【故事】如何复制一个Facebook的增长团队?

2017-03-17 10:58:00
小韩
原创
1928

外贸故事——如何复制一个Facebook的增长团队?

增长团队用数据说话,采用工程技术为主的方式实现增长,而不是依赖于过去几年常见的“地推”和“砸钱”方式。增长团队取得的成就令人赞叹:从Linkedin回国创业的张溪梦介绍,在增长团队的支撑下,Linkedin的营收从2010年的8000万美元增长到2015年的30亿美元。前Facebook增长团队一员、峰瑞资本技术合作人覃超也介绍说,Facebook在2010年时的月活用户数为5.5亿,到2014年已达16亿,“超过中国总人口数,可以组成世界第一国了。”

有趣的是,虽然增长团队的作用相当神奇,但覃超坦承数据的作用仍是有限的,它需要人的干预。它可以帮助你“保江山、跑量”,但它不能帮助你开发出创新性的产品,比如iPhone和iPad。


   分散型VS独立型,哪个更好?   


关于成立独立的增长团队,还是创建分散于各个业务部门的增长团队,覃超倾向于后者。Facebook也是这么做的。Linkedin曾有相对独立的增长团队,但做得并不好。因为增长团队会提出自己的策略,独创一些东西,但业务部门并不知其所以然,导致没有办法很好地推行。


企业在什么阶段建立增长团队?覃超转述曾负责Facebook增长团队的VP Alex Schultz的话,创业公司在初期不需要增长团队,因为这时整个公司就是一个增长团队。当公司变大,找到了产品市场需求,要跑量时,才有必要建立增长团队。2004年成立的Facebook,直到2008年才成立增长团队。


建立增长团队的前提是公司老大要把“增长列为整个公司的发展目标”。扎克伯格一直把增长作为首要目标。Facebook增长团队的老大直接汇报给他。在Facebook年中和年底的大会上,只列三个发展目标,而第一个就是关于增长的。    


增长目标会制定得比较激进。到年底总结时,一般能完成60%到70%。如果完成了80%以上,就说明目标制定有问题。


Facebook增长团队的创始领军人物是Chamath Palihapitiya,他被认为是消费应用(Consumer Tech Product)的教父级人物。因为他,公司各个专业细分领域的人才陆续加入增长团队,他们覆盖了与用户增长相关的每个领域,从SEO(网站优化)、PPC(点击付费广告)、Email、A/B 测试、营销、链接建立到深度技术后端支持,还包括一些前端工程师、设计师以及数据分析师。


覃超看到,在硅谷,增长团队采用的方法都与人才本身的高素质相关,这些人“如果有什么东西没见过,就自学,像数学、统计,马上去学都会很强”。


在国内,虽然创业团队大都没有条件招到大量牛人,但国内人才市场很大,可以把各方面的专才组合在一起,去实现一些事。“国内更要具体问题具体分析,不用照搬硅谷模式”。


   数据、开发、战略,一样也不能少   


2008年Facebook建立增长团队时,正逢公司遭遇发展瓶颈。当时,它在校园市场扩张到极致,要到大众市场去开疆拓土,与Myspace正面竞争。  

  

如何保持社交企业的强劲增长?增长团队成立后,借鉴了此前Facebook优化网页访问速度的经验——开发工具埋点收集数据,分析数据,再有针对性地优化。增长团队先做了一个专门用于增长的Profiler工具,针对DAU、MAU等指标做各种埋点,构建了一个数据面板(Data Dashboard)。


他们当时要解决“为什么平台上一部分用户特别活跃,而另一部分用户特别不活跃”的问题。增长团队把这两部分用户找出来,分成两组,每组大概几千万人。列出一些可能影响结果的特征值,比如在线时长、发文字数、发照片数等。


当把这两组用户的特征值一一对比后,增长团队最终找出最有可能产生影响的指标——用户的好友数和个人信息的完整度。之后,团队开发了闻名的 “People you may know”功能。直到今天,这个功能对用户平均活跃度的帮助也很显著。


增长团队做的另一件事是国际化。当时, Myspace选择了几十个国家做产品翻译。Facebook增长团队则先花了6个月开发了一个鼓励用户参与的翻译系统。在这6个月里,Myspace已覆盖了四五十个国家,但一年后,Facebook反超Myspace,覆盖了更多国家。


总结起来,增长团队做的几件事包括:


  • 数据采集和分析,把所有东西用数据很好地展示出来,对做得不好和不对的地方追根溯源,及时优化和回滚。


  • 基础设施(Infrastructure):开发数据平台、GateKeeper(灰度发布)、A/B测试框架、Scribe、Hive定制版、PTail、Dashboard页面。这个组的技术含量和被重视程度一点都不低,Facebook 的海量数据要用到很大规模的服务器集群和大数据领域最前沿的架构。


  • 增长策略,吸引新用户和用户留存。


  • 国际化。


  • Messager聊天工具。


   选择有价值的数据   


印象深刻的是,加入Facebook的第一天,公司就给了他们数据面板的地址。任何员工只要在公司内网,就可随时打开数据展示页面,查看公司的 MAU、DAU及其他按地区或功能切分的细节数据。数据面板还支持员工自定义展示数据。


Facebook数据面板上包括日活、月活、平均在线时长、移动用户、连续7天登陆和与用户相关的照片、FEED、LIKES和评价数。


为什么Facebook的数据面板上会展现这几个数据呢?这应是花了很大功力筛选出来的。每种业务模式会有几个强相关数据,如电商业需要看下单率、平均客单价、重复订单率等。数据面板上的数据是前人经验和企业自己摸着石头过河找到的。   


值得关注的一点,有些数据,像7天和30天留存率,实际应用中可能并不可以等那么长时间,经常要把它们转化为与之强关联的数据。例如,Square公司就曾发现,在他们的业务中,用户第二天的复购率与7天留存率是可以转换的。


此外,在数据收集中,市场上现有埋点和无埋点之分。无埋点并不是说不做埋点,它是把各种数据全部传到服务器上,在服务器端自动形成各种报表,相关业务、产品、增长团队再根据自己的兴趣进行选择。埋点则是通过工程师选择,把相关数据传到服务器上。


在两个方法中如何选择?如果企业数据量特别大,不宜采用无埋点。像Facebook这样量级的企业,员工数据100%上传,用户数据则以默认的1%取样。初创公司可以选择无埋点,尽可能利用第三方和开源工具,发展到一定规模后,可能选择自己开发。



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