《范冰增长黑客》课程精华笔记

范冰的增长黑客课程笔记，互联网产品增长理论体系、实战方法及应用模版指南。书中列举的诡谲、奇巧的商战打法，狡黠之余却也透露出增长黑客的那种桀骜不驯与天马行空的嬉皮士精神。本书收录了大量类似的“黑科技”和“不为人知”的案例，将为读者打开全新的视角。

《增长黑客》笔记精华

• 了解增长和增长黑客
  • Growth是什么
    • 商品的营销转化流程
    • 传统Marking和Growth区别
      • 传统Marking
        • 目的：
          • 获得曝光度，赚取用户眼球
        • 特点：
          • 海量曝光，做事件营销；
        • KPI：
          • 虚荣指标（可造假），如转发率、广告播放量
        • 缺点：
          • 很难做监测，无法获取用户来源；滞后的市场调研容易错失商业机会；
      • Growth
        • 特点
          • 以用户为中心，深入洞察用户行为和心理，去打磨产品
          • 快速迭代，不断探寻新的渠道、技术、策略
          • 跨组织跨职能，对内对外
        • 目的：
          • 涵盖整个营销转化流程，提高转化率
        • KPI：
          • 真实数据，用数据说话
  • 针对生命周期制定对应的增长策略
    • 不同阶段的Growth
      • 产业周期
        • 增量市场
          • 如移动互联网高速增长阶段，具有流量红利，获客容易
        • 存量市场
          • 流量趋于稳定，被流量巨头垄断，获客成长较高
      • 企业阶段
        • 案例（滴滴打车）
          • 广积粮：
            • 补贴大战（与快的及其他打车平台竞争），靠补贴培养用户习惯
          • 高筑墙：
            • 设置护城河（Uber），接受腾讯、微博投资获得流量优势，获得壁垒
          • 缓称王：
            • 苦练内功，搭建测评，数据分析工具，靠技术巩固自己行业地位，为下一轮增长作准备
  • 三大实践原则
    • 成为用户肚子里的蛔虫
      • 以用户为中心
      • 同理心
        • 亲身体验用户所经历的使用流程，洞察他们的真实做法和想法，并理解他们这样做的动机
    • 假设你的一切都是错的
      • 快速试验
        • 培养快速创建、上线、测试的能力， 及时验证你的各种新的产品、营销、策略
      • 假设验证
        • 模板：如果我们做X，那么Y%的用户将会发生Z（X为商业获得，Y为关注指标，Z为用户行为）
    • 请出示你的证据
      • 数据为王
        • 针对不同利益方的观点，确定以何种指标及达成成都作为采纳/否决标准
      • 最佳数据=数据+原因
        • 通过数据反映出的用户行为，验证或者推翻你的假设
  • AARRR模型
    • 经典营销漏斗-AIDMA
    • 经典营销漏斗-AISAS
    • 经典营销漏斗-SICAS
    • AARRR模式
      • 不同阶段等用户行为和价值
      • 案例（知乎）
        • 获取：
          • 在其他流量平台输出内容获取新用户
        • 激活：
          • 通过产品设计推动用户产生内容
        • 传播：
          • 答题结束后邀请用户分享回答到各个平台
        • 留存：
          • 邮箱推送每周最热话题，通过内容吸引用户访问APP
        • 获取收入：
          • 通过内容变现：知乎Live、电子书
      • 注意事项
        • 并非所有线上产品都适合AARRR
        • 并非所有产品均经历全部环节
        • 并非所有环节都一次顺利走完
        • 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Awareness（建立认知）环节
          • 简化版：
            • Attact>Activate>REtain
  • 增长团队的实战核心步骤
    • 五大职责
    • 协作流程
      • 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
• 找到产品P，MF状态的6个步骤
  • 需求是一切增长的基石
  • 追求产品与市场的匹配
  • 三种不同的P/MF
    • 用更好的产品体验来满足一个已有的市场需求
    • 用一个产品来满足一个已有但部分需求未被满足的市场 Uber
    • 用一个产品来创造一个新的市场
  • P/MF与增长黑客的关系
    • P/MF是一切增长的基础
    • 只有达到P/MF，增长黑客才有施展空间
  • 六大步骤
    • 确定产品的目标用户
      • 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
      • 用户调研注意事项
        • 用户永远是对的
        • 保持耐心和和善，即时你不喜欢他
        • 别直接照般用户的反馈
        • 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xx功能
