硅谷增长黑客实战笔记

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创建时间:2020-01-30 14:44

字数:11.6k 阅读:

1. 增长黑客的理念
2. 增长方法论
3. 用户获取，推荐，激活，留存等不同阶段的增长技巧
4. 增长团队与增长流程
5. 职业路径
6.增长计划
7. 增长战略

1. 增长黑客的理念

1.1 基本的定义

需求在于：需要一个新的市场营销的角色，要有企业家的精神，有强大的内在动力能挑起增长的责任，迫不及待想将产品推广给更多客户；创造性尝试新方法，对新技术充满好奇；应用数据需要得心应手，通过数据分析来寻找好的想法，并且按照科学实验的方法论，对这些想法进行测试。

需要增长团队，让企业快速增长 – growth hacking

1.2 What does a growth manager do?

负责：

搭建数据基础设施
定义增长目标
提供用户洞察
排序增长项目
设计并上线实验

growth manager需要将原先各自为政的产品开发和营销职能有机整合起来。

传统的产品经理负责产品的开发流程，更多的是以解决方案为导向；而增长产品经理，虽然遵循类似的流程，但是出发点是增长—-即通过用户行为的改变，来推动某个业务指标的增长。

增长产品经理，就是处在产品和营销的交界点上，负责用产品的手段达到营销的目的。

1.3 Pirate Metrics

Acquisition: 用户获取
Activation: 用户激活
Retention: 用户留存
Refereal: 用户推荐
Revenue: 盈利
Resurrection: 挽回流失客户

可以看出增长黑客在关注一个用户生命周期的各个环节。

2. 增长方法论

2.1 增长实验

就是实验，针对一个目标，产生一个实验假设，设计实验，分析结果，看看假设是对是错。

增长方法论的精髓就是按照科学实验的原则，尽量准确的设计实验和测量结果，从而建立起一个“开发-测试-学习”的反馈闭环

假设 -> 开发 -> 测试 -> 测量 -> 数据 -> 学习 -> 假设

这里的实验指的是A/ B测试

要不停的在线做AB测试，知道什么样的方式会更加有利于公司的发展。

2.2 增长流程

增长关注的范围很广，但应该有的放矢，要有策略有重点地按流程进行。

给出增长目标，聚焦增长领域，产生想法，想法执行顺序，实验，结果，反馈，调整与优化，产生良性循环。

任何事情都是一个实验，通过它，你或者实现增长，或者学到经验。

2.3 面对的挑战

在低垂的果实被慢慢摘掉以后，如何持续保证产生好的实验结果，驱动增长指标呢？
面对激烈的竞争和变化的环境，如何离用户更近、如何持续创新让增长实验成为产品的竞争优势？
如何保证增长流程高效运作、增长团队内部紧密合作，有主人翁的感觉？
如何确保和其他团队以及管理层的良好沟通和合作，得到大家的支持，达成共赢？
如何让增长实验和数据驱动成为公司文化的一部分呢？

3. 用户获取，推荐，激活，留存等不同阶段的增长技巧

3.1 用户获取

Flikr 和 instagram -> 真正独特的点子是很少见的

如今一款产品能否成功越来越少依靠让人耳目一新的功能，而是越来越多地依靠成功的增长策略。

3.1.1 新用户获取的永恒公式 LTV > CAC

Life Time Value > Customer Acquisition Cost （获取用户的成本）

一般来说希望比例能够大于3.

CAC = （营销总费用 + 销售总费用）、同时期新增用户数

3.1.2 用户获取过程中的术语

混合CAC(Blended CAC) - 将付费渠道和天然渠道混在一起计算的CAC
付费CAC - 付费渠道的平均顾客获取成本这个数值代表了你可以控制的渠道效率，可以理解为如果风险投资给你钱，在一段时间内就可以通过加大投入而持续以这个成本获取新用户。
满载CAC - 加上所有市场和销售相关人员的薪酬，工具，设备等花费而计算出来的用户获取成本。

3.1.3 如何计算用户生命周期的价值

基本思路：

用户会使用多少个月
平均每个月你能从用户身上赚多少钱

对于有高LTV的产品才会去请销售团队，对于LTV很小的，更多是需要进行病毒传播这样子。

一个产品想要做大，仅仅有产品市场的契合是不够的，而是需要市场、产品、模型、渠道四者之间的契合。

市场-产品契合：有一个目标客户群存在，对这样一个产品有需要。
产品-渠道契合：能够在特定的渠道商找到该产品的目标客户群
渠道-模型契合：产品的盈利模型和用户生命周期价值能够支持使用这些渠道的成本
模型-市场契合：目标客户群愿意为这个产品肤浅，支持产品的盈利模型。

