在互聯網企業中，數據增長小組是一個跨職能的存在，溝通各個部門，協調資源。本文通過四個方面解讀數據增長小組，希望對你有幫助。
數據驅動的數據增長小組：
現在的互聯網企業越來越關注和數據有關的一切事情，如數據分析，報表，儀表板，大數據，預測性分析，決策科學等等，所以數據治理變得越來越重要。
一個良好的數據治理計劃會讓業務利益相關者參與進來，他們會參與到數據定義的決策中，同時支持組織內部數據的一致性使用。
越來越多的企業通過數據分析解決企業增長問題，數據增長小組的建制頻繁的出現在組織架構中。
數據增長小組是一個跨職能團隊，在沒有增長小組之前，原來的部門之間不統一，不交叉管理，協調資源能力差。
有了數據增長小組之後，打破常規的組織部門間隙，沿着客户的需求體驗方向不停試錯、改進、迭代，協調業務需求與產品需求，打破了統艙管理的模式。
一個典型的數據增長小組（Growth Team）有這幾個角色：
要學會不斷創新方法並及時總結覆盤，把好的方法沉澱，在實操過程中迭代和優化，直到增長方式能夠持續滿足增長需求。
始終秉持“又快又好”的思想，是數據增長小組發展過程中的關鍵因素。它將志同道合之人凝聚在一起，使團隊能夠有效地實現目標。
每一個增長小組，解決一個環節的問題，嚴格用數據説話，一切決策來自於數據反饋，逐步梳理企業數據增長問題。
那應該如何管理數據增長小組呢？
一個小組每週一到兩個實驗，分析問題調整頻率：
用户的行為數據標準：
業務數據：找到業務問題的核心所在。
用户行為數據：找到用户行為與業務問題間的相關性。
用户基礎數據：用於識別特定用户，給用户進行分類。
作為增長黑客，我們對必須理解自己公司的這3類數據，理解數據相互間關係，並理解數據背後的業務邏輯。
只有這樣，我們才能從數據中發現問題，找到增長點，這也是我理解中的”數據驅動增長”的核心。
數據增長小組的任務指標不僅僅是在現有數據中尋找問題，同時也要不遺餘力的施加干預手段，判定數據邏輯。
可以粗淺的理解為，在周圍的數據不變的情況下，改動一個數據的變量，導致另一個數據變量的因果關係，被經常的用於AB小組測試和各個業務流程管理。
企業核心數據的測試，尋找企業的核心數據指標。這個核心數據指標就被譽為北極星數據。
舉例：
早期的領英用户留存率很差，新用户留存很低，通過AB小組對比我們發現，留存率相對較好的用户都是第一時間導入了通訊錄的用户。
他們粘性高，使用頻度也很高，針對以上現象，領英就鼓勵用户在使用APP的各個環節導入你的通訊錄，從而有效地解決了用户留存問題。直至今天，領英的原則還依然如此。
這其中，用AB用户分組來觀察差異。導入通訊錄這個行為，就是北極星數據指標。導入通訊錄導致了用户留存率增加，這就是因果關係。
病毒式傳播是一種基於用户訴求的傳播方式。
不同於以往“中心化”1對多的傳播方式，“去中心化”的病毒式傳播中人人都是節點，傳播的效果是幾何級數的倍增，往往會產生四兩撥千斤的效果，需要數據增長小組做好詳細記錄，實現模式複製。
基於原有渠道的創新型發展、廣告、渠道、流量購買等等，渠道的優化，強調分享、分裂促進是關鍵。當大家忍不住炫耀自己遊戲積分的時候，在人們眉飛色舞地講解自己如何用拼多多省下很多錢的時候，其實都屬於典型的病毒傳播場景。
這種以人際關係信任為紐帶的傳播，通常比商家的自賣自誇更具有説服力。
1）以數據和增長小組引領的變革
數據增長小組的組建是一家企業的創新與改革，改變了原有部門之間的協作關係變更為一體化，提高了效率，激發了工作活力。
在提高效率的同時，增加了考核標準、技術服務、產品優勢轉化等等，是對現有組織架構的一種顛覆。
數據在互聯網的應用都還屬於被低估階段，但隨着科技的進步和用户獲取的邊界成本越來越高，各大互聯網公司對數據的使用將進入到另一個階段。
作為信息的載體，在未來數據將成為企業洞察內部效率，探知外部行業賽道的高效使用工具。
所有的結論都應該以數據為依託，以數據增長小組為手段，為企業的決策提供助力，為企業的發展提供驅動力。
凡事有模型、萬事有邏輯、我是持續追逐卓越的互聯網人張半城、我們下期見。
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