增长黑客们试图用更聪明的方式解答产品得以增长的奥秘,并使之成为助力产品增长的长效机制。他们通常采用的手段包括 A/B 测试、搜索引擎优化、电子邮件召回、病毒营销等,而页面加载速度、注册转化率、E-mail 到达水平、病毒因子这些指标成为他们日常关注的对象。
换句话说,增长黑客就是一群以数据驱动营销、以市场指导产品,通过技术化手段贯彻增长目标的人。
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在每一封用 Hotmail 发出的邮件末尾签名处,增加了一行附言:“我爱你。快来 Hotmail 申请你的免费邮箱。”(PS
love you.Get your free E-mail at Hotmail.)这一改动在仅仅几个小时之后,使 Hotmail 的用户注册曲线发生了戏剧性的变化,原本无人问津的服务,开始以每天 3000 个新用户的速度增长。
作为企业发展的助推者,增长黑客必须真正懂得产品的核心价值,能用最简单的语言描述这个产品是什么、解决什么问题,在此基础上清晰定位有关增长的问题,并寻求解答。
为什么直到最近,“增长黑客”的概念才开始流行呢?
一方面,越来越多的第三方工具降低了初创团队的开发门槛,Google Analytics、Mixpanel 等“即插即用”的服务只需开发者在程序/网页内嵌入几行代码,就能一条龙式地以低成本实现数据采集、渠道统计、设备追踪、用户使用行为分析等功能。初创企业再也无须抽调专门人力“重复发明轮子”,就能用最小的代价快速搭建和测试产品,获取影响产品性能的各项指标。配套工具的唾手可得,让初创团队得以着眼于产品增长本身。
另一方面,越来越多的行业巨头出于扩大市场份额、构建生态系统、完善配套服务、探索盈利途径等需要,建立了属于自己的开放生态,并发布了配套的 API 供开发者调用。开发者通过接入平台,能够直接调用平台的身份授权、用户关系、内容数据,以及计算能力。产业的融合为初创企业带来更多变革和创新机会,也为富于寻找增长点的增长黑客们提供了闪转腾挪的全新舞台。
首次接触“增长黑客”概念的人,可能会将它与市场营销混淆。
市场部的设立更适合有一定资源优势的企业,尤其是那些商业模式已得到验证、正在或已经建立了持久稳定的用户获取渠道,且能将成本压缩在合理范围内的较成熟企业。
尚未建立起对市场足够了解的初创公司,一上来就狠狠砸钱并非明智之举。当务之急是引入增长黑客,通过测试取样、建模修正和无数的试验,去发现更多被低估的低成本的有效增长途径。任何一个关键环节都存在不断优化的可能性。
从现有的发展情况看,工程师可能是最接近和容易成为增长黑客的一群人。因为从能力角度看,增长黑客不仅需要想法,更需要将想法落实到行动的能力,包括自研工具、采集样本、分析数据、大规模推广,光会纸上谈兵是行不通的。懂技术,未必能变成好的增长黑客,而倘若不懂技术,无异于刘姥姥进大观园。
增长黑客的价值就是通过数据分析快速找到机会和问题,并迅速地设置各种规模的试验去验证,找到可持续的方法来增长。
增长的对象不仅包含用户量的累加,更囊括了产品生命周期中各个阶段的重要指标。根据不同阶段用户参与行为的深度和类型,我们可以将增长目标拆分并概括为“AARRR”转化漏洞模型。
增长黑客的价值正是通过不断地“头脑风暴 - 排定优先级 - 测试 - 分析 - 常态化部署”来优化产品策略,减少这当中每个环节的不必要损耗,提高转化效率,从而不断扩大自己用户群体的数量和质量。
获取用户,指让潜在用户首次接触到产品,或者可以更宽泛地理解为“吸引流量”、“用户量增长”。
激发活跃,获取到用户后下一步是引导用户完成某些“指定动作”,使之成为长期活跃的忠实用户。
提高留存,在解决了用户的活跃度问题后,另一个问题又冒了出来。用户来得快,走得也快。提高用户留存,是维持产品价值、延长生命周期的重要手段。
在互联网行业,除了直接向用户收费,还可以通过广告展示、业务分成等方式向其他利益方收取费用。
社交网络的兴起促成了基于用户关系的病毒传播,这是低成本推广产品的全新方式,运用妥当将可能引发奇妙的链式增长。
安迪对于自己一手组建起来的 Facebook 用户增长团队所肩负的职责,总结为以下五点。
大部分时候,用户增长的工作就是在进行测试、调整并重复这个流程。他们需要与数据科学团队紧密协作,通过内部工具研究驱使数据提升或下降的因素。
进行数据分析的首要环节是明确分析的目的。脱离具体目标的单纯数据查看没有任何价值。其次是要了解数据来源的相关信息,包括各项指标的定义、采集点和上报机制。
上报机制,数据上报的时机、内容和技术实现形式。 定性分析,就是对事物的性质作出判断,究竟它“是什么”。 定量分析,是指对事物的数量作出统计,衡量它“有多少”。
数据分析就是定性分析与定量分析相互结合,不断验证的过程。提出假设、设计方案、分析数据、验证或推翻假设,最终抽丝剥茧,逐渐接近真相。数据是相互验证的,彼此之间有如通过无形的网络纵横连接,只需轻轻按动其中一个,就会驱使另外一个或一组产生变化。通过数据分析得出的结论,应当能反推出其他数据,或是与其他数据分析得出的结果相一致。
