位元組跳動的數字化增長

這樣一家年輕的公司憑藉什麼在如此短的時間取得快速的發展？

是技術？是文化？是國際化？是多元化？都是，但可能又都不全是。話題太大，今天我們先從技術的角度來聊一聊。

如果要從技術的角度來總結位元組的成功，可能可以概括成兩個智慧：體驗智慧、資料智慧。追求極致的使用者體驗，用資料驅動產品和服務，是位元組跳動一直在做的事情。

丨關於體驗智慧

何為體驗智慧，舉個例子：

為了更好地瞭解使用者，我們把所有使用者在APP的平均觸控時間，進行排列分佈，結果會是一個正態分佈（如圖），這就是使用者觸控習慣的數字化呈現。

丨關於資料智慧

關於資料智慧，位元組跳動內部有大量的決策並不是由管理者或者產品經理決定的，我們會把決策權交給使用者。AB測試是位元組跳動一直在踐行的方法，每次APP換版可能會衍生出幾百、上千個版本，不同的使用者拿到不同的版本，透過對使用者反饋的分析，不斷迭代產品、最佳化服務。

丨位元組跳動的技術支撐

國內很多網際網路公司是事業部管理模式，從前端的銷售、產品、運營，到後端的研發、測試，都在同一個事業部下，這是偏縱向的管理模式。但位元組跳動選擇了偏橫向的管理模式，絕大部分業務會共用同一個技術中臺，以提升技術的標準化和協同。當然，受監管合規等因素影響，海外產品會相對獨立。

淺析網際網路數字化增長

首先得思考一個問題：如何評價網際網路數字化增長結果？

答案是DAU。

相信但凡對網際網路有一些瞭解的人，都知道這個結論，但大家有沒有想過為什麼？

其實，這是由網際網路公司的一類商業模式決定的，國內一線網際網路公司的很大一塊收入其實都來自於廣告。簡單說，只要使用者願意來，願意在平臺上使用產品，就能帶來收入。

即便是那些不依賴廣告業務的網際網路公司，DAU也意味著流量基礎和營收可能，門庭若市的店家通常生意不會差。

所以，DAU即是因又是果，是任何一家網際網路公司都極其看中的指標。

過去，企業為了提升DAU，花了很高的成本去獲客，然後按照使用者獲取、留存、支付、傳播的路徑一步步走下來，就出現了今天很多機構普遍存在的現狀：存量客戶上億，活躍客戶僅幾百萬。

今天，位元組跳動打造了多款超級APP，抖音日活已經超6億，除了互娛類產品和金融產品天然的差異外，也跟位元組跳動的客戶經營理念分不開。我們最關注的指標是使用者留存，從使用者留存出發，找到與產品理念契合、能帶來長期活躍的客戶，關注他們的體驗和漏斗表現，然後才去獲取。

舉個海外投放的例子，海外投放的主流渠道有Apple、Facebook、Twitter、Instagram、Google等。在觀察使用者獲取環節，假設Facebook佔所有使用者獲取量的35%，Google佔25%，但在最後持續購買的使用者中，Facebook佔42%，Google僅佔3%，那就要立即停止Google投放，加大Facebook的渠道投放。

使用者留存是需要特別關注的指標，每一次營銷活動之後，客戶可能都會有一個脈衝式的增長，但不要慶祝的過早，我們還需要持續關注使用者留存的資料，直到使用者留存率達到比較穩定的狀態，這些使用者才是能夠帶來價值、帶來長期收益的使用者。

網際網路的APP大多都有自己的生命週期，先後會經歷啟動、成長、成熟、衰退階段。我們在啟動階段最關注使用者體驗，成長階段考慮如何獲得更多使用者，到了成熟階段才思考使用者變現，最後衰退階段再看怎麼召回。

網際網路行業有很多公司的產品值得參考，我們主張UV價值最大化，交易標的儘可能地露出，螢幕利用到極致，再加上無限下拉，與使用者進行源源不斷的互動。

除了UV價值最大化，我們還提倡使用成本最小化。在設計產品的時候，我們不妨假設使用者視力不好，也不願意過多互動，所以產品能用圖片就不用文字，另外還需要順應使用者的使用習慣，滿足單手操作的場景需要，比如簡單上下滑。

從資訊密度發展而言，未來金融產品的銷售會不會以更高效方式跟使用者互動？金融產品可能不再是APP上的一串文字，也不是網點客戶經理的介紹，而是透過某個大V與使用者在短影片、直播進行互動，從而推動銷售行為的發生。當然，前提是要滿足監管合規的要求。

金融業數字化增長該走向何方

同樣的，要回答金融行業數字化增長怎麼做，首先得明確：如何評價金融行業數字化增長結果？

答案是：MAU+AUM。

金融產品的活躍頻度決定了一般不太會用DAU來進行衡量，並且金融行業不是網際網路，不是有使用者就有收益。如果使用者每天都開啟APP，簽到領紅包然後退出，從不購買，這反而會給金融機構帶來IT和運營的成本。

所以，金融行業要同時關注MAU與AUM，首先看MAU，其次思考如何透過MAU帶動AUM的增長。

拆解一下MAU，通常包含老使用者和新使用者，老使用者來自私域流量的運營，那麼新使用者從哪裡獲取？我們認為最直接的獲客方式是廣告投放，而當下最熱門的獲客成本則來自於直播。獲新通常要考慮兩個方面：ROI和留存率，ROI是指你的LTV（客戶生命週期價值）是否能大於CPA（單一客戶獲客成本），留存率反映的是該次獲客是否真實有效。

那麼MAU增長起來後，如何沉澱，做好持續的私域流量運營？答案是：從KYC（Know Your Customer）開始。首先我們要真正瞭解我們的使用者，他們有什麼金融需求、非金融需求，我們該如何滿足。把這些資料打通、沉澱之後，我們才能從資料裡面挖掘更多業務價值，產生更多導向性服務。

除了對使用者進行經營，產品同樣需要經營。以金融APP為例，每個人都有金融訴求，但是無論是來自於投教、諮詢或者個人財富管理，其中重點都是是如何讓使用者需求在APP中得以體現，讓使用者認為APP是有趣的、瞭解使用者的。

AI技術能幫助做更好的使用者運營。隨著時代的發展，未來的金融主流使用者將不再是主流的60、70後，未來使用者是90、00甚至10後，那我們要去嘗試、去學習新使用者的特點。

假設經過上述的一系列操作，我們成功提升了使用者的MAU，那麼下一步：如何透過MAU帶動AUM的增長。我們按照頻次和消費金額把使用者行為分成四個象限，如何把右下角高頻低消費的行為，向左上角低頻高消費的金融場景遷移成為關鍵。這個傳遞過程可以透過產品頁面設計實現，也可以透過演算法實現。

大家都知道演算法是需要喂資料的，假如金融機構沒有足夠多的使用者行為資料怎麼辦？為了打破行業間的資料孤島，位元組推出了聯邦學習服務，透過向金融機構提供“資料+演算法+平臺”的方式，端到端解決客戶的資料和技術瓶頸，實現更好的行業賦能。