增长优化
找到了业务的增长瓶颈，下一步就要设计对应的策略，实现增长优化了。对于设计策略的思维，能够参考目前公认的 A/B 测试计划最迷信、利用最宽泛的模型——Lift 模型，来自《测出转化率》一书。
Lift 策略迭代有 6 大准则：首先是价值主张，即产品策略给用户提供了什么样的价值；相关性和清晰度，指的是产品界面出现给用户的信息是否与价值主张相干、是否与用户诉求相干，以及视觉出现上是否清晰；
注意力和焦虑感，指页面无过多芜杂因素扩散用户的注意力，无多余事件会引起用户焦虑感，导致用户的跳出或者散失；紧急度，指策略可重视营造出一种机不可失的感觉。咱们的每一次产品策略的设置和迭代，背地都离不开 Lift 模型的深层起因。
4.A/B 试验验证成果
在产品的迭代策略确定之后，咱们则要聚焦这一畛域去开启 A/B 测试，定期去做试验相干的复盘会议，并继续迭代优化产品计划。当经验了一段期间后，前阶段聚焦畛域晋升的收益已不大时，则能够更换新的方向，开始增长的新循环。
在这个流程中，A/B 试验是最为要害的一步，正当无效的试验推动，能产生一直叠加的正向反馈。如果应用成熟度比拟高的 A/B 试验平台，如火山引擎 DataTester，企业的增长流程运行起来会十分高效。能够说，好的 A/B 试验平台，是企业降低成本、晋升效益的利器。
火山引擎 DataTester 具备四个显著特点：
- 10 年打磨迷信牢靠： 字节外部累计试验总量 150 万次，利用经典假设检验框架，多年继续优化降级
- 字节增长教训加成： 深度服务字节外部 500 多个业务线，积淀了大量增长教训
- 试验丰盛性能全面： 领有多种特型试验和智能调优试验以及弱小的配置公布能力
- 灵便部署应用便捷： 反对在线应用、本地部署、嵌入业务零碎等多种应用形式
作为字节跳动外部应用多年的 A/B 测试平台，DataTester 能反对多种简单 A/B 试验并可能进行精准迷信的分流，能够深度耦合举荐、广告、搜寻、UI、产品性能等多种业务场景需要，为业务增长、转化、产品迭代，策略优化，经营提效等各个环节提供迷信的决策依据。
目前，火山引擎 DataTester 曾经服务了美的、失去、凯叔讲故事等在内的上百家标杆客户，将成熟的 ” 数据驱动增长 ” 教训赋能给各行业。
点击跳转 火山引擎 A / B 测试 DataTester 理解更多
