一图读懂增长黑客

增长黑客，是以增长为唯一目标的一群人，他们所做的每一件事情，都会力求会给产品带来持续增长的可能性。一图读懂增长黑客，从PMF、用户获取、用户激活、用户留存、数据分析等六个方面，全面阐述了增长黑客这一概念。

中心主题

一图读懂增长黑客

一图读懂增长黑客

一图读懂增长黑客

数据分析

一、数据分析的概念和价值

大数据时代

人与人的连接产生数据

设备与设备的连接产生数据

工具服务之间的连接产生数据

大数据【5V】特征

数据量

绝对总量大

速度

产生、获取、更新

广度

数据种类繁多

价值

应用在特定领域

真实

数据可信度高

数据 | 定义

数据是一种量化事物的手段，是一个数字指标，代表了事物现实存在的客观情况

数据分析的价值

不靠感觉、有据可依

量化标准，驱动产品改进

挖掘隐藏需求

提升精细化能力，降低运营成本

二、搭建业务指标体系

指标

是一种度量，用户追踪和评估商业进程的状态

指标的不同分类方法

基础指标

新增用户、活跃用户、启动次数

流量指标

PV、UV、跳出率

使用数据

使用时长、频率、二次访问间隔

业务指标

订单量、客单价、复购率、扫码率

细化指标

女性用户双十一的客单价

成本指标

CAC、LTV、PBP

培养数据指标敏感度的方式

多看多记

好的指标

可比

好的指标具有可比较性

简单

好的指标是简单易懂的

比率

好的指标通常是一个比率

注意区别五组不同的指标

定性指标vs量化指标

探索性指标vs报告性指标

先见性指标vs后见性指标

相关性指标vs可付诸行动指标

指标的分层

北极星指标（核心指标）

一级指标

衡量公司战略和目标

二级指标

一级指标的路径

三级指标

二级指标的路径

北极星指标

true north metrics

企业为用户带来的核心价值观的体现

是指引公司提升长期价值的方法

明确公司长期优先级，凝聚团队

衡量北极星指标的6个标准

这个指标能否体现产品的核心价值

这个指标能否反映用户的活跃程度

这个指标变好能否说明公司正向发展

这个指标能否被团队理解和交流

这个指标是不是一个可操作的指标

搭建指标体系【OSM模型】

业务指标

公司/业务/产品/功能存在的目的

业务策略

为了达成业务目标所采取的策略

度量方法

合理的度量方法

三、衡量产品用户体验

用户体验指标体系【HEART模型】

H

衡量用户愉悦度、满意度

E

衡量用户参与度、活跃度

A

衡量新用户接受度

R

衡量即有用户的回访、留存

T

衡量关键任务的完成情况

H：愉悦度-NPS

NPS（净推荐率）是一个流行的满意度指标

通常认为，30不错50很好70优异

净推荐值（NPS）=（推荐者数/样本总数）X100%-(贬损者数/总样本书）X100%

E：参与度

每天/每周每个用户的平均访问量

每天发生的分享次数等

A：接受度

升级速率

新功能的使用比率

新用户的购买转化率

R：留存率

衡量用户回访的比例，良好体验能够让用户持续回访

拆分到不同用户分群的留存率，产品功能留存率

T：任务成功/失败率

用户能否通过你的产品解决问题/完成任务

四、数据分析的流程

数据分析的前提

知道分析目标，不要为了数据而数据

做好预期规划，有预期和结果才能对比

数据分析流程

数据获取

数据可以以文件形式进行下载

数据可以通过服务器访问日志查看

数据可以通过交互界面访问

数据可以通过应用程序接口（API）访问

数据可以通过技术抓取手段获得

数据清洗

工具：Excel或Python

数据分析

画像分群

聚合符合某种特定行为/画像的用户，聚类分析

趋势维度

实时快速了解多维度趋势，便于进行产品、市场迅速迭代

漏斗观察

按照已知转化路径，分析每一步骤转化情况

行为轨迹

探索性了解某组用户的行为轨迹

