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當下創新創業正遇到新的轉折點,經濟周期、產業周期、資本周期、政策周期,四大周期疊加造就特殊的創業環境。易觀適時推出《2019年中國產品創業生存指南》,直指新背景下更需要從精益創業到精益成長。
上一個階段創業創流量,許多新興業態隨之誕生,也推動了全網流量在2012年全面開啟快速增長模式,尤其在移動互聯網領域。下沉市場的巨大流量空間,也在此期間被瞬間激活。不過在《易觀2019年中國產品創業生存指南》數據顯示,2012年至2018年的6年間,中國移動互聯網用戶增長率從15.78%跌到2.47%,也同時印證了,流量見頂、存量競爭已是今天創業要面臨的現狀。
反應在資本市場,中國發生融資事件量較2017年下降24.69%(數據來源:鉛筆刀Data),而在獲得融資的項目中,成立2-3年,已經過MVP驗證的項目獲得融資的事件量更高。
不僅上網用戶數增長緩慢,移動互聯網市場規模擴張速率也在不斷降低。移動互聯網市場在2017年攀高至26834.1億元規模后,受經濟環境以及產業周期影響,2018年跌落至2213.2億元。但2018年Q2和Q3市場有所回暖,這也與產業互聯網深入發展有著千絲萬縷的聯系。
易觀分析師在解讀《2019年中國產品創業生存指南》時表示,流量創業時代已過,今天存量市場的創業,資本會更聚焦有長期成長價值的產品及商業模式,已經進入從精益創業到精益成長的階段。
1、泛流量紅利消失,精細流量的創業,需要更精細的定位
同時移動互聯網活躍用戶增長也在放緩,2018年四季度增長率均已跌破1%。流量的馬太效應在頭部和創新創業企業中表現明顯,圍繞固有流量池精細化運營成為行業新的關注重點。
縱覽電商領域月度用戶指數,雖然拼多多、京東與淘寶同時躋身前三,但在月度活躍用戶指數上缺出現了流量斷層。淘寶月度活躍用戶指數將是京東的2.46倍。同時可見,在前7位的APP中,下沉拼團、內容電商、新零售等,各家都在切分更細分的流量市場。
互聯網人口紅利趨于消失之際,哪些領域還有機會?從報告統計來看,社交、通訊、視頻等綜合用戶增長趨于滯漲。細分領域中,系統工具的48.3%,資訊的35.7%、移動購物的29.7%增長率分列前三。
另一波機遇在于傳統行業的互聯網化,房產與互聯網融合正迎來74.8%的亮眼增長速度,企業級應用迎來32.5%、健康的31.6%都令人期待。
領域的戲份,意味著創新及創業的項目,對市場及用戶需要更精準的理解,運用更精細的策略,來提升用戶體驗。
2、投資雖遇冷,但從BAT到創新創業,數據分析職位大熱
2014-2015年的雙創熱潮是互聯網發展的高光時期,此后行業進入平緩發展時期。不過受早期項目IPO后,資方獲得大量流動現金影響,2015-2017年期間成立的公司獲得融資的事件量更高。
2018年后至今,投融資領域主要集中與科技類相關的企業服務、硬件、醫療健康、文化娛樂、人工智能、電商、金融、教育等領域。當互聯網紅利趨于消失,進入存量經濟時代,企業服務成為2015年延續至今的吸金領域就不難理解。
一線及準一線城市依舊是獲得融資數量最多的城市,北京以2511件融資數量繼續笑傲其他城市。值得關注的是杭州正成為新的獨角獸孵化基地, 杭州市創業投資協會發布數據顯示,準獨角獸新增超過30家,新晉準獨角獸企業67家。(杭州低于數據來自于微鏈APP)
2018年的裁員潮對很多互聯網的的就業產生了一定沖擊,從報告來看,千人規模的大型企業和100-500人規模的企業,對人才需求都比較強烈。這些企業和業務往往處于增長期,對人才的需求占據整個互聯網的50%以上。
從崗位需求來看,一線城市偏向產品運營和數據分析類,二三線城市以市場營銷崗位需求為主。新的階段下,各團隊正在加大對運營團隊、分析團隊及效果類市場團隊的需求。(下圖為獵聘網提供數據)
