馬丁跟你說

你最近有被沈騰洗腦了嗎？作為易車網的新代言人，沈騰拍攝的易車網新廣告在各棟大樓的電梯裡迴圈播放播放，反復強調易車“價格全知道，買車不吃虧”的新Slogan。當你看完易車的洗腦廣告，你記住了易車這個品牌，還記住了一個買車都會關注的關鍵點——易車價格全知道，買車不吃虧。你知道易車的這句Slogan是怎麼產生的嗎？本文整理自鳥哥筆記北京線下公開課，演講人：姜頔，易車網資料分析專家，演講主題：《增長的常用模型》。大家好，我是易車網的薑頔，今天我給大家帶來的分享主題是《增長的常用模型》。今天的分享主要分為以下六個部分：

第一個是配合管道投放，達到DAU同比增長300%。我們現在的平臺是百萬量級的DAU，這說明什麼情況呢？增長300%，這說明我們花錢了，肯定是花錢才能增長。但是花的錢值不值得？花沒花在刀刃上？這就是第二個，新增用戶30日同比留存提高了3個百分點，這說明我們花錢真的是花對了。第三個是構造成交模型，這個成交同比增長了9倍。這就是我主要的一些增長資料。

易車的現狀與挑戰關於易車，我們今天主要分享這四個詞：老、新、慘，還有挑戰。

第一個為什麼是老呢？我們的老程式師寫東西都是用.net，但現在.net好像已經不時興了。現在大家出廠全都自帶的JAVA，大部分新人看不懂原來.net那些東西，以致於很多東西都得推翻，再拿JAVA重構一遍，從這個角度你也可以看出易車的老。“新”又是什麼呢？去年易車開始經歷品牌換新：新的面孔，從各個領域吸納了新的大咖；產品的快速更新，自楊永峰總上任以後，最慢兩周更新一個版本，在這個版本的更新期間還不斷的做 AB test；還有一些新技術的開發應用，像機器的寫作，智慧聊天等，這都是新技術的開發應用。然後是“慘”。金融慘大家都知道，都沒錢了。

互聯網早就進入下半場了，不像上半場“人傻錢多”。現在大家都在關注轉化率、曝光率等等，拿指標去考核，這也說明互聯網已經進入了精細化運營的階段了。而汽車行業的“慘”要怎麼說呢？也是政策等的一些原因。我自己有個例子：我11年10月份去的日本，我父親在11年9月份把我們家第一輛車賣了，後來緊接著11年12月份開始搖號，11年那輛車連車帶牌賣了6萬，現在你買一個車指標15到20萬，這就是政策的影響。幾個因素疊加之後共同制約，互聯網汽車就更慘了，但這就是現在的狀況。大家都在收緊，都在說汽車寒冬到了，這就是“慘”。最後一個是挑戰。這個行業前有汽車之家，後有新進的懂車帝，我們怎麼在這個圈裡形成自己的壁壘，還能創造新的玩法？劉曉科總說過一句話，戰爭拼的不是人數，而是謀略，要以“奇”招制勝，你燒我糧倉，我炸你軍火庫，這才叫打仗！這就是今天的主題：增長的三大流派。

增長的三大流派 

增長的三大流派是怎麼回事？

黃天文老師在他的書裡將市面的所有增長分為三大類，第一類是市場行銷派，第二類是實驗增長派，第三類是技術派。我在這三大流派裡分別選了三個模型，分別是：市場行銷派-管道評估模型，實驗增長派-使用者召回的模型，技術派-邏輯回歸，促成交的模型。這三個模型又分別對應的是三個用戶生命週期，分別是拉新、流失與促活階段。管道評估模型就是花錢買流量，用這個模型買不到吃虧，買不到上當。使用者召回模型是從發現問題、提出想法、預期效果、測試矩陣、複盤分析這五步教你如何上道。至於最後一個邏輯回歸，增長駭客真的是可遇不可求麼？我們分別來看。

