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FreeS技术合伙人覃超:Facebook Growth hacking解密和实战步骤

FreeS技术合伙人覃超:Facebook Growth hacking解密和实战步骤

Xtecher 丨 行业洞察

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2016-03-07

覃超

Xtecher特稿作者

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上周末,由XtecherDeepShare北大孵化器共同主办的《关于用户增长,你不知道的事》演讲在北大孵化器顺利进行,FreeS技术合伙人覃超、《增长黑客》作者范冰、奇点机智联合创始人宋嘉伟、GrowingIO创始人兼CEO  Simon在现场带来了干货满满的分享。


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以下是FreeS技术合伙人覃超的演讲正文,主题为《Facebook,Growth hacking解密和实战步骤》


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覃超,FreeS技术合伙人、前facebook工程师、知乎大V


今天我分享的是在Facebook做的关于Growth Hacking的相关经验,为什么要学习Facebook的Growth Hacking技术?


我在公司最早做的是Facebook Phone的项目。囊括了硬件,OS,SDK以及App,后来项目进展不顺利,就被砍掉了。


创业的时候,大家对公司会比较悲观一点。比如很多人会问我,在Facebook有没有感觉会比较悲观,其实我在公司四年,只有半年多觉得挺好的,其他时候觉得公司要不行了的感觉,市值也在跌,很多大的项目也失败了,谷歌也出了很多好的产品。所以在创业的时候,更重要的是懂得坚持。


为什么要学习Facebook的Growth Hacking技术?


刚进公司的时候,Facebook的月活(Monthly Active User)是5.5亿,离开公司达到16亿多,现在月活已经将近17亿。日活(Daily Active User)从2.5亿达到9.5亿,移动端用户则从20%增长到85%。月活、日活,在移动端的增长都是很迅猛的,那它到底是如何做到的呢?


看最近四五年用户增长曲线会发现,类似一条平整的直线往上走。但从一个月,或一个星期来看用户增长曲线,你会发现陡动的很厉害。这是什么原因呢,我们每个星期都有一个团队进行很多调整,看数据如何变化,找到原因,采取相应措施。如果做的好,就把好的经验保留下来。


Facebook的Hack文化十分浓厚,这个文化就是:马上上手、快速搞定、持续迭代


在Facebook非常忌讳的一件事,是提了一个想法后,很多人一起来讨论,过了两个星期后没有任何进展。这在公司是绝对忌讳的,一旦有了想法,就去把原型做出来,测试一下效果,然后一个月开发出1.0版本,推给用户测试反应。这样的特点是非传统,技术驱动,数据为王。


老板Zuck非常专注,他会把重点放在增长上面,在公司内部一直强调用户增长,鼓励大家用不同的想法去完成用户增长。


回到Growth hacking技术本身,我想强调的是它与传统增长的区别。美国很多企业经常用的是打广告,买渠道,做各种营销,花费很多钱。


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这是一个典型的互联网产品的用户使用图,图上表示用户会经过一层一层的漏斗筛选下来。用户一开始被你获取到,就是拉新。拉新后有多少人被激活,有多少人留在你的产品上,这部分的人就可以产生价值,再后来用户觉得好,就会分享出去。这就是典型的AARRR模型。


它和传统做营销真正的区别是:


传统市场就是花很多的钱,让用户知道了这个品牌,把用户拉来使用你的产品,但最后没有很好的数据来追踪有多少用户开始付费,有多少的留存率及多少人在分享。这方面传统企业因为市场和技术没有任何联系,所以它很难做到。而Growth hacking本质上是一个技术团队、运营团队、产品团队一起合作的结果,所以它可以渗透到每一个细节,去得到相关数据。


Facebook的Growth hacking最大的特点是由Zack亲自主导,这一点也是我想强调的,一个公司要想建立Growth hacking,你的CTO一定要有自己的主见,他本身就是Growth hacking的推动者


经常会有人问我如何组建自己的Growth的团队,我个人觉得第一是CEO要了解Growth hacking,要支持。第二是要有产品、技术、运营的支持。最忌讳的是你成立了growth部门,但有很多干预,这样很难推进起来。第三如果是初创公司,那你整个公司就是一个Growth。


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下面分享关于Growth Hack技术在Facebook运用的4个步骤:


1、从原始数据上制作数据面板

  • 关注日活,月活,停留时长,用户留存等数据

  • 而针对用户粘性,在Facebook会关注一个指标:L6/7,指的是7天内连续登录6天的比例是多少,它能感应用户的翻转率,比如你的日活今天是5万,明天也是5万,你是看不出来区别的,这个指标就是记录单个用户在平台上的忠实度

  • 其他针对专门的会有不同的指标,比如通过测量Like和comments来调整,还有根据核心业务指标来调整


2、分析研究数据面板


  • 了解产品核心业务

  • 监控+警报

  • 学会利用数据反向推动产品的功能迭代


那如何做到由数据反向推动产品的功能迭代?其本质是从错综复杂的数据中找出规律。有以下5个步骤:


  • 分组

  • 比较

  • 找出差异

  • 假设

  • 论证


例如,Facebook的“people you may know”这个功能是如何产生的呢?这个功能就是现在的“你可能感兴趣的人”,最开始是由LinkedIn推出来的,当时Facebook推出这个功能后,用户数超过MySpace,是Facebook最有效的一个增长功能之一。


