从0开始做增长
刘津
前宜人贷用户增长团队负责人，《破茧成蝶》系列图书作者，UGDlab创始人
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课前必读 (5讲)
开篇词 | 人人都是增长官
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01 预习 | 增长小白如何“弯道超车”？
02 预习 | 如何理解“增长”？
03 预习 | 不同职能如何做好增长？
04 预习 | 做增长如何处理职能间的矛盾？
模块一 | 找对目标，增长路上不迷失 (3讲)
05 | 正确目标找不对，天天加班也枉然
06 | 活学活用北极星指标
07 | OKR如何助力增长？
模块二 | 学会洞察，菜鸟也能做好增长 (11讲)
08 | 不懂用户调研？那就对了！
09 | 调研目标：在差异性洞察中找到爆破点
10 | 数据分析：在“花式对比”中发现玄机
11 | 用户分类：围绕北极星指标细分人群
12 | 用户访谈：像侦探一样寻找破案线索（上）
13 | 用户访谈：像侦探一样寻找破案线索（下）
14 | 提炼用户差异，发现增长契机
15 | 挖掘产品优势，打破增长瓶颈
16 | 定位营销差异，抢占用户心智
17 | 一级方向：找到增长爆破点
18 | B端产品如何调研？
模块三 | 发现“四两拨千斤”的增长机会 (8讲)
19 | 全局规划增长机会
20 | 统筹全局的用户增长地图
21 | 案例解析：定义关键增长指标
22 | 正负双向洞察，找准切入点
23 | 二级机会：制定增长策略
24 | 为一家濒临破产的公司制定增长策略（上）
25 | 为一家濒临破产的公司制定增长策略（中）
26 | 为一家濒临破产的公司制定增长策略（下）
模块四 | 打造百发百中的增长闭环 (8讲)
27 | 为什么指标数据怎么优化都不提升？
28 | 案例解析：打造增长闭环（上）
29 | 案例解析：打造增长闭环（下）
30 | 案例解析：唤醒沉睡用户（上）
31 | 案例解析：唤醒沉睡用户（下）
32 | 没有分解，就无缘增长
33 | 四个要点颠覆传统需求文档
34 | 三级落地：无限场景应用
模块五 | 小小实验让增长稳稳落地 (2讲)
35 | 手把手教你设计一次成功的实验（上）
36 | 手把手教你设计一次成功的实验（下）
模块六 | 巧妙复制让增长遍地开花 (2讲)
37 | 积少可成多，别针换别墅
38 | 四级延续：增长组件库案例
模块七 | 增长总结 (1讲)
39 | 以用户为中心增长
增长加餐 (2讲)
预习答疑 | 你需要一张思维导图吗？
增长导航图 | 增长专栏的知识架构是怎样的？
尾声 (1讲)
尾声 | 结束意味着新的开始
从0开始做增长
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10 | 数据分析：在“花式对比”中发现玄机
刘津 2019-05-03
你好，我是刘津。
我们接上一讲内容，继续探讨用户调研中如何进行数据分析。
“比较”胜过千言万语
前面我们说了要强调洞察，也就是发现差异、探索未知。那如何发现差异呢？唯一的办法就是“比较”。如果没有比较，差异就无从谈起。
比如，你想在淘宝上卖一个小巧的录音笔。那么你拍照时，可以在录音笔的旁边再放一个苹果手机或者一张银行卡，这样你的顾客就会清楚地知道这个录音笔到底有多大。一个简单的比较胜过千言万语的描述。
这就解释了为什么在企业中，传统的调研报告内容虽然面面俱到，却难以让人收获意外惊喜，答案就是“缺乏比较”。传统的调研报告只有各种平铺直叙的结论，很难让人有抓到重点、眼前一亮的感觉。
坐标不同，结论不同
那么如何做好数据的对比分析呢？
如果以“铁人三项”数据中的地域数据为例，首先你可以看一下各省 / 市 / 城市类型（比如一线 / 二线 / 三线……）的占比，然后可以再分别做如下几项对比：
