01.自我介绍
我在早稻田大学读完硕士后，在日本的一家地震研究所做地震分析员。在此期间，我用过一些土木工程类的软件，也用过一些数学分析的软件，像现在大家都用的MySQL，Excel，还有VBA这些。
现在，我在易车做数据分析专家，我们平常涉及到的业务除了普通的数据提取、分析报告，还有就是模型，比如渠道评估模型、易车作者评分模型、用户等级模型、召回模型等等。接下来我也会挑几个我们用得比较好的模型跟大家分享。
先说一下我经历的增长经验。
第一个是配合渠道投放，达到DAU同比增长300%。我们现在的平台是百万量级的DAU，这说明什么情况呢?增长300%，这说明我们花钱了，肯定是花钱才能增长。
但是花的钱值不值得?花没花在刀刃上?这就是第二个，新增用户 30 日同比留存提高了 3 个百分点，这说明我们花钱真的是花对了。
第三个是构造成交模型，这个成交同比增长了 9 倍。
这就是我主要的一些增长数据。
02.易车的现状与挑战
关于易车，我们今天主要分享这四个词：老、新、惨，还有挑战。
第一个为什么是老呢?
我们的老程序员写东西都是用.net，但现在.net好像已经不时兴了。现在大家出厂全都自带的JAVA，大部分新人看不懂原来.net那些东西，以致于很多东西都得推翻，再拿JAVA重构一遍，从这个角度你也可以看出易车的老。
“新”又是什么呢?
去年易车开始经历品牌换新：
新的面孔，从各个领域吸纳了新的大咖;
产品的快速更新，自杨永峰总上任以后，最慢两周更新一个版本，在这个版本的更新期间还不断的做 AB test;
还有一些新技术的开发应用，像机器的写作，智能聊天等，这都是新技术的开发应用。
然后是“惨”。
金融惨大家都知道，都没钱了。互联网早就进入下半场了，不像上半场“人傻钱多”。现在大家都在关注转化率、曝光率等等，拿指标去考核，这也说明互联网已经进入了精细化运营的阶段了。
而汽车行业的“惨”要怎么说呢?
也是政策等的一些原因。我自己有个例子：我 11 年 10 月份去的日本，我父亲在 11 年 9 月份把我们家第一辆车卖了，后来紧接着 11 年 12 月份开始摇号， 11 年那辆车连车带牌卖了 6 万，现在你买一个车指标 15 到 20 万，这就是政策的影响。
几个因素叠加之后共同制约，互联网汽车就更惨了，但这就是现在的状况。大家都在收紧，都在说汽车寒冬到了，这就是“惨”。
最后一个是挑战。
这个行业前有汽车之家，后有新进的懂车帝，我们怎么在这个圈里形成自己的壁垒，还能创造新的玩法?刘晓科总说过一句话，战争拼的不是人数，而是谋略，要以“奇”招制胜，你烧我粮仓，我炸你军火库，这才叫打仗!
这就是今天的主题：增长的三大流派。
03.增长的三大流派
增长的三大流派是怎么回事?
黄天文老师在他的书里将市面的所有增长分为三大类，第一类是市场营销派，第二类是实验增长派，第三类是技术派。
我在这三大流派里分别选了三个模型，分别是：市场营销派-渠道评估模型，实验增长派-用户召回的模型，技术派-逻辑回归，促成交的模型。这三个模型又分别对应的是三个用户生命周期，分别是拉新、流失与促活阶段。
渠道评估模型就是花钱买流量，用这个模型买不到吃亏，买不到上当。
用户召回模型是从发现问题、提出想法、预期效果、测试矩阵、复盘分析这五步教你如何上道。
至于最后一个逻辑回归，增长黑客真的是可遇不可求么?我们分别来看。
04.市场营销派-渠道评估模型
1.渠道质量评估模型
我做了一个渠道模型，老板经常会问某个渠道质量怎么样，我们该怎么去回答?什么是质量?是留存?成本?还是数量?其实这些东西都要考虑。
上图模型中的红色总得分这一列是汇总总得分，旁边蓝色的分别有数量、行为、商业、成本还有质量，这五个是一级指标，上面是权限，通过标准化，我们把这个得分再乘以它的权重，最后算出来是总得分，这个总得分就是反映这个渠道的质量。
相当于我们高考的语数外等等这些学科相互独立的指标，共同制约着我们最后的总得分，通过总得分反映出这个学生是否全面，就是这样一个模型。
权重怎么分配呢?权重分配有一个AHP层次分析法非常好用，稍后我会重点去讲。
还有一个问题，在市面上常用的评估模型大体分为回归和标准化两种模型。为什么我们在这里要用标准化，而不是回归模型?
