从三要点出发，讨论流量思维的具体实践

互联网流量红利时代已不复存在。疫情加快了用户*习惯，未来获取流量的成本会越来越高。传统的流量思维需要迭代升级，转变为留量思维。要实现从业务数据化到数据应用化，必须经历从What到Why再到How的三个层次。从数据报表到数据分析洞察，再到数据操作。我觉得这种“留量思维”很有意思，我们要真正从流量思维转变为留量思维。比如格力董明珠做直播，4场直播76亿。也许每个人都认为这很简单，只要抖音和其他平台的优势，格力的第一次直播并不那么成功，格力有一个强大的离线经销商系统，第一次直播是基于经销商层层系统，经销商私人域流量吸引到工作室，有一个强大的用户数据支持系统。在这个时候，我们必须思考：数据如何支持我们思考“保留”？如何做好评估？如何提高整体运营效率？如何真正接触用户？本人将“留量思维”定义为：业务进入后的另一套精益数据增长系统。无论您的公司是A轮、B轮还是C轮，如果基于数据的运营增长系统，至少有三点需要实现：业务数据、数据资产和资产应用。02运营增长系统的核心是：业务数据、数据资产和资产应用。今天的业务负责人至少应该达到这三个层次。第一层是业务数据，即如何描述您的业务，如何描述当前业务的重点，以及如何收集相应的数据。每个人都在谈论用户，但如何将数据变成真正的用户肖像标签，以及如何赋予业务学生这些数据的能力是非常重要的，而不是总是停留在阅读报告的阶段。业务数据化需要将此事重视程序提升到最高领导项目，并通过OKR结构化和透明自上而下的目标。上图是一个例子，用OKR结构化和透明自上而下的目标。比如老板说今年的目标是股东赚钱，主场上座率在90%以上，就把目标拆给了球队主教练和高级营销副总裁。其中，主教练的OKR分别分为进攻教练、防守教练和特勤教练；高级营销副总裁OKR分别分为营销总监、公关人员和商品经理。OKR首先是聚集业务，聚焦和承诺优先事项，然后让数据从上到下，从左到右协调团队工作。然后是责任跟踪，最后是完全扩展，挑战是不可能的。以友盟 以一个工具应用程序为例。一开始，他们做了一个大而完整的报告，但没有发挥应有的作用，所以他们减少了所有的KPI，最终只留下两个指标，日活动比例和日活动参与。整个团队只做了这两个指标，这背后有一个原因。当时，该公司仍处于B轮阶段。它不急于实现或拉动新产品。它一直在打磨产品，借用老用户独立分享的流量，效率也很好。它只是想提高产品的日常活动比例和日常活动参与度，所以最后只剩下这两个指标。例如，一些公司仍处于新用户留存阶段，但第一反应设定的指标却是实现这一点，这一点非常重要。有些公司在A轮和B轮，这个时候的指标是实现的吗？需要打个问号。因此，在收集线上和线下数据之前，找出应该测量什么。做生意的同学不太懂这个逻辑，但是这件事还是比较困难的。*、离线、APP端、小程序端、传统PC端、抖音、淘宝等，如何关联和开放用户数据进行全面分析，实际上是一项非常底层的支持工作。成为一家公司的经理，只有将数据结果和能力完全融入业务学生的工作流，然后进行充分的互动，我们才能使一天的工作完全智能化。上午收到一封推广报告邮件，查看推广报告。同时登录后台，了解关键事件的数据变化。在优化方案的过程中，收到日常生活监控阈值报警，登录后台，分析日常生活异常的原因，根据数据分析结果输出相应的策略，登录操作背景，启动弹出框操作活动，促进用户打开应用程序。下午，技术突然收到崩溃短信报警，快速定位错误信息进行修复。同时，在下班途中，操作学生可以随时随地查看APP和小程序中的数据变化。另一个例子是，临时的最后一项活动有时需要几周的时间来寻找研发、安排、内部合作等。但许多功能都是通过第三方数据工具来解决的。比如在app上做一个临时活动，需要重新发布新版才能生效，也可以通过*参数实现，这就是数据的赋能。资产应用化。以支付宝为例，核心KPI是提高新用户的充值率，拆解KPI，产品有体验路径。这个逻辑有很多业务维度。这个逻辑可以通过不同的渠道完全数据化，新用户的充值可以拆解。比如操作位指标的相关性超过80%和90%。只要修改操作位，就可以提高，最终KPI可以提高非常非常高，这是基于算法计算的。操作学生按照这个想法进行修改，最终效果会提高得很好。在数据逻辑上拆解之前的指标，哪些业务环节影响这件事，把这个洞察力交给运营学生，自然会提高业务能力。从业务数据到数据业务，我们必须经历这三个层次。大多数企业都处于报告阶段。一些企业可能会实现这一阶段。数据分析和数据洞察。如果一个企业想从A轮、B轮到C轮，数据能力就会有这样一个先进的过程。 

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