编辑导语：成长是每个人都非常关心的事情，如何才能做好？本文提供了三个方向，即业务链接漏斗模型、用户分组/分层和用户行为轨迹。推荐对此感兴趣的朋友阅读，希望对你有所帮助。
一切都是成长的问题，所以成长是大家关心的核心问题。
正如我之前所说，广义的增长实际上包括三个部分：新用户激活、旧用户保留和性能增长。前面讲过前两部分，今天讲业绩增长。
当然，必须说这是有数据依据的。如果没有数据，先做数据。
# 1.如何找到成长的线索
一般从以下三个方面来做：业务链接漏斗模型、用户分组/分层、用户行为轨迹。我们依次来说。
## 1\.业务链接漏斗模型
这是最简单也是最熟悉的模型，就是对整个产品的业务环节漏斗进行梳理。说白了，就是画出用户如何一步一步完成转换的路径。
对于业务链接漏斗数据，我们首先要看整体数据。
我们以电商业务为例。一般模型如下：
这就是制作数据表的感觉：
其实绘制业务环节漏斗只是看目前哪些环节的数据比较低，还有很大的提升空间，优先投入资源提升。
例如，平台数据：生成订单/查看详情页面=50%，完成付款/生成订单页面=75%，行业数据：生成订单/查看详情页面=55%，完成付款/生成订单页面=90%。有了这个数据，我们可以知道后一个指标数据应该先提升，因为提升的空间比较大，虽然前一个指标数据的绝对值比较低。
当然，很多时候，我们只知道自己的数据，却不知道同行的数据。如果是这种情况，我们应该先根据自己的经验设置一个进行优化。我们不用担心资源倾斜的低效率。我们必须先尝试，然后是效率问题。只要有改进，就有价值。
当然，只看漏斗模型的整体数据是不够的，还需要看各个环节的趋势数据是如何变化的。
让我们以下图为例：
从这个数字中，我们可以看到，从年初到年底，整体数据实际上没有增加多少。虽然中间几个月的数据比较好，但是因为大促销，用户一目了然。总体来说涨幅不大，因为基础水平不大，所以提升空间其实比较大。从这个角度来看，还有很多工作要做。毕竟是在涨，所以趋势本身是可以的。
如果出现先涨后跌或趋于平稳的情况，就意味着这部分数据需要进一步研究再想办法改善。
最后还有一个思路就是根据渠道进行优化，看看各个渠道的ROI数据，然后找出当月ROI1的渠道增加投放；找出当月ROI1小于等于1的渠道停止投放，或调整投放策略。简而言之，只要能在当月实现，就可以发布ROI1。
一般来说，业务链接优化是一项产品活动，设计各种激励或优化来提高链接转换数据。渠道优化是营销人员的工作，他们需要将ROI数据整体保持在1级。
## 2\.用户分组/分层
如果对用户进行分组，主要是根据属性和行为进行分组。
属性包含很多维度，如年龄、地域、收入水平、来源渠道等。用户行为主要是指用户做过的具体行为，如购买三次以上、购买指定商品、参与扣球活动等。
用户聚类主要是精细化操作中会出现的内容。一般来说会经历四个阶段：不聚类、简单聚类、复杂聚类、千人。
对于大多数平台，它们处于简单集群和复杂集群两个阶段。需要几千人的平台不多，而且量很大。基本上不是BTA级别的巨头都不用考虑这个问题。
简单分组真的很简单，比如最近三天有购买的用户/最近三天没有购买的用户、一个月购买三次的用户/一个月购买少于或等于三次的用户等。主要的思路是提升性能，比如最近三天没有购买的用户能不能搞一波操作来督促用户登录app进行回购，一个月购买少于等于三次的用户可以做一些推荐动作来提升购买量等。
复杂聚类一般是多个属性维度和行为维度的组合，如年龄、性别、购买次数、购买金额的组合：
AQjzUxG' />4个维度可以组合出16个分类来，这就是相对复杂一点的用户分群方式，逻辑是一样的。
当然用户分群越复杂意味着需要投入的运营资源也越复杂，所以不要一味贪图精细化程度高，需要根据业务发展的情况来确定运营的精细化程度，不然分了维度也挑不出合适的人群和资源进行运营。
用户分群之后的话就是去针对性的采取运营策略来增加用户的活跃和转化，譬如针对购买频次不算高的用户可以想策略提高频次，譬如针对流失的用户做一些召回策略。
## 3\. 用户行为轨迹
一般来说在一个平台里面主路径是只有一个的，但是会有多个分支路径。
譬如对于一个电商平台来说，平台规划的主路径肯定是：用户进入首页>用户点击首页的商品>用户查看详情>用户点击购买>用户进入订单页>用户点击结算>用户进入支付页>用户完成支付。
分支路径就很多了，譬如从分类类目里面进入详情页，从搜索页进入详情页，从活动页进入详情页，从会员页进入详情页，从订单页进入详情页等等，虽然最终的订单生成和支付路径是一样的，但是入口非常多，这些分支路径也是购买的常用入口。
所以第一步就是去整理出这些最终导向转化的路径，然后分别去看这些路径有哪些环节是可优化的，尽可能的提高流程转化率。
当然优化的顺序是根据流量和可提升空间来进行排序的，效率第一。
针对用户路径的优化我们一般是用行为公式进行优化的，这个的话之前在其他文章里面也提到过：行为=【动力-阻力】×助推+奖励
关于这部分具体可以看《如何用模型驱动的方式提高新用户激活率》，不再赘述。
如何根据数据去做增长的思路我们已经聊过了，那么就再讲一讲如何去衡量增长。
所有的增长都建立在用户规模增长和用户活跃的基础上，所以其实除了看业务指标增长和新增用户增长以外，还需要特别关注一下用户增长指数。
用户增长指数=（用户新增-
用户流失）/用户流失，增长指数>1的话就表示用户增长>用户流失，这样的话整个平台就处于健康的状态，当然这个指数越高越好，如果增长指数≤1的话就表示用户在持续流失，基本属于处在死于留存的阶段，所以需要缩小拉新的规模，而把重点放到留存上，这在产品的早期和衰退期都会出现，需要特别重视。
# 二、最后
其实如果你对新用户激活和老用户留存有比较深刻的理解和掌握，那么数据驱动增长就不是一个问题，基本上思路都是差不多的。
现阶段市场环境相对恶化和行业发展进入成熟期，获客费用越来越高，所以如何做增长是一个更复杂的命题了。
过去获客可能只要50块，现在可能就需要500块了。飞速高涨的成本就意味着一是需要提升精准获客，二是需要延长用户生命周期，三是需要增加单用户贡献值。
所有增长的工作基本可以围绕这3个角度去做，这三个角度基本属于相互促进的关系。
关于增长的分享就比较简单，主要是很多内容都在前面的《如何用模型驱动的方式提高新用户激活率》、《用户留存难度评估及留存策略全解析》里面讲过了，再讲一次也不是很合适，如果想更详细了解的话可以看前面的文章。
今天的分享就讲这么多，希望对大家有所启发。
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