增長黑客，從思想認知、數(shù)據(jù)話說等方面，可快速對商業(yè)模式可行性進行檢測。

思想上

無足輕重的創(chuàng)意

我有個驚天地泣鬼神的想法，就差個程序員了。我做出了個產(chǎn)品，用戶體驗比淘寶好用 N 倍。我有個產(chǎn)品，整合了京東、口碑、58、美團、淘寶，實現(xiàn)了真正的 O2O ……

百度曾經(jīng)有個電商產(chǎn)品，叫“有啊”，據(jù)說也比淘寶好用 N 倍。萬達電商也要 O2O ，還拉來了騰訊、百度，組成騰百萬，然后悄無聲息，最近騰訊、京東聯(lián)合蘇寧、融創(chuàng)投資340億，與萬達商業(yè)要重構(gòu)新零售。

這種基于個人夢想情懷、放大自身需求，或抄襲市場熱點的創(chuàng)意，顛覆世界的可能性微乎其微。

如何檢驗商業(yè)計劃書（BP）中的產(chǎn)品與市場的契合度（P/MF），用戶級產(chǎn)品的標準如下：

• * 每周使用天數(shù)超過3天
• * 初始日新增用戶（DNU）超過100
• * 30%新用戶次日留存率
• * 達到10萬用戶量
• Saas產(chǎn)品標準如下：
• * 5%付費轉(zhuǎn)化率
• * LTV/CAC>3，即用戶生命周期價值/獲取成本>3
• * 月流失率<2%
• * 月銷售流水達到10萬元

這些標準可根據(jù)實際變更，更重要的要有這些標準的概念。

如何找到產(chǎn)品與市場的契合度（P/MF）

精益畫布（learn canvas）

精益畫布將產(chǎn)品的商業(yè)模式劃分為9個單元，腦力風暴填充這些單元，形成解決方案

最小可行化產(chǎn)品（MVP）

精益創(chuàng)業(yè)核心要求就是快，快速出產(chǎn)品、快速試錯迭代，因為快，所以需要聚焦，需要以用戶需求為導向，面向市場的就是最小可行化產(chǎn)品MVP（Minimum Viable Product）

設計沖刺（Sprint）

《從0到1》的作者彼得·蒂爾（Peter Thiel）并不認可精益創(chuàng)業(yè)的理念，認為MVP收集上線前的反饋仍然太慢，產(chǎn)品需要盡快投入戰(zhàn)場，從同質(zhì)化競爭中撕開一個口子。

也有的創(chuàng)始人能通過深入思考“直接命中靶心”，比如蘋果從來不用MVP。

在Google，精益創(chuàng)業(yè)被精簡為更緊湊的驗證流程——“設計沖刺”。

5天為一個“設計沖刺”周期，一個周期內(nèi)：

• * 第一天，描述問題，選出集中解決的著力點
• * 第二天，列出所有備選方案
• * 第三天，做出決策，將選出的方案轉(zhuǎn)化為可測試的猜想
• * 第四天，制作真實原型
• * 第五天，進行真人測試

互聯(lián)網(wǎng)上每一項看似免費的服務，暗中都標明了價格。好的服務，應該學會從用戶兜里直接掏錢，只有用戶心甘情愿付費的產(chǎn)品才能持久。

在尋找產(chǎn)品與市場契合度，或轉(zhuǎn)型的過程中，要勇敢的放棄沉默成本，別把別人對想法的質(zhì)疑看做對自己的不尊重，同時也做好接受辱罵的準備，另外經(jīng)濟局勢等大環(huán)境對產(chǎn)品也沒那么重要。

平衡好“不可能三角”，用戶規(guī)模、用戶留存和營收三者之間的對立統(tǒng)一。

數(shù)據(jù)說話

基于數(shù)據(jù)支撐決策，指導產(chǎn)品迭代。

數(shù)據(jù)分析師的能力需要涵蓋多個領(lǐng)域，包括數(shù)學知識、分析工具、編程語言、業(yè)務理解、邏輯思維等。需要用到數(shù)據(jù)獲?。ㄏ嚓P(guān)數(shù)據(jù)庫及爬蟲）、數(shù)據(jù)處理、建模（SPSS、R、SAS等）、可視化（Excel、D3.js、Process、Echarts等）等工具。

數(shù)據(jù)分析的一般步驟

第一步：數(shù)據(jù)準備

• * 獲取數(shù)據(jù)（爬蟲、自有數(shù)據(jù)倉庫）
• * 驗證數(shù)據(jù)
• * 清洗數(shù)據(jù)（垃圾信息、重復記錄、特殊值、合并數(shù)據(jù)集等）
• * 數(shù)據(jù)抽樣（數(shù)據(jù)量大時隨機提取子數(shù)據(jù)集）
• * 存儲和歸檔

第二步：數(shù)據(jù)觀察（發(fā)現(xiàn)規(guī)律和隱藏的關(guān)聯(lián)）

• * 單一變量：點圖、直方圖等
• * 兩個變量：散點圖、對數(shù)圖、斜率等
• * 多個變量：假色圖、平行坐標圖等

第三步：數(shù)據(jù)建模

• * 推算和估算
• * 縮放參數(shù)模型
• * 建立概率模型

第四步：數(shù)據(jù)挖掘

• * 選擇合適的機器學習算法（如蒙特卡洛模擬、相似度計算、主成分分析等），大數(shù)據(jù)考慮用 Map/Reduce
• * 得出結(jié)論，繪制圖表展示

留存率——產(chǎn)品早期最重要的唯一指標

增長團隊負責用戶獲取，而留存率主要取決于產(chǎn)品。

統(tǒng)計代碼部署要覆蓋全部用戶行為，模擬用戶流失場景，進而尋求優(yōu)化策略

NPS凈推薦值：衡量用戶忠誠度

NPS（Net Promoter Score），凈推薦值，衡量客戶向其他人推薦產(chǎn)品可能性的指數(shù)?？筛鶕?jù)問卷或訪問，請用戶回答”你在多大程度上愿意向朋友推薦本產(chǎn)品/服務”，以10分制作答，10分表示非常愿意、0分表示非常不愿意，根據(jù)回答將用戶分為三類：6分及以下為貶損者，7-8分為被動者，9-10分為推薦者。

NPS=（推薦者/總樣本數(shù)-貶損者/總樣本數(shù)）*100%

文：老趙的書房

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