《增长黑客》全网最全读书笔记
2022-10-17 10:38:28 8 举报AI智能生成
框架完整清晰的《增长黑客》读书笔记导图，对照“肖恩·埃利斯、范冰、曲卉”三位作者著作进行系统且完整的整合并添加大量实战案例，特别适合零基础初学者系统性学习“增长黑客”思维的精髓，持续完善中！
作者其他创作
大纲/内容
实战
第五章 获客：优化成本，扩大规模
对于任何一家公司来说获取新用户都极为重要。但是，如果获取用户的成本超过了用户所能带来的收益，那就有问题了。
营销现状
获客成本在不断提高
很多场景，除了砸钱别无他法
1. 需要短时间一次性投入巨资（例如组建庞大销售团队）以便积累大量用户，迅速占领市场份额的领域，比如B2B，需要销售团队和销售支持团队来拉动增长
2. “赢者通吃”的行业，可能出现一家独大的领域，比如LinkedIn和WhatsApp
3. 与竞争对手实力旗鼓相当，需要短时间爆发从而弯道超车，比如uber和lyft的竞争
获客准备
特例，产品具有网络效应的，获客行动应该和开发同步进行。
常规，采取大规模获客行动的前提：
1. 产品-市场匹配（PMF）
（1）拥有不可或缺的好产品；（2）产品对目标市场存在很大吸引力；
2. 语言-市场匹配
用来衡量描述和推广产品的语言能在多大程度上打动潜在用户，促使他们试用你的产品。
不管潜在用户通过何种途径发现你的产品，他们看到的第一条文字内容必须迅速传达正确信息。
设计打动人心的广告语
2015年，人类平均专注时间8秒
8秒内，语言必须直接迎合并进一步点燃用户的需求和欲望，从而抓住他们的注意力。
换言之，你设计的语言必须非常简洁地传达出产品的核心价值，也就是那个“啊哈时刻”，
并且回答每位消费者最关心的简单问题：“你展示的这个产品将如何改善我的生活？”
并且回答每位消费者最关心的简单问题：“你展示的这个产品将如何改善我的生活？”
好的营销文案并不只有营销大师才可以找到，
采用快节奏的增长黑客方法
采用快节奏的增长黑客方法
1. A/B test
2. 从各处的用户评论中寻找对产品和有点的描述
3. 从用户调查中的评论寻找
4. 询问用户如何向别人推荐产品
广告语不仅优化品牌，还可以优化产品
措辞的改动会影响品牌理念甚至产品性质
所以要保持各部门人员的理念一致，共享数据
如果你在计划测试第一批增长黑客手段，请先从语言开始，因为这是一切的起点
3. 渠道-产品匹配
你所选择的营销渠道在向目标用户推广产品时的有效程度。
两个步骤找出核心渠道
1. 发现渠道
资源铺得太开，不如专注与优化一两个最有效渠道。
三种获客渠道类型：
1. 病毒/口碑渠道
社交媒体、推荐计划、社群推广、游戏、众筹等；
2. 有机渠道
SEO/SEM、邮件营销等；
3. 付费渠道
线上线下广告、赞助等。
寻找方法
1. 列出目前的渠道范围，不断更新；
2. 深入调研各个渠道
（1）排除明显不适合的渠道
如领域不合、人群不合
（2）根据商业模式优先选择显而易见适合的渠道
B2B网站需要一个销售团队和销售支持团队来拉动增长，也需要参加展销会，还需要建立专业支持储备系统，
因此，内容营销、贸易展销会、销售团队可能就是接触目标用户最有效的渠道；
因此，内容营销、贸易展销会、销售团队可能就是接触目标用户最有效的渠道；
电商模式的核心在于吸引尽可能多的潜在消费者来浏览网站，所以搜索广告和搜索引擎优化显然就是关键渠道。
（3）考虑用户特征和习惯
意味着要去发现用户已经表现出来的行为特征：
如产品正好是客户通过搜索引擎寻找的解决方案，那就可以做SEO；
如目标客户喜欢一个和自己互补的产品，就考虑品牌合作；
...