3.2 如何选择用户获取渠道？

3.2.1 了解产品特点

面向对象：消费者，中小型企业，大型企业
产品形态：移动应用，SaaS软件，硬件产品
所在行业：社交、游戏、社群、金融
盈利模式：免费、广告、月费、产品内购买
单位经济学：用户平均生命周期价值

对于大部分产品来说，真正能做大的一般是一到两个渠道，病毒传播并不适合所有的产品。

比如微信，没有使用门槛，免费，没有使用门槛，用户很快能得到价值，并且大家都需要。最重要的是用户使用之后，有动力来邀请他的亲朋好友来使用，使用的人越多，对产品的用户体验提升越多，这就是网络效应。

3.2.2 了解用户群体

怎么样的人
生活节奏
什么时间做什么样的事情
喜欢用什么产品
去什么地方消费
有哪些兴趣
关注哪些名人

3.2.3 列出可能的备选渠道

付费渠道：通过付费广告获取用户的渠道
有机渠道：不需要直接花广告费用的获客渠道
其他渠道

在当下的北美，能做到大体量的渠道有：

付费增长
- facebook
- instagram
- google adwords购买关键字广告
病毒传播
- 产品本身有社交属性
- 功能涉及多人合作或共享的
- hotmail/ dropbox/ slack
搜索引擎优化
- 产品能创造很多内容
- 将搜索引擎优化作为主要渠道
销售
- 人工宣讲，展示
- 建立一个重复的销售流程
- 招募销售团队并设计一套体系

为什么这几个渠道能做大呢？

都是反馈闭环，当你通过这些渠道获取了用户从用户身上赚到钱，都可以再进行投入的。
体量足够大。各大社交网络对用户免费，用户基数很大

3.2.4 筛选最初的获取渠道

大体量的渠道优先
免费或便宜的渠道优先
可追踪的渠道优先
可以精准定位目标用户群的渠道
可以随时开始、随时结束的渠道优先

需要了解各个渠道的特点，开始最初测试，然后追踪和分析结果，测试时需要观察以下两个指标：

哪个渠道用户获取成本最低
哪个渠道获取的用户留存时间最长，LTV最高

可以通过激活比例和付费比例来进行模拟

3.2.5 运营、优化、拓展用户获取渠道

在找到了最初的用户获取渠道以后，需要做：

制定新用户获取目标
决定市场预算的分配和进行渠道的日常运营
通过广告设计测试和用户定位测试，优化已有渠道的表现
不断发现和探索新的渠道

需要持续追踪已有渠道的成本，不断调整，测试并加入新的渠道

过于依赖某个单一渠道是有风险的，一旦建立了一两个核心渠道，还需要主动尝试新的渠道。

3.3 最棒的获取渠道 - 用户推荐

用户推荐这个渠道十分受欢迎，原因为：

获取成本低：老用户帮你带来新的用户
用户质量好：背景会和已有用户类似，因此更有可能成为你的产品的目标用户
转化比例高：有好友推荐的信用背书

3.3.1 用户推荐的三个概念

用户推荐
病毒传播
网络效应 - 越多的用户，产品/服务更加完善，老用户得到的价值也提升了

3.3.2 用户推荐的类型

口口相传
展示相传
补贴推荐 - 双向补贴推荐 - 送产品功能比送钱好
社交网络用户推荐
病毒传播有趣新颖具有视觉感染力容易分享的东西
产品内传播机制
- 产品需求 - 功能本身是否需要用户邀请其他用户
- 内容分享 - 知乎，网易云音乐，喜马拉雅
- 人为制造
- 欢乐时刻，最嗨的时候让用户分享
- 顺便接触 - 加水印，加一句话之类的

最成功的产品不是在上市之后才考虑增长的，而是在打磨产品的同时就开始设计和实验产品内病毒传播、用户推荐和网络效应的种种机制。

3.3.3 衡量用户推荐的公式

K因子，就是看平均每个老用户可以带来几个新用户。如果K因子大于1，那么理论上这个产品就不需要再去人为推动增长了。

用户推荐共识

通过邀请加入的新用户数 =
- 潜在的推荐人总数 x
  - 总活跃用户基数
  - 接触到邀请机会的比例
- 推荐人转化率 x
- 分支因子 x
- 被推荐人转化率

新用户总数 = 总活跃用户基数 x 接触到邀请机会的比例 x 邀请机会页面的转化率 x 平均每人发出的邀请数量 x 被推荐人接受邀请的比例 x 接受邀请后完成注册的比例

