用戶增長就是數據挖掘和分析的過程，那麼如何用數據分析來做增長呢？針對這個問題，文章從五個方面展開分析，裡面提到蠻多增長的概念，例如：
1.AARRR理論：這是很經典的用戶歷程分析，從拉新用戶、提高活躍、提高留存、產生營收到傳播推薦(產生營收和傳播推薦這兩塊有些文章是會顛倒放)，從各節點找出轉換率最差的那一段，然後找出問題並且優化。
2.北極星指標：又叫做唯一重要的指標(One metric That matters, OMTM)，舉例來說，Netflix早期定義的北極星指標為「顧客連續下訂 DVDs 三次 (或以上) 的比例」，有了北極星指標，公司從基層到高層都會相當清楚現在什麼該做，什麼應該省略。
3.獲取數據的方法：企業初創期選擇第三方服務作為過渡，等到企業壯大後再將命運真正掌握在自己手裡，把一些能自建的數據體係都自己打磨出來，我以前待的公司也有這樣的想法，總覺得把文件放在雲端是一件相當危險的事情。
4.AB test的概念
雖然每個都只提到一點點，當就把這篇文章當入門磚吧！如果覺得哪塊不懂或是有興趣，再上網、買書、上課去挖深，知識就是這樣一點一滴累積來的。
我們常看的YouTube和Facebook就有自己一套推薦系統，也就是我們常說的「演算法」，最理想的狀態是「千人千面」，意指每個人進到同一個網站內，看到的內容都是為你量身訂製的。
內文提到；「推薦系統已然成為各家app或網站的標配，只要它的內容或商品sku足夠豐富，那麼它一定會用到推薦系統。簡單來說，個性化推薦就是平台會根據用戶的個人信息（靜態信息&動態信息）及產品信息，為不同的用戶在不同的場景提供不同的內容或商品的推薦。」
要做到這點是非常不容易的，這篇文章我認為它的價值在於，在導入演算法前，如何透過營運，針對初期的新用戶來做到「冷啟動」這件事情，主要策略有以下兩點：
一、充分挖掘用戶的個人信息
策略1：未註冊的用戶位置信息授權
策略2：註冊用戶的手機號、位置信息、性別等
策略3：用戶來源渠道（針對有投放渠道跟踪的場景）
策略4：用戶主動提供的興趣內容
二、充分利用已有資源信息
策略1：花式推薦熱門資源
策略2：積極曝光優質的新品資源
策略3：重點關注“專家”標註的資源
策略4：挖掘少有的用戶行為軌跡裡面的信息
其實這就是我週一在射擊手遊《War Robots》所說的價值增長模式，初期在冷啟動階段必定需要不斷的拋出一些信息來獲取用戶的偏好，才有辦法將演算法跑起來，我認為這篇文章已經給了很不錯的營運建議，值得參考。
人是直覺、感性思考生物，基本上要有數據思維是反人性的，但在各行各業中，具有數據思維導向的員工越來越重要，而身為營運人員，數據分析更是不可或缺的一環，這篇文章分享了很多數據思維的概念，包括四個段落：
一、數據思維在增長中的應用
二、建立數據思維的第一步：數據採集
三、建立數據思維的第二步：數據分析
四、建立數據思維的第三步：數據可視化
每一段內容對營運人員來說都非常重要，非常值得一讀。
我還蠻喜歡這種文案之間的比較，中文的巧妙在於可以用極精簡的話來表達一個完整的概念或意像，邊看可以邊思考如果自己是文案人員，是否能提出更好的詞彙，正所謂有比較就有傷害(誤)，可以看看你比較喜歡哪句。
《77乳加的大冒險！40 年不變、銷量只剩 3 分之 1，老牌巧克力靠什麼找到生路？》
當一間公司規模越做越大、營業額越來越高時，代表對於某個領域所投入的成本與專業已經非常的深厚，這是他的武器，但也可能成為軟肋，面對競爭者的挑戰或是環境變化時，過往引以為傲的資本可能瞬間變成沉重的負擔，因為遷移成本太高，而這篇文章是從77乳加巧克力的轉型三部曲中內文延伸閱讀所得，兩篇看完後我更喜歡這篇，因此挑出來分享。
《誰說電子報很無趣！看Pinkoi如何用EDM展現品牌風格，讓人忍不住想開信的策略解析》
EDM和SMS大概是每個營運人員都會接觸到的工具，但用得好不好也是講技巧的，這篇文章分享了許多製作EDM的關鍵點，包括：
1.寄件人搭配主旨
2.互動性的文案
3.風格保持一致
很多的眉眉角角都是值得留意與學習的，但裡面沒講到的一個重點是「分群」，千萬別一封EDM就寄給所有玩家，流失的、活躍的、付費的、未付費的、新玩家、老玩家全部打成一包寄出，這樣弄的確很省事很快，但對於事後的分析價值幾乎完全是零。
●開信率5.5% →有沒有可能活躍玩家開信率10%，流失玩家開信率1%？
●開信的玩家，付費金額1萬塊 →有沒有可能這1萬塊本來就是那些會付費的玩家付的？
如果沒做到分群發信，上述這些問題基本上你回答不出來，只得重新分析才有可能得知，
因此別認為發EDM和SMS很簡單，當沒做好分群操作時，投資的預算很可能一大部分都打了水漂，並且喪失了與最有價值的玩家溝通的機會。
以上就是本次的商業案例與營銷文章分享，希望對你有些啟發，下次見。
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