如何利用大数据？

增长黑客，利用数据、技术、产品等一系列手段为互联网产品获得快速用户增长的人。互联网访问没有边界，用户量的增加对应成本的增加也几乎可以忽略不计，所以如何快速、大规模获取用户是互联网产品的成功之道，我们所熟知的成功的互联网公司，例如国内的BAT、国外的FLAG，都拥有数亿甚至数十亿的用户。

如何才能获得用户呢？传统打广告，媒体曝光，向用户推销。但投入大、见效慢，不能满足互联网产品增长要求，互联网产品必须利用自己的特点寻求不一样的增长之道，这就是增长黑客这一互联网特有的角色出现的背景。

Hotmail的增长黑客故事

Hotmail是两个工程师的创业项目，他们用网页方式提供电子邮箱服务，而当时其他的电子邮箱都需要安装客户端才能使用，因此他们的产品很创新，技术也很先进，对用户也很有价值。但是问题是如何才能把这么好的产品推广给使用电子邮件的目标人群呢？传统推广渠道不合适，一来是两人没那么多钱，二来是传统媒体的用户也不是电子邮件的用户。关于如何寻找目标用户，如何向他们推广Hotmail邮箱，两人想来想去，最后想出一个绝妙的主意：他们在用户使用Hotmail发送的每一封邮件的结尾处，附了一行字：“我爱你，快来Hotmail申请你的免费邮箱”。

这一很小的改动产生了戏剧性的效果，Hotmail像病毒一样开始传播，仅仅几个小时后，Hotmail用户数就开始快速增长。六个月的时间，Hotmail获得了100万的用户，然后只用了五周的时间，又获得了100万用户。就这样，Hotmail用了一年多的时间，让当时全球20%的网民成为自己的用户，数量大约是1500万。后面Hotmail被微软收购。

现在简单复制Hotmail做法很难再现奇效，但综合利用大数据、智能推荐、病毒营销等一系列手段，依然能够创造奇迹，典型的拼多多，2015年成立，那时人们普遍认为电商的互联网格局已经形成，后来者机会不多。但是就是在这样的情况下，拼多多只用了两年时间订单量就超过京东，成立三年完成上市。

AARRR用户增长模型

用户增长有个著名AARRR模型，描述了用户增长5个关键环节：

• 获取用户（Acquisition）：通过各种推广手段，使产品触达用户并吸引用户，让用户访问我们的产品。
• 提高活跃度（Activation）：用户访问我们的产品后，如果发现没意思、体验差，就很难再次打开，产品的价值也就无法实现。因此需要结合产品内容、运营活动各种手段吸引用户，提升产品的活跃度。
• 提高留存率（Retention）：留住一个老用户的成本远低于获取一个新用户，而真正为产品带来营收利润的通常是老用户，因此需要提高留存率。提高留存率的常用手段有：针对老用户推出各种优惠和活动；建立会员等级体系，注册时间越长等级越高；对于一段时间没有访问的疑似流失用户进行消息短信推送以实现用户挽回等。
• 获取收入（Revenue）：做企业不是做慈善，开发、运营互联网产品的最终目的还是为了赚钱，即获取收入。互联网产品收入主要有用户付费和广告收入，有些互联网产品看起来是用户付费，但其实主要营收是广告收入，比如淘宝。
• 自传播（Refer）：让用户利用利用自己的社交网络进行产品推广就是自传播，几乎所有的互联网产品都有“分享到”这样一个功能按钮，促进用户社交传播。有些产品还会利用“帮我砍价”“帮我抢票”等产品功能推动用户进行分享，实现产品的裂变式传播、病毒式营销。

拼多多如何利用AARRR模型实现用户快速增长。

• 拼多多是近几年互联网产品中将自传播发挥到极致的一个产品。拼多多用户群体主要为三四线以下城市人群，社交成本比较低，愿意为了砍几块钱发动自己的各种社交资源，因此拼多多就利用“帮好友砍价”这一功能实现产品的快速裂变传播。事实上，拼多多非常准确地抓住了这一群体的社交痛点：交往不多的朋友，与其尬聊维持友谊，不如帮我砍价来的更实惠更亲密。
• 自传播也是拼多多主要获取用户的手段。比如帮好友砍价时，拼多多会提示“下载App可以帮好友砍更多价”，于是用户量呈指数级增长。
• 拼多多为让新用户快速上手、增加活跃度，用户第一次使用拼多多，不需要注册登录，直接就挑选商品和购买，在后面订单环节再让用户注册，这时用户已产生购买冲动，进行注册也更易接受。
• 拼多多通过各种消息推送促使用户打开App（或者微信小程序），并在开屏页面的优惠信息给用户制造惊喜，留存用户。
• 拼多多的主要交易模式为拼团，拼团属于冲动型购买，拼多多为减少用户思考时间、维持购买冲动，将购买路径设计得尽可能短，使用户可尽快完成付费，企业获取收入。

利用大数据增长用户数量

AARRR增长模型的各个环节其实都离不开大数据的支持，具体是利用大数据分析和计算，增长用户的手段主要有：

• 利用用户画像进行精准广告获客。比如微信朋友圈的广告，通过对用户微信数据的分析进行用户画像。投放广告的时候，可以精确使用用户标签进行广告投放，获取到有效的客户，即所谓的广告选人。
• 通过用户分析挽回用户。我在前面说过，互联网产品的用户留存很难超过40%，对于流失用户，可以通过短信、推送等手段进行挽回，比如根据用户注册信息，推送用户感兴趣的商品、折扣券、红包等信息，重新激活用户。留存用户由于某些原因也会再次流失或者沉默，通过用户价值分析和流失原因分析，也可以进一步采用各种运营策略挽回用户。
• A/B测试决定产品功能。新功能通过A/B测试进行数据分析，分析是否对用户留存、购买转化等关键指标有正向作用，以此决定是否上新功能。
• 大数据反欺诈、反羊毛。互联网产品在拉新或提高留存的过程中，会有很多促销手段，但是这些促销手段会吸引来专业的“羊毛党”，他们会注册大量虚假账号，然后领取红包，使企业的促销资源无法投放到真正的用户手中。此时可以通过历史数据、用户点击行为分析等大数据技术，有效识别出“羊毛党”。
• 用户生命周期管理。一个互联网产品的用户会经历获取、提升、成熟、衰退、离网几个阶段，用户在不同的生命周期阶段会有不同的诉求，通过数据分析对用户进行分类，可以有针对性的运营，进一步提升用户的留存和转化。

推荐、用户画像等都属于大数据算法的技术范围。

总结

对于应用大数据技术帮助产品提高增长，主要就是利用大数据分析发现产品运营中的各种规律，然后用大数据算法针对特定的用户提供各种个性化的服务，以实现产品的用户增长、营收增长，最终将企业做大做强。

互联网进入下半场，以前那种产品OK、团队给力，就野蛮、快速增长的时代已经过去了。现在用户增长的各个环节都需要进行精细化运营，才能在竞争中获得优势，而精细化运营则必须依赖海量的用户、商品、行为数据才能完成，这都是大数据技术。

大数据反欺诈、反羊毛。互联网产品在拉新或提高留存过程中，会有促销，但这些促销会吸引“羊毛党”，他们会注册大量虚假账号，然后领取红包，使企业的促销资源无法投放到真正的用户手中。此时可以通过历史数据、用户点击行为分析等大数据技术，有效识别出“羊毛党”。利用现有数据（样本）进行机器学习，得到分类模型，然后利用模型识别。