高能！帶你5分鐘讀完《增長黑客》

全書的結(jié)構(gòu)：作者首先介紹了Growth Hacker的發(fā)展歷史，然后以時間軸的形式介紹了一個產(chǎn)品的發(fā)展過程（AARRR），產(chǎn)品誕生，獲取種子用戶，激發(fā)用戶活躍度，提高用戶的留存率，增加產(chǎn)品的利潤，進(jìn)行病毒傳播，最后以一些產(chǎn)品為例介紹了相對完整的初期發(fā)展過程。

讀完全書的感受，Growth Hacker更多的是一種思想，在產(chǎn)品初期階段，確定目標(biāo)人群，使用一切方法找到這個人群，無論通過線上還是線下的方式，拉進(jìn)來，留住，跟蹤這個過程中，通過數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化方案。

通常采用的手段包括AB測試，搜索引擎優(yōu)化，電子郵件召回，病毒營銷等，而頁面加載速度，注冊轉(zhuǎn)化率， Email到達(dá)水平，病毒因子這些指標(biāo)是日常關(guān)注的對象。

“AARRR轉(zhuǎn)化漏斗模型”：Acquisition（獲取用戶），Activation（激發(fā)活躍），Retention（提高留存），Revenue（增加收入），Referral（傳播推薦）。對于Activation來說，不同的產(chǎn)品關(guān)注的活躍行為不同，例如填寫一份表單，發(fā)表一篇內(nèi)容，上傳一張照片等。要深入理解自己產(chǎn)品用戶的活躍渠道，建立環(huán)環(huán)相扣的轉(zhuǎn)化漏洞。

在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部強(qiáng)化核心指標(biāo)，這樣在討論產(chǎn)品的任何問題時，如果不同利益方產(chǎn)生矛盾，人們依然能夠清楚界定：對產(chǎn)品發(fā)展而言什么是必須嚴(yán)格恪守的，什么是應(yīng)當(dāng)暫時妥協(xié)的，什么又是能無憾放棄的。不同產(chǎn)品對指標(biāo)的定義應(yīng)當(dāng)建立在品類特性和自身提供的服務(wù)核心價值之上。

PMF（Product-Market-Fit）

如何判斷需求足夠大：方法一，先估計(jì)目標(biāo)用戶的基數(shù)，消費(fèi)能力，意愿預(yù)算，再把這些數(shù)字通過相乘等方式得出一個大概的數(shù)字，并與該行業(yè)或近似行業(yè)的公開報(bào)告進(jìn)行對比驗(yàn)證。方法二，評估打算進(jìn)入的市場，原本具有多少產(chǎn)值，而你的產(chǎn)品通過提供更低的價格，更長的使用周期等，能提升多少效率，節(jié)省多少成本，從而折算出相對于原產(chǎn)值的全新規(guī)模。

MVP的目的不是為了回答產(chǎn)品設(shè)計(jì)是否優(yōu)雅，技術(shù)實(shí)現(xiàn)是否高效這樣的具體功能問題，或者過度許諾未來將承擔(dān)的重任，而是解答商業(yè)產(chǎn)品開發(fā)中最重要的兩個問題：一是價值假設(shè)，這款產(chǎn)品是否能夠滿足用戶的需求？二是增長假設(shè)，用戶是否愿意為產(chǎn)品買單？

MVP的三大必備模塊：反饋渠道（盡量提供產(chǎn)品內(nèi)部反饋機(jī)制），公告看板（包括群體公告和針對單個用戶的定向消息通道），自動升級（最佳策略是在產(chǎn)品啟動時提示用戶有可用的新版本，當(dāng)用戶確認(rèn)升級后，通過內(nèi)置的下載模塊在后臺完成更新）

內(nèi)容營銷的作用主要分為三方面：吸引流量，培養(yǎng)潛在用戶，勸誘轉(zhuǎn)化。

常見的SEO方法：提高關(guān)鍵詞的密度和權(quán)重，增加長尾關(guān)鍵詞數(shù)量，建立外鏈，優(yōu)化頁面結(jié)構(gòu)。例如，TechCrunch每次刊發(fā)一篇針對某家公司或某款產(chǎn)品的評論報(bào)道，就會在維基百科相應(yīng)詞條下的“參考資料”及“外部鏈接”區(qū)域加入自己文章的鏈接。

ASO思路：通過對關(guān)鍵詞的研究，評判維度的猜測，加權(quán)策略的利用。

5%的客戶留存率增長意味著公司利潤30%的增長，而把產(chǎn)品賣給老用戶的概率是賣給新用戶的3倍。

造成用戶留存率低的原因可能是：1. 存在程序漏洞，性能瓶頸。2. 用戶被頻繁騷擾。3. 話題產(chǎn)品的熱度減退。4. 有更好的替代品。

衡量產(chǎn)品留存率的常用指標(biāo)包括次日留存率，7日留存率，30日留存率。計(jì)算公式為：第1天的新增用戶中，在往后的第N天依然在使用的用戶數(shù)/第1天的新增用戶數(shù)。