        • 看到异常数据马上打电话问
    • 发现用户未被满足的需求
      • 官方渠道:用户留言/反馈弹窗/支持
      • 论i微博/公众号/客户中心etc
      • 粉丝爱好者集散地
      • 调查问卷(线上和线下)
      • 竞争对手的阵地
      • 社交网络的挖掘
      • 用户搜索的关键词/趋势
    • 定义你的价值主张
      • 我们的产品是一款——它专门为面临——烦恼现状的——（消费者人群）研发——不同于）(现有的产品替代方案)能够——(提供怎样的关键问题解决能力)。
    • 设计最小化可行性产品（MVP）
      • 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/M F的方向前进。
      • 优势
      • MVP步骤
        • 定义产品的首要目标
        • 定义产品的用户行为流
        • 罗列产品功能
        • 对功能进行优先级排序
        • 构建最终功能合集
    • 开发途径
      • 用第三方工具(如Strikingly、上线7, Wordpress)搭建网站 用微信公众号捂建「输入A渝出」类服务 用自动化APP生成工具 用微信公众号自动生成小程序工具 请跟你关系好的程序员GG吃饭Z卖萌
    • 验证最小可行性产品
      • 常见量化标准（差图）
      • 案例
        • Snapchat
      • Sean Ellis测试
        • 方法：问卷调查
        • 至少需要40-50个回复
        • 应该把问卷发给核心用户
        • 告诉用户以后无法使用这个产品，有40%对此表示非常失望，那代表产品达到P/MF
  • 验证商业想法的其他步骤
    • 精益画布
    • 设计冲刺
• 产品增长与用户获取
  • 企业实现快速增长的四个战略要点
    • 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/产品规模
      • 初步达到P/M F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
        • 用户愿意为你的产品买单吗?
      • 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?
  • 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（Google、字节跳动）
    • 供给驱动
      • 找到价值洼地，通过创造有效供给填补市场空白（快手）
    • 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，提高转化率（王者荣耀）
    • 渠道驱动
      • 寻找目标用户聚集地，选择转化率高、成本低的手段获客（陌陌）
    • 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，成为首选（聚美优品）
    • 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
  • 筛选优质获客渠道的四象限模型
    • 流量质量评估（早期）：
      • 粗放式运营
    • 流量质量评估（现状）：
      • 看注册/激活率
    • 流量质量评估（进化）：
      • 结合目标转化率
  • 七步构建完整的获客增长计划
    • 制定一个增长目标
    • 设定时间框架
    • 做一张潜在渠道列表
    • 初评渠道可行性，进行优先级排序
    • 预测效果
    • 制定推广任务时间线
    • 追踪渠道效果
      • 按照策略表和时间表执行各项方案
      • 记录执行效果的数据，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
  • 十大常见拉新获客手段
    • .付费购买增长
    • .打造流量爆款
    • 搜索引擎优化
    • 用户传播推荐
    • 异业跨界合作
    • .地面推广
    • 补贴奖励
    • .内容营销
    • .事件营销
    • .营销自动化
• 用户激活和用户留存
  • Hook模型
    • 新用户激活的目标
      • 使新用户体会到产品到核心价值，尝试重复使用产品
    • 触发机制
      • 外部触发
        • 由诱饵本身主导
        • 提示
        • CTA
        • Email
        • 商店
        • 权威推荐
      • 内部触发
        • 由用户自己主导
        • 情绪
        • 习惯
        • 场景
        • 地点
        • 人
      • 这是诱发用户采取行动，进入系统的契机。触发机制有两种:外部和内部。外部触发通过邮件、链接或图标等方式引起用户的注意;内部触发在系统内发生，形成于在用户使用产品的过程中，持续地诱导。
    • 行动
      • 动机
        • 寻求:希望、快乐、被接受
        • 避免:痛苦、恐惧、被拒绝
      • 执行难度
        • 时间
        • 金钱