根據獵聘網提供數據分析顯示,產品運營和市場營銷類職位中,已出現中高層招聘需求超過基層運營人員的情況。而隨著越來越多企業意識到數據分析的重要性,數據分析職位招聘中,數據分析師崗位占比一騎絕塵超過50%。
這與存量經濟時代的到來,精細化運營需求愈發高漲有很大關系。 易觀在獵聘網上統計了互聯網類企業方向,超過200份“運營/市場/數據分析類”招聘說明中對于工作類型的描述,其中“獲客,轉化,留存”出現率最高,而“留存”成為其中最核心的詞。
3、“數據驅動,精益成長”趨勢獲共同認同
一邊是存量經濟時代,一邊是數字增長緊迫感,一場供需變化正促使企業管理和組織發生一場深刻變革。過去傳統組織架構在面對全新商業業態時,反應慢、感知能力差,調整節奏遲緩,無法適應新時代等弊端逐漸暴露。 基于數據平臺的協作架構,讓所有人工作在同一數據平臺,從不同維度共同挖掘數據價值,并形成完整統一的數據閉環,從而讓信息傳遞準確度更高、同步更快,發現問題更及時;
這種基于數據平臺的協作架構,正促使創新團隊精益成長時代來臨。而實現精益成長的基礎是快速迭代的效果驗證,過去傳統迭代驗證模式往往需要耗費數月時間,對于公司而言,人力、物力和時間成本消耗都比較大。在精益數據分析的迭代驗證模式下,數據成為洞察全局、減少試錯的核心生產力。公司對新興業務的反饋,可以縮減到數天,大大提升了反應速度,降低試錯成本。
易觀在調研大量數據創新團隊后發現,在推動團隊成長過程中,產品運營、產品迭代、營銷活動、數據分析四個典型場景經常被提及,降低運維成本、減小技術挑戰、數據實時分析已成為這些團隊在數據場景下最頭疼與亟待解決的問題。
4、新消費時代,構建團隊的大數據平臺是核心
當下消費層面在存量經濟時代,正迎來前所未有的變化。易觀之處,目前正處于第二消費、第三消費、第四消費時代并存的階段,家庭私有化、個人私有化以及共享概念的消費時代推動了,個性化消費體驗與共享經濟的融合,大眾消費、品牌消費、品質消費需求共存。不同地域、不同年齡造成的消費觀念都正在影響營銷方式和消費場景的呈現方式。
存量經濟時代的種種變化,對創新和創業團隊以及個人提出了更加嚴苛的精細化運營要求。
在數據驅動精細化運營需要建立三個“數字化”:
第一是產品/服務數字化,將全部商品與服務數字化,將為消費領域帶來繼二維碼后的一次革命性變革;
第二是用戶數字化,建立對用戶的洞察是數據驅動精細化運營的核心,以客戶為導向,重構現有的營銷模式與觸達方式;
第三是運營數字化,數據指導運營精準有效調動,提升運營效率、降低運營成本。
易觀根據業務發展所處的不同階段,設定了不同數據驅動指標體系。在項目初創期,功能事件分析、用戶留存率指標和參與度分析分辨等維度十分重要,此階段最重要的是驗證產品MVP有效性。在快速成長期,導入期和成長期的關注指標不盡相同。導入期更關注渠道質量分析、用戶構成指標,而成長期更關注用戶規模和質量,這一階段更關注產品用戶能否規模性增長,實現營收增長。而在成熟期,用戶增速放緩,規模化后實現利潤最大化成了項目的核心目標。
實現數據驅動的精細化運營是初創企業跨過數字經濟時代門檻的必要條件,也是最主要挑戰。為了讓產品剛剛起步、數據量較小、有自己動手能力的技術、產品創新團隊和個人,有能力在一分鐘內,快速、低成本地搭建起一套秒級查詢百億數據的智能數據系統,易觀開放了易觀方舟Argo國內第一款可私有化部署、開放且免費的用戶分析和精益運營產品。同時搭建起“Argo社區”,供初創團隊、技術及產品研發人員、數據分析業界專家在社區共同探討數據技術、業務增長模型、數字用戶運營方法論等。
并攜手國內一線創投機構推動“春雨計劃”,共同幫助在起步期的產品創新創業團隊建立工具化的前端數據采集、數據建模、數據分析和精細化運營體系,并連接外部系統工具,幫助創新創業團隊用數據驅動精益化增長。
丁悅