在增长运营的工作中我们经常会遇到需要做数据分析的场景，比如今天上班突然发现昨晚开始线索进量少了，但心会影响今天数据，上午的时间往往就需要开始查问题。

这种时候就需要进行一系列操作，也就是从各种维度去看问题到底出在哪儿了，今天试着总结一下这个过程。我把业务链条数据挖掘分成了 4 个大的模块。

1. 扒趋势，看到底是不是问题

业务中经常遇到的情况是，问题未必是问题，要定位是不是真的问题，就不能完全相信体感，比如之前每天进量是 5000 个线索，今天突然变成了 3000 ，这看起来很低，但真的低吗？

一个合理的做法是，先看历史趋势，快速拉出最近 1～2 年的数据，从波动图里去找有没有相似的节点，比如有可能每个月的月底会低，每一年的某一个节日就是会低，或者是公司用户运营策略到了某个周期性的时候也会低。

如果发现没有过历史类似情况，而它在绝对值上就是低了，这时候才能明确清楚问题就是问题。而且要记住的是，在汇报之前最好自己已经查过了，不然噼里啪啦摇了一堆人过来查数据，查到最后发现没事儿，还挺尴尬的。

2. 再定位问题发生的节点在哪

确认了问题之后，就需要开始确认问题发生的节点在哪了，这一步往往比较简单，你可以拉出 by 小时的趋势，或者 byday 的趋势，去看到底在哪个时间节点开始数据变低了。

比如我上面给的案例，是下班以后晚上 20 点数据开始低了，而且比前一个月的 20 点都要低，那就基本定位到了这个节点。

当然一些数据基建不好的公司，或者业务 leader 的 sense 也不是很强，可能要过好几天才能发现，所以大家也不用把定位节点这事儿看的特别简单- -往往草台班子就是容易在这种地方出问题。

更优秀一点的公司，其实会做播报工具，比如四年前其实我们就做了 by 小时的播报，如果某个数据低了，系统就会发警报，如果你在一家中小公司，也可以发起用第三方工具接入大数据库做这种播报小工具，一方面提效，另一方面也是一个露脸的机会。

3. 无限下钻漏斗，直至找到病因

最有趣的部分就是这里，当你发现昨天晚上 20 点的平均线索进量减少以后，就需要开始挖掘漏斗了。

举个简单的例子，你是私域召回，那你的漏斗应当是：触达率→点击率→落地页转化率。

对吗？——其实不对，我给你挖坑了。

思考问题的时候一定要无比全面，实际漏斗应该是：

1. 系统配置的触达基数
2. 实际发送成功的人数和条数
3. 实际点击页面的点击UV
4. 实际进入落地页的 UV
5. 完成落地页下单的UV

我分别在 1 2 4 都补充了。想要定位问题不做重复功，必须要【全】，这样才不会漏东西。

你的触达率可能很高，但你有可能把人群包配少了；
你的触达率可能很高，但你可能一个人少配了 2 条 sop；
你的点击率可能很高，但落地页可能出 bug，导致进不去；

这都是有可能发生的，所以一定要全。而当你把数据拉全了以后就会发现，几乎不可能找不到问题。一定有某个节点挂了。这时候就进入第四个点。

4. 根据病因再深挖，给出对应的解决方案

这个也是很有趣的部分，还是举例子吧，比如你挖掘到了，是【完成落地页下单的UV】下降了，也就是落地页 UV 没问题，但折在了最后一步，那怎么办呢？

这个例子有点儿好，其实你可能会发现，落地页转化率并不是真正的最底层原因，它是还可以拆的。

【完成落地页下单的UV】下降了，还能怎么拆？给你 5 秒钟思考。

进入落地页的人数没问题，说明人们能看到落地页，对吧，但是人们没下单，是他们不想下单，还是他们下不了单？你需要回到那个场景去思考问题（当然更快的做法是自己去试一下）。