        • 身体劳动
        • 思考
        • 社交阻碍
        • 非常规行为
    • 奖励
      • 这一步是使用户上瘾的关键。除了使用传统的反馈闭环(feedback loop)，你还能提供多样的潜在奖励去保持用户的兴趣。Pinterest的做法是:展示与你兴趣相关的图片，及其他可能吸引你的内容。
    • 投资
      • 存储价值：
        • 如歌单、粉丝
      • 同时载入下一个诱饵：
        • 如二次充值优惠
      • 为用户创建偏好：
        • 如头条推荐
      • 这部分需要用户做一些事情，即，用户对产品的投入，投入的形式可能是时间、数据、精力、社会关系或金钱。但是这里「投入J并不单指刷卡消费，而是泛指能使产品进步的一切行为:例如，邀请新的用户进入体系内、对功能提供用户反馈等等。
  • 为用户创造惊喜时刻的秘诀
    • 关键激活目标：Aha Monent
      • .从产品体验角度来说，Aha Moment或者Magic Moment，是用户在使用产品中的爽(G)点。
      • .从产品的优化方向来说，它相当于是有价值的用户行为，这些行为将决定用户是继续使用你的产品还是选择你的竟争对手，它对用户留存以及产品的稳步增长有着决定性影响。
    • 利用Aha Moment提高留存
  • 提升产品功能留存
    • 功能留存率:
      • 当前周期再次使用该功能的用户/上个周期使用该功能的用户;表示当前功能的用户v1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。
    • 产品功能留存矩阵
  • 如何通过内容运营提高用户的留存
    • 内容运营的作用
    • 常用手段：弹窗/推送
  • 搭建用户流失预警机制
    • 常用手段：用户分层
      • 数据化运营
        • 常见的解决方案之一。
        • 用户分层是介于粗放运2与个体概率预测极型之间的一种折中和过渡模型.其既兼顾了(相对于粗放经验而宫}精细化的需要.又不需要投入太多资源到预测模型的搭建和维护中去.因此有着广泛的应用价值。
      • 目的和特定用途
        • 运营团队需要通过客户分层模型.
          • 指导相应的运营方案的制定和执行， 从而提高运营效率和付费转化等。
        • 客户服务团队，
          • 需要根据分层棍型针对不同群体提供不同的说辞和 相应的服务。
        • B2C电商平台针对卖家形成一个分层的视图，希望从免费注册的卖 家开始.勾望出卖家一步步成长为频繁交易的卖家的全过程。
      • RFM模型（C端）
        • rRFM模型J是一个被广泛使用的客户关系分析模型.主要以用户行为来区分客户.RFM分别是:
          • R：Recency近期消费行为
          • F：Frequency消费频率
          • M：Monetary消费金额
        • 工具APP
          • R:最近一次使用
          • F:使用间隔
          • M:使用时长
        • 电商
          • 最近一次下单
          • 购买频率
          • 消费额
        • 内容
          • 最近一次内容贡献
          • 内容贡献频率
          • 内容贡献量
• 病毒传播
  • 分类
    • 口碑营销
    • 激励式口碑营销
    • 示范效应传播
    • 传染式传播
    • 爆发式传播
  • 如何衡量病毒传销的效果
    • 病毒系数K
      • 病毒系数K = Invites*Conversion%
        • Invites：平均邀请人数:
        • ·Conversion%:邀请人数转化为注册人数比率
      • 举例:
        • ·200个用户，平均每人发送5个邀请
        • ·发出1000个邀请，最终30%即300人转化
        • ·病毒系数=5 x 30%=1.5
        • 意昧着:每1个老用户平均带来，.5个新增用户
    • 病毒传播公式
      • 获取用户总数=Custo+ Gusto‘K+Gusto‘K2 +... Custo * K^-1
        • 种子用户数:Gusto 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Gusto = 100，病毒系数K始终=1.5
        • ·传播两轮之后(即共3层，n= 3)的获取用户总数=100十100*1.5+100*1.5*1.5 =100+150+225=475人
  • 打造产品病毒循环的五个步骤
    • 概念
      • (Viral Loop(病毒循环)）/Adam L.Penenberg
      • ·使用产品·>推荐给好友·>好友使用产品一>推荐给另一个好友·>如此循环往复
    • 双重病毒循环
      • 病毒循环的高阶形式
      • 既能获取新用户，又能带动老用户活跃
      • 案例:Linkedin
        • 导入通讯录联系人
        • 开发Outlook插件提升邀请率 rReconnect flow]
        • 站内搜索提升33%
        • 信息完成度提升38%
        • 邀请数皿上升16%
