11 月 24 日，在 TGO 鯤鵬會上海分會《技術領導者的增長黑客落地實踐》活動上，小紅書增長技術負責人佔雪亮為大家帶來了主題為《小紅書增長的術和道》的演講。以下根據當天演講整理，有部分不改變原意的刪減。

我的題目叫《小紅書增長的術和道》，道的內容會盡量少講，因為它更多要靠大家自己實踐，我覺得術相對來講更能夠落地。本次演講主要分為兩部分，第一部分是組織架構，第二部分是數據！

組織架構

傳統軟體公司和互聯網公司的組織架構差異

微軟是典型的傳統軟體公司，而 Facebook 和谷歌就是典型的互聯網公司，它們沒有絕對好或者絕對壞。比如，微軟的產品 windows 幾年才會發一個版本，一定要在 Release 之前保證質量。在傳統的軟體公司組織架構下，先討論需求文檔，文檔出來了再做實現，然後由 QA 測試，這是傳統的流程。大家的工作機制是分層的，每一個橫向的部門都會有一個類似工頭的角色，可能是客戶端負責人、服務端負責人或者是數據上網負責人、運維負責人，大家一起來共同討論需求，確定需求之後再到部門裡傳達。大家可以看到，這裡面很多溝通環節是割裂的，要靠文檔或一些紙面上的東西。

而在互聯網的公司裡面，這套可能不是那麼適用。在互聯網公司的組織架構，是有了想法先看一下現有的數據或者應用功能，考慮是不是值得改進，如果改進了會影響到多少線上用戶。數據分析出來之後覺得這個事應該幹，就分享一下找到了什麼，大家預期的收益等等。組中的設計師或者數據分析師覺得這個事可以做就做了。快速完成、快速迭代，做小流量實驗，只讓一小部分用戶先看到，收集用戶真實的反饋。然後再來開會共同解讀這些數據，判斷結果是好是壞，是否繼續推廣。這種做法最大的好處是效率更高。

從軟體公司轉型為互聯網公司，總結一下有這樣幾個變化：

• 按照功能劃分團隊（vs 按照職能劃分團隊）；
• 大目標對齊的情況下分散式的團隊協力決策；
• 更緊密的跨職能團隊協作；
• 團隊關注於對用戶產生實際影響；
• 面對不確定性的敏捷；
• 所有參與者共同對結果負責（vs 對過程負責）。

為什麼小紅書內部要做這樣的轉變呢，因為我們認為迭代速度比不出問題更重要、效率比流程更重要、數據比權威更重要。

增長團隊的組織架構

這種模式叫 Independent Model，上面是 CEO，下面有一個 Growth VP，專門負責 Growth。其下的部門完全按照模型劃成不同工種組成，形成獨立的閉環團隊，好處是資源協調更加方便，而且迭代更加快速高效，但壞處是需要更加謹慎處理和其他團隊的關係。

這種模式叫 Functional Modal，它的區別是增長團隊向工程 VP 彙報。這種模式是按照功能來劃分的，它的優點很明顯，部門之間的關係不會那麼緊張，但缺點是效率會受影響，因為需要跟其他的團隊溝通，不管公司文化有多好，跨團隊溝通都是有成本的，只是成本高低的問題。

小紅書採用的是第一種模式，Growth VP 部門涉及 Performance marketing（SEM，信息流，應用市場，廠商預裝等）、小程序（微信，百度，今日頭條等等）、推送、新人體驗（新人引導，註冊登錄，Feed，Search）等業務。我們最開始時也是分散到各個不同的部門裡的，暴露出了效率問題和組織溝通的問題。後來，考察矽谷增長做得比較好的一些一線互聯網公司，發現他們都有一個獨立的完全閉環的系統，於是我們也做了這樣的轉變。

這兩種模式其實都有非常好的互聯網公司在應用實踐，所以不存在哪個絕對好、哪個絕對壞。你要選一個最契合公司氛圍或者公司最能夠快速落地的方案，根據自己的實際情況組織增長部門。

數據！數據！數據！

為什麼我們認為數據如此重要？

因為數據永遠都不會說謊，數據陳述的是客觀事實，不帶任何主觀意識和假設。它能有效地幫我們看清之前做的決策是否正確，使問題變得更容易察覺。未來，精細化運營是大勢所趨，流量越來越貴，如何更好地利用來之不易的流量，數據的指導意義至關重要。

用戶次日留存低的數據分析實例

就在上個月，我們的數據部門發現來自信息流等渠道的用戶次日留存低，他們的人羣特徵是低齡，行動特徵是「點贊即走」。當時我們就做了一個很符合邏輯的假設，認為這是些學生，只能在週末用手機，但是週一到週五因為上課沒有辦法用我們的 APP。這聽起來很合乎邏輯，但真的是這樣嗎？我們分三個維度分析。