3. 选出优先渠道进行试验；
2. 优化渠道：通过试验找到渠道—产品匹配
在扩大规模的同时努力实现渠道成本效益比（和影响力）的最大化
针对每种渠道提出一系列可试验的具体策略及其测试的优先顺序。
基于6个要素的
简单渠道排序方法
简单渠道排序方法
1. 成本
你预计进行此项试验将花费多少钱？
2. 定向
是否容易接触到目标受众？
对于试验所触及的人群，你所掌握的信息可以详细到哪一步？
3. 控制
在多大程度上可以控制试验？
试验一旦开始，还能否进行修改？
如果试验不顺利，是否容易终止或者调整试验？
4. 时间投入
团队启动试验需要多长时间？
比如，拍电视广告的时间投入就比发布脸谱网广告的时间投入长许多。
5. 产出时间（周期）
试验开始后需要多久才能拿到试验结果？
例如，搜索引擎优化试验或者社交媒体广告的产出时间就比电台广告的产出时间要长。
6. 规模
试验覆盖的人群规模有多大？
例如，电视广告的覆盖范围比话题博客广告就大得多。
从以上六个方面给渠道打分
营销渠道优先化过程
试验评分排序表
在《营销渠道优先化程度》基础上设计出《试验评分排序表》
我们按照1到10分给增长团队建议测试的渠道打分，10分最好，1分最差。
成本越低、投入和产出时间越短得分越高，因为显然低成本和更短的投入和产出时间更理想
我们按照1到10分给增长团队建议测试的渠道打分，10分最好，1分最差。
成本越低、投入和产出时间越短得分越高，因为显然低成本和更短的投入和产出时间更理想
例：食品商店APP如何用这种方法
进行排序并确定第一轮试验的渠道
进行排序并确定第一轮试验的渠道
现阶段的增长目标：是寻找更高性价比的渠道，进行新一轮的用户增长。
1. 对用户数据分析展开新的洞察
团队工作重心转移到新的增长杠杆，因此需要再次分析数据，寻找与新任务相关的新洞察；
在挖掘原有增长渠道（公司官网）的基础上，测试新渠道（脸书/谷歌广告），以吸引新渠道下的潜在用户；
通过调研用户习惯，提出假设：
谷歌关键字可能不是最佳选择，因为搜索引擎不是购买场景；
脸书广告更有价值，因为脸书广告工具可以根据用户的人口学特征和兴趣进行准确定向，而且也获得了大量消费者人口学数据；
通过额外的市场调研（问卷/采访），发现：
团队知道怎样可以让他们更愿意向朋友推荐APP：
（1）相当数量的网站访问者并不知道App的存在；
（2）那些知道的人更喜欢直接用电脑下单，因此他们认为没有必要使用App
（3）App用户中有相当一部分人会向朋友推荐这个App，如果有折扣券刺激，他们会更加乐意向朋友推荐。
2. 基于调查结果，提出增长策略：
有机渠道
改善主网站上的App营销；
给有会员卡但没有下载App的常客发送邮件，介绍使用App购物的好处；
在网站上专门增加一个全幅页面来推广App，只要用户在手机上访问网站该页面就会自动弹出；
付费渠道
在脸谱网上投放应用安装广告；
在前期成功的电台广告的基础上，再次投放电台广告；
通过广告将网站访客重新定向至App下载页，也就是说，只向已经访问过网站的用户投放网络广告；
病毒/口碑渠道
利用顾客希望获得额外折扣的心理为现有的App消费者创建一个朋友推荐计划；
3. 为每种渠道方案进行打分：
优先渠道得分表
说明：
每位提出建议的成员都要对自己的方案打分
分数上的分歧应该由增长负责人来协调
分数只是一个参考，一个帮助团队进行决策的数据点；
4. 确定最佳渠道选择：
两种有机渠道：
更好地在网站上进行App营销；
向会员卡用户发送邮件告知他们可以下载App；
两种付费渠道：
脸谱网广告；
再次提示网站访客下载App的重定向广告；