留存分析

了解行为/行为组与回访之间的关联

A/B测试

对比不同设计对结果的影响

优化建模

建立预测模型优化商业结果

验证发现

警惕三种谬误

虚假相关

因果倒置

沉默数据

可视化

Excel统计图、信息图谱、实时报告图

五、A/B测试

定义

为Web或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用

价值

建立数据驱动、持续不断优化的闭环过程；

消除（UX）设计中不同意见的纷争，根据实际效果确定最佳方案

通过对比试验，找到问题的真正原因，提高产品设计和运营水平

通过A/B测试，降低新产品或新特性的发布风险，为产品创新提供保障

进化论与A/B测试

物竞天择，适者生存，提供多个方案并进行测试

不同方案之间只存在一个变量

以某种标准判定结果，筛出最优方案

数据最大的特征是客观性

病毒传播

一、病毒传播的分类

病毒

让产品如病毒扩散般指数级增长

传统营销漏斗

病毒营销漏斗

让产品增长如病毒般指数级扩散

成功的刷屏事件

依靠内容上共鸣、情绪、创意策划等实现刷屏

依靠一些玩法、机制上的设计等实现刷屏

分类

口碑传播

激励式口碑传播

示范效应传播

传染式传播

爆发式传播

二、传播效果K因子

病毒系数K

K=invites*conversion%

平均邀请人数：invites

conversion%：邀请人数转化为转化为注册人数比率

举例

200个用户，平均每人发5个邀请

发出1000个邀请，最终30%即300人转化

病毒系数=5*30%=1.5

意味着：每1个老用户平均带来1.5个新用户

获取用户总数

种子用户数：cust0

传播层数n

种子用户带来的第一轮新用户视作第2层

举例

假设种子用户数为100，病毒系数K为1.5

传播两层后（即共3层，n=3）获取的总用户数=475人

三、打造产品病毒循环

病毒循环

使用产品>推荐好友>好友使用产品>推荐给另一个好友>如此循环往复

五个步骤

制定策略

你的病毒策略如何与核心产品结合

呈现给用户的基本价值主张是什么

应用

通过技术手段建立一个真正的病毒传播系统

秉承MVP的敏捷开发思路，最快而不是最好

系统一定要与核心产品有关联性

利用成熟的代码、工具，不重复发明轮子

发布

最简单的方式就是买流量

PR、付费广告、社交媒体等见效快的渠道

优化

拆解viral loop为多个子环节，优化每个环节的转化率

最耗费精力的环节，需要大量A/B测试

缩短注册流程，在UI设计上更强调【下一步】

增加被邀请的人数，测试不同的价值主张

精炼

当优化取得成效，对整个体系进一步打磨

把MVP转化为正式体系，将整个系统融合到产品中

优化细节

增强用户体验

去除多余的页面或元素

优化代码

病毒传播产品化模型

普通邀请模型

直接邀请好友成为产品用户，部分产品在邀请动作验证成功即有一定赠礼

代理佣金模型

与被邀对象的后续动作持续挂钩，邀请者可反复获取利益

抽奖赠礼模型

参与者有概率抽取较大数额的礼品，参与越深获奖概率越高

进度提醒模型

通过邀请特定数额的好友来达成某一目标，解锁特定奖励

发布预热模型

产品上线前的预热阶段征集潜在参与者，为积极分享者提供特权等奖励

排行榜模型

将邀请成果以榜单的形式公开展示给所有人，并在此基础上提供其他物质奖励

四、注入疯传基因

被忽略的事实

人们对于社交网络的传播作用过于乐观

口头传播比广告更精准，转化率极高

重要的是传播的内容，而非传播者

传播的素材不是与生俱来的，是刻意创造的

疯传六原则

社交货币

诱因

情绪

公共性

实用价值

故事

1.社交货币

如何创造？

新奇的事物

彰显自己的特权

游戏化（竞赛、排行榜等）

设置门槛限制

不要轻易付钱

六个维度