这里面有多个转化漏斗，需要做针对性的分析，看瓶颈在哪里。

3.4 用户激活：增长的关键转化点

一个公司应该花至少和新产品开发一样多的精力在新用户体验上，甚至更多。

新用户激活包含从新用户首次登录、完成账户注册和必要的设置到第一次使用产品关键功能的这段过程。因为它处于市场和产品之间，有点像两不管地带，很容易被忽略掉。

数据显示，大部分应用会在三天内流失掉超过75%的用户。

3.4.1 如何定义用户激活

Aha时刻，用户认识到这个产品的作用的那一时刻，通过认识到作用才会有可能留存下来的。没有经历这种时刻的用户，会流失掉的。

对于公司来说，定义用户激活，需要这样子来进行描述：谁在多长时间内完成了多少次的什么行为

定义一个关键行为
要找到这个关键行为的完成者
时间限度，以及完成次数的限定

3.4.2 理解关键行为

关键行为：指让新用户通过采取某个特定行为迅速了解到产品的价值所在，到达Aha时刻。

列出可能的关键行为
通过数据分析筛选关键行为
- 找到和长期用户存在正相关最强的行为
通过定性用户调研进一步确定关键行为

3.4.3 衡量用户激活的常用指标和图表

激活率 - 新用户在一定时间以内完成激活行为的比例。
激活漏斗转化率 - 追踪新用户注册和激活的全过程，看用户完成每一个步骤占进入这个步骤总人数的比例。
新用户留存指标 - 新用户经过一个月以后，还是否是活跃用户

3.4.4 激动指数模型

代表用户有多大动力在某个时刻完成某件事情。新用户激活的过程就是在激动指数降为0之前完成整个过程，体会到产品的价值。

要明确用户的初始激动指数大公司or小公司？渠道？
了解各个元素对激动指数的影响

3.4.5 新用户引导的原则

增强动力
- 保持外部广告和新用户欢迎页面的前后一致性
- 向用户解释为什么要各种权限，而不是上来直接就要
- 利用社会信任，
- 让用户参与其中，完成一个引导互动的流程
减少障碍
- 推迟注册步骤，让用户先使用产品
- 移除多余步骤，隐藏过多信息
- 避免冷启动，预加载
适时助推
- 明确机会窗口明确在哪个阶段需要给助力
- 灵活采用各种UX模式进行用户引导
- 利用邮件或移动推送等外部形式提醒用户完成了新用户的激活
私人订制
- 让用户自己选择兴趣和偏好
- 根据用户消费历史推荐
- 根据用户目的给予不同的引导
- 根据用户不同的群组给予不同的引导

注意避免：

步骤太多，流程太长
没有聚焦到关键行为，想让新用户做的事情太多了
花太多时间教用户如何用界面，而没有让用户使用产品
太快完成设置，没有足够教育
注册太顺利，没有足够的障碍筛选掉不合格的用户
对每个用户都统一对待

3.4.6 新用户激活 - 系统工程

新用户激活是整个增长过程中难度最大的，成功的用户激活需要

帮助用户完成基本的账户设置
让用户对产品有一定的了解
让用户完成和长期留存息息相关的关键行为
令用户感受到产品的价值
需要新用户在有限时间内，在认识、体验、行动和情感四个方面都完成一次升级，变成产品的使用者

新用户整个激活过程需要专门的团队，做专门的事情：

多个团队
- 产品，市场，增长，客户成功，销售，设计，工程人员
新用户激活需要多个渠道配合
- 广告
- 产品内新用户的引导
- 邮件推送
- 社交网络
- 公关
- 活动
延长定义新用户激活的时间段

3.5 用户留存：增长的坚实根基

用户留存的影响：

好留存会使用户付费周期变长，用户生命周期价值LTV升高
好留存可以使团队有预算测试更多，更贵的增长渠道
好留存能带来更多忠实的老用户，可以推荐更多新用户
强大之处在于其复利效应

3.5.1 定义留存

如何定义留存：

计算同一用户群不同时间的留存率(retension rate)
或者叫同期群分析
将同一时间加入的用户放在一起，横向追踪在接下来几个月，一年的时间里，是不是还持续使用这个产品，流失比例

3.5.2 留存的关键行为

一定时间以后返回网站？
- 基于用户登录行为
- 要看产品特征，比如对于在线游戏，就很够；对于其他的，可能不够了
用户留存应当和用户的关键行为挂钩
找到属于产品的天然使用周期
- 上网找这个分类下的拳头产品的指标
记录流程
- 记录每一周首次完成关键行为的用户数，也就是激活用户数
- 追踪这些用户在接下来的每一周里继续完成关键行为的数量
- 通过1，2步，计算每一周有关键行为的用户占首周激活用户数的百分比

