正確的成長駭客思維與適合的新技術搭配,
先天就長得有冠軍相
營收成長駭客(Growth Hacker)與大數據(Big Data)是近幾年常曝光的新名詞
但真的是舊酒裝新瓶嗎?其實不然,這篇文章我們聊聊怎麼做?
首先,成長駭客指的是具有行銷思惟,數據科學家,程式工程師的集合體
怎麼聽起來的情境是慣老闆叫員工一人抵三人
但相信我,你多懂一些事是有幫助的
有一天你可能會自己變老闆要一個打十個
這些事當然一個人做不太來
但是都了解你才能知道缺什麼要找什麼
我們如何學習成為一位成長駭客,或是大數據科學家呢?
首先我們定義目標就是“營業額成長”
第0步就是確認”產品與市場適配(Product Market Fit,PMF)”
如果你身兼行銷與產品創造人員,會有權限與能力去發展出顧客想要的產品
以我而言,我負責三星統計的教育訓練部門,常常是從顧客端得到他們想要什麼,
再去發展課程,成功機率較大,有時失敗發現是因為市場還不足量,例如2012年的時候
我們就開大數據課程(那時候叫資料採礦),上的人不多,到這幾年,已經是班班爆滿
怎麼去確認產品與市場適配(Product Market Fit),
以下有一些建議方法:
1.最低可行產品(Minimum viable product):我曾經在軟體公司看到一個現象,上司一直堅持要做到最好的版本,才要推出市場去銷售,但2年過去了,沒有任何營收,而別家公司早已推出產品且不斷根據建議或客訴去改善,所以時機很重要,你可以先求有再求好
“客戶有需求時,不會強求你是不是個型男,只想先有一個可以依靠的肩膀”
2.焦點群體訪談(Focus Group):根據我們定位的目標客戶,去訪問他們的感想,例如你平常會發明新菜色,請朋友吃看看,他們給你回饋,你再改正,如果你的朋友沒有呼嚨你的話,是可以推出不錯的產品來應戰
另一個案例你可以去看電影”危機女王（Our Brand Is Crisis）”,裡面的珊卓布拉克是個競選輔選顧問,他就訪問了一堆選民,從他們的想法中找出如何賣”候選人”
3.尋求網路上的聲音:最簡單的作法,你可以參考FB的粉絲洞察報告,知道這些人的特性,與利用FB的關鍵字搜索功能,知道他們喜歡什麼,討厭什麼,例如你把FB貼文中有”義美”這個字的文章都過濾出來,從你的眼睛就可以看到他們喜歡義美什麼,討厭義美什麼,重點是網友不知道會被觀察,所以表現出真實的一面
比較進階的做法,你可以去學”網路爬蟲技術“,簡單來說Google就是網路爬蟲技術,把網路上的文章搜尋到並做索引,網路爬蟲可以把網路上的資料下載下來分析,至於合法或非法就另當別論了,下載下來後,可以運用”文字探勘“的技術,去分類出消費者的想法
當然你也可以用問卷去測試,但通常我建議,找資料庫為第1順位,爬網路資料為第2順位,問卷測試為第3順位,這是為了分析的速度,收集資料本身需要耗費時間,有時局勢並不容許我們慢慢來
如果你確定你的產品已經ok
我們就可以開始用”AARRR”這個架構來思考
我非常鼓勵大家用架構來思考
這樣心理會踏實,遇到危機不會慌
當然自古以來文人相輕
會批評哪個架構有缺點
哪個比較好
但是我覺得”你肯去做“比較重要
不然也不會有一本書專門講”執行力”
以AARRR來說的話
第1步:Acquistiton獲取客戶,通常獲取新用戶的方式就是曝光,也就是廣告,但是我們鼓勵你用可以埋”追蹤碼”的方式去下廣告,這樣可以有報表不斷修正自己的缺失,達成數據化思考,數據化檢討,目前看來數位廣告幾乎都能埋追蹤碼,對於修正錯誤有幫助
而以台灣來說,常見的曝光方式有,FB社群廣告,Google廣告,部落格,SEO(搜尋引擎最佳化),EDM(電子郵件廣告),甚至Line推播等方式,
這些方式我們需要先掌握一個原則,就是能夠不花錢最好不花錢,就算要花錢,也要花的戰戰兢兢,
沒有一個公式跟你說要怎麼搭,都是需要是當下的情境去拆解哪種管道接觸消費者最洽當
第2步:Activation激活會員,當你的客戶來過你的網頁後,你起碼會留有他們來過的痕跡(Cookie技術),這樣你起碼可以朝他們”再行銷(Remarketing)“,再行銷目前在FB廣告跟Google廣告都有這個功能,如果以成本論,Google比較便宜,因為版面較多