市場行銷派-管道評估模型

我做了一個管道模型，老闆經常會問某個管道品質怎麼樣，我們該怎麼去回答？什麼是品質？是留存？成本？還是數量？其實這些東西都要考慮。

上圖模型中的紅色總得分這一列是匯總總得分，旁邊藍色的分別有數量、行為、商業、成本還有品質，這五個是一級指標，上面是許可權，通過標準化，我們把這個得分再乘以它的權重，最後算出來是總得分，這個總得分就是反映這個管道的品質。相當於我們高考的語數外等等這些學科相互獨立的指標，共同制約著我們最後的總得分，通過總得分反映出這個學生是否全面，就是這樣一個模型。權重怎麼分配呢？權重分配有一個AHP層次分析法非常好用，稍後我會重點去講。還有一個問題，在市面上常用的評估模型大體分為回歸和標準化兩種模型。為什麼我們在這裡要用標準化，而不是回歸模型？其實這兩種模型我都做過，但標準化模型能夠最快地去反映出我們在不同階段的指標。比如我們在增量期，數量這個權重就比較高。如果在存量期，相對於它的品質，以及留存，還有商業轉化的要求會比較高，在不同的時期我們能夠快速更改權重，實現策略的轉化。

上圖是建模的過程，分為七步。四、六、七會在後面重點去講。首先是模型的確立，剛才已經給大家說過，我們選用標準化。然後是入庫標準，我們這個模型什麼樣的管道才能去入庫？是所有的付費管道還是說所有的管道？我們這裡選擇付費管道。新增是否有閾值呢？是只要這個管道有新增就進入到模型裡面，還是說有100人、200人、500人的閾值呢？我們選擇付費的管道只要有新增，我們就會進入到模型當中。第三個是演算法的確立。

標準化的演算法其實有最小、最大值，還有最標準化等等，我們這裡選用最小值和最大值標準化。第四個是權重計算，AHP層次分析法。第五個是指標篩選。這個涉及到降維、剔除還有整合變數，就是我剛才說的，你這個指標要相互獨立，跟其他的指標相關性要非常低，能夠完全代表你這個平臺。我再舉一個例子，假如說語數外三科能評判一個用戶的好壞，然後非常全面。但如果你這個語數外三門換了，換成一個高等數學、線性代數、複變函數，你把這三門給加在一起了，這三門的總分，只能說明這一個學生他數學學的好壞，你不能評判整體的。所以這個指標篩選也是非常重要的，是相互獨立，相關性非常低的指標。第六和第七是BI展示和運營策略，這個後面我會具體去講。

現在大多數的權重都是拍腦袋計算的，包括有些KPI的權重都很隨意。其實這裡有一種非常好用的方法——AHP層次分析法。這種方法怎麼用呢？

AHP層次分析法標度尺1、3、5、7、9上圖有一個標度池1、3、5、7、9。這是什麼意思呢？我們通過兩兩指標相比較，如果A：B同樣重要就是1，稍微重要是3，明顯重要是5，強烈重要是7，極端重要是9，其次2、4、6、8是中間值，依此對比，數量和行為同樣重要是1，數量比商業稍微重要就是2，數量明顯重要于成本就是5.依此類推，我們把這個數字填到左上黃色倒三角的模型裡面，這就是AHP層次分析法裡面矩陣模型，就能得到它的權重。這個（AHP層次分析法）可以在網上下載。通過兩兩比較，將你的層次定性和定量分析，最後輸出權重，就進入到下一步模型的骨架，就這個總得分。一級指標設好了權重，同樣這兒有二級指標，也類似於這個方法，把所有二級指標的權重設置好，有權重，有指標，最後進行標準化，獲得一個得分。這也就是我剛才說的，它在不同的時期權重不一樣。你看我們現在在數量和行為的比是1，數量和商業是2，數量和成本是5，數量比成本，就是我們認為成本不是很重要，數量是最重要的時期，我們的權重是這樣。如果在年底，要求數量增長的時候，權重可以這樣分配，但如果在淡季時候要保量，求質的情況下，我們對於商業得分就應該是比數量重要，依此類推按照不同時期，做出相應的權重調整。

BI展示其實特別重要，在正常的情況下，資料的提取，資料的ETL，以及資料的清洗這一部分，會佔據我們90%的時間。但是它只有10%的價值，而領導看這個資料，只用10%的時間，卻會貢獻90%的價值。在承上啟下的過程中最重要的一步就是BI展示，不要小瞧BI展示。

看一下上面這個管道評級明細，這就是管道評估後得出的總表，給boss看，要絕對值有絕對值，要權重有權重，然後它的一級指標、二級指標、上限值等等都在這張表裡面可以匯總。通過這張表老闆們可以看出很多東西，像安卓的應用市場，比如vivo、OPPO、華為，他們有一個最大的屬性，就是它們增量會有瓶頸。但是它們的品質特別好，不論是留存還是用戶分享動作都非常好。像資訊流管道，比如快手、抖音這樣的，它們的量非常多，而且商業轉化高，這取決於你要怎麼投放素材。如果你投放的素材是激勵用戶去購買新車、二手車的，就會提高我們的成交轉化率，這些管道的不同屬性都可以通過這張表表達出來。