有可能素材挂了，也有可能是下单的产品功能中间挂了，甚至有可能都没挂，只是加载时间变长了，都会影响转化率。

所以你还要继续拆，落地页展示的 UV → 点击下单组件的 UV → 选择授权手机号的 UV → 最后真正完成下单动作的 UV 。

当你拆完了以后，你就会发现，问题又定位的更清晰了。比如就是选择授权手机号的 UV 挂了，那可能是因为你们的资源包不够了，也可能是因为 20 点的时候系统出了 bug，还有可能是因为隔壁组临时上线了一个需求，把你这儿给影响了，让他们修复掉即可。

——

写到这儿再多写两句，其实做用户精细化运营也是一样的逻辑。稍微懂点儿行的知道要用什么 RFM 模型对吧。它是一种抽象思维，但其实当你学会玩数据之后，你就知道回到【场景】去挖掘业务潜力。

比如你的业务链条的关键要素就是【用户】会【消费】【不同的金额】，那当你去试着寻找突破点的时候，就知道：

1. 用户有很多种不同的用户，能不能拉出来找找共性和差异？
2. 消费是一个动作，每个人频次不一样，是不是也能看一看？
3. 消费的金额有区别，谁多谁少，能不能看一看？
4. 消费的时间呢？地理空间呢？心理状态呢？
5. ……

一切有【共性】的地方，都藏着机会。比如你会发现北上广深消费高，武汉西安消费高，唯独杭州不太行，那杭州到底出了什么问题？

再比如你还会发现 30 岁女性消费金额很高，但频次在逐渐降低，到底是为什么？我们能不能把这个数据通过策略来拉高？

这个话题就远了，属于是找【业务杠杆】的逻辑，后续专门聊吧。

不确定性给人最大的挑战，就是怎么从一堆杂乱的信息里找到突破口，然后稳稳地把结果做出来。

一个常见的思维框架，核心就五步：信号 → 猜想 → 信号放大验证 → 行动加杠杆 → 拿到结果。

这个过程，其实就是从一个模糊的苗头，一步步走向可复制的成果。

用2个例子来感受一下。

例子一：河边钓鱼

信号：路过河边，看到有人支着鱼竿在钓鱼。

猜想：这条河鱼不少？或者比较好钓？

信号放大验证：连续几天路过都看见有人钓；或者沿着河岸走一段，发现好几个点都有人。嗯，看来不是偶然，这河鱼情确实不错。

行动加杠杆：自己买好鱼竿、饵料，专门抽时间，也去那个点开钓。

结果：收获不错，每次都能钓上几条。

例子二：自媒体写文章

信号：某篇帖子阅读量/互动量突然比平时高出一大截。

猜想：为啥爆了？标题起得好？选题踩中热点了？内容情绪戳中人了？平台突然给流量了？还是被大V转发了？

信号放大验证：下一篇，用类似的标题风格，或者写同类型选题，或者保持那种情绪浓度。看看数据能不能“复现”之前的盛况？如果其中一种方式反复有效，那很可能就是关键信号。

行动加杠杆：锁定那个有效的方法，后面的文章都重点用上它。

结果：账号整体流量和粉丝量开始稳步增长。

核心逻辑就是：从细微处发现苗头，猜原因，多试几次确认是不是真规律，确认后就全力投入，结果自然水到渠成。

下面展开聊聊

1. 捕捉信号：万事皆有“苗头”

只要你真的在动手做，信号无处不在。可能是积极反馈，比如阅读量涨了、用户夸了一句、某个小测试成功了；也可能是消极预警，比如数据突然暴跌、用户抱怨增多、某个环节总卡壳。

实在找不到明确信号怎么办？

可以“乱打一通，广撒网”。多尝试几个不同方向、小成本试错，目的就是主动去“碰撞”出信号来。乱打不是目的，是为了引出有价值的苗头。

信号 vs 噪声：
- 信号是能被重复验证的规律性现象，比如那条河天天有人钓；
- 噪声则是随机的、不可复现的、或者偏离主流的干扰，比如某天河边突然来了一群拍电影的，那不是钓鱼信号。

过滤噪声，聚焦真信号，是成功的第一步。

2. 大胆猜想：给信号找个“理由”