其他渠道安排：
用户调查显示，推荐计划可能会相当成功，但它的总分却很低，部分原因是推荐计划要真正实施起来并取得结果需要相对较长的时间。所以团队决定把它放进路线图，8周之后再启动。
电台广告得分很低，这是因为尽管电台广告在针对特定人群方面具备优势，而且初期的电台广告推广效果显著，但是它无法像脸谱网广告和重定向广告那样对结果进行细致的分析。电台广告成本也相对更高，需要大量的时间投入和前期准备工作
对于全页面App下载广告，团队担心这可能会引起人们的反感，也可能影响他们的搜索引擎排名。但是这个想法的得分又相对较高，所以它在储备库中排在相对靠前的位置。
5. 优化试验
团队在迅速完成一轮试验后得到的各种发现，帮助他们迅速找到两个极具前景的营销手段，
同时为接下来的试验指明了方向，他们离找到最佳获客渠道又近了一步。
同时为接下来的试验指明了方向，他们离找到最佳获客渠道又近了一步。
6. 不断进行新的尝试
随着能够接触到用户的渠道越来越多，利用这些渠道来吸引人们购买你的产品的潜在策略也越来越多。
增长黑客过程中的想法提出阶段应该源源不断地为你提供新想法，从而最大限度地利用最具潜力的渠道。
现有渠道的优化策略总是在不断变化。
除此之外，还可以尝试一些其他的新策略，比如建立社区，新平台上获得先发优势。
设计病毒循环
关于“病毒循环”的一些理念：
“病毒循环”错误认知
设计好病毒循环之后万事大吉，坐等传播
病毒增长需要大量的前期试验和后续优化
带不来“啊哈时刻”的产品，任何病毒循环都没用
“病毒循环”这个词的误解
应区分病毒增长的类型
口碑式病毒
原生病毒
指的是内置于产品中的用来获得更多用户的一种机制
必须遵循产品开发的基本原则：要让“分享”变得不可或缺、便捷舒心
举例：推荐计划
误解源于增长黑客圈对病毒性产品的定义
即一个产品要真正具备病毒性，那么它的病毒系数（又称K因子）必须超过1。
但是，如此高的病毒性几乎不可能实现，而且即使实现了通常也只能维持很短的时间。
病毒系数是如何计算的：
病毒系数（K）=客户发出的邀请数×受邀者中接受邀请的人数比例
误区：K不一定要超过1，这太tm难了
病毒性评估：
比病毒系数K更有效的评估你更可能实现那种程度的病毒性
任何产品的病毒性都是由三个因素决定的：有效载荷、转化率和频率
有效载荷：意义在于你不要肆无忌惮乱发，会引起反感
是基于用户诉求的一种传播方式；
采用"去中心化“，人人都是传播节点，传播效果以几何级数倍增；
核心指标
k因子
用于评判病毒传播覆盖面
K因子=感染率x转化率
感染率增加通过鼓励用户平时多发邀请
转化率提升通过优化着陆页、简化注册步骤等
病毒循环周期
从用户发岀邀请，到新用户完成转化所花费的时间
病毒循环周期越短越少
应思考尽可能减少用户的操作成本，其次也可以设法增加用户”紧迫感"
病毒性=有效载荷x转化率x频率
有效载荷
每位用户发出多少份邀请
转化率
收到邀请的人中接受邀请的比例
频率
分享行为的发生频率
设计病毒循环时的决策：
1. 选择发送邀请的方式
邀请应当是用户使用产品的自然结果；
如果不得不添麻烦， 就提供奖励，最好是双向奖励；
想方设法增加收到推荐的人数，可能会引起反感；
2. 挖掘产品的网络效应
具有网络效应的产品在获得病毒式增长方面具有得天独厚的优势：使用产品的人数越多，产品体验就越好，所以用户是愿意鼓励其他人加入的。
充分挖掘产品的网络效应潜力：
dropbox，通过增加引导用户存储文件数量，提高用户发出邀请的概率
eventbrite通过鼓励购票者和朋友分享即将参加的活动来创建一个内置的由社交网络驱动的循环。