關(guān)注產(chǎn)品的次日留存率，可于第一時間發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品新版本的品質(zhì)變動和渠道優(yōu)劣，而7日留存率則可反映出用戶完成一個完整體驗(yàn)周期后的去留情況，30日留存反映出一次版本迭代后的穩(wěn)定性，輔助判斷產(chǎn)品的演進(jìn)方向是否合理。

電商網(wǎng)站的留存至少要在20%~30%，社交媒體的第一批用戶的月留存至少在80%以上。而如果想讓游戲的DAU超過100萬，則新用戶次日留存率應(yīng)大于40%，7日留存率和30日留存率應(yīng)分別大于20%和10%。對于移動應(yīng)用來說，留存率最高的是資訊閱讀，社交溝通和系統(tǒng)工具，4個月后的留存率能穩(wěn)定在10%左右。

喚醒機(jī)制是指互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品專為召回流失用戶而設(shè)計(jì)的產(chǎn)品機(jī)制，常見方法包括電子郵件喚醒，消息推送通知，移動網(wǎng)頁喚醒應(yīng)用等。

EDM（Email Direct Marketing）是網(wǎng)站常見的拉新和喚醒手段，使用EDM喚醒用戶的策略主要包括：提供獎勵，告知進(jìn)度，個性化推薦，用戶社交互動提示。

應(yīng)用內(nèi)的消息推送通知（Push Notification/Push Alert）是移動產(chǎn)品喚醒用戶的有效手段，越年長的用戶對應(yīng)用推送通知的寬容度越低，男性比女性用戶更易產(chǎn)生抵觸情緒，因此篩選合適的推送人群，根據(jù)使用場景和時間段制定推送內(nèi)容，制作和優(yōu)化推送到達(dá)的著陸頁。

應(yīng)用推送技巧：推送授權(quán)（Push Notification Authority），iOS用戶有權(quán)在首次啟動時拒絕應(yīng)用程序的推送通知，而安卓默認(rèn)打開的，用戶需要在程序中設(shè)置關(guān)閉，這就導(dǎo)致安卓達(dá)到率能在95%以上，而iOS一般不到50%。徽章通知（Badging），即圖標(biāo)右上角標(biāo)。本地通知（Local Notification）是iOS系統(tǒng)喚醒用戶的一種不需要聯(lián)網(wǎng)的方法，適用于特定時間段內(nèi)使用可能性較大的產(chǎn)品，例如《刀塔傳奇》中的恢復(fù)體力提醒。地理圍欄通知（Geofenced Notification）。圖片推送通知（Picture in Nofitication），安卓允許開發(fā)者定制通知欄圖標(biāo)，展開大圖，媒體背景等。表情文字（Emoji），iOS不支持推送中加圖片的變通方法。

網(wǎng)頁喚醒應(yīng)用：瀏覽器打開某網(wǎng)頁時，顯示“打開應(yīng)用”按鈕，點(diǎn)擊按鈕跳轉(zhuǎn)到該應(yīng)用的指定頁面下。iOS可以用Url Scheme技術(shù)實(shí)現(xiàn)，安卓可以用攔截http跳轉(zhuǎn)，自定義scheme，Chrome Intent，內(nèi)嵌http服務(wù)四個方法實(shí)現(xiàn)。

衡量病毒傳播的兩大核心指標(biāo)是K因子（K Factor）和病毒循環(huán)周期（Virial Cycle Time），K因子用于評判病毒傳播的覆蓋面，公式為：K因子=感染率*轉(zhuǎn)化率，感染率指某個用戶向其他人傳播產(chǎn)品的程度，轉(zhuǎn)化率指被感染用戶轉(zhuǎn)化成新用戶的比例，K因子越高，產(chǎn)品自我獲取新用戶的能力越強(qiáng)。病毒循環(huán)周期指從用戶發(fā)出病毒邀請，到新用戶完成轉(zhuǎn)化所花費(fèi)的時間。

App Store排名優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)：下載量和App活躍度是榜單排名的重要因素。蘋果對新上線或剛更新的App都是有加權(quán)的。以前越獄平臺的安裝量和激活也會被蘋果記錄在活躍度內(nèi)。

增長黑客常用工具箱：Google Analysis（百度統(tǒng)計(jì)，CNZZ統(tǒng)計(jì)），Mixpanel（以用戶行為為驅(qū)動），KissMetrics（針對用戶的行為分析上做得更深入也更簡單），UserCycle（從統(tǒng)計(jì)到用戶分組，再到生命周期維護(hù)和分組實(shí)驗(yàn)測試），Customer.io（分析管理產(chǎn)品生命周期中使用的郵件），Optimize.ly和Unbouce（AB測試的利器），Basecamp和風(fēng)車和明道和Tower（基于云服務(wù)的項(xiàng)目管理軟件），友盟和TalkingData（移動應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析平臺）。

文：金哲

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