3.5.3 分析留存曲线

从留存曲线上，可以看出：

从不同时期的起始同期群的大小可以看到用户数的增长速度
从用户完成关键行为的比例可以看到用户对产品的参与度
从不同时期的同期群曲线可以看到用户的留存率是否有改善

3.5.4 留存的不同阶段

新用户激活阶段
- 注册
- 激活
- 整体新用户体验
中期留存阶段
- 指用户完成了首次关键行为之后继续熟悉产品，发现更多价值
长期留存阶段
- 主要目标是让用户经常回来使用产品，感受到产品的核心价值
流失用户阶段
- 针对已经流失的用户，让用户重新发现产品价值，唤回用户

3.5.5 用户分组

分组并对比不同群组的留存曲线
比较不同流量来源的用户留存曲线
比较不同用户特征的用户留存曲线
不同产品客户端
最好按照行为来进行划分

3.5.6 留存与长期留存（用户参与）

用户留存率指过了一定时间后，有多少用户仍然在产品内进行关键行为
用户参与度指在一定时间内，用户平均有几个关键行为和有多少用户同时有超过一种以上的关键行为

按照用户参与度对用户进行分类
- 消极用户 90%
  - 没有按照最理想的方式使用产品，但会按照自己的方式以比较正常的频率持续使用产品
- 核心用户 9%
  - 以比较正常的频率和正确的方式使用产品，是活跃用户里的大多数
- 超级用户 1%
  - 包括各种进阶功能
留存模型
- 增加参与用户数
- 长期留住用户
- 自我持续
即要有好产品给用户带来价值
产品要能对用户的行为产生影响
反过来用户的行为也成为产品体验的一部分

3.5.7 完成关键行为： BJ Fogg的行为模型

B = MAT

行为的发生与否受到动力，能力，和触发的三个因素的影响。

行为：想让用户采取的行动
动力：用户有多想完成这个行为
能力：这个行为对用户来说有多容易
触发：提醒用户采取行动

3.5.8 让用户养成习惯

—–> 《上瘾：让用户养成使用习惯的四大产品逻辑》

给用户的单次行为提供奖励，并且这个奖励应当是不固定的
要求用户在产品当中投入一点努力，而这一点努力可以增加用户在产品里储藏的价值
要让外在的触发和用户的内在触发相结合
打造一个参与闭环，让用户的一个行为可以带来更多的行为

3.5.9 参与闭环：让行为带来更多的行为

参与闭环：能够将行为放大的良性循环，一个行为可以带来另外一个行为，从而使得每个行为的价值都得到提升
通过产品设计让用户参与闭环，让每次行为都被放大，带来更多的行为，从而加深对产品的参与度。
从产品角度来说，要找到有效的钩子，通过有效触发让用户完成行为
从用户角度看，产品的设计要和用户的内在动力相一致，并在用户行动后给予反馈和奖励，从而激励用户进行下一步行动。
触发 -> 行动 -> 反馈 -> 动力

3.5.10 提高用户留存的8种武器

产品改进
- 产品团队往往更专注于开发和上线新的功能，往往会忽略如何让更多的用户在产品已有功能上得到更多的价值
- 增长团队的努力方向
  - 优化新用户引导
  - 改善用户使用体验
  - 加入持续引导机制
  - 帮助用户形成使用习惯
新用户引导和教育
邮件
通知
- 产品内信息的使用，忌信息轰炸
  - 推广新功能，新内容或者提高已有功能使用度
  - 对时间敏感的信息
  - 给用户提供信息，和用户互动，对话
推送
- RRF模型
  - 覆盖面 Reach
    - 由移动推送的触发情景和适用用户群决定
  - 相关性 Relevance
    - 移动推送到达的及时性和内容的个人化
  - 频率 Frequency
    - 触发推送的情景的发生频率
- 测试过程
  - 检测负面的影响，如用户取消推送权限的比率和应用卸载率
  - 小比例用户测试
  - 只有在最紧急的时候适用震动
  - 在计划移动推送时，考虑用户的日常生活节奏
  - 在文案中适用多种多样的个性化语言
  - 通过深度链接让用户直接到达应用内指定的页面
  - 不断测试，不断优化
客户服务
促销
忠诚客户计划
新产品

4. 增长团队与增长流程

到底如何做增长？因为增长涉及的范围非常广泛，可以尝试的方向和技巧有很多，做增长的时候很容易陷入扔飞镖的陷阱当中去，就是希望有几个会被扔到靶子上没掉下来。但是—–二八定律，任何给定时刻，对增长推动最大的事情可能只有那么一两件。