    • 步骤
      • 制定策略
        • 策略如何与产品结合
        • 价值主张
        • 病毒策略吸引来的用户会开始使用你的核心产品，还是迟早会流失
      • 应用
        • 建立一个真正的病毒传播系统(通过技术手段》
        • 兼承MVP的敏捷开发的思路，最快而不是最好
        • 这个系统一定要与你的核心产品有关联性(如果你做了一个视频网站，那你呈现的病毒系统最好是一个视频)
        • 「不直复发明轮子」:利用成熟的工具、代码，借鉴现有的Viral Loop体系.如送礼物、晒成绩等等
        • 产品化模型
          • 普通邀请模型
          • 代理佣金模型
          • 抽奖赠礼模型
          • 进度提醒模型
          • 发布预热模型
          • 排行榜模型
      • 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
        • 参考新用户获取的常见方式
      • 优化
        • 常见优化方式
        • ·缩短注册流程(比如把5个页面减少到PO个)
        • ·在UI设计上更强调「下一步J
        • ·测试不同的价值主张对于转化率的影响
        • ·增加被邀请的人数
      • 精炼
        • 当优化取得了成效，对整个体系进一步打磨
          • ·把MVP转变为正式体系
          • ·将整个系统融合到你的产品中去
        • 优化细节
          • 增强用户体验
          • 去除多余的页面或元素
          • 忧化代码
  • 注入疯传基因的六大秘诀
    • 社交货币
      • 社交货币在品牌分析中的6个维度
      • .Affiliation归属感
        • :你有多少比例的用户有归属感?
      • .Conversation交流讨论:
        • 你的消费者中发起品牌相关的热烈讨论的人数占比多少?
      • Utility实用价值
        • 有多少人在和其他消费者的互动中获得了实用价值?
      • Advocacy拥护性:
        • 你有多少拥沪品牌的死忠粉?
      • Information信息知识:
        • 有多少人感 觉他们能与其他消费者进行有效的交流?
      • ·Identity身份识别:
        • 你有多少用户能识别出其他用户?
    • 诱因
      • 时间诱因:
        • 外卖类产品、周末休闲类产品一
      • 空间诱因:
        • LBS check-in、旅沼翔地图产品
      • 声音诱因:
        • 特殊的推送音效、洗脑歌广告
      • 需求诱因:
        • 上下文关键词广告
      • 抓准用户的无聊时间也是一种诱因
    • 情绪
    • 公共性
      • 从众心理即「社会证明」
      • 强化差异性
      • 「行为剩余J
      • 不要用否定的方式宣传
    • 实用价值
      • 利用心理参照点
      • 人为制造稀缺性
      • 打折更好还是让利更好
      • 强化获得的价值
    • 故事
      • 人们不仅会分享信息，更可能会讲述其中的相关故事，信息会经过闲散的聊天包装后逐渐传播。
• 数据分析
  • 数据
    • 产生数据
      • 人与人的连接
      • 设备与设备的连接
      • 工具服务之间的连接
    • 大数据
      • 数据量绝对总量大
      • 产生、更新、获取的速度快
      • 数据总量繁多
      • 有价值
      • 真实
    • 价值
      • 不靠感觉，有据可依
      • 量化标准，区划产品持续改进
      • 挖掘隐藏需求
      • 提升精细化能力，降低运营成本
  • 搭建公司的业务指标体系和四个层级
    • 指标分类
      • 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:
        • 女性用户在双11大促的客单价
      • 成本指标
        • :CAC、LTV, PBP
    • 指标分层
      • 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
    • 指标体系：OSM模式
      • 业务目标（Objective):
        • 公司/业务/品牌/功能存在的目的是什么
        • (用户视角)
          • 让用户通过搜索高效找到心仪的住宿;
        • (业务视角)
          • 提高通过搜索下单的转化率。
        • 原则
          • 切实可执行(Doable)
          • 易于理解(Understandable)
          • 可干预可管理(Manageable)
          • 正向的有益的(Beneficial)
        • 避免误区
          • 过于模糊(不可执行)
          • 过于保守(无法激励团队成员)
      • 业务策略(Strategy):
