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百年巨头 IBM 如何用「增长黑客」重塑自我,超 10 倍增长!

GIO 增长团队 2020-07-12
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来源:《How IBM accelerated their digital transformation》、《IBM - How a 100-year-old company can still reinvent itself through growth hacking》;由 GrowingIO 编译整理。
 

IBM ,全球最大的信息技术和业务解决方案公司,1911 年成立,距今已经有 109 年历史。
 
随着科技的发展以及黑天鹅事件的催化,用户的购买方式、产品推向市场的策略等都在发生巨大的变化,传统企业的增长模型可能即将被完全颠覆。
 
想要生存就必须快速适应,IBM 也不例外。
 
 

1,传统企业落地增长黑客的三重挑战


 
为什么我们会开启增长黑客?因为这种依靠技术和数据的力量所带来的增长,是传统方式无法比拟的。
 
与初创企业不同的是,对于 IBM 而言,原本就有优秀的产品以及庞大的用户基础,采用增长黑客的目的并不是要完全改变与市场打交道的方式,而是要在原本的基础上探索一条数字化路线,以获得更多用户的青睐。
 
但要想在一家百年传统企业内部,建立独立的增长团队、并将增长黑客应用于实践,对我们来说,无异于二次创业,挑战如下:
 
  • 传统的组织结构
 
对于 IBM 这样的大型企业而言,市场、产品、销售等各个部门都有其独立性。比如市场部门侧重于漏斗顶部的体验,产品部门侧重于产品内部体验。
 
部门之间缺乏一根纽带,以确保用户生命旅程中各个阶段的无缝衔接。
 
  • 匮乏的增长思维
 
增长实践之初,企业内部的守旧派会有不少异议甚至是反对,公司整体比较缺乏数据驱动型思维、实验文化,以及对产品和用户生命旅程更为深刻的理解。
 
  • 有限的试验范围
 
如何增长已有的产品,以及如何在避免重大失误的前提下开展实验,是我们所需要面对的。
 
相比于初创企业一直在变化的产品,可以比较游刃有余的进行实验;IBM 的产品比较成熟、客户基数也比较大,不太方便做一些夸张的实验,影响客户体验。
 

2,用 50 年前问世的产品,开启增长实验


 
增长实践之初,我们选择了一款 50 年前问世的产品:SPSS(Statistical Packaging for the Social Sciences,社会科学统计软件包),开启初步的增长实验。
 
SPSS Statistics 是一款统计软件,旨在通过即时分析,假设检验,地理空间分析和预测分析来解决业务和研究问题,主要面向学生和学者(大多数年龄在 25 岁以下)。
 
通过用户反馈及数据分析发现,SPSS Statistics 当时主要存在以下问题:
 
  • 找到难:在实验之初大概 60 个不同的站点,这就意味着在谷歌搜索 “ SPSS Statistics ”,将会被引向 100 万个不同的方向,很多用户就流失在了这一过程中;
 
  • 试用难:即使找到产品、找到试用版也无异于攀珠峰。即使有足够的耐心去寻试用版,也很有可能面临下载失败;
 
  • 付费难:并不是每个人都想通过与 IBM 销售人员的对话来购买产品或了解版本更新。很多企业都已经转向了订阅模式,对 SPSS Statistics 感兴趣的人也一定需要这种新模式。 
 
因此,我们在实验初期采取了以下措施:
 
  • 提升搜索能力;
  • 改进试用产品,使其更易于访问和使用;
  • 制定产品订阅模式。
 
我们唯一没有做的就是改变产品本身。而在短短几个月内,变化的效果十分明显:
 
  • 通过传统购买流程购买 SPSS Statistics 的人数大幅下降; 
  • 订阅用户数增长了 2 倍;
  • 93% 的净新用户都来自订阅。
 
 
举个具体的案例:
 
在 SPSS Statistics 的用户旅程中,用户访问价格页面之后会有购买意向。但是大家一致认为,原有的页面设计不能直接地引导用户进行购买,因为实际的“配置并购买”按钮位于表格外部并且被折叠起来了。
 
因此,我们进行了测试,在表格上方增加了“试用”和“购买”按钮。
 
            
 