增长成功的秘诀不在于同时做很多事，而是在于能够找到目前影响增长率最关键的一两件事。

4.1 增长作战计划书

以这个计划书为蓝图问问题，做假设，做测试，得出结论，步步为营，不断调整和修正你的假设，揭示增长的问题和关键所在，从而最终达到目标。这张计划书需要有：

4.1.1 方向标：北极星指标

给出关键性的指标，e.g facebook: 活跃用户数量 vs MySpace 注册用户数量

这个指标代表了管理层对用户价值和公司成功关系之间的理解。敢不敢秀给投资者看，敢不敢直面问题，很关键了。比如京东的删掉自营数据，完全的骗自己；包括苹果不再公布手机销售数量…

如何定义北极星指标？

你的产品的核心价值是什么？这个指标能让你知道你的用户体验到了这种价值么？
这个指标能够反映用户的活跃程度么？
如果这个指标变好了，是不是能够说明整个公司是在向好的方向发展？
这个指标是不是很容易被整个团队理解和交流呢？
这个指标是一个先导指标还是一个滞后指标？

滞后指标，比如按月付费，但是可能有些用户就是忘了取消了
先导指标：月活跃用户数

这个指标是不是一个可操作的指标？

4.1.2 路线图：增长模型

增长模型，类似于传统的商业模型，但是其重点在于增长，用户的增长和利润的增长。

增长模型的精髓是将生意提炼和总结成一个数学公式，从而帮助你用全面、简单和结构化的方式去思考增长。

能用一个公式来描述我们部门的生意吗？

通过这种方式，可以帮助团队理解过去的一些产品决策，并且确定产品的优劣势，还可以揭示一些曾经成立但现在已经过时的假设。

当团队成员在每天决策中，都可以用同样的增长模型作为标准的时候，团队的方向和优先级就会变得更加一致。

打造增长模型的方式：

数学模型当中的输入变量，方程，输出变量(北极星指标)
看user journey
给用户旅程的每一步都找到一个相应的指标，然后设置追踪来弥补这个漏斗，用这些指标作为增长模型的输入变量。同时，注意将各个输入变量不断分解到最小，这样子我们就能揭示出所有对增长有影响的单个输入变量，并且将数据记录下来

其实打造整个增长模型的目的就是揭示所有影响增长的输入变量，并且用量化的方式来指导实验。通过这种方式，将抽象的增长分解成一个个具体的影响增长的输入变量。当我们把所有的输入变量都列出来以后，就会发现增长的驱动力可以来自于用户声明周期的各个阶段，而不仅仅是新用户的获取了。

通过这种方式定量预测未来的增长趋势。

4.1.3 仪表盘：关键指标看板(dashboard)

关键行为漏斗，一般互联网公司的数据主要分为渠道数据、盈利数据和用户行为数据。用户行为数据由于其可操作性强，是增长团队找到机会的金矿。

事件Event用于描述用户的行为，一般是在网站、应用界面中发生的。

采取分级分步的方法，先定义出最重要的少数几个事件进行追踪。然后再做其次重要的时间，这样的好处是循序渐进，很快就可以得到最重要的数据。

如果从头建立用户行为追踪计划，找到三个最重要的一级事件，应该要代表用户从初次接触产品到最终成功使用产品的最重要的里程碑。

譬如在零售网站，那么重要的里程碑式行为应该有：产品页面浏览；产品加入购物车；产品购买成功。

构建用户行为漏斗！！！

看板数据应包括：

北极星指标数值，趋势
增长模型关键指标：头部访客量，新用户激活率，老用户留存率，盈利情况等
关键细分指标：比如与关键行为相关的指标、一些重要流程的漏斗分解等
重要用户分组：按渠道分，按新老用户分，按产品平台分等

4.1.4 参考书：用户心理决策地图(定型数据)

做增长，数据是非常有用的武器，但是有时候容易犯这样的错误：即总是从数据的角度想问题，却忽略了每个用户都是实实在在的大活人。其实，增长团队的最高境界就是能从用户第一人称视角看问题，将产品价值迅速为用户呈上。

增长模型从公司的角度来看，量化了影响增长的每一步的关键指标，只要转化率不是100%，就仍有优化空间。但是从用户角度来看，也代表了每一个用户的决策过程。通过转化率的总和数字，我们也要认识到每一个用户动机不同，背景不同，所处状态不同，思维模式不同，因此决策的过程不同。

