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首席增长官:用户增长团队“整段垮掉”的 6 个原因

如今,“增长”一词被广泛使用,甚至很多人把它当作网络营销的同义词。

其实,增长团队也应该有一个更加严格的定义:成长型团队是专注于增长(收购)而非核心产品功能的产品技术团队。

换句话说,个人认为它应该是一个由设计师和工程师组成的团队。

最初,团队中的所有营销人员都非常专注于潜在客户的产生,作为负责人,我通过雇用一名设计师和两名工程师,慢慢发展成一支逐渐成长的团队。

随着团队的扩大,通过在电子邮件订阅渠道上进行不间断的 A / B 测试,终于,我们在年末挖掘了 480000 个潜在客户,并打破了该年度的主要目标。于是,我们的增长团队扩展到四个小组,其中两个小组专注于两个主要的收入来源,一个小组负责线索,最后一个小组针对网站转化率。每个团队都包括设计师、工程师、营销人员和内容撰稿人。

然而,这种看似合理的扩张方式,却让增长团队陷入困境,团队的增长系统陷入崩溃的边缘。通过这件事情,总结了增长团队失败的 6 个原因。

高估测试结果的准确性

如果我说版本 A 有 80% 的机会胜过版本 B,你会怎么看?大多数人认为这是理所应当的事情,但其实, B 版本仍然有一定的获胜机会。

长期的 A / B 测试拥有太多的不确定性,由于我们长期依赖某一渠道,因此少量的波动就可以抵消我们之前作出的很多判断。

《首席增长官:用户增长团队“整段垮掉”的 6 个原因》
图. 非数据科学家经常高估测试结果的确定性

很多人都很难准确地理解这些波动性,而这就增加了我们打错潜客电话并失去获得收益的几率。

还有人认为,因为 95% 非常接近 99%,所以达到 95% 就可以视为 99%,感觉二者差异应该很小。但实际上,这两个基准之间存在鸿沟:

  • 在 95% 的确定性下,可能有 19 个人说“是”,有 1 个人说“否”。
  • 在 99% 的确定性,可能有 99 个人说“是”,还有 1 个人说“否”。

实际上,这明明存在 80 个人的差异,但感觉上就像是 4 个人之间的差异,这里面的鸿沟比我们预期的要大太多。

大多数人从来没有深入了解过这些测试到底是如何工作的,包括那些已经接受了良好指导和拥有丰富工作经验的人,我们所有人都想在测试上走捷径,都觉得风险比实际少得多。

以我的经验,其实只有数据科学家对此有直觉。我还没有遇到过能够在第一天就凭直觉理解概率的设计师、工程师或营销人员。因此,这就使增长团队扩张 A / B 测试团队非常困难,我希望在未来的 3 至 5 年内建立多个能真正理解数据、测试的增长团队。

未获得高管的支持

在运行增长计划时,总是试图避免其他高管杀死我以前的胜利,因为并不是所有的部门负责人都需要数据。

经过一年的测试,我的增长团队几乎完美地优化了官网页面。标题、URL 框、call-to-action 按钮、底部的二级 call-to-action 按钮,甚至是随机的照片,与一般的 SaaS 主页相比,此页面将注册数量转换为原来的三倍。

但问题是,许多高管并不理解这个页面,在我和团队离开后,主页立即变成了那种普通且更通用的东西。

现在我有了更多的经验,我明白了当事情推进不顺利时,人们就会找容易的替罪羊,而一个与众不同且略带激进的主页很容易成为那只替罪羊。
很显然,如果一项测试或策略违背了公司核心人员的直觉,那它迟早会被否决。

一个建立在数据和测试基础上的有条理的程序,并不会让你避免公司的内部冲突,获得支持、建立在内部的行使权力,对任何增长计划来说都是必不可少的一环。

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增长计划确实很容易搞砸

在日常工作中,增长团队的人员经常会进行 3–6 个月的测试,而在这个过程里,每一个数据点,每一个见解都可能会影响最终的结果。

曾经有一次,我们在五个月的时间内对某电子邮件广告进行了一系列测试。我们的新电子邮件订阅者将收到针对不同产品的电子邮件广告。我们通过测试不同版本来优化这些广告系列的收入。

突然,我们从这些广告系列中获得的收入下降了 50%,这是我们转化率的急剧下降,而不是趋势变慢而引发的逐渐下降。 于是,我们重新运行测试,在数百个电子邮件订户数据配置文件中寻找答案,并对所有内容进行质量检查。