通常可采用两种方式。
一种是先估计目标用户的基数、消费能力、意愿预算,再把这些数字通过相乘等方式得出一个大概的数字,并与该行业或近似行业的公开报告进行比对验证;
另一种则是评估打算进入的市场,原本具有多少产值,而你的产品通过提供更低的价格、更长的使用周期等,能提升多少效率、节省多少成本,从而折算出相对于原产值的全新规模。
《精益创业》中提出的“最小化可行产品(Minimum Viable Product,简称 MVP)”概念。
精益创业是指开发团队通过提供最小化可行产品获取用户反馈,在此基础上持续快速迭代(或谋求转型),直至产品达到 PMF 阶段。它包含如下三个要素。
如果问开发一个 MVP 必须具备哪些模块,那么我会不假思索地告诉你:除了待验证的基本功能外,反馈渠道、公告看板、自动升级和使用行为统计这四件事必须纳入考量。
**“冷启动”**原本是数据挖掘领域的一个专业术语,运用到产品运营中,指在产品之初尚未形成完善的生态体系并能提供足够多可消费内容的情况下,从零开始导入第一批用户和制造内容的过程。选择高质量的早期用户加入和建立充足的数据沉淀,将可作为引燃产品持续增长的燎原之火,为日后发展奠定良好基础。
种子用户的三层含义:
走访和了解用户,掌握真实需求,是一件复杂困难的事情。就像 1000 个人心中有 1000 个哈姆雷特一样,不同人对产品的需求和评判标准不尽相同。从最笨的事情做起的过程,同时也是走进用户内心的过程。将用户视作活生生的个体,通过面对面的沟通,吸纳意见并获得鼓舞,帮助许多初创公司走过了从零开始举步维艰的阶段。
内容营销的作用主要分为三方面:
Airbnb 曾测试过把“保存到心愿单”的收藏图标由星形改为爱心,结果仅凭这一改动就让心愿列表的使用率提升了 30%。
谷歌为了找出在两种蓝色方案中哪一种更好,索性测试了 41 种不同的蓝色来做比较。对与时间赛跑的创业团队而言,这样的精力付出简直太过奢侈。如果你的产品还没达到零点几个百分比的下降都意味着几百万美元损失的地步的话,还是多花些时间在那些真正有跃进式提升的地方吧。
“当陪你的人要下车时,即使不舍,也该心存感激,然后挥手道别。”——《千与千寻》,宫崎骏
根据美国贝恩公司的调查,在商业社会中 5% 的客户留存率增长意味着公司利润 30% 的增长,而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的 3 倍。所以在“增长黑客”圈内有一句名言:留住已有的用户胜过拓展新的客户。也就是俗称的“一鸟在手,胜过双鸟在林”。
Pinterest 也采取了与 Twitter 类似的做法,先让新用户有事可做。很快,这些测试用户发现他们的账号被安排订阅了一批系统推荐的账号,页面中顿时充满了令人赏心悦目的花卉文玩、服装穿搭、艺术家居和风景摄影。
留存率的衡量衡量产品留存率的常用指标包括次日留存率、7 日留存(周留存)率、30 日留存(月留存)率,其计算公式为:第 1 天的新增用户中,在往后的第 N 天依然在使用的用户数/第 1 天的新增用户数。其中的 N 对应的就是留存指标中代表天数的 2、7 或 30。
有损服务,顾名思义是指刻意输出在品质上存在某些损失的服务,目的是以此牺牲换取其他方面(速度、稳定性、成功执行的几率)的优化。
在实施有损服务的方案时,有两条基本原则:1)发生问题时,优先保证核心功能的运转,非核心功能不可以影响核心功能;2)在条件允许的情况下,牺牲的特性越少越好。
唤醒机制是指互联网产品中专为召回流失用户而设计的产品机制。
常用的唤醒机制包括:
免费模式如何赚钱?
《引爆点》的作者马尔科姆将引爆流行的要素总结为个别人物法则、附着力法则和环境威力法则。他认为,本身就认识很多人且对他人有一定影响力的那些人,在传播中充当了关键性节点的角色,在他们的助力下,原本容易被注意、感知和记忆的信息更容易抵达受众的面前,并在一定的外部环境催化下,成为一股流行趋势。
衡量病毒传播的两大核心指标是 K 因子(K Factor)和病毒循环周期(Virial Cycle Time)。
互联网是人性的试炼场,互联网产品的病毒传播策略如果能把握群体心理中的一些特征共性,就能从深层次激发人们的传播动力。
移动导购社区产品规律。
- 几种平台的终端用户中,使用手机网页版访问的小白用户居多,看到便宜东西容易冲动消费;iPhone 用户消费能力强,对价格不太敏感;安卓用户最抠门,消费不多,但广告的点击率却是 iPhone 用户的几倍,呈现出一种“啥都好奇,啥都试试,但就是不买单”的状况。
- 女性导购类社区需要立足高端机型。iPad 用户的购买力最强,低端机型碍于屏幕尺寸限制,导购体验很难做好。
- 在用户构成上,使用 2000 元以上机型的用户占据 80%, iOS 用户和安卓整体接近,但前者的总收入是后者的 2 至 2.5 倍。
- 在用户的行为数据中,最喜欢的动作是“喜欢”,收藏起来自己欣赏,日均点击数达到百万次。对比之下利他的“分享”则点击比较少。