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字节跳动增长方法论内容分享

全部文章 hey 4年前 (2021-07-26) 841次浏览 0个评论 扫描二维码

 不可盲目!


最近听了一场字节在企业内部做的分享,有关字节自己的增长方法论。有些内容特别值得一说,倒不是关乎对错好坏。而是怕说者有意,听者无心


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方法论部分是两个指标公式,分别是用户价值最大化和用户规模最大化。

既然称之为方法论,那就可以将 ROI 和 DAU 理解为字节的“北极星”指标了。问题是两个指标就可以称为方法论了吗?


01

某种意义上来说,一家数据驱动的企业,成功的方法论几乎就可以用指标的制定,拆解,量化来说明一切了。

举个例子:电商 GMV 可以拆解成下单用户数和客单价,也可以拆解为订单数和平均订单金额,这两种无关对错,但意味着这是两种公司,显然出发点不同

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历史分享可参考

构建设计指标体系(一):指标体系的原则

构建设计指标体系(二):指标体系结构搭建原则

构建设计指标体系(三):量化指标体系


我在历史的文章里分享了指标体系的搭建原则和量化方法,但对于出发点这个问题只字未提,因为其本身并没有对错好坏。各位要根据自己公司的情况来决定,而不是盲目跟从。


02

成为方法论的并不是这 2 个指标,而是 2 个指标,以及他们的公式。中文真是博大精深 : >


想起了邓爷爷的一句话:两手抓,两手都要硬!

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所以数量和质量都要抓,这个很好理解,比单纯只看一个指标强不少。


公式上,我特别想说下 ROI 的这个公式:

分子上的LT *ARPU 实际就是 LTV,这是 LTV 的一种计算方法。本质是一种对于未来的预估。通过历史上每月能从用户身上赚的钱,以及能存活的时长,来估算一共可以从用户这获得多少利润。分母上是 CPA,可以理解为用户行为的成本是多少。


历史分享可参考

LTV 是什么?怎么算?怎么用?灵魂三问!


理念里写了通过 ROI>1(也就是 LTV>CPA)这个标准来衡量各类东西能不能做。熟悉的朋友是不是感觉这个似曾相识啊!给大家提个醒Netflix的成功标准是:LTV(用户终生价值)>CAC(用户获取成本)。


历史分享可参考

细品 Netflix 的数据驱动方法论

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是不是如出一辙啊。问题也随之而来,大家想一想:

1、你们的 ROI 是这么算的吗?

2、你们会用这样的值来评估一个方案或者活动能不能做,或者值不值吗?

3、你敢吗?你们的财务肯吗?


我相信部分企业的 ROI 并不会以 LTV 这种未来预估值来计算,任何动作都会需要事前预估,事后复盘。而算的值都是那种立竿见影的东西,你说你做了个活动,当场没有营收,但能提高用户的留存时长,可能这个活动都上不了线吧。


这其中的阻力可能是来自财务,但根源问题是其合理性。并非所有业务都适合使用这样的方式的,字节是卖流量和广告的,你是卖什么的?人家的流量直接就是用户的活跃和留存产生的,可以说这些就是人家的生产资料。你的业务和这些东西有关吗?举个不恰当的例子,火葬场 APP 需要活跃留存吗?(不必和我抬杠,懂这个意思就行)


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曾几何时,随着互联网以及移动 APP 的落地,活跃,留存指标似乎成了所有企业的标配。但很少好好分析洞察这些用户行为与自己营收的量化关系,也许对于很多业务来说,与挣钱最相关的也许是天气也不一定那。毕竟很多时候大家看似忙碌,实际只是在等风来而已。


顾青老师和黄一能老师将一起在 7 月 24-25 日讲授“数据驱动的决策及增长实践“线下公开课,主要讲授以下内容:


* 企业整体的科学指标体系设计

* 增长的战略和组织结构

* 解决增长困难的核心问题

* 解决用户活跃的问题

* 解决用户留存率、提升 GMV,并可以量化用户的实际需求

* 科学有效地观测并优化核心指标

* 量化用户行为价值,并发现高价值潜力的产品运营策略


以下是课程教材预览:


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如果你是企业的管理决策层、增长负责人、产品运营负责人,并希望掌握这些方法,欢迎扫码了解课程的详细大纲。


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顾青:基于数据来决策有多难做到?

黄一能:如何构建可以量化的企业在线指标体系:量化指标体系


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