3. 创造与核心价值契合的激励机制
如果“分享”行为并不是核心价值的一部分，则要提供奖励机制；
奖励必须与产品的核心价值有关；
比如百度云盘送空间
现金奖励也会有效，但仍要与核心价值相关
如饿了么下单后送红包
现金奖励vs产品价值奖励；
现金奖励的缺点是人们很容易去比较奖励的价值和付出的努力
如：分享行为会占用我3分钟，我会获得1块钱，值得吗？
而产品奖励很难说清楚多少价值，比如百度云盘送2T空间听起来非常值钱，但是实际上并不一定
4. 让分享邀请变成用户体验的有机组成部分
提示语不能太强势，否则变成过度营销而惹怒顾客；
同时要确保用户可以看见提示语；
好的办法是让提示无缝嵌入用户体验中，提高可见度；
5. 确保受邀者获得满意的体验
让邀请双方都清晰认知到“这是什么，下一步该做什么”
常见错误
受邀者回应了邀请但是你没有优化他们的体验
受邀者还不知道产品是什么就要求他们创建账户
airbnb的邀请体验
邀请的内容包含了邀请者的姓名和照片，还有专门写给受邀者说明奖励措施的一段话。
它的行为召唤也很简洁醒目：一个写着“领取奖励”的大按钮。
它的行为召唤也很简洁醒目：一个写着“领取奖励”的大按钮。
6. 一定要用大量试验做铺垫
实践方法
1. BUG营销
将目标的促销等活动包装为一个技术BUG进行话题炒作
利用了用户的"占便宜"心理
2. 借势营销
社交网络时代的病毒传播注重“时机的艺术“
3. 产品外的病毒营销
自己造势
创意来源
生命周期
产品契合度
存在问题
渠道特性与产品特性不匹配，无法获得高质量的用户
渠道传播与下载转化之间存在断链
渠道传播成功，但是用户对真正宣传的产品不感兴趣
4. 产品内置的传播因子
传播与功能挂钩
内置产品定位相关的可分享的游戏等
5. 内容营销
持续输出内容，依靠内容来渗透和维系，从而获得潜在用户的认可关注；
作用：
1. 吸引流量：通过内容营销来散播链接，换取点击回流，多次转载进行SEO；
2. 培养潜在客户：通过持续输出内容来反复刷存在感；
3. 劝导转化；
内容中直接引导用户：访问网站、关注微信公众号或订阅视频播客；
回流网页诱导：必须登录注册才能看到完整原文；
注意事项：
知道你的目标受众是谁
基于用户定位基础上的精准触及
打造一台内容持续输出的引擎
整理感兴趣内容推送
获取内容创造最初引擎，邀请加入
撰写耸动的标题
不要在标题里透露全部内容
抛出疑问而不是总结陈词
反复修改直到满意为止
保证文章长度
社交网络中，人们更倾向于分享字数角度较多的专业长文，尽管他们可能根本没有仔细阅读过
鼓励受众参与互动
引导内容消费者晋级为内容制造与传播者（UGC）
自己设置话题点，留一个漏洞并引起讨论
选择合适的发布渠道
6. 搜索引擎和应用商店优化
搜索引擎优化（SEO）
利用搜索引擎的排序规则，通过人为手段干预网页排名
目的：获取更多自然流量，带动网站自我增长
常用手法
提高关键词密度和权重
增加长尾关键词的数量
建立外链
优化网页
提高关键词密度和权重
搜索引擎营销（SEM）
应用商店优化（ASO）
通过关键词研究，判断维度猜测、加权策略，让自己产品在搜索中最大曝光
可用手法
堆积关键词
针对体验良好用户进行评分推送
更新跑得快：才上架或更新版本获得短时间的高权重
7. 捆绑下载
8. 嵌入式代码或小挂件
利用用户“小便宜”心理来扩大自己的影响力，获得更多的反向链接
9. 宣传报道与文案撰写
用户特点：长期在线、对网络工具熟练运用、对新模式新机遇敏锐嗅觉，以及对意见领袖的关注和信任
平台：以product hunt 为代表的一批新鲜互联网服务的发掘网站