其实这两种模型我都做过，但标准化模型能够最快地去反映出我们在不同阶段的指标。比如我们在增量期，数量这个权重就比较高。如果在存量期，相对于它的质量，以及留存，还有商业转化的要求会比较高，在不同的时期我们能够快速更改权重，实现策略的转化。
2 .建模过程
上图是建模的过程，分为七步。四、六、七会在后面重点去讲。
首先是模型的确立，刚才已经给大家说过，我们选用标准化。
然后是入库标准，我们这个模型什么样的渠道才能去入库?是所有的付费渠道还是说所有的渠道?我们这里选择付费渠道。
新增是否有阈值呢?是只要这个渠道有新增就进入到模型里面，还是说有 100 人、 200 人、 500 人的阈值呢?我们选择付费的渠道只要有新增，我们就会进入到模型当中。
第三个是算法的确立。标准化的算法其实有最小、最大值，还有最标准化等等，我们这里选用最小值和最大值标准化。
第四个是权重计算，AHP层次分析法。
第五个是指标筛选。这个涉及到降维、剔除还有整合变量，就是我刚才说的，你这个指标要相互独立，跟其他的指标相关性要非常低，能够完全代表你这个平台。
我再举一个例子，假如说语数外三科能评判一个用户的好坏，然后非常全面。但如果你这个语数外三门换了，换成一个高等数学、线性代数、复变函数，你把这三门给加在一起了，这三门的总分，只能说明这一个学生他数学学的好坏，你不能评判整体的。所以这个指标筛选也是非常重要的，是相互独立，相关性非常低的指标。
第六和第七是BI展示和运营策略，这个后面我会具体去讲。
3. AHP层次分析法
现在大多数的权重都是拍脑袋计算的，包括有些KPI的权重都很随意。其实这里有一种非常好用的方法——AHP层次分析法。这种方法怎么用呢?
AHP层次分析法
标度尺1、3、5、7、9
上图有一个标度池1、3、5、7、9。这是什么意思呢?
我们通过两两指标相比较，如果A：B同样重要就是1，稍微重要是3，明显重要是5，强烈重要是7，极端重要是9，其次2、4、6、 8 是中间值，依此对比，数量和行为同样重要是1，数量比商业稍微重要就是2，数量明显重要于成本就是5.
依此类推，我们把这个数字填到左上黄色倒三角的模型里面，这就是AHP层次分析法里面矩阵模型，就能得到它的权重。这个(AHP层次分析法)可以在网上下载。
通过两两比较，将你的层次定性和定量分析，最后输出权重，就进入到下一步模型的骨架，就这个总得分。
一级指标设好了权重，同样这儿有二级指标，也类似于这个方法，把所有二级指标的权重设置好，有权重，有指标，最后进行标准化，获得一个得分。这也就是我刚才说的，它在不同的时期权重不一样。
你看我们现在在数量和行为的比是1，数量和商业是2，数量和成本是5，数量比成本，就是我们认为成本不是很重要，数量是最重要的时期，我们的权重是这样。
如果在年底，要求数量增长的时候，权重可以这样分配，但如果在淡季时候要保量，求质的情况下，我们对于商业得分就应该是比数量重要，依此类推按照不同时期，做出相应的权重调整。
4.BI展示和策略
BI展示其实特别重要，在正常的情况下，数据的提取，数据的ETL，以及数据的清洗这一部分，会占据我们90%的时间。但是它只有10%的价值，而领导看这个数据，只用10%的时间，却会贡献90%的价值。
在承上启下的过程中最重要的一步就是BI展示，不要小瞧BI展示。
看一下上面这个渠道评级明细，这就是渠道评估后得出的总表，给boss看，要绝对值有绝对值，要权重有权重，然后它的一级指标、二级指标、上限值等等都在这张表里面可以汇总。
通过这张表老板们可以看出很多东西，像安卓的应用市场，比如vivo、OPPO、华为，他们有一个最大的属性，就是它们增量会有瓶颈。但是它们的质量特别好，不论是留存还是用户分享动作都非常好。
像信息流渠道，比如快手、抖音这样的，它们的量非常多，而且商业转化高，这取决于你要怎么投放素材。如果你投放的素材是激励用户去购买新车、二手车的，就会提高我们的成交转化率，这些渠道的不同属性都可以通过这张表表达出来。
看一下这张渠道的总趋势图，在这个总趋势图里，我们把所有渠道的表现都汇总成一张图，它有一个总得分。
这个图其实就相当于咱们买基金、买股票时的沪深指数、大盘指数，我们可以通过渠道总得分来看产品。我们的产品每周进行更迭的时候，需要知道是产品对它的影响比较大，还是更容易受大盘的影响?
比如春节时期是洗车、买车的高峰，你不用额外做什么，它的自然量就会涨上来，因为大家逢年过节普遍有用车的需求，这就是大盘因素。
最后看一下自然&付费的画像。由此衍生出自然&付费画像的对比，自然用户很大程度来源于我们的品牌宣传，具有很高的不确定性，但是跟品牌宣传是直接相关的。付费渠道大多数就是渠道拉新，通过这张表可以看出品宣和渠道这两个用户的属性。
市场营销派模型讲完了，我们再来看实验增长派模型。