5月12日，继IBM首席数据科学家之后，爱钱进第四期“Fin-Tech沙龙”成功邀请到全球十大前沿数据科学家之一Simon Zhang（张溪梦）。Simon Zhang系GrowingIO的创始人兼CEO，原LinkedIn高级总监，亲手建立了LinkedIn将近百人商业数据分析和数据科学团队，支撑了与LinkedIn公司所有与营收相关业务的高速增长。爱钱进一直以来也信奉“数据驱动业务，技术改变金融”的经营理念，汲取更多优秀的方法论将作为我们在金融领域持续探索的重要支撑。
Fin-Tech迎数据分析大牛
一直强调数据风控的爱钱进，对数据科技的发展十分关注。在第一期的Fin-Tech沙龙中，爱钱进就邀请到了IBM首席大数据分析师Alex Liu坐而论道。本期，爱钱进邀请到的张溪梦先生，先后在EPSON、ebay、petco等公司从事数据分析工作，被美国Data Science Central评选其为“世界十大前沿数据科学家”。
在LinkedIn时期，Simon亲手建立了LinkedIn将近百人商业数据分析和数据科学团队，支撑了LinkedIn公司所有与营收相关业务的高速增长。他将 LinkedIn 的 Business Analytics（商业数据分析）由自己一个人发展到近90人的部门；他的分析部门支持整个公司的 Sales，Marketing，Monetization，Operations等部门，给LinkedIn的业务和营收提供了坚实的后盾。五年间，LinkedIn营业额从7000万美元飙升到了30亿美元。
数据大神谈“增长"
事实上在商业环境中，“增长”这一主题经存在了一百多年。Simon表示，增长是所有企业的核心目标，一个企业估值完全和增长相关联，数据就是驱动增长最好的武器之一。他引用美国管理学大师彼得·德鲁克的一句话：“如果你不能衡量他，那么你就不能促进他”。Simon指出，比如企业想降低坏账率，比如企业想增长新用户，无论企业想增加什么，首先需要定目标，企业应该如何衡量这一目标，这就涉及到当下颇为流行的增长黑客的概念。
“增长黑客”首次被提出是在2010年，随着去年《增长黑客》一书的出版这一概念开始在国内流行。增长黑客的核心是把市场、产品、数据分析三者融为一体的人来做增长。Simon谈到，事实上增长黑客与《精益创业》中提出的建立、衡量、学习、下一次迭代的创业模型是一致的。增长黑客的核心概念就是用低成本、小团队、快速度的方式将创业想法实施落地。同时，Simon还为大家分享了海盗法则，即Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（变现）、Referral（推荐）的AARRR模型。Simon表示，这套框架是数据分析理论的一个浓缩精华抽象到最基础的层次，使用这个模型的获客速度会比不用这个模型的要快10倍。Simon表示，市场已经由流量为王的时代转变为产品设计与用户体验为核心的阶段，这也是增长黑客越来越被广泛应用的主要原因。
数据驱动让企业指数级增长
Simon在现场提出一个问题：“我们每天比昨天增长1%，一年以后会增长多少？”答案是37倍。如果每天增长2%，就会是接近1400倍。数据化决策或运营是一种持续不断的过程，是工作的一部分。每天增长一点点，以后会有几何基数的不同，这也是做数据驱动运营的公司慢慢和不做公司会产生战略级别的区别的一个原因，就是每天只增加一点点，不断的迭代、不断的叠加就产生几何倍数的效应。
Simon表示，在LinkedIn时期，LinkedIn都是不断通过数据验证假设，通过数据找到最有性能、最有效果的点，然后把产品工程和资源都提升到那个点，这也是LinkedIn早期成功的秘诀：数据作为驱动。“如果我们去花钱做SEM，咱们和某系医院竞争一把的话，这个很贵的，”Simon谈道：“你要做一次提高50%注册量的一次改动，和你加大市场营销投入可以打50%。今天来说一个工程师和一个产品经理加一个分析师，只花一个星期的时间就能找到并修复这些问题，完全提高转化量。”
数据可带来“AARRR”全面增长
沙龙中，Simon针对数据分析在获取、激活、留存、变现、推荐的AARRR模型的应用列举了诸多实例。在分析到获取用户时，Simon以他的growingIO注册界面为例，在使用数据优化时，会对每个页面的转化率进行详细追踪，并得出一个基本转化率。Simon强调：“此时得到的转化率的值没有任何意义，要通过这个值去做对比来找到优化的点，如果没有数据分析，我们很可能将忽视数值背后真正的问题”
在谈到用户转化时，他提出魔法数字的概念作为核心用户和非核心用户的区别的点。Facebook第一周增加7个社交关系，Linkedin一周之内增加5个社交关系，Dropbox第一周内任何用户安装两个以上操作系统。“通过数据分析，可以找出属于企业自身的‘魔法数字’”，Simon表示，“当人们用的时候会发现核心的用户用的功能不一样，用不同功能的人往往它的留存度也不一样。我们自己的产品大概有十个主要的功能，我们发现用新建功能的用户是不用新建功能用户存留度高一倍半。这样来说产品工程市场和营销就应该用着力来强化这个功能，让更多的用户来用这个功能。”
数据分析与业务的独立与整合
除了带来诸多干货分享，在Q&A环节，Simon针对数据分析、团队协作以及学习方法等问题进行了专业详细的解答。在被问到数据部门与业务部门如何沟通协作时，Simon以他在LinkedIn的经验谈到，数据应该是公平公正的，所有部门所用的是一样的数据，数据分析部门首先要保持独立性。同时，分析师还要与技术、业务端整合在一起，因为脱离业务的数据只能是纸上谈兵，所以在以数据作为驱动的企业，数据分析部门是将不同业务部门粘合在一起的核心部门。
Simon对爱钱进的数据化风控给与了高度评价，对爱钱进采用的数据分析方法十分认可。在沙龙结束时，爱钱进CEO杨帆总结道：“如果你信奉数据，相信数据能够解决问题，通过设定目标，对结果进行分析总结，这样就能人或者企业持续的达到增长的目标。我一直在讲我们都在努力成为一个更加优秀的人，而数据是帮助我们成为一个优秀的人的结晶。”
关键词:
