如何搭建企业数据体系，用数据驱动企业增长？

增长是企业很重要的工作，如何用数据驱动企业增长呢？这就需要企业搭建一套数据体系。本文将从两个方面进行分析，希望对你有帮助。

一、数据驱动增长的思维与核心体系

任何一个企业经营的背后，都有一系列系统性的思维框架。当掌握这些系统化的思维后，我们就可以更好地管理企业，用更好的方式驱动业务改进。同时避免走入误区，降低服务客户的能力。

这是一张企业生命周期图，从一个非常小的企业创业初期，一直到它变成一家跨地域的、甚至跨国家的连锁型企业。

整个周期可以分为 5 个：问题的解决方案匹配（PSF）、产品与市场匹配（PMF）、渠道和产品匹配（CPF）、企业与市场匹配（EMF）、下一个增长周期。

首先是问题的解决方案匹配（PSF）：一般来说，创业早期在没有融资时，在没有产品的时候，最重要的工作就是了解市场上用户的痛点，或者他们面对的问题。我们需要有带着假设的思维，找到解决方案。再通过调研、访谈用户的方法，了解解决方案和现在用户遇到的痛点之间，是否能达成匹配。

下一个时期，进入产品和市场匹配（PMF）。在增长黑客的理论体系里面，这个时期是产品走向市场之前，最重要的一个时期。我们做出来了产品的原型体，同时需要知道产品的原型体和用户之间，是否能达成匹配。

达成匹配后，再进入下一个时期，渠道和产品的匹配期（CPF）。在这个时期，我们已经投入了一定的研发资源、产品资源，但如果没有把产品打磨好，盲目进入快速拓展阶段，往往结果非常低效，因为用户不会形成口碑，客户的粘性也不够强，大规模的推广只是消耗资金。

把产品打造足够好后，用户对产品很满意，有足够高的粘性并愿意帮助推广。这个时期，就需要开始扩展产品在市场上的推广速度。产品必须要找到那些和渠道匹配度非常好的、市场营销效率非常高的渠道进行推广和经营。

下一个时期是企业的高速增长期。在这个时期，企业会加足油门，通过资本的助力、自己渠道的拓展、产品的丰富，将进入业务的高速增长期。往往企业想进入下一步发展，就需要发展多产品化、多地域化、甚至国际化。

有一个非常重要的节点，是企业和市场的匹配（EMF）。企业在扩展和增长的过程中，需要和不同地域的文化进行融合。在不同的地域扩展市场，员工、组织也需跟着市场的变化进行调整。

上面是从宏观的尺度看“业务增长周期以及不同的需求”，下面再来讲一讲传统的营销。

只有理解传统的营销思维，才能对新时代的增长思维有一个新的映射和更深的理解。传统的营销思维，是通过大量的广告，建立客户的品牌认知，占领用户心智，让一部分用户对产品或者服务产生兴趣。

产生兴趣的用户里面，又有一部分会进行评估和评价，少一部分的人会产生购买行为，反复购买的客户就变成忠诚用户，忠诚用户往往会产生口碑，推荐商品给更多的用户。

在比较经典的营销模型里面，是靠着品牌的推广，大规模的覆盖市场为驱动的。这种驱动力，是一层一层的像一个漏斗一样不断向下，最后产生的核心的交易行为以及忠诚用户。这是在过去的几十年里，市场营销的大体思维框架。

然而增长的思维，是反其道而行之，不是从一个非常规模的品牌认知和品牌洗脑开始，往往它的产品或者它的服务启动于一个非常小众的市场。

特别在产品的非常早期，往往是在一个核心的粉丝群里面打造。当占领了这些挑剔和非常特殊的粉丝后，再开始打磨下一个阶段，帮助第一次触达产品的用户，让他产生很好的首次用户体验。

再之后会扩展到再次回来的用户，让他们有更加好的体验，提升他们的转化效率。然后开始通过前面的这三组用户，找到这些有类似需求或者有主动的需求的用户。

增长的整个框架是从一个点开始，一步一步扩展，直到最后占领市场。和以前传统经典的营销策略方法不太一样。

这里需要强调一点，经典的品牌认知到推荐的整个漏斗驱动，是市场营销的核心方法论。

从一个核心用户或者一个用户群开始不断增长，直到覆盖整个市场，这个方法论是增长的方法论。这两个方法论并不冲突，也并不矛盾。他们实际上会在企业的经营过程中，互相结合使用。

讲到这里，再跟大家简单介绍一下：什么是增长黑客体系。

整个增长体系里面最主要的 5 个环节：用户的获取、激活、留存、变现和推荐。

在移动互联网的时代，我们的获客成本非常高，客户的转化成本也很高，客户留下来的几率很低，因为他们会被各种各样的产品和服务吸引。而且变现的模式需要很健康，最终产生用户的推荐。这个模型是AARRR 模型。

激活是用户的首次体验，让他能体会到核心价值；用户的留存是用户要留下来，反复使用我们的产品，或者产生复购；用户的变现就是我们的财务模式，商业模型要健康；用户的推荐，是产生的社交裂变、口碑相传，我们的用户就会变成我们推广大使。