不同低齡用戶表現是否有差異

經過進一步細分年齡段分析，我們發現真正留不住的是 15 歲以下的初中和小學生，而高中生還可以，所以不是因為周內上課無法使用導致的留存低，所以年齡劃分（both for 分析 & 分發）需要重新考慮按照學齡。同時，這些 15 歲以下的用戶主要來自付費渠道、信息流和百度 SEM，所以需要對投放進行更嚴格的年齡定向，避免浪費金錢。

他們來小紅書看什麼，有沒有看到他們想看到的東西

我們分析發現，15 歲以下主要是畫畫、動漫、頭像和明星，16 歲以上開始有穿搭、護膚、減肥，19 歲以上增加了彩妝，更年長用戶有了菜譜、裝修、品牌。經進一步統計分析，發現搜索後低點擊詞主要集中在明星、時尚品類詞，且都是由年輕用戶主要貢獻了無點擊，搜索之後高點擊詞，主要集中在減肥、護膚、美甲上，SEM 可以在這些品類上多做投放。

他們的 Feed 流推的是他們想看的內容嗎？

我們做了一個數據收集，得到三個結論：1、多樣化更加明顯，更符合標記我的生活；2、頭部不集中；3、尾部不長尾。而內容豐滿度說明，對音樂、情感、電影、餐廳、遊戲、動漫、萌寵、搞笑的曝光相比標籤選擇過少。特別需要關注那些即是年輕人更偏好的類目，又是曝光過少的類目：音樂、遊戲、動漫、搞笑。這些類目很可能優質筆記不足。我們運營團隊要在社區更多地創作這樣一些優質的內容，分發到我們的用戶。同時我們發現，不同年齡的喜好是不一樣的，分發的時候即使同一品類，在不同的年齡緯度上也需要有不同的分發策略。

以上都是數據告訴我們的，如果沒有數據，再聰明也猜不出來的。

小紅書經常使用以下數據分析維度，大家可以參考：

• 性別（男，女）；
• 新老用戶（新註冊，7 天內註冊，28 天內註冊，existing）；
• 年齡段（<=15，16~18，18~23，23~28，28+）；
• 平臺（iOS，Android）；
• 機型（iPhone，OPPO，VIVO，華為，小米，其他，各 Android 設備再 break down 到中高低端）；
• 地域（一二線城市，三到五線城市，其他）；
• 獲客來源（Organic，SEO，SEM，信息流，小程序，Branding，應用市場等等，SEM，信息流等渠道還可以 break down 到具體是什麼投放詞拉進來的用戶）。

小紅書為什麼這麼數據驅動？

小紅書能夠如此地數據驅動，主要是由於三個方面：

• 第一個是文化，我們的公司文化就是從上往下在引導這樣的氛圍；
• 第二個是工具，它讓我們人人能用數據、人人會用數據；
• 第三個是實驗，想法好不好，行不行得通，靠實驗來驗證，看數據是不是符合你自己的預期。

差不多就是這三件事，使我覺得小紅書現在在公司內數據驅動以及對實驗的重視，比外面一般的公司要好一些。

Q&A

你們產品裡面怎麼知道用戶屬性的，是用戶輸入還是數據開放平臺？

佔雪亮：我們是自己收集為主，第三方也會用一些。我們的產品在用戶一進來就會填性別、年齡，選自己感興趣的內容。

一些增長資料經常看到，任何註冊的環節都有可能導致用戶流失，你們有沒有對比過讓用戶選擇標籤或者輸入一個數字，是不是對留存有影響？

佔雪亮：肯定會的，小紅書最開始的時候用戶一進來就要一堆信息，要求註冊。現在我們將註冊後置了，進來你可以先玩，之後要交互、點贊、評論的時候，再要求登錄。對此我們做了實驗，實驗之前覺得這樣用戶門檻更低了，講道理他應該要來玩。但實際卻是先註冊的留存率會更高。前面設置了這麼多前置環節，肯定是會影響很多用戶。但是他如果經過了漫長過程，其實就是他花了心思，願意玩的概率會更高一些。如果得來很容易，反而可能很快就忘了。

做實驗的要用資源，包括時間資源、人力資源和錢。一家公司不可能無限地做實驗，所以每個實驗的邊界一般您是怎麼來定的？

佔雪亮：首先，不要去做沒有意義的實驗，如果想想都能夠想得通，就沒必要做實驗。其次，要快速得出實驗結果，一般來講可能 80~90% 的實驗一兩周就會有一個初步的大結論。前提是要有好用的工具，讓實驗沒那麼麻煩，有好的工程來配套。要注意盡量不要過度分析，先在實驗之前把這個標題衡量好。就跟賽跑一樣，先定好這就是終點，誰先跑到誰就贏了，不要輸了還要跟裁判解釋什麼原因。

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