有讀者詢問，目前自己的產(chǎn)品陷入了瓶頸，訂單量不增不減，如何才能取得突破。今天來和大家扯點淡，順便回答一下這個問題。
S曲線與J曲線
在產(chǎn)品發(fā)展周期中，經(jīng)常會看到關(guān)于增長曲線的討論。
大多數(shù)產(chǎn)品，都會遵循S型曲線的增長方式：
面對平穩(wěn)期如何運營
但有些產(chǎn)品，可能產(chǎn)生J型曲線：
面對平穩(wěn)期如何運營
拿大家最熟悉的兩個通信工具來說，QQ的發(fā)展遵循的就是S型曲線，而微信卻能走出J型曲線。
很多人會因此認為，微信更加牛逼，但我一直的觀點是：
如果微信并不是騰訊出品的工具，那么他才能在是否牛逼上去和QQ進行比較，由于兩個產(chǎn)品擁有同一個爹，所以，互相借勢，是微信能夠展現(xiàn)出J型曲線表現(xiàn)的重要原因。
不僅僅是用戶增長，大多數(shù)的交易增長也會遵循這種曲線，所以，在傳統(tǒng)的商業(yè)和電商的財報中，你經(jīng)常會聽到「受季節(jié)因素影響」的評價，這種評價，說的其實是商業(yè)中最常見的客觀因素影響導(dǎo)致增長不達預(yù)期時的一種說法。
S型或者J型，其實沒有好與不好，他們一樣會遇到瓶頸期，或者我們說，平穩(wěn)期，不管是怎樣的增長曲線，縮短平穩(wěn)期，突破瓶頸的訴求都是一樣的。
縮短平穩(wěn)期的方法
一切的增長，都寄希望于數(shù)據(jù)層面的突破，而一切手段，也依賴于數(shù)據(jù)提供的支持。
關(guān)于「啤酒與尿布」以及「Target懷孕指數(shù)」的故事相信很多人都耳熟能詳，不管是否真實，它實際上是給出了啟發(fā)的：
如果你了解你的用戶，那么你有大把的機會去嘗試對他們進行轉(zhuǎn)化，而一旦某一種方法被驗證可以轉(zhuǎn)化，就可以圍繞這種方法去做深度挖掘。
在這里，其實大家可以用每天使用的手機和手機運營商提供的流量優(yōu)惠做理解。
運營商A在用戶辦理手機卡業(yè)務(wù)時，請用戶選擇套餐，并告訴用戶可以參與一個活動，承諾消費達到一定額度，每月就會贈送double的流量套餐，為期半年。
運營商B則會根據(jù)用戶每月使用流量的情況，推薦用戶對應(yīng)的流量套餐，促使用戶向新套餐轉(zhuǎn)化。
這兩種方式都很簡單，但是背后卻有針對用戶所做的運營策略。
運營商A的策略是，假定目標有100名用戶接收了這種方案，那么就分析全量用戶的每月流量使用情況，并對應(yīng)這個樣本群在半年優(yōu)惠期結(jié)束后，是否適應(yīng)縮減了一半流量的套餐，如果樣本不適應(yīng)，有多大比例會讓這群樣本去購買更高的套餐。
運營商B的策略是，假定目標有100名用戶接收到推送，那么就觀測這100名用戶接受推薦套餐的比例，并分析接受推薦的用戶實際的套餐使用情況，以及他們的復(fù)購情況，并持續(xù)優(yōu)化推薦模型。
在《怪誕行為學(xué)》中，提到過一些很有趣的例子，譬如，關(guān)于便宜口味一般的巧克力，與昂貴但口味更好的巧克力，對消費者施加了不同策略后，是否會影響消費者的選擇。
答案是顯而易見的，即便是那些喜歡口味更好更貴的巧克力的消費者，也可能會因為營銷者施加的策略，而在一定的場景下發(fā)生選擇偏移，并可能在長期的策略施加后，形成新的決策習(xí)慣。
運營對于消費類的用戶，就是需要考慮施加不同的策略。
我曾經(jīng)說過，游戲運營對互聯(lián)網(wǎng)運營是有很大的啟發(fā)的，傳統(tǒng)商業(yè)的運作也對互聯(lián)網(wǎng)運營有很大啟發(fā)。
拿手游來說，尤其是國內(nèi)的手游，你一定看見過很多「限時」購買的道具包，或者「限量」購買的道具包，甚至「限次」購買的道具包。
之所以玩家會買，因為玩家認為這些有限制條件的道具包，比較實惠，即便價格較高，但也有嘗試的沖動。
但是，經(jīng)過幾次有限制條件的購買促進之后，一部分用戶就會固化他們的習(xí)慣。