信号只是“看见”，猜想才是“理解”。

看到信号，比如河边有人钓鱼，别光“觉得”有鱼，得猜猜背后的原因，是鱼多？还是好钓？。

一个靠谱的猜想，必须能“落地”。光有个模糊想法远远不够。要让它变得可衡量、可验证。

钓鱼例子：猜想“这河鱼情好”，那验证方式就是“如果连续几天都有人钓，或者多个点都有人钓，那就坐实了”。

自媒体例子：猜想“是情绪表达戳中了人”，验证方式就是“下篇保持同样情绪浓度，看数据是否还能起来”。“可验证”是猜想是否有价值的金标准。

没有衡量方式的猜想，只是拍脑袋的想法，无法指导后续行动。

3. 信号放大验证：

通过多次尝试，把微弱的、一次性的信号“放大”，看看它是不是稳定可靠的真规律，把“噪声”彻底筛掉。

常用的方式：
- 拉长时间：多看几天、多观察一阵，如连续观察河边钓鱼情况。
- 增加次数：多试几次，如自媒体连续几篇都用相似的情绪表达。
- 做AB实验：如果可能，精准对比，如自媒体同时发两篇内容，只改变标题或情绪，其他不变，看哪个效果好。

这一步就是为了回答——“这个信号代表的规律，能稳定复现吗？” 能，就进入下一步；不能，要么调整猜想，要么回去重新找信号。

4. 行动加杠杆：确认了就all in

一旦验证通过，确认了某个方法/路径有效，就到了投入资源、放大效果的时候了。这就是“加杠杆”——把你有限的精力、时间、金钱、人力，集中押注在已验证有效的方向上。

核心动作就是重复、规模化那个有效动作。

钓鱼的投入时间去钓；自媒体的坚持用已验证的有效方式写文章；做产品的，就把验证成功的核心功能打磨好、推出去。

5. 拿到结果

如果前面的步骤走得对，结果往往是水到渠成的。
不过，这里有两个提醒：

结果也需要衡量和复盘，看看是不是达到了预期。
如果结果不稳定，回到前面步骤重新验证。

分享一些容易踩的坑。

1) 错把噪声当信号：一次偶然的“爆款”就以为掌握了财富密码，盲目加杠杆，结果血本无归。

2) 猜想模糊不可验证：“我觉得这样能行” vs “我认为怎样做，能带来具体可衡量的变化，在多长时间内可观测到新的信号”。后者才有指导意义。

3) 验证阶段偷懒或误读：只试了一次就下结论；看到一点点“似乎有效”就过度解读，忽略了随机性。要严格、多次、客观地验证。

4) 不敢/不会加杠杆：验证成功了，却因为犹豫、资源分散或路径依赖，不敢投入资源放大效果，错失良机。看准了，就要敢于在可控范围内下注。

5）杠杆加错方向：验证的明明是A因素有效，结果加杠杆时却重点投入到了B因素上。行动必须紧密对应已验证的有效点。

6）忽视环境变化：验证有效的方法，可能因为平台规则、市场环境、用户喜好变化而失效。加杠杆过程中也要保持敏感，持续关注信号，必要时调整。

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总结一下，从信号到结果，其实是一个由浅入深的过程：看见 → 推测 → 验证 → 放大 → 收获。

在这个过程中，最重要的不是一开始就猜得对，而是通过验证一步步逼近真相。

因为，真正可持续的成果，几乎都是在信号被放大、模式被复现之后，才开始稳定出现的。

昨天和她说app的founder反馈了一下我不时能刷到已婚同学们在上面要脱单🙄屏蔽认识的人的算法要优化一下，不然有点尴尬，很想点一下❤️提醒对方。

去哪里搞流量，看这张图

图片里面占比最小的App也有几千万的用户

为溪 | 陈龙：智能体商业第一年

2025 is not the year of agents. This is the decade of agents

小红书的核心竞争力在于
除了小红书，没有任何一款软件会告诉你，开车去九溪烟树，车停在白金汉爵酒店最划算

Gpt5 9.11和9.8 谁大

新站开始稳定出单了

之前我写过一篇文章，说搜索量来自于共识 https://mp.weixin.qq.com/s/EvOmXsY-gX4_Ntxw_PK7aw

今天又写了一篇，继续聊共识，这次标题取得比较大，成功商业模式 = 产品力 × 共识力 × 传播力 × SEO力 × 品牌力 https://mp.weixin.qq.com/s/zvVBqUwzMAeWFoBn-HTaLQ

