酷开网络大屏指数研究院赵磊：增长无处不在，OTT 领航家庭经济数字化转型

在围绕用户进行产品设计和功能迭代时，我们很容易犯下一些错误。比如把我们自己需要的功能或把竞争推手推出的功能当成用户需求的功能。实际上，这些都不对。我们必须关注我们的的用户是谁，用户背后的受众是谁。只有正确认识用户，洞察用户需求，才能有效制定增长策略。

有了这些能力后，我们就可以洞察用户的这些领域，具体包括：

1、用户：谁是我们的超级用户？哪些是潜在的超级用户？

2、市场：用户购买的aha时刻是什么？购买时间分布如何？

3、消费动机：市场趋势如何？对于目前产品和服务，是否会有新的市场？

4、消费路径：用户购买路径如何？如何从付费率、ARPU 值、留存角度优化消费路径？

以上四个方向都可以通过挖掘数据获得洞察。但在增长实操中，并不需要把所有的方向找出来。我始终认为，做增长应该要明白聚焦的概念，找到突破点才是关键。

2.2 取势：指标管理体系建设，挖掘精细化流量价值

第二点，取势；这个很关键，叫做指标体系建设，来挖掘精细化流量的价值。

我们内部建立了一个金字塔，从最底层的 MVP 到快速成长，到业务稳定，到增长驱动，最后到最顶层的价值。

每一层都有指标要求，我们内部称为 2583 法则：

2就是指标定义的两大原则，

5就是五个分层，

8就是八种指标定义的方式，

3就是指标拆解的三种方式，OSM+UJM+场景化。

举个例子，上图就是我们常用的指标体系分层设计思路，OSM+UJM。首先找到你的目标（Object），然后找到你的策略（Strategy），最后确定你的度量（Measurement），刻画出你用户的全生命周期。

结合分层，就可以得到这个的数据指标体系，从一级指标往下拆解二级指标、三级指标甚至四级指标。在这个分层指标体系中，需要有数量上的要求。有人说我的一级指标有二三十个，这个没有任何意义，指标越多不一定是好的事情。

指标体系最大的价值，就是有一套科学的方法，能够让我们进行正向和逆向的回溯，减少无效指标的干扰。下面我结合酷开网络的案例给大家讲解一下。

最开始我们通过一些用户行为，建设指标的过程当中，你就和策略相关，你会关注一些关键行为，最后成为了北极星指标。而北极星指标可以逆向回推。

我讲的这个案例，在座的大部分人肯定想自己都能做，相信这个事情很简单。但是，难的地方在哪里？你的公司、你的团队能否始终如一的去做这些事情？我们内部的指标是强管理的，所以我们团队在内部做这些事情的时候觉得还是困难的。如果你的团队把指标管理的非常好，我相信搭建指标体系对你来说就不是什么问题。

2.3 优术：分析引擎体系建设，提升转化率

第三，优术，指的是分析引擎的建设。

最开始建设分析引擎的时候，我们考虑过两种方法：第一种，直接在业务中沉淀分析引擎；第二种，先规划好分析引擎再去做。以前我们认为，分析引擎体系可以在实践中不断迭代；但是在具体实践中，得到的结果改变了我们原先的认知。建设分析引擎，应该是先规划，再去实践。因为一旦规划和引入策略框架后，我们的业务也会随之调整。

因此在这里建议大家，建设分析引擎时一定要先基于模型、分析引擎的概念进行宏观设计，再进一步指导微观业务。

目前酷开网络建立了用户模型、营收模型、行为模型和产品模型等等，这些体系为我们后期分析提供非常大的帮助。而且你有了模型，未来的增长试验要沉淀什么、要分成几个步骤，都有据可循。

这是我们的分析引擎，总体而言，酷开网络的分析引擎经历了六大阶段。从一开始的纯报表分析、精细化分析、数据模型分析，再到增长策略分析、多因子增长策略分析，再到第六代的趋势分析与预测。

我非常赞同 GrowingIO CEO Simon （张溪梦）的举例，数据分析其实就是解魔方的过程。一开始就是一阶魔方，就是一个骰子；二阶魔方，一面有4个块；三阶魔方，一面有9个块。我们不停增加维度去把它拆解下来。我们基于人的主观判断，一般人就玩到三阶魔方，厉害的人可以到四阶魔方。再往下更高阶的就很难了，所以说未来一定是基于模型的方式来驱动整个分析体系的建议，因为它的整个决策都是非常可观的。

进一步，我们将智能推荐与增长框架相融合，一方面通过引擎快速找到用户，另一方面基于增长框架进行推荐效果与参数的调优，为用户提供智能化推荐服务，最终形成增长闭环。

举个例子，过去我们在做交叉推荐模型的时候，往往在模型处理与策略调优这一环节停下。但实际上，我们是可以往下做的，即借助模型实现自动化策略的下发与沉淀。在这里我也建议智能化做得不错的企业，可以把后面的环节衔接起来，这样能产生更好的效果。

同时，我们可以拆解一整套分析模型，单独赋能独立业务。我们拆了付费潜力、产品包、价格敏感、营收四个模型，进行产品价格投放的全自动化运营。经过酷开网络实测，机器能够产生比人更好的效果。

有了分析引擎，我会把它和我们的智能化衔接，比如以前我们的智能推荐。现在和我们的增长框架先融合， 一方面通过我们的“先知引擎”快速找到我们的用户并进行推荐。那么推荐的效果、推荐的参数怎么调整，那就基于我们整个增长框架不断调优，这就形成了一个闭环。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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