在用戶增長場景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動究竟有沒有意義？在這篇文章里，作者嘗試圍繞這個問題進(jìn)行了探討，并對數(shù)據(jù)驅(qū)動用戶增長的邏輯和底層框架做了一定解讀，一起來看一下，或許會對你有所幫助。

增長必然需要數(shù)據(jù)驅(qū)動，但數(shù)據(jù)更多的是在用戶增長的流量上設(shè)道坎兒，亦或在成熟衰退期找到新的利基市場從而實現(xiàn)第二增長曲線。

一般用戶增長的放量階段是粗曠的，要么燒錢、要么找到了產(chǎn)品口碑的價值點。用戶增長的邏輯是找增量，而數(shù)據(jù)驅(qū)動更多的是篩選流量，這倆本質(zhì)上是相悖的。數(shù)據(jù)驅(qū)動是在做存量生意，很早年前我說過數(shù)據(jù)的能力是精準(zhǔn)。

那在用戶增長場景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動就沒有意義了嗎？并不是。

首先精準(zhǔn)是做中小企業(yè)和產(chǎn)品的邏輯，因為中小企業(yè)更專注于眼下事情的ROI（短期利潤），而大企業(yè)更關(guān)注中長期價值。這也是為什么效果廣告（精準(zhǔn)營銷）是給中小企業(yè)做的，大企業(yè)如果只做精準(zhǔn)投放營銷預(yù)算都花不掉。大企業(yè)的核心是流量的合理劃分導(dǎo)入生態(tài)最大化利用，生態(tài)說白了就是那個長尾，對流量的多道過濾。

在用戶增長的數(shù)據(jù)驅(qū)動上有幾件事是確定的：

一個就是用戶來源的渠道歸因，這個也是數(shù)字營銷貫穿的邏輯，就是我哪些地方花的錢起效了，數(shù)據(jù)是可以追蹤衡量的。只不過這里面比較重要的是，用戶多觸點渠道進(jìn)來的歸因邏輯問題。本質(zhì)上也是為了衡量ROI，以及可以在哪些渠道大幅放量。

再一個就是精準(zhǔn)投放的邏輯，如今演進(jìn)到了oCPX（oCPCoCPAoCPS）的概念。

原本最早由于數(shù)據(jù)技術(shù)的限制，還在離線分析數(shù)據(jù)的時候，會通過離線的種子人群來進(jìn)行算法特征的分析，然后通過固化的模型進(jìn)行潛在用戶圈選放大的邏輯，那今天數(shù)據(jù)實時化已經(jīng)比較成熟，離線的訓(xùn)練迭代過程演變成了算法實時優(yōu)化，那就變成了實時算法的迭代，實現(xiàn)更精準(zhǔn)和高效。

這是可以很直接的提升ROI的手段，不過也因此越來越多的投放代理從投放優(yōu)化轉(zhuǎn)變成了單純的渠道資源。

一、數(shù)字化投放場景

精準(zhǔn)投放中有幾個核心場景：

1. CTR點擊率預(yù)估模型；
2. 種子人群的Look-alike ；
3. 行為標(biāo)簽的偏好預(yù)測；
4. 用戶畫像；
5. 人群聚類；
6. oCPX目標(biāo)人群實時優(yōu)化；
7. 渠道歸因

通過對這些方式排列組合的工作流串起來，就是在不同場景場景下的精準(zhǔn)投放SOP，當(dāng)然這里面會涉及到比較強的數(shù)據(jù)技術(shù)。

我們拿一個數(shù)字化投放場景來看：

精準(zhǔn)投放本質(zhì)在與降低轉(zhuǎn)化成本，提升ROI。拉新、老用戶促活以及流失用戶召回，這里面除拉新的目標(biāo)是注冊成本外，其他的目標(biāo)是付費成本。

我們以優(yōu)化拉新注冊成本為例，低成本意味著曝光受眾與目標(biāo)用戶匹配度高，有購買意向的人群必然最精準(zhǔn)，用戶特征可以作為人群定向策略。所以我們會對高購買意向人群進(jìn)行定向投放，那這部分群體如何選?。?/p>

結(jié)合現(xiàn)有成熟的數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過上文提到的手段進(jìn)行人群選取。在拉新場景下有別于其他場景的是：不能通過人群包的方式定向觸達(dá)，只能通過特征分析進(jìn)行域外用戶的特征定向圈選優(yōu)化。因為是新用戶，所以你的用戶池中沒有這個用戶（當(dāng)然潛客場景另當(dāng)別論比較特殊，也是數(shù)字營銷中的核心場景，早年DMP中的匿名用戶主要就是這個場景）。

二、域外精準(zhǔn)投放

首先可以把歷史成交用戶作為種子人群，進(jìn)行標(biāo)簽畫像分析以及在域外進(jìn)行人群放大（Look-alike），同時可以把實時轉(zhuǎn)化的種子人群通過對接oCPX的方式進(jìn)行動態(tài)目標(biāo)人群的特征優(yōu)化，越跑越精準(zhǔn)?，F(xiàn)在成熟的流量平臺基本都會支持oCPX。