需要深入了解用户心理学，才能有效地驱动增长。

需要了解用户在决策的不同阶段的心理学：

访问阶段

要解决的问题：用户会注意到这个产品么？

由于用户给产品的注意力很少，增长团队需要在稍纵即逝的机会里抓住用户的注意力和情感，所以重点在于通过有冲击力的设计和文案吸引用户的眼球，引起用户的共鸣。Keep - 自律给我自由

转化阶段

需要帮助用户做出尝试的决定。这个时候机会窗口其实还是相对短暂的，需要用好的设计和故事引起用户的情感共鸣，通过清晰的文案描述产品的好处，给用户推荐个性化的内容和产品，以及通过各种心理学的方式，例如稀缺性、社交证据、紧迫感等，增强用户尝试的动力

激活阶段

引导用户尽快完成各种必须的步骤，进行关键动作，体验产品的核心价值。“我该如何使用这个产品”—-> “我得到了我想要的了么”

这个时候用户对产品的关注度达到了峰值，在决策的过程中开始更多地运用逻辑学习新产品的使用。增长团队需要关注的重点是：通过各种方式引导，简化流程，去除阻碍行动的壁垒，适时提醒没有行动的用户，以及帮助用户设立一个向高级用户进发的目标和计划。

留存阶段

帮助用户形成使用习惯，引导用户继续使用更多功能，并感受到进展。

帮助解决的问题是：

为什么要继续使用这个产品？
该什么场景下继续使用呢？
能继续发现新的价值么？

通过各种机制留住用户，庆祝进展，里程碑，适时的提醒和沟通，向用户介绍新功能等。

推荐阶段

帮助用户回答 —- “我现在要把这个介绍给别人吗？”

情感决策（喜欢这个东西）还是逻辑决策（分享的各种奖励）

变现阶段

帮助用户回答 —- “我愿意为他付钱么？值得么？”

4.2 移动应用的增长框架

技术是最底层的基础
分析和洞察是指导增长策略的根本
用户获取、参与和留存，以及变现是用户生命周期的三个主要阶段
具体渠道的运用跨越了用户的不同生命周期。

移动应用增长框架图

4.3 组建增长团队

4.3.1 架构

团队负责人直接汇报给CEO
将这种独立型的增长团队架构作为内部最重要的目标
专门团队用全部时间负责增长
分开的小增长团队
- 新用户获取
- 用户激活
- 用户参与度提升
- 流失用户唤回
团队人员构成，全才难求，但是增长是个很复合的过程
- 产品经理
- 分析师
- 用户研究师
- 设计师
- 工程师
运作流程
- 理解数据
- 发现机会
- 执行计划
团队每半年定一个增长目标
每8周作为一个增长周期
- 2周
  - 分析已有数据和头脑风暴决定做什么
  - 制定增长规划图
- 6周
  - 做开发和执行
- 汇总分析结果并决定下一步的计划

4.3.2 增长，产品，营销，运营的区别和联系

增长团队本质上是一个以用户和利润增长为目标的产品团队。
- 增长团队被允许在产品内部进行优化和改动
- 有工程师资源支持能够达到这个目的
和产品团队的不同
- 产品团队的日常活动围绕着产品和功能的开发展开
- 增长团队的目标是增长，追求的是影响力和结果
- 产品是价值创造，而增长是在向更多的人传播价值
- 增长团队更偏重指标为导向，其方法论更偏向数据驱动，更注重实验，并且常要求团队明确地在商业指标和用户体验之间做权衡。
增长和运营
- 产品团队负责界定和提供长期用户价值
- 运营团队负责创造短期用户价值和协助产品完善长期价值
  - 内容运营
    - 关注内容的传播效果
  - 用户运营
    - 活跃用户指标，包括用户的新增、留存、活跃、传播以及用户之间价值的良性循环
  - 活动运营
    - 关注活动的目标达成度和效果
  - 产品运营
    - 通过各种运营手段去拉升某个产品的特定数据
增长团队的核心要素
- 跨功能的团队：打破产品和市场之间的隔阂
- 利用定性和定量的数据分析深入了解用户的行为
- 快速做产品迭代和测试新的想法，并使用深入的分析来指导行动

4.3.3 增长团队的必备元素

前提条件：
- 产品：是否已经建立了核心价值
- 文化：是否能够得到领导层的支持
  - 是能够让增长变得更可预测，但是无法保证真的可以增长
- 资源：合理的想要的资源和工具
- 流程：增长团队的运作流程开发-衡量-学习
- 人才：合适的人才
需要满足：
- 文化
- 人员
- 流程
- 工具
- 资源