所以，當我們在評價那些收入很好的手游時，經(jīng)常會開玩笑說，「如果有什么問題解決不了，那么就氪個648，如果還沒有解決，那么再氪一個648，一定可以解決?！?/p>
這是一個玩笑，但從消費者行為來看，一點兒都不是玩笑。
運營和消費者的博弈一直都在「給甜頭-培養(yǎng)習(xí)慣-轉(zhuǎn)化一批-換個法子再給甜頭-繼續(xù)培養(yǎng)習(xí)慣-繼續(xù)轉(zhuǎn)化」上不停的兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)。
最終，總有一批用戶會被轉(zhuǎn)化，也總有一批用戶不會被轉(zhuǎn)化。
舉一個進行中的例子。
某個業(yè)務(wù)模塊定向邀請一部分用戶享受某項權(quán)益，從一開始的需要用戶做三步操作，優(yōu)化到一步操作，各種渠道定向邀請，運營把轉(zhuǎn)化率從1%提升到了7%，但是依然不達預(yù)期，數(shù)據(jù)表明有一部分用戶即便反復(fù)邀請，依然沒有任何動作，這個時候怎么辦？
第一步，是把接受邀請和不接受邀請的用戶樣本請求數(shù)據(jù)提供相關(guān)的屬性、行為數(shù)據(jù)，然后進行分析，看看差異究竟在什么地方，是因為年齡問題導(dǎo)致不會操作，還是活躍度比較低，軟硬不吃。
第二步，是把分析后的樣本提取出來，將不接受邀請中，與已接受邀請的樣本屬性、行為一致的用戶剝離出來，嘗試再次轉(zhuǎn)化，同時加上對業(yè)務(wù)模塊的優(yōu)化，讓邀請觸達更加高效。
第三步，把差異較大的樣本拿出來，嘗試換個辦法邀請。
做完三步，再看轉(zhuǎn)化。
目前我們正在做第一步工作。
在已經(jīng)完成的工作里，如果肯研究，也會發(fā)現(xiàn)，從1%到7%的提升，并不是一蹴而就的，其間，進行過三輪嘗試，第一輪嘗試并不成功，但修改了文案之后，轉(zhuǎn)化率明顯提升。
運營的工作始終都是要反復(fù)的提出假設(shè)，反復(fù)的驗證假設(shè)，最終找到驅(qū)動的模塊，完成瓶頸的突破。
其實道理說起來非常簡單，但要結(jié)合實踐，非常難。
不同的產(chǎn)品與業(yè)務(wù)的邏輯并不相同，同樣是電商，天貓要考慮的問題，和京東就不一樣。
所以，實際的操作是要依靠實踐來完成。
驗證假設(shè)的方法
我理解有很多運營，都希望別人可以指點迷津，但很糾結(jié)的是，別人在不同領(lǐng)域的經(jīng)驗，有時候未必能夠?qū)嶋H給予支持。
因此只能給出道理。
基于假設(shè)的提出與驗證，其實是去年很火的《精益創(chuàng)業(yè)》里反復(fù)論證的方法。
這個方法，其實是普適性的，而運營借助這個方法，可以更好的節(jié)約成本并改善效果，關(guān)鍵在于，怎么做。
舉個實際的例子。
如果我今天有100萬用戶，我有一個假設(shè)，這個假設(shè)的結(jié)論是，要么可以讓用戶活躍提升100%，要么毫無效果。
那么狠簡單，我可能會把這件事情的驗證分為3個步驟。
第一步，抽取1000個用戶（這里可以是隨機，也可以有限定條件），對1000個用戶做一個只有他們看得到的活動，或者迭代，然后去看著1000個用戶在一段時間內(nèi)（譬如1周、2周、1個月）內(nèi)的行為表現(xiàn)，是否比此前有提升，如果有，就找到這些用戶里提升最大的樣本，和提升最小的樣本，尋找這兩種樣本各自的共性。
第二步，把選型擴展到兩類樣本各10000用戶，繼續(xù)觀測效果。
這里基本就可以判定，對全量用戶開放后，效果是否如預(yù)期一樣展開，如果會，那么就到第三步，對全量用戶開放，如果不會，就返回第二步，重新抽取樣本，重新組織。
有很多時候，我們并不是不知道怎么做，只是懶。
但如果你習(xí)慣了懶，那么就很難去做到運營的精細化，而在當前的環(huán)境下，一個無法做到精細化運營的互聯(lián)網(wǎng)公司，離關(guān)門大吉幾乎就是24小時的距離。