协作原则
1. 熟悉产品：要凸显产品特性，但要避免充满令人费解的技术用语；
2. 头脑风暴：除了产品特性外，使用技巧，同类对比，幕后趣事和未来计划等都值得宣传；
3. 谋篇布局：
简要概述
话题事件
核心特色
主要功能
团队访谈
未来计划
有奖活动
转化引导
10. 从线上到线下
某些互联网产品引起覆盖人群特点和本地化特征，适合采用地面推广
考虑因素
区域特性：产品特点与区域特性相结合
群体渗透：先渗透到具有社交影响力的人群中
易获得性：结合推广场景，考虑路人感受，目前wifi热点以作为下一波互联网入口成为兵家必争之地
降低成本
11. 海外扩张
应考虑具体国情及环境，避免水土不服
用户心理把握
喜爱
逐利
互惠
求助
炫耀
稀缺
懒惰
害怕错过
第六章 激活：让潜在用户真正使用你的产品
一些理念
98%的网站访问量都未能引发激活，而大部分移动App都在三天之内损失近八成的用户。
提高激活率的核心在于让新用户更快地体验到“啊哈时刻”：
金融行业绑定银行卡
电商行业用户完成一次下单
视频平台完成了N个视频的播放
工具产品完成了N次工具使用
社区产品完成N次内容发布
增长团队在寻找具有最大影响力的
激活试验时必须采取的三个关键步骤：
激活试验时必须采取的三个关键步骤：
1. 绘制通往“啊哈时刻”的路线图
明确让用户体验到“啊哈时刻”所需的所有步骤。
1. 找出通往啊哈时刻的所有节点
2. 列出啊哈时刻之前必须完成的所有步骤
永远不要想当然的揣测用户行为背后的原因；
一切用数据分析和用户调查说话；
2. 计算每个步骤的转化率
创建一个显示每个步骤转化率的漏斗报告并按照访问渠道对用户进行分类。
换言之，要计算整个用户旅程中完成每个步骤的用户比例。
测量转化率的最佳途径之一是创建（转化和流失）漏斗报告，也就是显示抵达用户旅程中每个关键步骤的用户比例。
制作【漏斗报告】的关键点：
1. 跟踪关键行为的转化率；
2. 跟踪访客接触产品的途径或渠道；
从根本上讲，这份报告详细总结了每种渠道中阻碍用户迈向下一步的因素，因此它可以帮助你提升新用户转化为活跃用户的比例。
3. 用户调查
对那些在流失率很高的环节依然继续使用产品的用户以及弃用产品的用户进行问卷调查和采访，找出流失原因。
目的是进一步找出数据所揭示的用户行为背后的原因。
用户调查中的注意事项
发出问卷的时机：
为了得到最有用的反馈并且确保它不会令人反感，问卷调查必须非常简短且发出时必须满足两个主要条件：
（1）用户活动反映出用户的困惑，例如他们在某个页面上停留时间过长，或是离开了App某个屏或者网站某个页面；
（2）用户刚刚完成很多人没有完成的步骤，例如创建账户或者点击购买。
（1）用户活动反映出用户的困惑，例如他们在某个页面上停留时间过长，或是离开了App某个屏或者网站某个页面；
（2）用户刚刚完成很多人没有完成的步骤，例如创建账户或者点击购买。
两种问题形式：
1. 开放式问题
用户嫌麻烦，不知从何说起，回收数量少
可能会发现意想不到的结论
2. 选择题
用户回答的难度低，有利于收集更多信息
可能会陷入先入为主的情况
针对“浏览后就跳出的用户”
你可以设计出只有当用户的浏览行为暗示他们即将离开页面或界面时才跳出的调查问卷。
你需要询问用户为何不迈入下一步。提问可以包括：
在这个环节有没有什么因素阻碍你注册？
你是出于什么顾虑而没有完成订单？
你今天没有购买任何商品是什么原因？
你需要知道什么样的信息才会放心地注册？
要想知道用户为何会在某个节点放弃购买，
最有用的回答往往来自那些没有放弃购买的用户。