4.3.4 如何配置增长团队

基本配置
- 增长产品经理
  - 数据驱动
- 2-3 程序员
  - 增长基因
  - A/B测试技术难度其实不高，会喜欢么？
  - 实验代码会被浪费
  - 有商业和产品思维
  - 沟通能力和项目管理能力
- 1 数据分析师
- 1 设计师
  - 快速上线，不需要特别精益求精
- 0-1 定性用户研究
  - 测试用户心理
  - 发现交互界面中的问题
  - 给增长实验提供方向、线索和反馈
- 市场渠道专家
  - 搜索引擎
  - 付费广告
  - 病毒传播
  - 邮件
在达到产品和市场契合的时候，就开始建立增长团队

4.3.5 增长团队的组织架构

独立特区的模式
- 好处从头建立自己的流程
- 有自己的文化和基因
- 独立的模式能够保证增长团队能够真正建立起数据导向、数据驱动的运作体系，而不是试图融入公司团队已有的运作模式当中
- 强有力的支持
- 容易各个团队之间产生矛盾
功能主导的模式
- 归属于另外一个大的功能团队，以产品团队居多
内部咨询师的模式
- 只负责产品的某部分的功能

4.3.6 增长团队工具箱

数据分析
A/B 测试
渠道管理以及营销自动化
项目管理和知识分享
5. 职业路径

6.增长计划

6.1 增长黑客的最初90天计划：第一周

了解增长工具箱

迅速熟悉公司内部使用的各种工具：例如渠道管理工具、邮件、移动推送等CRM(客户关系)工具，用户行为追踪，数据可视化看板等数据分析工具，A/B测试工具，以及项目管理工具。记录下来任何需要填补的漏洞

深入研究历史数据

全面了解历史数据，比如对于一个移动应用来说，看它的下载量，注册比例，激活用户比例，长期留存率，老用户推荐比例，盈利来源等。如果没有现成的数据看板，需要从不同的源头收集各种数据，将它们放在一起来看。收集所有关键数据点，可以帮助我从大框架上了解现状、发现问题

和直接经理/ CEO会谈

在会议上需要确定以下几件事情：

了解工作背景信息
沟通双方的工作风格
讨论增长的计划和优先级
了解如何和工程师、设计师合作，以便上线实验

讨论应该在哪个方面来进行实验

和团队及合作者开会

因为增长天然需要跨部门的合作，除了和自己的下属会谈之外，也应该安排时间来认识合作团队，了解事情是如何运转的，处理好和同事的关系。如同新用户激活对于用户的增长很重要一样，给大家的第一印象也很重要

倾听用户的声音

倾听用户的声音

6.2 增长黑客的最初90天计划：第一月

确定增长指标

并不需要必须是日均活跃用户，这个应用是每天都会使用的么？

如何定义活跃？打开？还是一些更有价值的行为？

留存率的北极星指标：North Star Metric（OMTM），就是最重要的一个指标，要对应你的产品给用户传输的价值。

找到一个聚焦领域

运用收集到的所有信息，深入分析各种数据，并且和团队讨论，战略性地选择第一个聚焦领域，理想情况下，在这个领域进行实验应该是潜在影响力最大的，资源要求少，成功概率高。

关于提升留存率，不一定是要通过邮件等方式找回流式的用户，也有可能从产品中寻找机会，让用户更愿意呆在这个平台里面。

寻找杠杆：finding leverage: 需要有明确的目标，然后针对这个目标，找到所有领域当中杠杆效应最明显的地方，然后针对这个地方进行试验改进。所谓的杠杆效应，就是性价比最高的地方。—–对于改善留存率而言，杠杆效应最大的点应该是在产品领域的。

上线增长实验

坚持推进直到第一个实验成功上线，希望通过之前的分析和准备工作，使这个实验能带来正面的结果

可能一些小文本的改变会给转化率带来很大的提高：

你愿意开通每周10美元的定期投资么？
如果你每周存入10美元，5年后仅本金就可以积累2600美元。从今天开始每周投资10美元吧！（+40%）
你知道已经有n百万用户使用定期投资功能了么？从今天开始每周投资10美元吧！（+60%）

—–> 将小的结果积少成多呈现出来，或者强调有很多其他人在使用这个功能，对用户的心理有着强大的影响。

如何解决程序员们的困扰？不愿意做，为什么？

突然功能的取消；文本色彩的变化，无聊…

需要尽可能地将程序员从繁琐的文本测试和小改动中解放出来，让它们去做更复杂、更有挑战性的实验。采用提前埋点的方法或者第三方测试工具里面的高级功能，其实可以很有效的解决这个问题

