復制一個Facebook的增長團隊

趙艷秋

用數據說話，采用工程技術為主的方式實現增長，而不是依賴于過去幾年常見的“地推”和“砸錢”方式。

增長團隊最早出現于Facebook和Linkedin。最近一年多，國內企業，如鏈家地產、北森也利用增長概念，開啟了利用數據優化效率和完善產品的旅程。

增長團隊用數據說話，采用工程技術為主的方式實現增長，而不是依賴于過去幾年常見的“地推”和“砸錢”方式。增長團隊取得的成就令人贊嘆：從Linkedin回國創業的張溪夢介紹，在增長團隊的支撐下，Linkedin的營收從2010年的8000萬美元增長到2015年的30億美元。前Facebook增長團隊一員、峰瑞資本技術合作人覃超也介紹說，Facebook在2010年時的月活用戶數為5.5億，到2014年已達16億，“超過中國總人口數，可以組成世界第一國了。”

有趣的是，雖然增長團隊的作用相當神奇，但覃超坦承數據的作用仍是有限的，它需要人的干預。它可以幫助你“保江山、跑量”，但它不能幫助你開發出創新性的產品，比如iPhone和iPad。

分散型VS獨立型，哪個更好？

關于成立獨立的增長團隊，還是創建分散于各個業務部門的增長團隊，覃超傾向于后者。Facebook也是這么做的。Linkedin曾有相對獨立的增長團隊，但做得并不好。因為增長團隊會提出自己的策略，獨創一些東西，但業務部門并不知其所以然，導致沒有辦法很好地推行。

企業在什么階段建立增長團隊？覃超轉述曾負責Facebook增長團隊的VP Alex Schultz的話，創業公司在初期不需要增長團隊，因為這時整個公司就是一個增長團隊。當公司變大，找到了產品市場需求，要跑量時，才有必要建立增長團隊。2004年成立的Facebook，直到2008年才成立增長團隊。

建立增長團隊的前提是公司老大要把“增長列為整個公司的發展目標”。扎克伯格一直把增長作為首要目標。Facebook增長團隊的老大直接匯報給他。在Facebook年中和年底的大會上，只列三個發展目標，而第一個就是關于增長的。

增長目標會制定得比較激進。到年底總結時，一般能完成60%到70%。如果完成了80%以上，就說明目標制定有問題。

Facebook增長團隊的創始領軍人物是Chamath Palihapitiya，他被認為是消費應用（Consumer Tech Product）的教父級人物。因為他，公司各個專業細分領域的人才陸續加入增長團隊，他們覆蓋了與用戶增長相關的每個領域，從SEO（網站優化）、PPC（點擊付費廣告）、Email、A/B 測試、營銷、鏈接建立到深度技術后端支持，還包括一些前端工程師、設計師以及數據分析師。

覃超看到，在硅谷，增長團隊采用的方法都與人才本身的高素質相關，這些人“如果有什么東西沒見過，就自學，像數學、統計，馬上去學都會很強”。

在國內，雖然創業團隊大都沒有條件招到大量牛人，但國內人才市場很大，可以把各方面的專才組合在一起，去實現一些事。“國內更要具體問題具體分析，不用照搬硅谷模式”。

數據、開發、戰略，一樣也不能少

2008年Facebook建立增長團隊時，正逢公司遭遇發展瓶頸。當時，它在校園市場擴張到極致，要到大眾市場去開疆拓土，與Myspace正面競爭。

如何保持社交企業的強勁增長？增長團隊成立后，借鑒了此前Facebook優化網頁訪問速度的經驗——開發工具埋點收集數據，分析數據，再有針對性地優化。增長團隊先做了一個專門用于增長的Profiler工具，針對DAU、MAU等指標做各種埋點，構建了一個數據面板（Data Dashboard）。

他們當時要解決“為什么平臺上一部分用戶特別活躍，而另一部分用戶特別不活躍”的問題。增長團隊把這兩部分用戶找出來，分成兩組，每組大概幾千萬人。列出一些可能影響結果的特征值，比如在線時長、發文字數、發照片數等。

當把這兩組用戶的特征值一一對比后，增長團隊最終找出最有可能產生影響的指標——用戶的好友數和個人信息的完整度。之后，團隊開發了聞名的 “People you may know”功能。直到今天，這個功能對用戶平均活躍度的幫助也很顯著。

增長團隊做的另一件事是國際化。當時， Myspace選擇了幾十個國家做產品翻譯。Facebook增長團隊則先花了6個月開發了一個鼓勵用戶參與的翻譯系統。在這6個月里，Myspace已覆蓋了四五十個國家，但一年后，Facebook反超Myspace，覆蓋了更多國家。

總結起來，增長團隊做的幾件事包括：

·數據采集和分析，把所有東西用數據很好地展示出來，對做得不好和不對的地方追根溯源，及時優化和回滾。

·基礎設施（Infrastructure）：開發數據平臺、GateKeeper（灰度發布）、A/B測試框架、Scribe、Hive定制版、PTail、Dashboard頁面。這個組的技術含量和被重視程度一點都不低，Facebook 的海量數據要用到很大規模的服務器集群和大數據領域最前沿的架構。

·增長策略，吸引新用戶和用戶留存。

·國際化。

·Messager聊天工具。

選擇有價值的數據

令覃超印象深刻的是，加入Facebook的第一天，公司就給了他們數據面板的地址。任何員工只要在公司內網，就可隨時打開數據展示頁面，查看公司的 MAU、DAU及其他按地區或功能切分的細節數據。數據面板還支持員工自定義展示數據。

Facebook數據面板上包括日活、月活、平均在線時長、移動用戶、連續7天登陸和與用戶相關的照片、FEED、LIKES和評價數。

為什么Facebook的數據面板上會展現這幾個數據呢？覃超認為這應是花了很大功力篩選出來的。現在，作為投資人，面對要做增長的企業，覃超也做過研究。他發現，每種業務模式會有幾個強相關數據，如電商業需要看下單率、平均客單價、重復訂單率等。數據面板上的數據是前人經驗和企業自己摸著石頭過河找到的。

值得關注的一點，有些數據，像7天和30天留存率，實際應用中可能并不可以等那么長時間，經常要把它們轉化為與之強關聯的數據。例如，Square公司就曾發現，在他們的業務中，用戶第二天的復購率與7天留存率是可以轉換的。

此外，在數據收集中，市場上現有埋點和無埋點之分。無埋點并不是說不做埋點，它是把各種數據全部傳到服務器上，在服務器端自動形成各種報表，相關業務、產品、增長團隊再根據自己的興趣進行選擇。埋點則是通過工程師選擇，把相關數據傳到服務器上。

在兩個方法中如何選擇？覃超的建議是，如果企業數據量特別大，不宜采用無埋點。像Facebook這樣量級的企業，員工數據100%上傳，用戶數據則以默認的1%取樣。初創公司可以選擇無埋點，盡可能利用第三方和開源工具，發展到一定規模后，可能選擇自己開發。