再行銷可以掌握三個重點:
a.提醒這些人,忘了下訂單要記得下喔
b.廣告通常需要打三次才有效(三打理論),所以掌握適當的頻率,太少沒感覺,太多會麻痺,有一次我鎖定我們某個族群的客戶,下FB廣告,結果忘了這個細節,讓他們一周內平均看了29次廣告
c.交叉銷售,看了東京華盛頓飯店的人,沒有下單,你一直用再行銷提醒他幾天後如果還沒下,就證明他不喜歡這家飯店,但是你可以推薦他東京的其他飯店,因為正常人不會沒事去找東京的飯店,他一定是有需求,那要推哪間?我建議推最好賣或是你毛利最高的產品
如果會員來過你的網頁,那記得要以留下email為主要目的,以後好處多多,除了可以發EDM第一時間通知活動外,email可以跟FB跟Google交叉比對去這些用戶的行為
例如我們家三星統計是做大數據的教育訓練,但是我的老客戶裡面會不會有哈日族,我就不知道了,
學大數據時老師常會講啤酒的尿布的故事,會買啤酒的也會買尿布,但是這個故事有個限制條件,就是這是顧客發生在超市內的行為,出了超市之外的行為就沒data了,
但是我們可以跟FB或Google比對資料來比出這個消費者的其他行為,
透過email跟FB比對,會發現有一群人很愛日本,那我如果要辦個日本深度旅遊,名單就過濾出來了
第3步:Retetion會員回訪,通常你的產品如果不是只做一次生意,那對你滿意的消費者就會不斷”回購”但是我們怎麼知道哪些客人會回購,哪些客人會跟我們分手,這時候你可以利用RFM模型,分類出主要客戶,跟即將分手的客戶,RFM模型很多統計軟體都能做到,Excel也能做到,但由於我出身於SPSS工程師,所以我常用SPSS來展示
第4步:Revennue付費收入:通常快的話在第二階段就會收費有營收了,但有些商品是前面都讓你試用,後面再一舉收費,例如有些網站是免費會員就可以開始用,但是要加值服務就真的要錢包出鞘了
第5步:Referral推薦傳播,推薦這邊我們可以分兩點來看,一個是推薦老客戶其他商品,希望提高客單價,這可以利用到大數據常用的”關聯規則分析“,但這種商業軟體超貴,幾乎可以買一台賓士車,現在的主流是找會R語言的工程師,直接叫他用R語言分析出來,你在網路書店買書,頁面下面的”買這本書也會買什麼書”這種資訊就是這樣來的,當然有些沒有做演算法,就直接呼嚨客戶的也有,但有做真的有差
另外一個推薦,可以從客戶推薦客戶來看,這個可以去學Open Grach開放社交關係圖,簡單說就是可以看到那些朋友也加入這個網站,或是買這樣東西,這樣會促使消費者有從眾行為
這邊幫大家整理一下有哪些學習方向與技術:
1.行銷方面建議你需要:
a.搞懂SWOT-STP-4P的正確邏輯
b.病毒行銷要怎麼設計?
c.EDM (相信我,不管怎麼變,短期內大家還是會收發email)
d.SEO搜尋引擎優化
e.FB廣告
f.Google關鍵字廣告
g.網站流量分析Google Analytics
h.廣告文案撰寫
2.數據科學家方面(也就是常講的大數據):
a.基礎統計觀念:這樣你才知道怎麼調查人心會準確
b.第二代統計學的反映型指標與形成型指標:可以用來找出高所得的客群
c.A/B Testing 其實就是費雪的隨機對照實驗:可以測出價錢,顏色,功能,廣告標題,廣告圖片,有沒有顏文字,需不需要多連結或單連結,哪個版本比較好,比較嚴謹的作法是除了比較大小外,還加進了統計”檢定“的動作,以免讓誤差造成我們判斷錯誤
d.關聯規則分析:可以幫你了解怎麼設計組合包,或推薦什麼商品會命中客戶的心理
e.羅吉斯(Logistic Regression)迴歸:可以猜出這個客人購買的機率
3.程式人員方面:
a.網頁撰寫能力
b.Open Gragh開放社交關係圖
c.機器學習:可以用來歸納出消費者的行為
d.Google Tag Manager(可以用來管理以後只會多不會少的追蹤碼)
其他我有想到,再陸續補充這篇,這是一個東西學不完的年代,也是個有趣的年代