有位人在六小龙的朋友很心切，觉得公司网站没有做好 SEO，想要推进这件事情，结果刚提出来，就得到了程序员的反对，他希望我能够给出判断，帮助他向老板争取资源。

我看了那个网站，真的很可惜，基础 SEO 都没做好，导致品牌推广市场推广花了钱，却浪费了很多潜力，如果能够做好 SEO，的确是有营收提升的。

但是，我劝他，算了吧，老板都没看清的事情，而且程序员也反对，你就别推进这事了，我能够想象到推进过程会困难重重，别给自己惹事了，多一事不如少一事。

很奇怪是吧，我作为 SEO 鼓励师，居然会劝他放弃这个想法。

因为， SEO 从来都不是一个简单的技术活，而应该是公司商业战略的一部分。

但在国内，很多老板其实是看不上 SEO，也看不到 SEO，如果不是老板要做这事，你就别起头了。

近4个月内看到的，写vibe coding最佳文章：
https://onevcat.com/2025/08/claude-code/#%E5%96%84%E7%94%A8%E5%91%BD%E4%BB%A4%E5%92%8C%E5%91%A8%E8%BE%B9%E5%B7%A5%E5%85%B7

梳理了下目前vibecoding工作流：撰写需求文档->撰写任务规划->撰写测试用例->模块化编码->验证测试用例->更新任务规划

💈 一个生活中的小发现：

理发店留不住客户，往往不是因为技术不行，而是一些微小的事物：比如音乐品味糟糕，围脖扎得难受，或者所谓设计总监话太多。

道理并不复杂——做服务比提供能力重要得多，细节之中才能蕴含人性的关怀。

真正困难的是保持一致性、敬畏心和纯粹的好奇。

周末在活动上，认识了小红书的总编辑，和他聊了聊营销人、内容人都关心的几个话题。
也帮助我理解了小红书内容生态发展背后的主线。

1、商业内容和非商业内容，在流量分配上有什么不同？

这也是小红书尝试过很多不同均衡点的问题，有段时间，小红书甚至曾经尝试过：
让用户发4条非商业内容，就可以发1条商业内容。
结果反而引发了大量的非商业内容灌水行为。
商家们会低成本凑齐4个的指标，换那1条认认真真发出的广告。

尝试过不同的平衡点后，
如今小红书选择的最后的平衡点，说起来意外的简单，就是“一视同仁”。
不管你是哪个领域、什么账号、是否是商业内容，都一视同仁。

这也和我的体感一致。
因为根本上来说，很多时候，小红书用户们就是为了获取其他人的购物经验，来到了小红书。
一条内容，哪怕是蒲公英笔记，达人接了广，但是分享时如果分享的是自己真实的生活体验和感受，足够真实、触动了大量用户，甭管背后是否有商业诉求，用户们都是实际需要的，值得给以更多流量。
只不过，
我们看到的更多商业内容，常常太过简单粗暴，追求快速见效。
用户们不喜欢，自然更难拿到流量。

2、小红书的内容规则到底是怎样的？
到今天为止，从内容发布和流量分配上来说，底线问题已经解决得很好了。
很难解决的，其实是两组矛盾：
一个是“自由表达”与“安全合规”之间的矛盾。
一个是“内容真实”与“商业动机”之间的矛盾。

这两个矛盾，并不像黄反等底线问题一样，容易订立出清晰的规则。
本身中间的边界就是模糊的。

就像有很多博主，为了搏眼球，会夸张化的讲述一个故事。
这个故事里有很多地方是不真实的，但是用户又真的爱看。
怎么处理呢？
对小红书的编辑团队来说，难在“问题定义”，只要能定义出什么是问题、是什么问题，就能找到规则。
当前的这些规则，90%是由机器在执行。
所以，平台规模变大的同时，小红书的内容审核团队，人数并没有增加。