最有用的回答往往来自那些没有放弃购买的用户。
在订单确认页显示剪短的问卷：“哪个因素让你差点放弃购买？”
当然，你所提的问题需要根据你询问的流失节点而定。
其它一些问题
你希望在这个页面找到什么？
此页面是否包含你想找的信息？
今天你访问我们的网站/App是出于什么原因？
今天是什么促使你下单？
我似乎应该能够在这个页面上……（做什么）
我们的结算流程还有哪些地方有待提高？
对那些流失率很高的环节中，依然继续使用产品的用户以及弃用产品的用户，这两种类型的用户分别进行问卷调查和采访，找出流失原因。
一旦团队完成这些工作，增长团队手中就既有数据又有用户反馈，此时就可以开始评估第一轮试验想法了。
实现快速增长的公司提高激活的最佳做法：
尽管肯定存在一套提高激活率的最佳做法，接下来的篇幅会介绍，但是不能把它们当作必须遵守的操作规则，只能把它们看作范例和试验的灵感源泉。
最常见的激活障碍：
在用户体验设计中，摩擦（friction）是指阻碍人们完成他们想完成的行动的令人心烦的障碍。
开发者往往因太熟悉产品而注意不到摩擦的存在。
从漏斗报告中寻找摩擦点：
有时只需要找到流失严重的节点就能发现应该首先消除或者重新设计哪些障碍点，并设计出相应试验
优化新用户体验
也许最大的摩擦点就是整个用户旅程的起点——新用户体验。
设计/优化（新用户体验）的原则：
原则一，将“设计并优化新用户体验”视为用户与产品的一次独一无二的邂逅
新用户体验应当被当作一个独立的产品，这个产品的作用是吸引用户看到产品的价值
原则二，新用户体验的第一个着陆页必须完成三个根本任务：
1. 传达相关性
相关性是指网页与访客目的和欲望之间的匹配度：“这是他们想要的吗？”
2. 展示产品价值
展示产品价值是指迅速并且简洁地回答访客的疑惑：“我可以从中得到什么？”
3. 提供明确的行为召唤
行为召唤为访客提供一个极富吸引力的下一步行动。
消除摩擦的两大策略：
应该对新用户体验的所有要素仔细进行问题排查。在这一方面，有两大策略经实践证明可以十分有效地消除摩擦：
1. 单点登录
通过已有账号进行登陆，是优化注册过程的一种颠覆性方法
不一定适合所有产品，要考虑场景和想要收集的信息
2. 翻转漏斗
在邀请访客注册之前先让他们体验产品带来的乐趣。
在用户产生了啊哈时刻后的某个节点再提出注册
如何设计增长试验来避免这些障碍：
优化与阻力的角力
通常，在提升新用户激活率时你可能需要靠增加阻力来引导用户进入后续环节。
寻求平衡：
一方面引导用户完成整个过程最终激活；另一方面不能带给用户过多的负担；
举例：
比如提示语，提示语中的文字即能提升用户体验，也能干扰用户使之分心。
文字经过优化后，虽然能够体现出用户下一步行动的价值，但是阻碍了用户完成你希望他们要完成的行为。
创造积极的摩擦
并非所有摩擦都带来负面影响。
积极摩擦帮助用户发现啊哈时刻：把最值得、最上瘾的环节放在用户面前，帮助他们明白产品价值，让他们带着期盼去体验“啊哈时刻”。
游戏产品将“积极摩擦”方法运用到极致：
很多游戏的玩法和战术都相当复杂。为了解决这个问题，游戏开发者从心理学研究中寻找灵感，设计出十分吸引人的游戏说明。
理论来源1：《影响力》承诺和一致原理：
一旦人们采取行动，无论是多小的行动，只要不是太难，人们就会更倾向于未来继续采取行动。
对此的解释是，最初采取行动时人们在心理上做出了承诺，而且不管承诺的难度发生怎样的变化，
人们倾向于在做出承诺之后通过后续行动来恪守承诺。
人们倾向于在做出承诺之后通过后续行动来恪守承诺。
理论在游戏中的应用：与其给用户提供游戏说明，不如先让他们做出承诺。