通过数据分析工具发现,两个测试点的 CTR(页面点击率)提高了 6% 左右,其中包括“试用”按钮点击次数的净增长。
 
最终,美国 138 个地区的 SPSS Statistics 产品都采用了“试用”和“购买”按钮,仅用了 30 天,线上自助服务的收入就增长了 8%。
 
 
通过减少产品外用户旅程中关键触点的摩擦,我们能够将用户购买产品所需的时间成本减少 70%,这对我们来说是非常大的成就。
 

 

3,组建横跨部门的增长团队


 
在产品外的增长实验初有成效后,我们就能够调用资源,去分析、优化 SPSS Statistics 的整个用户生命旅程:从用户如何找到这款产品、如何注册试用版、到试用/购买体验如何、以及获得技术支持的难易程度等等。
 
由于涉及到众多领域,就需要一个组织有序的跨职能团队,达成为同一个目标而努力的团队共识。于是,我们开始从以下部门征选合适的人才:
 
  • 市场部:提供营销策略的相关专业知识;
  • 产品部:制定产品价格和包装策略;
  • 设计部:是用户研究和体验的关键一环;
  • 客户成功部:洞悉用户的需求和建议;
  • 技术部:创造数字化体验的环境及其功能。

我们通过这种跨职能的方法,就可以建立横跨设计、开发、产品、营销和其他各个领域的增长团队,并且复制到 IBM 的各个产品线。
 
举个具体的案例:
 
IBM Cloud 的用户通常会在平台上注册、下载、试用,并最终升级为付费用户。
 
增长团队内的数据科学家发现,在四个月的时间里,数以千计的用户试图在平台上从试用升级为付费,但他们的信用卡交易被拒绝了。
           
于是,他们对一系列的干扰进行了测试,在交易产品页面出现问题时转给增长团队内的产品;在交易失败时将其转至增长团队内的技术支持,逐步排除故障。
 
最终,在 24 小时内,解决了这个问题。增长团队的建立大大提升了处理问题的效率。
 
 

4,增长团队成功的 5 大关键要素



增长团队的搭建在企业内部是一个漫长且具有挑战的事情,不仅需要从上至下,还需要从下至上。在长时间的实践中,我们总结了增长团队成功的 5 大关键要素:

 
  • 专注于用户体验:用户至上,这句话其实意味着用户体验就是一切。专注于获得好的用户体验,将在不经意间创造积极的结果。良好的用户体验=满意的客户=更好的业务成果。
 
  • 始终从数据出发:真正关注数据,当数据显示了事物的变化趋势时,我们会对手头的工作更加明确、更有目的性,因为数据不会说谎。
 
  • 具备共识性目标:无论是目标是更高的 NPS(净推荐值) 还是更高的转化率,我们都需要团结整个团队来完成任务。一旦确定了目标是什么,就可以将工作细分给各增长团队成员,让他们主动协调资源实现目标。
 
  • 统一奖励机制:由于每个人都朝着相同的目标努力,因此要对他们使用相同的 KPI 度量标准。对于我们的团队而言,NPS 就是北极星指标。 
 
  • 确保人人出力:由于团队是不同职能部门之间的协作,一些“正向”的分歧不可避免,应该合理考虑每个人的宝贵意见和专业知识。这些深入的讨论有助于我们以不同的方式看待事物、发现机会。但如果出现了僵局,数据将是最有力的裁判。
 
现在,IBM 拥有一个增长栈,包括数据分析工具、消息传输工具、项目管理工具、A/B 测试工具等。
 
在 IBM 的增长项目中,每个 Sprint 以两个星期为周期,新的阶段增长目标制定取决于项目的进展和反馈,这也给增长团队成员提供了足够的时间来筹划、执行和反思。
 
增长团队会在周会上解决问题、报告项目进度、分享经验、排除故障等。此外,IBM 还有一个称为“周一指标”的东西,团队负责人会在各个职能团队之间分享见解。
 
 

5,未来的增长


  
落地增长的路虽艰辛,但也惊喜不断,在践行增长的这一年中,IBM 的采用率正以 10-15 倍的速度增长。

 
未来,IBM 也将继续结合数字化工具,以方便任何产品、营销、服务人员等都可以轻松、自信、协作地进行数据分析、提出想法。 
 
也将通过搭建增长团队,建立良好的组织间协作关系,促进企业外部和内部的整体增长。