和全国或全网平均水平的对比；
和同行业平均水平的对比；
和主要竞品的对比。
对比分析时，你要注意一点，对比的顺序应该主要按照“从大到小”的原则。为什么呢？当我们想去了解一件未知的事情时，首先需要宏观了解，然后再微观了解。
比如，对一个从未见过树的人形容树，你一定是先说树又高又大，然后再说树上面的枝叶、树纹等其它细节。如果这个顺序颠倒过来，那就似盲人摸象了。
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精选留言(14)
刘晓林抖个机灵:五一期间，本专栏留言量明显下降了，而技术类的专栏留言量基本保持不变。这说明，程序员比较宅，个人生活空间很小，即使放假他们也喜欢专研技术。而产品们的个人生活则要丰富多彩得多，放假都去玩了。哈哈2019-05-05 22
nata上面文章提到：宜人贷的阶段是“有用户但不知道产品定位”，因此要对现有用户做一个数据分析，明确产品定位和增长方向。
这里提到：通过城市对比，发现宜人贷明显受到2/3线城市，非本地人的偏爱，因为房贷压力下，需要借贷来投资或消费。结论就跳到了“未来考虑“人群上移”可能比“人群下沉”更合适。
中间似乎缺了一环：该产品在2/3线城市的占有率。因为逻辑应该是：如果我在2/3线城市的占有率很高了，市场几乎饱和了，那我就要寻找其他增长渠道了。
也还有一个假设：3/4线城市人口的经济压力不大，因为房贷还是较低，无需借贷。
一要看现有用户使用率，二要看未来目标群的需求度，三要看增长天花板。作者回复: 很认真的思考👍这里的定位指的是目前和未来趋势。目前占有率如何，是否饱和，我们无法通过现有的数据判断，从当时的增长情况看也依然有很大空间。当然这个逻辑是很正确的。
2019-06-23 3- Geek_00d567程序员打卡。。。干货啊2019-05-07 3
Dimple原来我已经无形之中在做这个事情了。我会时不时地去看下公众号的后台数据，看下地域、性别分布；但是还没开始做进一步的分析，老师给了我一个提醒和思路，要行动起来，去实践2019-05-06 2
Geek_102d5c刘津老师，关于用户调研我一直有个疑问没有想明白，问题是：如何调研没有激活的用户是什么原因流失的？
这里的疑惑是：这些用户已经离开产品，显然产品内的用户调研这时候已经来不及，他们又没有联系方式，我们怎么才可能触达这些用户呢？这种情况下如果只通过行为漏斗对比差异性，只能知道是哪里流失的，而不知道为什么流失。
非常感谢！2019-05-05 2
eds打卡2019-05-03 1
深白浅黑了解了如何通过洞察寻求差异点的具体方法——对比。个人认为单看表面数据容易出现错误这个观点再本文中不太合适，改为使用单一数据指标作为决策依据容易出现错误，更为恰当。
通过举例，了解到可对比的元素或者标签很多，组合的种类繁杂，可以分为两类，一类是基础标签，一类是扩展标签，用程序员的话说，就是封装变化。更多地对比要结合实际目标从扩展标签中有侧重的选择，同时也要做到多元化，避免使用单一标签造成决策失误。这个需要经验积累了……2019-08-21
Yeon打卡2019-07-11
bug管理员打卡，讲的不错2019-06-13
张洪磊老师，如果产品面向C端的，从地域，年龄分析对比是很有意义的，但作为B端的用户，可能就适用了，对于B端产品，可否重点介绍一下呢2019-05-13
ywqqjw满满的干货，作为程序员假期出去玩了，属于exception case2019-05-08
李沛欣印象深刻的三点：
数据发现要从大到小，
数据差异凸显可能存在的机会和问题，
性别年龄地域是基本法。2019-05-08
hua168知其然，知其所以然。
学习了👍2019-05-03
啊尚打卡，假期如常更新。难得。2019-05-03
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