理论来源2：心理学原则：
1. 通过提供奖励可以训练人们条件反射式地做出某种行为；
2. 利用人们处在心流（flow）状态时感到的巨大满足感；
处在心流状态的人十分专注，他们可以忘掉时间的存在。
理论在游戏中的应用：
设计的挑战难度刚刚好——既不简单的令人无聊也不困难的令人沮丧
在创造新用户体验时，先让玩家挑战一些能够被迅速攻克的简单任务，
每过一关就给他们奖励，以此来让他们熟悉游戏规则和环境，慢慢使他们沉迷其中。
每过一关就给他们奖励，以此来让他们熟悉游戏规则和环境，慢慢使他们沉迷其中。
设计者通过精心设计不断提高游戏难度和奖励力度，让用户对游戏着迷，从而进入心流状态。
理论在其他产品中的应用：
他们通过为用户量身打造一系列行动向用户展示如何使用产品并向采取行动的用户提供奖励。
比如当脸谱网提示新用户填写个人档案、上传照片并填写个人信息时，
他们不仅是在收集对分析和广告销售很有价值的用户数据，而且他们也在让用户做出承诺。
他们不仅是在收集对分析和广告销售很有价值的用户数据，而且他们也在让用户做出承诺。
这个过程中，脸谱网让人们更加接近“啊哈时刻”，因为这个网站的核心价值在于帮助人们寻找朋友
——这只能在每个人都完善自己的资料的前提下才能实现。
——这只能在每个人都完善自己的资料的前提下才能实现。
储值（stored value）：人们放入产品的个人信息越多，他们对产品的忠诚度就会越高。
所以尽管填写信息的提示可能是一个摩擦源，但如果操作得当（用奖励的方式通过行动逐渐提高用户承诺），摩擦也可以成为激活与增长的催化剂。
引入“积极摩擦”的两种有效策略：
1. 问卷调查
所提的问题应该明确围绕如何更好地服务用户.
通过问卷询问用户的兴趣或期望需求，可以立即创造一种承诺，因为用户需要花时间回答这些问题。
如果能让用户清楚认识到产品满足他们的个性化需求和愿望符合他们的自身利益，那么这个策略的效果会更好。
迷你问卷：不超过五个问题，每个问题不超过四个答案选项。
2. 新用户体验游戏化
本质是一种奖励机制
专注三个方面
1. 有意义的奖励
2. 通过改变赢取和展示奖励的方法来创造惊喜了乐趣
3. 提供能带来即可满足感的要素
游戏化做法中最有效的奖励包括：地位、权限、权利和实务
创造学习流
学习流：在新用户体验期间，用户对产品的关注度最高，此时应该通过一系列的“学习流”动作引导用户体会到产品真正的价值
这种新用户体验设计利用了新用户在初次使用产品时给予你的大量关注和耐心，它能确保用户在体验结束时就可以被激活。
举例说明
推特的学习流，展示推特时间线，推荐可关注的话题类别，鼓励他们关注名人，最后完善他们的个人资料。
学习流结束时，用户不仅完成了注册并创建了自己的个性化档案，而且他们的首页显示都是他们感兴趣的新闻
学习流结束时，用户不仅完成了注册并创建了自己的个性化档案，而且他们的首页显示都是他们感兴趣的新闻
对于电商网站，人们通常希望尽可能快地开始浏览商品，所以，任何试图让用户按照你设计的流程去使用网站的做法都会引起用户反感。
Pinterest通过三个移动学习流界面向用户展示如何发现钉住的内容，如何增加自己的钉以及如何创建钉版。
并不适用于所有产品
效果最好但常常被误用的策略：使用触发物
触发物是指任何刺激人们采取行动的提示。
常见的“触发物”：
包括邮件通知、移动推送，还有更隐蔽一点的触发物，比如着陆页上的行为召唤。
“触发物”的优缺点：
优点：是提高产品使用率最强大的策略之一；
陷阱：过度触发会引起反感，“触发物”入侵性很强，要谨慎拿捏分寸；