归属感

交流讨论

实用价值

拥护性

信息知识

身份识别

2.诱因

如何创造？

传播与趣味程度之间没有直接关系

临时性口碑vs持续性口碑

高使用频率的环境暗示

直接的指导性标语

考虑话题流传时的情景

常用诱因

时间诱因、空间诱因 声音诱因、需求诱因

抓准用户的无聊时间也是一种诱因

3.情绪

积极+高唤醒=敬畏、兴奋

积极+低唤醒=满足

消极+高唤醒=生气、担忧

消极+低唤醒=悲伤

4.公共性

让某些事物更具有公共可视性，更容易被模仿

如何创造？

从众心理即【社会证明】

强化差异性

行为剩余

不要用否定的方式宣传

5.实用价值

利用心理参照点，人为制造稀缺性

强化获得的价值，善用行为经济学

6.故事

人们不仅会分享信息，更可能会讲述其中相关的故事

信息会经过闲散的聊天包装后逐渐传播

病毒系数L大于1才能实现正向爆发式增长

用户激活与留存

一、用户激活和留存

重要性

如果用户无法被激活，就无法留存，产品最终会被弃用

仅有快速的用户增长量并不是真正的【增长】

获取用户>激活用户>让用户留下来

客户留存率每上升5%，公司盈利可以提升25%-95%

关于留存

APP平均会在3天内失去80%的用户

30天内平均失去90%

新用户被激活后，才有机会成为留存用户

活跃度vs留存

活跃度下降是用户流失的先兆指标

活跃度具有可干预性和预测力 只有促活，才能防止流失

二、【hook】模型

新用户激活的目标

使新用户体会到产品的的核心价值，产生重复使用产品的动力

hook模型

【成瘾模型】四要素

触发

行动

奖励

投资

触发

诱发用户采取行动，进入系统的契机

机制

内部

使用产品的过程

由用户自己主导

外部

邮件、链接或图标

由诱饵本身主导

行动

指有预期的操作行为，驱使用户采取行动

行动=出现诱饵+动机很强+做起来很容易

动机：趋利避害

执行难度：时间、金钱、社交阻碍、思考等

奖励

提供多样的潜在奖励去保持用户的兴趣，使用户上瘾

类型

社会奖励

资源奖励

自我情绪奖励

投资

用户对产品的投入

形式

时间、精力、数据、社会关系或金钱

增加投资并提升进入下一个hook的可能性

存储价值

同时载入下一个诱饵

为用户创建偏好

三、惊喜时刻

用户流失原因

30%因为没有感受到产品价值

30%因为不知道怎么操作

30%因为兼容性差，投奔竞品

10%因为使用中有失败体验

关键激活目标

思考过程中一种特殊的、愉悦的体验，期间会突然对之前并不明朗的某个局面产生深入的认识

从产品体验角度

用户使用产品中的爽点

从产品优化方向

有价值的用户行为

如何找到惊喜时刻

产品的核心功能是什么？

用户的什么行为促使他留下来？

哪些功能能让用户低成本地感受到产品的价值？

用试验和数据验证你的猜测

围绕激活目标，坚持迭代

四、提升产品功能留存

功能留存率

当前周期再次使用该功能用户/上个周期使用该功能用户

表示当前功能的用户粘性

使用用户占比

某周期内使用当前功能的用户量/该周期的活跃用户量

内容运营

内容促使活跃留存

内容促进转化

内容能被重复消费

通过内容运营提升用户的留存

常用手段

弹窗/推送

内容标签气泡图

内容留存率

留存标准差

活跃用户占比

内容标签

转化目标

五、用户流失预警

预警机制

用户分层

介于粗放运营和个体概率预测模型之间的折中过渡模型

兼顾了精细化的需要，又不需要投入太多的资源

通过用户分层模型，制定和执行相应的运营方案

RFM模型

客户关系分析模型，以用户行为来区分

R=近期消费行为 F=消费频率 M=消费金额

客户分类

重要价值客户

重要保持客户

重要发展客户

重要挽留客户

优化用户留存，让你扭亏为盈

获客增长

一、增长的四大战略要点

从创业公司过渡到大公司