這里用戶畫像可以分為域內(nèi)和域外畫像分析，以及域外不同的投放域。

因為現(xiàn)在的標(biāo)簽體系主要以預(yù)測標(biāo)簽為主，不同平臺的標(biāo)簽體系和規(guī)則有差異，要貼合平臺屬性。對于域內(nèi)畫像就會涉及到行為偏好的標(biāo)簽預(yù)測，通過種子人群的行為特征進(jìn)行模型訓(xùn)練后對用戶打標(biāo)。

那用戶畫像的作用是什么？在前些年用戶畫像更多的在指導(dǎo)投放時的定向策略，但現(xiàn)在隨著智能投放越來越成熟，畫像更多的是指導(dǎo)素材的創(chuàng)作，進(jìn)行新用戶的承接。

雖然畫像是標(biāo)簽的產(chǎn)出，但畫像和標(biāo)簽的用途差距很大，這里暫且不展開。詳細(xì)可見我以前寫的文章：《用戶畫像是如何用來數(shù)據(jù)驅(qū)動的》

投放也好，自然流量也好，當(dāng)一個用戶通過多渠道進(jìn)來后就需要知道評估各渠道價值，把有限的資源投入到高價值渠道上。那渠道歸因必不可少，像今年阿里媽媽推出了升級后的MTA Uplift（Multi-touch Attribution，消費路徑全域全旅程歸因）渠道分析歸因模型。

對于阿里媽媽這個模型不再贅述，大家可以自行去查閱。不過有一點這個模型的“歷史追溯分析能力”很有意思，讓我想到了之前在支付寶做智能風(fēng)控時為了驗證機器學(xué)習(xí)推薦的策略有效性時用到的流量回溯和仿真能力。在投放渠道歸因上，通過對歷史流量的行為回溯和仿真進(jìn)行投放策略的推演真的算是創(chuàng)新了。

其實域外投放和域內(nèi)轉(zhuǎn)化的最大區(qū)別在于算法部署的環(huán)節(jié)是在第三方流量側(cè)還是第一方廣告主側(cè)。比如馬上要說的CTR用戶點擊率預(yù)測模型，以及類似的預(yù)測模型。

三、域內(nèi)注冊轉(zhuǎn)化

CTR模型其實是通過歷史行為對用戶的點擊概率進(jìn)行預(yù)測，這種方式常見于各種搜索排序和推薦場景，所以只要涉及到曝光點擊的場景都會有觸及。在投放場景中，因為投放的底層邏輯是CPC或CPM的點擊曝光價格，要想降低轉(zhuǎn)化成本本質(zhì)上是要提升曝光和點擊概率。

同時對于平臺來講還有一個競爭維度需要考慮，就是這個流量給誰（廣告主）的問題。除了價高者得以外，自然誰點擊概率高給誰曝光。

那對于域內(nèi)的轉(zhuǎn)化也是如此，無非拉新場景是對潛客的轉(zhuǎn)化，其他是對存量用戶轉(zhuǎn)化。只不過潛客和存量用戶的數(shù)據(jù)獲取方式以及數(shù)據(jù)類型不同，因為存量用戶有大量域內(nèi)數(shù)據(jù)積累，而潛在用戶的域內(nèi)數(shù)據(jù)非常稀疏。

其實對于CTR點擊概率也好、注冊轉(zhuǎn)化也好還是購買轉(zhuǎn)化也好，本質(zhì)上是算法目標(biāo)的不同來進(jìn)行優(yōu)化。那這里面就會涉及到幾個非常核心的環(huán)節(jié)，就是行為標(biāo)簽以及用戶畫像。

用戶畫像是作為目標(biāo)人群的選取依據(jù)，標(biāo)簽作為訓(xùn)練特征。當(dāng)然用戶畫像既可以作為目標(biāo)，又可以作為結(jié)果，本質(zhì)上模型就是一個精準(zhǔn)的用戶畫像。

不同的用戶總會給你出其不意，所以對于精細(xì)化運營來講必然需要用戶分群以及分群的畫像運營。當(dāng)用戶表現(xiàn)沒有明顯的業(yè)務(wù)特性時就很難通過專家經(jīng)驗進(jìn)行定義，那這個時候就需要通過人群聚類的方式利用算法找到一些特征差異和顯著表現(xiàn)。聚類和算法模型相關(guān)的也不在此贅述了，可詳見我之前寫的《深入數(shù)據(jù)分析思維》。

所以數(shù)據(jù)驅(qū)動這個事本質(zhì)上的核心是如何把數(shù)據(jù)技術(shù)更好的應(yīng)用在業(yè)務(wù)場景上去解決問題同時通過數(shù)據(jù)來實現(xiàn)自動化和智能化。而數(shù)據(jù)的作用更多的是在做“篩選”，這個看似復(fù)雜實則簡單的道理，大道至簡。

知道了底層邏輯和框架，你自然就明白用戶增長如何數(shù)據(jù)驅(qū)動。