程序员喜欢看到自己的工作的影响力，要调动它们的积极性，需要让他们参与到产生实验假设和实验设计的整个过程中去，并且及时把结果反馈给他们

不是所有程序员都适合在增长团队当中的，如果只是追求技术深度，在增长团队显然不是最合适的，但是对于有产品思维的，喜欢看到自己的工作对用户和业务有影响的程序员来说，增长团队的工作其实更有吸引力。

定期与用户交流

定期交流，很多问题是A/B测试做不了，验证不了的。不管是用户问卷调查，顾客发展电话还是用户社群，需要找到一个可以定期和用户对话的途径。对用户了解得越多，就能越好地找到用户的痛点和让用户惊喜的办法，实验成功率就会越高。

还有与内部的人员的交流，因为是单独成立了一个增长团队，而这个团队很多时候都需要调用整个公司各个部门的力量来一起做东西。每周实验分享会，疯狂的A/B测试，告诉大家结果，让各个部门的人都更加了解一些。

对应的email list,share实验心得

头脑风暴讨论会

弥补工具，数据，基础设施的漏洞

应该明确出现了哪些问题，哪些问题更加关键，以及如何去解决

6.3 增长黑客的最初90天计划：第一季度

搭建增长模型

从同事和团队里，以及从数据和测试当中，对驱动公司增长的因素有了进一步的了解。接下来，需要后退一步，试着把所有的信息组装在一起，提炼成一个高度概括的增长模型。

增长模型是一个解释业务里不同的变量，以及它们如何互相影响转化成增长的数学公式，能够帮助你更有效地了解业务、协调团队、设计实验和衡量结果。

设立增长实验流程

当上线了最初的几个实验之后，应该开始建立一个增长实验流程，这个流程包括下面两个阶段：

战略制定阶段：

通过审视增长模型和指标，深入的数据分析，找到一个聚焦领域，
2. 战术执行阶段：

针对聚焦领域，快速进行开发-衡量-学习的迭代流程，产生备选实验想法，排列优先级，上线实验，收集数据进行分析，然后应用实验结果，把心得用到下一个实验当中。

选择实验记录系统

共享的表格和文档，也可以使用公司内部的已有的项目管理软件

每个实验想法都应该记录下来，设计每个实验的时候都应该有清晰的假设和计划，每个结果都应该有分析，并存档。所有这些信息都应该存储在一个共享的系统当中作为历史记录，同时供现在的和未来的团队使用和学习

组织增长会议

可以省掉一些沟通成本，但是必要的会议也是需要的。从每周召开增长团队例会开始，帮助沟通增长目标，管理增长流程，促进团队成员间的交流，增强他们的参与感。在这个会议上，可以监测指标进展，回顾增长实验的上线情况，分析讨论结果等。其他可能有用的会议，可以视组里情况进行取舍：

每日增长团队站立会议
每周增长细分团队间实验结果交流会议
每两周管理层交流会议
每月全公司想法收集午餐会
不定期设计冲刺会议

倡导增长文化

增长文化，从最基本的两件事开始做起：

将实验的结果和心得向全公司公开，让每个人都知道增长团队的进展，并且可以把这些心得应用在自己的工作当中
鼓励每个人都来贡献实验想法，因为即使是针对同一个问题，每个人也都是有自己的视角的。比如，销售团队和客户服务团队离用户更近，工程师团队对程序更熟悉，很多时候他们都会带来出其不意的想法的。

7. 增长战略

7.1 设定增长目标

找到正确的增长KPI并设定一个清晰明确的目标。
北极星指标就是公司的核心增长KPI
费劲但是不是完全没有可能

7.2 指标分解

横向分解
- 按照用户的群组，加法的方式来做分解
纵向分解
- 按照用户的生命旅程，通过乘法的方式将子目标进一步拆解为更细的漏斗步骤。

7.3 找到聚焦领域

通过分析和研究，找到性价比最高的聚焦领域

7.4 增长战术执行

增长冲刺
- 产生实验想法
  - 针对聚焦领域，通过数据分析指定探索方向，产生出一系列的备选试验想法，记录在增长规划图当中
  - 将收集试验想法当做增长流程的常规组成部分
- 决定优先级排序
  - 影响力 - 成功率 - 开发成本
- 设计和开发试验
  - 要有一个增长试验报告
    - 部分划分
      - 试验假设
      - 试验设计
      - 试验指标
      - 试验打分
      - 试验结果
      - 试验心得
      - 后续计划
- 分析数据
  - 确保试验结果具有统计显著性
  - 计算所需的样本量 – 样本计算器
  - 设置参数
    - 基本的转化率
    - 最小能监测到的改变幅度
    - 统计显著值
- 应用结果
  - 应用结果

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