从种子用户扩大到大众用户

能够支撑大规模运作的管理、组织和文化

让公司部门加快学习和探索，紧跟公司发展节奏

创业公司并不是一个缩小版的大公司

增长阶段的四个战略要点

优秀人才储备

寻求战略合作伙伴（抱大腿）

专注在一个特定市场（不盲目扩张）

更专业的公司运营（建立管理和业务SOP）

何时开始扩大公司规模

初步达到P/MF状态

是否通过了Sean Ellis测试

数据指标是否乐观

盈利模式得到验证

用户是否愿意为你的产品买单

找到能够规模化的获客渠道

是否有合适的渠道获取流量，大规模推广

二、用户增长的七大驱动因素

技术驱动

新的技术带动全新的商业模式和潜在市场创生

供给驱动

找到价值洼地，通过创造有效供给填补市场空白

产品驱动

通过产品创新降低使用门槛，满足用户需求，扩大目标群体，提升转化率

渠道驱动

寻找目标用户聚集地，选择高转化率低成本的手段获客

运营驱动

短期打折促销，配合大力度渠道推广，产生极大曝光

品牌驱动

精准的品牌形象定位占据用户心智，降低用户决策成本

数据驱动

通过数据分析识别增长机会，诊断增长瓶颈，有针对性地解决问题

用两大维度区分四种类别的公司

维度

产品是否可扩张

分销是否可扩张

类别

固定产品，固定分销

可扩张产品，固定分销

固定产品，可扩张分销

可扩张产品，可扩张分销

三、筛选优质获客渠道

渠道类型

优质潜力渠道

愉快地投放

优质非潜力渠道

视精力投放，同时寻找类似渠道

低质小渠道

视具体情况是否弃用

低质大渠道

密切观察，视成本是否适当投放

恶意流量

低阶版：机器模拟

高阶版：机器模拟+人工操作

建议总结

从流量规模和目标转化率衡量渠道，制定策略

将多种转化纳入渠道流量质量评估

通过维度组合+方便高阶的分析工具准确定位恶意流量

四、构建获客增长计划

第一步：制定一个增长计划

从公司营收的角度制定用户增长目标

第二步：设定一个时间框架

在计划的时间内完成目标，增长才有意义

第三步：做一张潜在的渠道列表

记录所有想到的各个获客渠道

表格内容

渠道名称

流量预估

点击率

转化率

用户数量

渠道状态

是否执行

实际用户

第四步：初评渠道可行性，进行优先级打分

从众多获客方式中，找出最匹配的潜在渠道

思考用户行为：他们最可能从哪里来？

列出10-15种基本的获客方式

对渠道的优先级进行打分

潜在影响力

执行难易度

第五步：预测效果

数据为王

第六步：制定推广任务时间线

拆解目标

第七步：追踪渠道效果

按照策略表和时间表执行各项方案

记录执行效果数据，并修正预测数据

淘汰效果不佳的渠道，换用新渠道，循环测试

确保能够在每个时间点完成用户的增长目标

五、拉新获客手段

付费购买增长

花钱买用户

渠道投放、SEM、购买销售线索等

关键点：CPC<LTV

打造流量爆款

价格便宜（免费）、高频强需

大众化需求，高曝光品类

用流量爆款带动其他主营业务

搜索引擎优化

站内

内容质量、关键词、meta标签、内链、导航、URL结构等

站外

锚文本、外链数量质量

SEO

Search Engine Optimization

引申概念

应用市场化

ASO：App store Optimization

影响因素

应用名称、关键字标签

应用描述、应用iconh截图

用户评价、下载激活、活跃量

用户留存率、社会化分享

用户传播推荐

口碑营销

充分挖掘熟人关系用户

主动邀请

基于产品优良体验带来的口碑

被动邀请

提供激励手段

异业跨界合作

具有相同目标用户群体的非同类型业务企业的合作

地面推广

常见方式

口头告知、派发传单、路演、线下活动

关键点

找到目标人群聚集的精准场所

宣传材料卖点明确，用户利益点明确

线上线下联动

适合公众号、APP，不适合纯web