那怎么“定义问题”呢？
很多时候，是借助用户的力量。
用户投诉、反馈、互动，都会成为帮助平台发现新问题、定义新问题的关键参照。

3、这也导致了一个问题。
很多人尝试破解小红书的内容规则，以为破解了规则，就能敞开发广告了。
但是，实际上，在这两个矛盾的处理上，规则是不断增加和变化的。
如果想破解规则，基本上是处于和平台对抗的角色。

常常刚找到一个机会，没用半个月就被规则填上了漏洞。
想做好内容，与其破解规则，不如理解原则。
因为规则是动态变化的，原则是长期稳定的。

4、什么是小红书关于内容的原则呢？
有这么几个基本原则：
（1）小红书始终坚持的是UGC。
因为用户来小红书，目标就是为了获取UGC分享的真实体验和经验。
因此，一个有趣的现象是：
在小红书上，粉丝量大的明星，常常不是当红一线明星。
而是二三线明星，或者过气明星。
因为只有他们才有生活。
目前，小红书上第一个破2000万粉的明星是赵露思。

UGC的背后，是真实、真诚这些UGC内容的特点。

（2）平台追求的，是能为用户创造增量的内容方向。
怎么理解呢？
一个成功的平台，通常要同时解决两个问题：
大批量的供给+有网络效应的增量需求。

在大批量供给上，小红书创立时，第一个关键选择，解决了这个问题。
当时，创始团队曾经纠结过：
是做“出境旅游攻略”还是做“出境购物攻略”。
后来，支撑选择出境购物攻略的是一个洞察——
女性用户出境游时，大比例的时间都是在买东西。

回头看，
这个选择也使得大批量的供给得以成立。
因为出境旅游攻略的内容生产成本和难度都太高了。
但是，购物攻略谁都能生产。

而且，购物攻略，也给了小红书更多创造增量需求的空间。
可以从一种消费、进入另一种消费。
不断破圈。

在2019年之前，小红书最主要的内容分类只有两个：美妆和穿搭。
到2020年，伴随着疫情，一个意外的内容分类快速崛起，也帮助小红书快速破了圈。
就是美食。
用户们在小红书上分享和学习做法。
这个需求，在此前不只在小红书上没那么普遍，在用户生活中也没那么广泛。
当小红书满足了用户这个需求后，得到的不只是破圈，更是会让用户长期留在小红书的理由。
分享菜谱、学习做菜，就是个有网络效应的增量需求。

这也是小红书现在要做“生活兴趣”的根本原因。
因为“生活百科”是“有购物需求了，来小红书做功课”，并没有创造增量需求。
但是“生活兴趣”可以激发用户的新需求，能创造增量需求。
当小红书同时能解决大批量供给时，就是能帮助小红书生态持续发展的。

作为产品经理，目前用得最高频的 deep research 工具是 gemini，逻辑完整又清晰，信息源足够大，可读性好，速度也还算快，并且还免费。

主要场景：竞品调研，市场分析，用户反馈调研，产品脑爆，业务核心指标的外部归因

今天看了一期访谈，是ChatGPT的产品负责人Nick Turley第一次公开分享产品背后的故事。

大家都知道ChatGPT是史上增长最快的消费级产品，但很少有人知道，这个改变世界的产品最初只是一个内部黑客马拉松的实验项目，从决定上线到正式发布只用了10天时间。

而且它最初的名字是"Chat with GPT-3.5"，因为团队根本没想过它会成功。

Nick Turley在访谈中透露了一个细节：2022年底，OpenAI其实是想做一个"超级助手"，团队花了几个月时间做各种原型，有会议助手、编程工具等等。

但每次测试时都遇到同样的问题：用户总想用这些工具做其他事情。

面对这种情况，Nick做了一个关键决定：与其继续打造特定功能的工具，不如直接推出一个开放式的对话界面，让用户自己探索可能性。

这个决定看似简单，实际上体现了产品思维的一个重要转变。
就像早期的iPhone，乔布斯最初设想它是一个更好的iPod加电话，但用户拿到手后，开始用它拍照、上网、玩游戏。