看一下這張管道的總趨勢圖，在這個總趨勢圖裡，我們把所有管道的表現都匯總成一張圖，它有一個總得分。這個圖其實就相當於咱們買基金、買股票時的滬深指數、大盤指數，我們可以通過管道總得分來看產品。我們的產品每週進行更迭的時候，需要知道是產品對它的影響比較大，還是更容易受大盤的影響？比如春節時期是洗車、買車的高峰，你不用額外做什麼，它的自然量就會漲上來，因為大家逢年過節普遍有用車的需求，這就是大盤因素。

最後看一下自然&付費的畫像。由此衍生出自然&付費畫像的對比，自然用戶很大程度來源於我們的品牌宣傳，具有很高的不確定性，但是跟品牌宣傳是直接相關的。付費管道大多數就是管道拉新，通過這張表可以看出品宣和管道這兩個使用者的屬性。市場行銷派模型講完了，我們再來看實驗增長派模型。

實驗增長派-使用者召回模型

Sean Ellis在他寫的《增長駭客》裡面提及到最多的方法，就是這種實驗增長派。我在他的增長派裡面加了一些自己的觀點和看法，總結出一個新的實驗增長派的模型。

在這個模型中，我們可以看到一共有六步，前五步是固定的，發現問題、提出想法、預期效果、測試矩陣，還有複盤分析。而第六步則是12345、12345……將這個增長模型不斷滾起來。 

以流失用戶召回舉例，先看上圖：圖中紅線代表新增和流失比。因為新增必須大於流失，所以紅線正常情況下應該大於100%，才能做到DAU的堆積。圖中藍色代表的是流失淨增加。對“流失”，不同公司的定義也不一樣，可能是連續15天沒登錄APP，也可能是30天，又或者是沒有投資，都是根據公司實際情況去定義的。

• 發現問題

可以看到，從2018年11月開始，紅線急劇下降至100%以下，且藍色的柱子淨流失的絕對值在增加，說明這段時期處在管道的投放階段，流失用戶大於新增，這個時候我們就應去做流失用戶召回，這是第一個問題。第二個問題，我們有沒有必要做流失用戶召回？“應該”和“有必要”其實是兩個問題。金融公司的獲客成本大概在500左右，P2P甚至上千，這些平臺在用戶的拉新、促活、複購等預流失階段已經花費大量的金錢，到了流失階段，有些平臺就可能選擇放棄這些用戶，不做再做流失用戶召回，這是“有沒有必要”的情況。以50-30的獲客成本，有沒有必要去做其實沒有那麼苛刻，是可以去做，而且有必要去做的。這就解決了前兩個問題。第三個問題，流失用戶的價格如何去定？在啟動這個項目前要有預估，這個價格怎麼定？假如平臺的新增獲客成本是15元，那它召回用戶下限就是3元。為什麼是3元呢？因為有一個魔法數字，叫維護一個老用戶的成本是新用戶的1/5，所以它的下限是3元，上限是15元。大家可以這麼理解，如果一個用戶流失的時間過長，其實他就變成了一個新用戶，已經對這個平臺陌生了，所以它的價格定在3到15元之間是最為合理的。最後一個問題是能保證成功嗎？這個問題是老闆問得最多的。

• 預期效果

我們先來回答老闆那個問題，能保證成功嗎？先給老闆詳細拆分數據。假設用戶在流失30天后突然回來，這個的概率是多少，召回率、次留，召回以後的下單率、收入等都能有一個預期的效果。對於短信的召回、活動的召回等，我們自己也需要有一個心理預期。從圖中可以看到，紫色一列召回率的心理預期目標是8.1%，但我跟老闆說的時候，肯定是說綠色那一列的召回率4.1%。這就是我自己的一個小模型，叫8、9、10模型。即說8、做9、吹10。這種模型下，不說100%，也有95%的概率能保證8.1%的召回率。召回以後，可以跟老闆說“你看我這做得多好，比給你的目標超了一倍”，老闆就會說“那繼續做吧，挺好”。這個就是拆分給老闆看的第一個資料。第二個叫小規模成本可控測試一波，也稱之為MVP（最小可行性實驗），這是《增長駭客》裡經常提到的方法。先挑少量的人 ，比如5萬，挑的人是最有把握能召回、流失前品質非常好的一波用戶。不要一上來就給禮品、現金、車幣等，先來一波短信看看效果怎樣。可以來個苦肉計，告訴老闆一條短信3分錢，一共需要XX元，實在不行我就自己掏了吧，先試一下。先拆資料，然後再小成本可控地測試一波，用這兩個資料跟老闆說，老闆應該都會同意去做的。這個就是預期效果。（2）提出想法和（4）測試是一一對應的。這是什麼意思？