补贴奖励

通过补贴让用户体验产品或服务，留存并持续使用

现金、红包、返现、折扣、积分兑换等

培养使用习惯、召回流失用户、调节用户行为

识别并谨防【羊毛党】薅羊毛

内容营销

以图文、音频、视频、直播等形式在各个媒体渠道持续输出产品及用户核心需求相关的内容，通过内容转化

内容本身已经筛选过滤掉非精准用户

低成本、高转化、强认同感

可长期、持续，深挖商业变现价值

事件营销

通过策划、组织和利用具有新闻价值、社会影响以及名人效应的人物或事件，吸引消费者的兴趣与关注

最终目的是促成产品或服务销售，而不是博人眼球

低成本、手段多样，但风险性大，且不易复制

用户增长是一套方法论

找到产品P/MF状态

一、什么是P/MF

失败的创业公司

42%没有分析需求就贸然开发产品

29%融资烧完，无法获得新的融资

23%团队不行，缺乏指挥大局的人

19%竞争力不足，无法立足市场

18%定价/成本出现问题

17%产品糟糕，缺乏商业模式

P/MF定义

产品与市场匹配

在一个好的市场里，能够用一个好的产品去满足这个市场

三种不同类型的P/MF

用更好的产品体验来满足一个已有的市场

用一个产品来满足已有但部分需求未被满足的市场

用一个产品来创造出一个新的市场

P/MF与增长黑客

P/MF是一切增长的基础

只有达到P/MF，增长黑客才有施展的空间

二、如何达成P/MF

1.确定你的目标用户

主要方法

理论假设/生活经验/数据分析

调研渠道

电话调研/面对面深访/实境观察

重要价值

专注核心/感同身受/统一意见/明智决策

没有产品适合所有人

用户画像

基本信息（姓名、性别、照片）

心理性格（内向、外向、热情）

工作背景（学历、职业、性质）

互联网使用习惯

目标产品使用场景

目标产品的态度、观点、习惯等

用户调研

用户永远是对的

保持耐心和和善，即使你不喜欢他

别直接照搬用户反馈

别只看自己的用户，更要看不是自己的用户

别被用户带走

捕捉关键点：吐槽、竞品对比等

不要直接问用户是否需要XXX功能

看到异常数据马上打电话询问

2.发现用户未被满足的需求

发现渠道

官方渠道：留言、反馈、论坛等

调查问卷（线上和线下）

粉丝爱好者聚集地

竞争对手的阵地

社交网络的挖掘

用户搜索的关键词/趋势

3.定义你的价值主张

不做第二个谁，只做第一个我

定义

我们的产品时一款XXX，它专门为面临XX现状的XX（消费人群）研发，不同于xx（现有产品的替代方案）能够XX（提供怎样的关键问题解决能力）

定义待解决问题是否有价值

这个问题是不是让人很苦恼？

这个问题是不是必须要解决？

这个问题是不是很紧急？

市面上是否有人能很好地解决问题？

评估价值主张

是否是非连续性创新

是否能构成壁垒

是否是颠覆性商业模式

衡量收益/付出比

4.设计最小化可行产品

MVP=Minimal Viable Product

概念

用最小的成本开发出可表达项目创意、可用且能用于表达核心理念的原型产品，使其功能极简而且能用于快速验证想法

目的

尽快接触消费者，验证需求，往P/MF方向前进

特点

只提供一个功能

只解决一个问题

优势

节约开发成本

测试商业模式

获得第一批付费用户

获得反馈

吸引投资人

构建

定义产品的首要目标

定义产品的用户流

根据用户流的每个阶段罗列产品功能

对功能进行优先级排序

构建最终功能合集

用最高的效率，最低的成本探索p/mf

子主题

5.开发MVP

低成本开发途径

第三方工具搭建网站

用公众号搭建【输入/输出】类服务

用自动化APP生成工具

用公众号自动生成小程序工具

和程序员搞好关系

6.验证MVP

关键指标的观测

常见量化标准

30%次日留存

新增DAU超过100

达到10万用户量

每周使用天数超过3天