这个模型最早是肖恩埃利斯在 2010 年左右提出来，并写了一本书《增长黑客》，十几年前在硅谷中得到广泛应用，特别是在互联网公司发展到极致。相信在今天国内的互联网市场中，大家也看到了很多非常成功的案例，无论是拼多多也好，还是头条也好，他们自己都有自己的增长团队。

除了刚刚提到的企业增长视角和用户增长视角，再给大家提供一个新层面的视角：业务职能视角。可以把上面的增长的模型，通过自己的职能再进行分解。

比如产品是软件类的互联网产品，我们需要知道用户进入产品后，活跃度是怎么样？哪些功能可以帮助我们产品提高留存？产品改版后，是否能帮助我们更好激活用户和促进用户推荐，以及更好的营收？

新产品上线后，还需要了解用户行为，思考优化方式。以及思考产品的核心转化率如何优化，是提升用户的使用体验，还是让用户更容易使用我们的产品和服务。

另外，我们还可以针对不同的生命周期内的用户，进行定向运营。我们可以对用户的活跃度进行分层，不同的活跃的用户，可以设计不同的促销方法。

对于休眠用户的召回非常重要，这样可以增加留存，从而提升长期的营收。老用户还能带来新用户，间接增加我们的获客。

我们还要需要对我们每一次运营活动进行效果评估，提升下一次的运营活动的效率。从市场投放推广的角度看，首先是获客各个渠道的质量评估，质量是渠道的质量和客户留存率的关系。不同平台来的用户，留存是不同的。

为了调节最佳增长模型，我们需要对这些渠道进行不同的组合和优化。广告的投放效果追踪，也便于我们进行最高效的投放预算。同时，我们还要进行营销投入的效益分析，对渠道进行非常细化的分析，指导我们在各个平台上的投放。

回归到金字塔型的增长模型中，首先是找到热爱产品的粉丝，让用户产生粘性、口碑；对于首次使用的用户，打造首次用户体验，通过产品和服务驱动转化；对于使用过的用户，通过推送、短信以及弹窗电话等一系列手段，再次召回用户；对于有类似需求的用户，可以通过应用商店的优化、网站的优化以及付费关键词的投放等方式找到此类用户。

通过效果广告、社交群落，找到类似的品类人群，最终可以通过品牌展示类的广告，加固用户对品牌的认知和心智占领。

二、企业搭建数据体系的难点

金字塔型图本质上是精细化的用户运营。想要进行精细化的用户运营和业务运营，就需要有数据。因为只有有了数据，有了基本的监控，才能分析找到原因，从而提升业务。

关于数据化运营，给大家提供一个框架，我们只需做非常简单的4件事。

首先，想要分析数据，我们首先需要有数据，就是采集数据。

采集数据的方法，比如软件类产品中可以埋点，服务端可以采集日志，交易数据可以在数据库、CRM 系统或 POS 机里面。

采集数据后，下一步是进行简单监控。通过做基本的报表，知道历史上发生什么事情，转化率是多少，波动性怎么样，了解之后再做数据分析和洞察，找到核心影响业务发展和转化的原因。

找到原因后，调整营销、运营、产品、服务、销售、获客等各个环节，执行后进入下一个迭代循环。

所以做好“采、看、想、做”4 个环节，让每一个环节之间产生连接，就能驱动我们的业务朝更加健康、更有效率，更有洞察的方向发展。

关于在过去几年的时间里，服务近千家的客户的过程中，发现很多企业实际上分了几类，第一类是数据采集非常难，找不到这些数据，而且也没有足够的技术资源和人力做这件事。

第二类是很多客户以前因为业务发展速度太快，并没有建立起一套比较有体系、完备的数据分析或者看书的这种习惯和经验和体系。

大部分的障碍存在于：首先，在数据采集上没有规范，有时采集了大量数据，但数据并不是很准确，或者材料中大量的数据并没有用起来，或者准备开始使用时，发现业务目标没有对齐。原本数据的处理流程是非常的漫长和复杂的，所以造成了很大的偏差。

另外是做了很多报表，也看到很多数据，但是并没有比较系统化的数据解读驱动业务的思维和习惯，导致很多报表之间发生冲突，业务逻辑不完善，造成看不懂，不能去直接分解和驱动业务。

第三类的问题，企业内部如果想有一个数据团队，则需要很多的专业人才，而人才又比较少还特别贵，因此企业在这方面投资往往是大于它的回报。

在这里和大家介绍一个如何能够避免这些坑的基础方法。在企业内部，要对数据分析有一个总体的、宏观的治理概念。

首先进行数据规划，然后通过规划，选择重要节点，构建数据体系。然后比较迅速的驱动核心业务的转换节点，从而产生效果。最后一步通过刚才的规划构建系统，建立驱动模型，把整个企业业务形成闭环，进行系统性的管理。

分成这 4 个步骤，每一步做扎实，并循环做，就能帮助企业建立一套非常有效的数据治理驱动业务增长的体系。