先來看測試矩陣(4)。在測試前先把所有用戶進行矩陣分類，比如：

A列是用戶品質；

B列是選擇觸達的工具；

C列是文案；

D列是禮品等。在做這個矩陣之前，還要給矩陣進行評分，這就來到了ICE模型(2)。ICE模型是什麼呢？就是影響、信心和簡易性這三個指標，也是《增長駭客》裡最經典的ICE。通過底下這個矩陣隨機組合成上面的矩陣，進行排分以及降冪排列，我們再去挑選。假如最大可以承擔10組實驗組，那就選前10，通過這樣的挑選去進行實驗。假如方案1(A1+B1+C1+D1)是最高的，選擇push手段觸達、文案一、紅包，首頁(即落地頁是短信的首頁)這樣去測試，然後依此類推。這就是我們實驗的準備期和做實驗的步驟。最後一步也是最關鍵的一步，叫實驗複盤。實驗複盤能給我們帶來很多意想不到的東西，這也是實驗增長派最重要的步驟。在實驗複盤的基礎上，可以知道這一波什麼做得好，什麼做得壞。比如說第一周測的是文案，文案召回率最高的是什麼樣的文案？是設問句。“想知道愛車的真實價格是多少嗎？易車全知道”，這種設問是召回效果最好的。下一周我們在測落地頁的時候，就沿用上一周最好的文案去測落地頁。每一次的實驗積累一小步的成功，堆積起來，最後便轉化為大的勝利，這個是實驗複盤最核心的東西。大家在上圖中可以看到，我習慣的實驗複盤做法是利用一個氣泡圖加上甘特圖的形式。橫坐標是召回率，縱坐標是召回品質。每次做召回品質測試，還會分樣本組和實驗組，實驗組的留存除以樣本組的留存，這個數值就叫向量。氣泡圖的圈代表ROI，即投資回報率，下面的圖表是時間的ICE、發生量、以及召回率的總覽。這就是我的實驗增長派模型。

技術派-邏輯回歸

最後一個給大家分享技術派的邏輯回歸模型

大家不要聽到“技術”兩個字就認為很難，實際上技術派大家經常在用。什麼是技術派？技術派最經典的就是魔法數位，相信大家都不陌生。那什麼是魔法數字？就是基於大資料分析，對業務進行經驗性總結的量化結果。比如金融界的二八定律，互金行業的一九定律，Push的魔法時間是早十晚六，上文提到的維護老用戶的成本是新用戶的1/5，還有一些國外的例子，比如Facebook發現10天增加7個好友的留存要比沒能做到的高得多，twitter10天關注30個大V等等，這都是魔法數字。但是這都是別人的魔法數字，自己的平臺怎麼用魔法數字呢？上圖中的魔法數字2和7說明了什麼情況？是召回用戶7天之後才開始斷崖式下滑，而新增用戶是在第2天就開始斷崖式的下降，所以說2和7就是兩個魔法數字。 

再看上面的表格，魔法數位2和3。第一行是否註冊是2.9，接近於3，這表示註冊的用戶是沒有註冊用戶下單概率的3倍。底下的紅字以此類推，也是看過成交頁價格的是沒有看過成交頁價格概率的2倍，所以這個就是魔法數字3和2。介紹完魔法數位，就帶來今天真正的技術派增長的硬核的東西，叫邏輯回歸模型。

邏輯回歸模型是什麼原理？上圖中那根橫著的紅線就是邏輯回歸模型，它將上下兩種用戶分開，上面是下單用戶，下面是未下單用戶。我們通過歷史用戶的下單和未下單的情況進行建模，套用到新用戶上，就可以判斷新用戶下單的可能性。