当时我们发现一部分用户很活跃,一部分很不活跃。我们就把这些用户分组进行比较,找出特征,得出两个群体间平均好友数和个人信息完整程度的差别。于是做出其中一个假设:好友越多则用户越活跃。然后就开发测试这个功能给1%的用户使用。一个月后,我们观察这些用户,这个假设得到印证,开通了这个推荐功能的用户活跃度确实提高了,于是就对所有用户开发了这个功能。即使在今天,Faceobook改版了很多次后,它的 “people you may know”依然存在。


还有一个就是个人信息的完善程度,Facebook当年就做了这样一个小工具,国内的很多社交网络也做了,比如脉脉,你的个人信息越完整活跃度越高,用户活跃度也会提高。


数据反向推导非常重要,只是很多公司不重视,举个例子,比如知乎。


知乎也使用过这样的方法,知乎一开始是模仿Quoar,而Quoar是Facebook系的。知乎做了一件事情,它调查了知乎上非常活跃的用户,与不活跃的一群用户,于是就去做比较。他们发现,两者之间回答问题的个数有差别,经过分析,最后得到一个假设,回答3个或3个以上的用户一般会留下来,于是整个运营人员不再拉新用户,而是伪装成用户不断拉其他用户回答问题,这样就慢慢地提高了留存率。


而针对不同产品,都存在特定的数值以提高留存率。如Facebook上加了10个好友,Twitter上关注30个人,Slack上发了2000个消息后能够把用户转为付费用户。针对不同产品,需要找到属于自己特定的数字,使用户稳定下来。


3、增长漏斗

  • 拉新:从渠道、广告、活动、地推等各方面

  • 观察提升留存:好产品、监控、召回机制

  • 催生用户再分享:在产品详情页都有分享按钮


分享这个功能很简单,现在到一个产品的详情页,右上角都会有一个向外的按钮,很容易分享到朋友圈或微博等,Growth Hacking虽然很火,但用户留存的本质就是满足用户的需求,这是内因,而Growth Hacking是外因,外因需要内因起作用,所以在你做产品的时候,一定要明白用户的核心需求是什么,这点满足后,Growth Hacking才会有意义。


4、灰度发布及A/B测试


  • 计划:根据新功能制定改版计划

  • 预期:数据会如何变化

  • 设置多版本:逐步开放给用户

  • 清除:清除老的版本


这个本质很简单,一个功能开发出来后,并不是给所有用户直接使用,在Facebook是一开始在员工内部使用,然后再发布出去,给1%的用户,5%的用户使用。看这一部分用户数据是怎样变化的,至少不能变差,如果觉得还不错的话,再一步一步开放给用户。上面这几点比较理论,我给大家简单说下,Facebook开发一个功能时要做的一件事情是计划,计划数据会怎么变,然后给出一个预期,逐渐开放给100%用户,最后才做代码的嵌入。


讲一个Facebook首页改版的例子,这是在Facebook内部一个很失败的例子,给大家讲一下我们当年是怎么用数据驱动来做这个事情。


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这是09年的首页版本,当时Facebook里的一个小组想了很多办法想改进首页,比如Pinterest出来的时候,想试试瀑布流怎么样。好几个版本都试过了,最后决定的这个版本,是大图片,扁平化的风格,左边的导航栏用图标来表示,整个开发做了半年左右,做出来后,大家觉得很漂亮,员工试用过后也没有什么问题,就开发给了2%的用户,但出现问题了。


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当时改进的新版本


用户在线时长开始往下掉,活跃度也往下掉,在线时长掉了后广告也受到了影响。回去检查时发现,他们在一开始员工数据采集的时候有Bug,埋点的时候出了问题,修改后发现,原来一开始统计的时候数据就已经下降了。这个小组的成员开始认为,可能用户对于新版本的使用习惯需要时间来适应,同时这一期调查的用户样本太小,可能是这批用户不喜欢。于是决定再观察一段时间,他们做了大量的优化,但用户活跃度还是再跌,新版本开通了12%的用户,结果跌了18%,这个情况大概持续了三个月,数据还是不好,高层就没有通过这个版本,恢复到了之前的版本。


回过来看之前的版本,有点像hao123的版本,或者80年代的版本。再看新版本,就好看很多。那问题出在哪呢,我们后面就做了分析。为什么这个版本数据不好?我们找了一批用户来试用,用户点了两三分钟后就离开页面了,我们就问为什么你们在线时长这么短,用户就说,都挺好的,也很漂亮,但信息很快就看完了,而老版本,有很多信息的入口,就可以看很久。


所以这一切都要采集数据,然后分析数据,根据你的战略需求去选择。而这个小组的Leader没有做好功课去研究,项目初期没有做好数据采集,或者用数据去验证,导致了这么大一个team白白浪费了6个月。


最后总结四点。对于中国公司,使用Growth hacking要注意:


(1)学会用数据驱动说话

(2)防止独裁造成,领导要支持

(3)缓解服务器压力

(4)重大Bug的最后一道防线,可以关掉服务器


总之,Growth hacking是加成不是基石,是1到n的变化,而不是0到1的变化。用心听用户的需求,但不要照着用户需求去做,抽出用户本质的需求去做产品。最后,想强调一点,如果是初创公司,Growth hacking这四个步骤不一定全部适用你,先有一批种子用户后,再转到Growth hacking更好。



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