每套方法论都有自己的逻辑闭环和不同的适用场景，也存在在执行时仍然存在的困惑，根据自己遇到的困惑，拆解输出的方法论理解消化后输出自己的方法论，才是最合适的做法。
增长是一个持续实验的过程，就像做产品迭代，最科学的方法是向迭代要数据，依据数据做迭代；做增长亦是如此，即数据驱动增长。
策略、增长都有各自的方法论，抽象出来其实表达的是相似的意思。
通过数据发现问题→提出假设→设计方案→获得更多数据→验证假设→发现颗粒度更细的问题→提出更精准的假设。
是无数组闭环逻辑的循序渐进，根据实际达到的效果以及成本，来决定做到哪一步就可以满足目标或者需要及时止损。
每套方法论都有自己的逻辑闭环和不同的适用场景，也存在在执行时仍然存在的困惑，根据自己遇到的困惑，拆解输出的方法论理解消化后输出自己的方法论，才是最合适的做法。
2. 设计增长实验前，如何发现问题
2.1 有明确目标（根据目标找数据）
有明确目标的意思是，促使实验发起的需求来源不是分析数据后发现的问题，而是通过其他需求来源提出的明确的可衡量的目标。
比如老板下达任务，这个季度的GMV要提升30%。那么关键指标可定义为2020Q1GMV，相关指标可以在已经搭建好的增长模型或者公式中获得。
GMV等于流量*转化率*客单价，流量包含自然流量和渠道流量等，自然流量包含产品本身的APP、小程序等，渠道流量包含各个外部渠道。
根据实际情况选择对应的颗粒度分析。
3. 增长实验案例丨KEEP社区
3.1 实验背景＆目的
（1）提升用户对其他用户关注率
定量分析
- 用户在【feed流>动态详情>feed流>动态详情】（循环）路径中点击关注的数量
- 用户在feed流中给非关注用户动态点赞后，关注该用户的数量
假设2
【如果】增加逻辑：点赞默认同时关注，个人中心可设置点赞是否同步关注
【预计】月关注率可以提升30%
【因为】
- 与上条一样，产品需要引导用户的是不把关注看做是一个很重的操作，从而使用户更多的进行关注。
- 点赞和关注，在不同的社区运营过程中，含义的演化各不相同；可设置的点赞是否同步关注逻辑，是将选择权还给用户，满足对这两者不同理解的多种用户群体需求。
- 对于在feed流中根据一条动态便确定关注意愿的用户来说，当前需要操作三步（点赞、点击动态、关注）才能完成点赞+关注。使用假设后只需要点赞一个动作，操作多个时，指数级的降本增效。
最佳实践
通常情况，缩短转化路径可以提升转化率。
微博有类似的逻辑，通过内容吸引用户关注发布者。
定量分析
- 用户在【feed流>动态详情>feed流>动态详情】（循环）路径中点击关注的数量
- 用户在feed流中给非关注用户动态点赞后，关注该用户的数量
假设3
【如果】为游客开放浏览社区和关注用户＆话题权限。（登录后选择是否同步关注数据，根据终端同步）
【预计】月关注率可以提升5%
【因为】
- 用户不需要登录即可进行浏览，缩短了转化路径
- 但是对于一个产品来说，用户的登录代表了最基本的兴趣和信任，一直处于游客状态的用户并不会很多也不会很活跃
最佳实践
对于游客用户也可以使其产生粘性和沉默成本，拿出诚意，先给用户价值，寻求用户未来的登录。
好奇心日报，未登录状态下可以做浏览、收藏、参与研究等操作。
定量分析
- 下载量
- 登录页UV
- 登录用户数
假设4
【如果】类似微博，登录成功后，引导填写简单用户问卷（健身侧重内容），根据用户个人情况推荐关注表单。
【预计】月关注率可以提升25%
【因为】
- 微博、站酷、好好住等各领域社区APP已经教育出用户习惯，比较易于接受，用户的问卷反馈可以应用于内容推荐和push等策略，带来更精准的促活
- 但是根据keep的商业模式以及当前的一级页面C位（运动）可以很清晰的看出，KEEP的核心还是工具属性；
- 因此是否提升社区的权重，需要战略层面的权衡
最佳实践
微博的各种引导关注＆自动关注机制，需要权衡差异选择性参考。
定量分析
- 用户在文章详情＆动态详情中停留5s以上后，关注发布者的数量和比例。
- 用户关注发布者时在详情中停留的平均时长。
2）实验指标
5）分析实验结果
实验组：是接受实验变量处理的对象组。
对照组：对实验假设而言，是不接受实验变量处理的对象组。
关注点：
- 实验组和对照组的流量是否平均，是否获取到了足够的样本数
- 实验周期是否足够长，是否受到周末、节假日影响；是否受到用户的新鲜感影响
- 每组中是否覆盖了全部用户类型（高、中、低频）
- 实验组的核心指标对比对照组是否提升、辅助指标是否提升或持平、反向指标是否提升造成负面影响
- 核心指标是否达到统计显著性要求（搜索引擎中即可找到第三方统计工具）
6）实验下一步
开启新的循环
本文由 @紫原新之助 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议
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