        • 为了达成上述业务目标所采取的策略
        • 1、返回与用户搜索词相匹配的搜索结果
        • 2、提供有效的搜索结果排序
        • 3、搜索无结果(或数量过少)时进行有效的推荐
      • 度量方法（Measurement):
        • 合理的度量方法可以衡量策略有效性
        • 目标:
          • 提高下单量
        • 策略:
          • 返回与用户搜索词匹配的搜索结果
        • 度量方法:
          • 搜索到详情页的转化率:达到30%
          • 详情页到下单转化率:达到20%
  • HEART模型
    • H:愉悦度-NPS
      • 净推荐值(N PS)=(推荐者数/总样本数)x100%一（贬损者数/总样本数)x100%
    • E：参与度
      • 常见参与度指标:
      • 每天/每周每个用户的平均访问量
      • 每天/每周平均每个用户上传照片的数量
      • 每天发生的分享数
    • A：接受度
      • 衡量接受度的指标
      • 升级速率;
      • 新功能的使用比例
      • 新用户购买转化率
    • R：留存率
      • 衡量用户回访的比例，良好的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：任务完成率
      • 用户是否能通过你的产品解决问题/完成任务?是否高效?例如 :·搜索结果成功率，上传照片平均时长，个人资料创建完成率
  • 步骤
    • 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，例如phpmyadmin
      • 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采集
    • 数据清洗
      • 缺失值
      • 垃圾信息
      • 规范化
      • 重复记录
      • 特殊值
      • 合并数据集
    • 数据分析
      • 画像分群
        • 聚合符合某特定行为/画像的用户，聚类分析
        • 选择特定的用户群进行分析，有助于有针对性的研究问题所在，增强优化效果;
        • 例如，如果我们要优化注册流程，可以考虑分群主要地区移动端客户的注册效果。
      • 趋势维度分析
        • 建立趋势图表是常见的分析手段之一，可以帮助迅速了解市场，用户或产品feature的基本表现;
        • 把指标根据不同维度进行切分，定位优化点，有助于决策的有效性。
      • 漏斗洞察
        • 漏斗分析是最常见的分析手段之一，可以通过由先到后的顺序还原某一用户的路径，分析每一个转化节点的转化数据;
        • ·例如，关注注册流程的每一个步骤，可以有效定位高损耗节点。
      • 行为轨迹
        • 了解用户的行为轨迹，有助于运营团队关注具体的用户使用体验，发现具体问题
        • 根据用户使用习惯设计产品，投放内容。
      • 留存分析
        • 留存老用户的成本要远远低于获取新用户，所以分析中的留存是非常重要的指标之一;
        • 除整体用户回访率外，市场部也可以仔细关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新feature对于用户的回访的影响等。
      • A/B测试
        • A/B测试是常见的分析手段。一般在高密度数据情况下被使用。核心KPI或多个KPI来比对不同展现形式的效果.多变坦测试variant Test)也是类似的衍生手段之一:
        • 产品在上线过程中经常会使用A旧测试的手段来测试产品效果，也会通过月B测试来完成不同creative的测试;
        • A/B测试在公司数据规模(例如流妞)较大时使用会更加精准，得到统计显著的结果。
      • 优化建模
        • 当一个商业目标与多种行为，画像等信息有关联性时，我们通常会使用数据挖掘的手段进行建模.预测该商业结果的产生;
        • 例如:作为一家SaaS企业，当我们瀚要预测判断客户的付费息愿时，可以通过用户的行大数据，公司信息，用户画像等数据建立付费温度模型。
    • 验证发现
      • 三种常见谬误
      • a.虚假相关
      • b.因果倒置
      • c.沉默数据
    • 数据可视化
  • AVB测试
    • A/B测试是为Web或APP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。
• 区块链与产品增长
  • Token五重境界
    • Level 1:信任关系的分配工具
    • Level 2 :价值激励和记录的账本
    • Level 3:流通凭证
    • Level 4:结算母币
    • Level 5 :数字货币
  • Token和用户增长
    • 空投领取，
      • 为产品导流
    • 衍生商业模式：
      • 糖果推荐与评级
    • 应援众筹，
      • 提高资金周转
    • 活跃激励，
      • 提升engagement
    • 社群激励，
      • UGC的创作与消费模式
    • 生态共赢，
      • 通用积分模式的区块链