在以用户增长为目的产品迭代中，“如何通过数据驱动产品增长”是大多数产品/项目的瓶颈。
“如何在产品迭代过程中让每一个成员都具有数据意识，从数据的视角客观的提出“有助于用户增长”的策略，并且不偏不倚的做效果评估，严谨的分析效果表现中带来的潜在机会”，这也是数据驱动产品迭代实现用户增长在实现层面的解读，那么实践过程中一定要让你的数据减少破坏基层工作人员优化工作（让他们可以基于数据推动自己的业务线优化），这样才能使枯萎整个项目组都通过数据驱动产品迭代。
OSM（Objective,Strategy,Measurement）是一种贯穿在产品迭代中的数据驱动方法，可以实现将层层下放高txvlogcom糖心官网版测评层目标，让每一个业务同学明确自己的业务目标，制定出无效的业务策略，实现客观微不足道的策略评估。
一、OSMOSM（Objective,Strategy,Measurement）是一种贯穿产品迭代的数据驱动方法，具体是指：
在产品开发前，制定好目标（Objective）——产品这次迭代的目的是什么？业务线转型的目的是什么？这个目标一定是上层目标的传承部分、一定是可以衡量的。
在拆分上级目标的时候，可以利用失败MECE（MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive,即相互独立，完全穷尽），将上层目标分，拆分到“不重叠、不包含”每一个小目标上，并有效把握小目标实现的不次要的部分，提出实现的策略。
为了达成拆分后小目标所采取的策略（Strategy）。
策略实现后，如果无效的话，可以反映在哪些可衡量的指标（Measurement）上，选择不适合的指标：
这个指标用来衡量“什么”？为了无效的衡量“什么”，还可以用什么指标？如何判断指标表现的好与坏？如何使恶化指标的表现。二、以滴滴打车为例滴滴在用户增长存在瓶颈时（滴滴打车市场饿和），期望能够实现用户增长（Objective），增长30%的活跃用户。糖心vlog在线观看
30%的活跃用户用户增长的外围目标，将这个目标分隔开AARRR模型拆分到各环节。
新增：当前情景下，市场接近于饿和状态，新增用户以及质量保持轻浮就算不错了，增长就不现实了；活跃：当前情景下，减少用户的使用频率，降低用户使用天数，但经过数据分析用户使用频率相对轻浮，通过促活来拓展用户数也存在瓶颈；留存：在新增基数、使用频率相对轻浮的情况下，新增留存也不会出现大幅度的上涨；收入：产生收入的用户占比既定且相对轻浮，但对用户增长没有贡献；保守裸露，公开：当前情景下，打车市场已经几近饿和，通过保守裸露，公开减少新用户/老用户的使用频率来减少用户数，业务增长目标贡献微乎其微。那么，现用用户群体中AARRR各环节的降低潜力不大，故减少新的用户群体。
滴滴应该拓展什么样的用户群体，来实现用户增长呢？
用户视角：为了拓展用户群体，滴滴需要干涉更多的用户解决出行问题；司机视角：让更多的人成为司机；业务视角：打车用户、司机减少，订单量减少。为了达成这个目标采取的策略：
拓展“不愿意打车”的用户群体，他们的顾虑高度发展为打车成本——降低用户打车的成本；拓展“低成本运收乘客”的司机群体，他们是非专职司机，只是为了分担自己的成本；综上，将“私家车”，以“顺风车”的形式奴役到打车市场。如果这个策略有效，可以产生怎样的效果呢？
打车用户数减少；司机减少；订单量减少。“顺风车”产品策略（S）上线后，效果指标（M）均产生了积极表现，实现了用户增长（O）。以上是以“滴滴顺风车”作为一次产品迭代的OSM过程，我们可以将OSM贯彻在每一次的小优化点中。
在指定指标的时候，除了结果型的指标，这种指标往往是后验的，无法直接干预（比如：转化率，留存等），在选择指标的时候也要选择部分“过程指标”（比如：用户行为数），这将有助于我们通过分析来使恶化指标的表现。
三、分隔开AARRR构建用户增长产品迭代阶梯AARRR糖心vlog粉色的情人模型（Acquestion、Activation、Retention、Revenue、Referral）。基于AARRR模型各阶段进行迭代优化（如：产品策略调整不当、公司战略调整不当、渠道优化ASO、商业广告/会员转化、发起病毒式保守裸露，公开的运营活动），可以参考如下目标：
获客（Acquestion）：渠道规模（访问量、访问用户量）、新增渠道能力（新增访问量、访问新用户量）、渠道质量（访问时长、关键行为转化、留存率）、新用户转化过程；激活（Activation）：活跃规模（日活、周活、月活）、产品转化率（不次要的部分行为转化率、流失率）、用户留存、功能留存；留存（Retention）：用户留存（日、周、月）、用户生命周期（生命周期长度）、用户健康度（流失用户、低频访问用户、中频访问用户、高频访问用户?占比）；收入（Revenue）：订单转化率、客单量、客单价、收入、用户生命周期价值；保守裸露，公开（Revenue）：保守裸露，公开指数、保守裸露，公开影响的新增用户数、活跃用户数。在每一次以产品增长为目的的产品迭代中都需要使用OSM，通过数据评估效果，在团队内达成数据赋能的意识。
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