SaaS产品标准

5%付费转化标准

LTV/CAC>3

月流失率低于2%

月毛利达到10万

用户获取成本的回本时间<12个月

追求指标【三连胜】

有显著意义的新用户增长

有用户留存

有意义的产品使用行为

Sean Ellis测试

定义

告知用户，你们今后无法再使用这个产品

如果40%的人对此表示非常失望，那么你的产品就达到了P/MF

方法

对用户进行问卷调查

至少40-50个回复来判断

用户选择

体验过产品的核心功能

至少使用过两次的

过去两周内使用过的

需求是一切增长的基石

增长黑客概述

一、了解用户增长

商品的营销转化流程

曝光-获客渠道-转化-提供价值-口碑传播认知-好奇-信任-说服-期望-满足-激情

传统营销

海量曝光：全渠道广告轰炸

商业利息为驱动力：KPI至上

市场情报滞后：洞察能力缺失

用户增长

以用户为中心

深入洞察用户行为和心理

快速迭代

不断探寻新的渠道、技术和策略

不断学习认知持续优化

跨组织跨职能

贯穿价值流程全环节

不同阶段的增长

产业周期

增量市场

存量市场

企业阶段

广积粮

高筑墙

缓称王

二、增长黑客

定义

增长黑客是以增长为最终目标的一整套方法技巧、协作模式和思维方式，遵循以用户为中心、快速试验、数据为王的核心理念

兴起的原因

人力成本不断增加

竞争激烈

营销渠道复杂多变

运营方法论进化

产品技术的飞跃

消费者易被比特化

理解增长黑客

增长黑客不是利益关系的重新分配

增长黑客不是以牺牲用户体验为代价的短视行为

成功案例背后蕴含着丰富专业的技能积淀

如何成为一名增长黑客

热情、聪明、好奇、资源、影响力

心态开放、内心强大、一点点强迫症

三、增长黑客三大实践原则

原则#1

以用户为中心

对用户的同理心

亲身体验用户所经历的使用流程

洞察你的用户真实做法

理解你的用户这样做的动机

单个用户->少量用户->部分用户->所有用户

原则#2

快速试验

培养快速创建、上线、测试的能力

及时验证各种新的产品、营销、策略

假设验证

如果我们做X，那么Y%的用户将会发生Z

假设你是对的->执行 假设你是错的->试验

X=商业活动 Y=关注指标 Z=用户行为

原则#3

数据为王

针对不同利益方的不同观点 确定以何种指标或达成程度作为采纳/否决标准

最佳证据=数据+原因

通过数据反映出的用户行为 验证或推翻你的假设

具体步骤

市场团队提出构想

设计团队形成方案

研发团队开发上线

数据分析师跟踪表现

四、AARRR流量漏斗模型

经典营销漏斗 | AIDMA法则

引起注意

产生兴趣

激发欲望

强化记忆

促使行动

经典营销漏斗 | AISAS法则

引起注意

产生兴趣

进行搜索

购买行动

体验分享

经典营销漏斗 | SICAS法则

品牌感知

兴趣互动

链接沟通

购买行动

体验分享

AARRR流量漏斗模型

获取用户

激发活跃

提高留存

增加收入

传播推荐

AARRR注意事项

并非所有线上产品都适用AARRR

并非所有产品都经历全部环节

并非所有环节都依次顺序走完

环节之间并非完全独立

AARRR并非唯一可遵循的漏斗模型

扩充版

增加建立认知环节

简化版

attract>activate>retain

提高转化率的做法

扩大顶部漏斗口径

聚焦最活跃的免费试用者

警惕付费用户流失

五、增长团队

增长团队的核心职责

数据分析

指标提升

工具研发

文化建设

人才招聘

增长团队协作的七大关键步骤

设立增长目标

收集分析数据

做出假设

试验优先级排序

设计并执行试验

分析结果

系统化

ICE原则

I-impact：影响力

C-confidence：自信度

E-ease：实现难易程度

增长的复利效应：1.01^365=37.78