再看使用者的行為模型，紅色“是否下單”那一列，0代表未下單，1代表下單，這是追蹤使用者的所有路徑，比如說使用者在下單和未下單前他都幹了什麼，以這個為樣本資料去類比模型。邏輯回歸模型在醫學和經濟預測領域使用更多，並且使用多年了，優勢是精度高、時效性強、難度低等。這也是我跟一個互金類大咖聊天時受到的啟發，我問“為什麼別人借款借到10萬，而我去借款卻只借2萬，你是根據什麼模型做出的判斷？”他告訴我這個就是用邏輯回歸模型做的。我因此受到啟發：在經濟、醫學這麼嚴謹的學科裡，它都能運營這麼多年，這個模型放到易車的業務中應當也是沒有問題的。這個模型在實際業務中的貢獻價值是輸出具體模型，通過把這根紅線給標出來，來判斷用戶是否下單購買，以及還有哪些行為會對下單有影響。

先看篩選用戶行為。篩選用戶行為這塊有一個“完成任務”黃框，但在建模過程中，這個框就沒了。這說明什麼？說明用戶完成的每日簽到任務，對下單是沒有任何影響的，顯著程度非常低。這些用戶可能是羊毛黨，他是想拿那些積分去換東西，而不是真正想去買車的用戶。第一個顯著性給業務的警示就是我們沒有必要把過多的資金投入到每日簽到這個環節，而是要把錢花在怎麼轉化用戶下單上，這就是資源配置的問題，這是一個篩選用戶行為。第二個是魔法數位的行為影響關係，這可以給我們輸出資訊：註冊用戶是未註冊用戶下單概率的3倍，看過成交價格是沒有看過成交價格下單概率的2倍等等這些指標。第三個是邏輯回歸模型的方程式，最後輸出的是0和1，判斷用戶是否下單。這就是它的三個作用，判斷顯著性、影響倍率，還有它的實際模型。

最後說下邏輯回歸的應用，我認為也是最重要的一塊。我常說：“不能把模型落地的資料需求就是在耍流氓”。你說那個模型好用嗎？好用。那你用嗎？不用，不會。你沒用，就沒必要花那麼多精力去輸出，所以應用真的很重要。

應用分成懶人模式和挑戰模式兩種。什麼是懶人模式？一些運營人可能看到資料分析就覺得棘手，沒有足夠的建模經驗，這樣他只需要去負責用戶，瞭解哪些用戶的行為是值得追蹤的，把這些行為收集給到技術或者資料分析，讓資料分析去把模型完成，最後再轉化到模型應用。而挑戰模式其實就是我們做的，通過自己清洗資料-收集資料-建模-調試模型，再到最後的模型應用。模型應用分為三個階段：運營手段、產品手段，還有技術手段。運營手段是什麼意思？我把它分為全自動觸達和半自動觸達。全自動觸達就是前文所說的那個紅線，它能判斷出0和1，0是不購買，1是可能購買,自動給你發短信或禮品。 

半自動就是我們將這些魔法數字轉化為閾值。比如是否註冊，流覽新聞的視頻數約為20個，APP停留時間大於10分鐘等等都是閾值，對滿足這些條件的用戶使用紅包、短信等進行觸達。

再來看產品手段。剛才反復強調魔法數字，註冊是未註冊的3倍，所以我們要改變的是註冊率，通過提高註冊率來達到提高下單率的目的，這是一種曲線救國的方式，也是我們不斷優化探索的方向。在我們的新版本裡，註冊頁面分成了三步，我們稱之為“分散式”。它比老版本的表單式提高了7%的轉化。通過提高7個百分點的轉化進而提高下單率的轉化，這就是產品手段。

最後一個就是技術手段，它比運營手段的效率要高5到6倍，也很好用。為什麼呢？因為技術手段會在滿足行為條件的時候，瞬間彈出彈窗發送紅包。假如我註冊過，我在你的APP停留的時間也滿足了，我也看過成交頁的價格，等我再看車型頁的時候，很可能是我購買欲望的最高點，這時立馬彈出紅包，轉化率是最高的。這比運營手段高效，因為運營手段觸達的時候可能已經是T+1了，熱情也涼得差不多了。所以說技術手段非常好用，推薦大家多用這種即時彈窗，滿足條件立刻彈窗。今天給大家簡單的介紹了這三個模型，其實單獨一個模型都能講兩個小時，今天卻壓縮成了一節課。如果大家看不太明白，可以去鳥哥筆記搜“薑頔”的文章，歡迎拍磚還有專案交流，謝謝大家！