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根据数据中体现出来的问题进行方案设计，这是数据产品经理做数据增长时常常采用的方法。具体有哪些方案？本文作者结合自己的获客实践，分享了常见的增长方案，供大家一同学习参考。
数据产品经理的解决方案相对于传统产品经理更多的是在于是否有数据支撑之上，过去传统产品经理做功能仅仅是根据需求来做，对比此数据产品经理更在于如何根据数据中体现出来的问题来做方案。
举个例子，比如用户提需求，普通产品经理会想这个需求值不值得做，是一种主观感性思考，数据产品经理会想这个需求解决的是产品的什么问题，产品在这一块的数据是否有异常需要现阶段去做，更多的是一个客观理性思考。
那么数据产品经理是怎么做增长的，我们先来看看现代企业的核心公式：收入=流量x付费率xARPU
流量最常见的包括社交流量（社群，微信公众号，小程序），搜索流量（ASO，SEO），信息流量（抖音，头条，小红书），投放流量（百度，各大主流商店，头条系），线下流量，这些流量往往决定着企业的受众规模，从现在市场整个大环境来看，抖音的日活已经紧逼微信，两者在用户时间的争夺上也是一场火拼。
在转化率上，有的平台靠其独特的内容SKU，比如精准push（例如抖音），提升内容质量（例如产品经理），内容丰富度（例如爱奇艺，B站等视频平台）。
包括大家熟知的微信最近推的比较火的视频号功能，在微信的内容生态上，视频号不像公众号这种长内容，有创作门槛，它是一种短内容，满足全民皆可创作的初衷，使得微信在内容生态上，更加的健全，同时在内容推荐上的策略采用push多个红点来增加用户的打开频率，对于目前来说视频号在前期为了追求内容质量，也没有采用头部流量打压传统流量，每个人都有机会靠内容来获取流量。
还有的平台比如电商就靠的是定价，比如促销活动，秒杀，折扣，更多的是通过优质的供应链凸显低成本来做线上营销，提升用户的转化率。这个就是一个路转粉的过程，靠平台的优势来获得用户的青睐。
ARPU则是在对粉丝的一个变现过程，比如广告，销售，打赏，直播，会员，游戏，周边等等。
对此就有了大家都熟知的一个销售漏斗，AARRR模型：
对此漏斗就不在做过多介绍，包括之前自己也有一篇论述ARGO和AARRR模型的文章，这篇文章主要是阐述在获客的阶段我们可以选择的增长方案,我认为常见的增长方案大概有4种：
01 资源型增长资源型增长就是依托于我们自己的产业渠道来做增长，比如我是一个杂志类APP这个时候我就可以考虑去和相关的报刊杂志社合作，通过他们的受众规模来做自己产品的增长，这也是冷启动最好的方式，能够快速找到自己的核心种子用户，通过跨界合作，相互洗量来达到权益增值的目的。在做这个增长之前我们需要问自己以下问题
你的产业有哪些上下游（对上游返还价值，对下游释放价值） 谁会成为你潜在的合作伙伴（确定目标对象） 如何触达你的合作伙伴（接近目标对象） 如何建立合作关系（怎么建立共识机制）做资源型增长最重要的就是留存，我们获取到了核心用户，但是用户并不一定喜欢我们的产品，所以数据产品经理在这时需要重点关注我们自己的产品留存数据是否有问题，如果不正确在根据产品数据来分析问题，解决问题，在指标方面我们需要关注新增均值，留存算数平均值，次留存人数均值，次留几何平均值（抛去异常数据）。
02 投放型增长投放型增长属于规模化增长，它的成本往往非常大，但是能够带来海量用户，比如说红果小说，只用了3个月，整个的产品DAU就从0增长到了500万，
做投放型增长我们需要注意一个完美的投放要满足花最少的钱，得到最多的用户，这里以广告投放举例，也就是说我们的新用户要满足LTV(客户生命周期价值=新用户访问天数*每天产生价值)>CPC（投放成本/投放新增+品牌新增），比如我们的获客成本是３元，但是用户带来的价值是５元，这个时候我们就会考虑快速的做投放；
这个中间客户的价值由产品特性决定，但是我们可以重点改变广告点击价格CPC，首先我们看下广告点击价格怎么来的：广告点击价格CPC=广告预算/广告点击量，也就是CPC=ECPM/1000/CTR，这个过程中我们需要关注的是广告投放逻辑：
在这个过程中相信很多人关注到了一点就是业务线的问题，毫无疑问我们需要选择ROI较高的业务线，而ROI＝LTV／CAC，这个时候我们就需要对每天业务线建立一个评测指标体系，在投放效率上我们需要关注消耗成本，点击量，曝光，点击率，CPM，CPC，在转化效率上要注意转化率，新增成本，次流量，次日留存率，LTV30，最终得到ROI，对于ROI低的，我们要立刻放弃这条业务线，防止不必要成本。
03 平台型增长平台型增长简而言之就是站在巨人的肩膀上做事，我们可以在一些流量大的平台上强化我们自己产品的IP，走进我们
目标用户的心理，也就是说这个过程更加的注重运营：
就拿日活很高的抖音来说，我们可以建立一套自己的故事主线，突出我们的产品特色，但是在这之前，我们有一个很重要的事情就是了解各大平台的推荐机制，比如抖音的推荐规则：推荐量=冷启动量+a*观看时长+b*点赞率+c*播完率+d*分享+e*个人中心页时长
知道这几块我们再来做我们的策略，比如说在页面停留时长上
我们从上面这个页面中可以发现作品获赞、粉丝数都是不可改变的变量，但是我们可以改变封面图，但是一般的线性回归分析比较难处理图片，这个时候我们就要采用深度学习的一种特殊的非线性回归，通过池化进行数据降维，提取大号的特征，找到具备哪些特征的图片，它的点击率更高，从而制作我们自己的封面来提升用户点击率，从而影响个人中心也时长，提升抖音的推荐量。
04 裂变型增长裂变型增长是一个以用户为渠道的增长方式，更加注重用户的关系链，在这里有一个很有意思的小程序可以给大家借鉴，就是小年糕，它是一个工具型产品最后转型UGC社区，通过利用微信流量进行触发分享，带来千万级增长，通过内容运营来匹配用户；
这里不得不说，小年糕的用户定位很特殊，甚至可以到６０后这样一类特殊群体，包括微信PM也在说小年糕的存在拓宽了微信的用户边界，我们也可以看看小年糕的裂变带来的日活增长：
我们怎么来评测我们自己产品的裂变效果呢？首先我们需要明确的是病毒系数=回流率/分享率 ，这个系数>1，才能持续增长，那么裂变的新增怎么来的？大概可以等于DAUｘ分享率ｘ回流率，这三个指标的乘积得到了我们的回流量。
作者：爱运营
来源：爱运营（ID：iyunyingorg）