产品的真正价值往往不是设计者定义的，而是用户在使用中发现的。

Nick在访谈里提到了"Is it maximally accelerated"（这是最大加速了吗？）这个原则，其实对做产品很有启发。

这个原则具体是什么意思呢？
每当团队在讨论某个功能或改进时，Nick都会问："如果这是最重要的事，我们怎样才能最快完成它？"

这不是说真的要不顾一切地加速，而是通过这个思考实验，区分什么是关键路径，什么可以延后。

亚马逊也有个"Day 1"理念，贝索斯经常说，要永远保持创业第一天的心态和速度。
具体到执行层面，就是要不断问自己：如果今天是公司的第一天，我们会怎么做这件事？

Nick是在Instacart学到的这种工作节奏，当时正值疫情，公司全员都在拼命抢救系统稳定性。
这种极端情况下培养出的"紧急感文化"，后来被他带到了OpenAI。

ChatGPT不仅增长快，留存率也高得惊人，据说一个月留存率接近90%，六个月留存率还有80%左右。
更罕见的是，它呈现出"微笑曲线"：用户在使用一段时间后离开，几个月后又会回来，而且使用频率更高。

Nick把留存改善归因于三个方面，各占三分之一：
第一个三分之一是模型就是产品。

传统的AI研发模式是什么样的？
花一年训练GPT-3，发布，然后再花一年训练GPT-4。
这种模式下，模型就像硬件产品，更新周期漫长，用户反馈很难快速融入。

ChatGPT彻底改变了这个模式，他们现在把模型本身当作产品来迭代。
首先观察用户在做什么。数据显示，用户主要在写作、编程、寻求建议、获取推荐。

其次，针对这些具体场景优化模型。不是泛泛地提升智能，而是让模型在用户真正关心的任务上表现更好。

然后快速发布，收集反馈，继续迭代。
Nick的理想是能像软件产品那样每天甚至每小时更新。

这不仅包括智能水平，还包括他反复提到的"vibes"。GPT-5有个专门的"模型行为团队"，负责调整模型的说话方式和个性。

第二个三分之一是新能力的添加。比如实时搜索功能，解决了之前"截至知识更新日期"这个问题；还有个性化记忆功能，让AI能够记住你的偏好和背景。

第三个三分之一是传统的产品优化。比如去掉登录门槛这个简单的改动，就大幅提升了使用率。

然后聊到了关于ChatGPT定价背后的故事。
你可能不知道，ChatGPT Plus的20美元定价，是通过一个Google表单调研决定的。

当时产品因为流量太大经常崩溃，急需推出付费版来控制需求，当时因为时间紧迫，Nick就直接在Discord上发了个包含Van Westendorp定价调研四个标准问题的Google表单。

第二天早上，媒体还报道说"OpenAI用四个天才问题确定了ChatGPT的定价策略"。

在高速发展的环境中，完美往往是好的敌人，快速决策、快速执行、快速学习，比追求完美的方案更重要。

有趣的是，后来整个行业都在复制这个20美元的价格点。Nick开玩笑说，不知道是不是因为定价太低，抹掉了整个行业的一大块市值。
但让更多人能够用得起AI，比利润更重要。

访谈最后，Nick分享了对ChatGPT未来的思考。
他认为自然语言交互会长期存在，但"聊天"这种形式其实是有局限的。

想想看，我们为什么要通过对话框来使用所有软件？
Nick说，他依然喜欢在Figma里设计，在Google Docs里写作。
这些产品之所以优秀，不是因为它们是聊天机器人。

未来的ChatGPT，可能会根据不同场景渲染不同的界面。
也许有一天，AI不是通过对话框回答你，而是直接生成一个最适合当前任务的交互界面。

界面不只是内容的容器，它本身就在塑造我们的思维方式。当AI能够动态生成界面时，人机交互的可能性将被彻底打开。

Nick说，他们的愿景是让每个人口袋里都有一个AI，帮助解决真实的问题，无论是变得更健康、创业，还是只是需要一个second opinion。

在AI浪潮席卷一切的今天，这种以人为本的产品观，或许才是最值得学习的。
毕竟人性和人的需求，才是产品永恒的锚点。