但很遗憾,还是没能找到到底是为什么导致转换率突然下降的原因。也许转换的下降是无法人为控制的,但其实在审核期间,团队成员确实在测试中发现了许多严重的错误和基础结构层面的缺陷,因此团队成员只能重新开始,不断迭代。

所以,每一个细小的数据或结果都会影响最终结果,增长计划也很可能因此毁于一旦。

许多公司并没有数据

一个冷漠的事实是:大多数公司没有足够的数据来支持专职的团队来做增长。 

在我工作过的公司中,每月有成千上万的访客,也才刚好支撑团队做优化注册流程。但对于另一些项目,有些公司甚至没有足够的数据去支撑 A / B 测试。

如果在 Facebook 或 Amazon 工作,自然会拥有大量数据,因为消费类市场(和购买量)往往很大,所以消费类科技公司往往拥有足够的数据。

但是对于初创公司或企业技术公司而言,能够支持测试的数量却不足。

即使你有足够的容量来优化主渠道,但一旦达到主渠道上限并需要优化其他流程,数据也几乎将用光。

这正是许多团队正在发生的事情,我总结出的经验是:

  • 每月大概要 20000 人才能到优化数据资产的标准
  • 每个月在同一渠道上至少要获得 1000 多个收入转化

增长团队很昂贵

近年来,增长团队的人力成本似乎变得昂贵,一个增长团队最少也需要 4 个人:增长负责人、设计师、2 名工程师。

但是,这些角色都不便宜。即使是寻找一些初级人员,每个人的满负荷工作成本仍依然居高不下。

同时,A / B 测试的工具在过去来说十分便宜,但随着数据化不断加深,好用的工具也越来越贵。

增长团队的增长预算,通常还要包括这包括员工工资、团队日常开销、第三方工具,以及一些运营检测成本等在内的所有开销,然后,再进行 12 个月的不间断测试,以推动渠道转化。

增长团队触碰瓶颈

大多数公司只能从增长团队的优化计划中获取收入上的增长。毕竟,转换率不会无休止地上升。

我的建议是,团队可以在 9 到 12 个月内,将渠道中的转化率提高一倍或两倍,我已经在多家公司实践过多次,带来的结果是指标看起来很棒,转换率增加,线索上升,签单率也上升。

但是那又怎样呢?遇到转化障碍后,又会怎么做?

《首席增长官:用户增长团队“整段垮掉”的 6 个原因》
图. 转化率只有这么高,如果只有一个渠道将趋于平稳

但是,也有例外。

一些主要通过用户循环来驱动的业务,往往能带来更多的用户,例如 Facebook,这家公司基本上为从业者们普及了增长团队的概念。 他们的增长来自用户,他们拥有真正的“病毒”。

新用户进入,激活,然后邀请其他用户再次重复。借助这样的渠道,增长团队可以迅速推动核心业务的增长。

但是,真正的病毒传播是非常罕见的。大多数企业没有推动核心增长的“用户环”,他们依靠的都是标准的分销策略来实现增长。

那么我们该怎么办?

1. 使用你手上的渠道作为健康的业务指南

渠道中的总体转化率使你对业务模型的运行状况有总体的感觉,如果转换率在你的渠道中有多个可增长的价值点,那么就请着手开展这些业务的基础部分,例如产品市场契合度、定位和报价,让渠道朝着健康的方向运行。

2. 不断进行迭代

如果你的渠道中有一个步骤已中断,请在停止进行 A / B 测试的情况下迭代该步骤。

通过用户测试、热力图、调查和访谈收集用户的定性反馈,找到思维上可优化的点,然后设计一些新版本。

这里要注意的是,团队成员应该专注于重大变化,而不要去测试那些小东西,启动一个新版本,全职运行一个月,然后关注对转化的影响。即使你现有的渠道相当健康,也可以用 5–10 个用户的测试,以发现任何需要解决的明显问题。这并不是什么高级测试,但是聚焦于大的变化可以为你的迭代建立定性研究的基础,会大大增加变身赢家的几率。

3. 测试首页标题

即使你的渠道从头到尾都是健康的,也可以在首页上尝试一些不同的标题。头条新闻始终是对市场效果产生巨大影响的变量,寻找更好的产品标题可以使一些渠道的转化率提高 30% 以上。

以上是在关于增长团队失败的原因以及一些经验所得,希望能对行业中同样有增长需求的朋友有所帮助。

文:研如玉/用户行为洞察研究院

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