“触发物”的力量来源：
1. 它们能在多大程度上激发用户采取你希望他们采取的行动；
2. 用户收到触发物后付诸行动的难度；
提高“触发物”有效性的模型：
福格的行为模型
曲线代表的是用户是否愿意采取某个行动的阈值
用户行为取决于
1. 是否有完成的能力/条件
2. 是否有行动的欲望
根据用户动机和能力水平
划分“触发物”类型：
划分“触发物”类型：
1. 协助型触发物
帮助动机强但能力弱的用户动起来
2. 信号型触发物
帮助动机和能力都强的用户在正确方向行动，并鼓励他们重复行动
3. 刺激型触发物
帮助动机弱但能力强的用户行动
内驱型触发物
是最强大的触发物类型。
这些触发物是人们的核心习惯，而且能够激发长期使用。
需要训练和培养
使用“触发物”的经验教训：
公司常犯的一个最大错误是迫不及待地要求用户选择同意接收诸如推送和邮件这样的触发物，
它们通常会把它作为安装或者使用产品的一个必要的步骤。
它们通常会把它作为安装或者使用产品的一个必要的步骤。
接触用户的动机应该是提醒用户存在一个对他们明显有价值的机会。
试验不同的“触发推送”时留一部分用户作为对照组十分重要。
常见“推送触发物”类型：
1. 创建账户——鼓励下载App或者访问零售网站的用户创建账户。
2. 购买通知——鼓励用户利用短期折扣购买商品或参与促销活动。
3. 重新激活行动——鼓励那些有一段时间没有访问网站或App的用户再次回来。
4. 新功能通知——分享产品升级的消息。
5. 顶级用户奖励——让那些大量使用产品的用户知道他们很特别，鼓励他们更多地使用产品，和产品建立更加紧密的联系。
6. 行动或者状态改变——如app中好友采取一个行动，如发布动态，购买特价商品等，产生等级、价格、虚拟荣誉的变化。
设计“触发物”试验时参考《影响力》6原则：
1. 互惠
礼尚往来，互相帮助
如免费赠送
2. 承诺和一致性
已经行动过的人更可能再次采取行动
无论行动的大小或者内容发生了什么变化。
3. 社会认同
当感到不确定时，先看别人怎么做，自己再采取行动
4. 权威
参考权威人士的做法来决定自己采取什么行动
如明星代言
5. 好感
更倾向于和有好感的对象发生互动
如airbnb以朋友的名义发送邀请
6. 稀缺
物以稀为贵
如提醒库存不足、活动即将结束
“激活”实践方法：
A/B测试
基本思想：
提供两个方案并行测试
不同方案之间只存在一个变量，排除其它干扰因素
以某种标准判定结果优劣，筛选出最优方案
用途：
减少页面障碍
提升转化率
确定改版方案
新功能的小范围测试
意义：
经验主义不可靠，在数据面前任何妄加揣测的评断都可能是不准确的
开发人员也不要过于依赖A/B测试，耽误开发进度
移动端A/B测试：
思路与网页测试思路一样，关键是如何如基于现有业务涉及客户端产品架构，以适应快速而变化的业务
另辟蹊径，降低用户活跃门槛
在技术限制下，谁先通过巧妙思路破除用户在功能中的障碍，降低活跃门槛，谁将获得更大的市场
补贴大战
方式
补贴：顾客先行付出，再获取一定好处
返利：直接给出优恵条件
目的
短时间内影响用户单次决策，还可能更大时空范围内逐渐引导和改变用户习惯
形式
满减、满送
限期使用
社交红包：通过关系链进一步传播
新玩法
引入社交因素，将经济范畴的交换,分发行为上升到情感层面的交流互通
游戏改变世界
目标
玩家靠努力可达成的具体结果，能吸引玩家注意力，并不断调整自身参与度
规则
为玩家如何实现目标作出限制
消除或者限制了达成目标的最明显的方式，推动玩家此前从未尝试过的可能性
释放玩家创造力，培养玩家策略性思维
反馈系统
通过点数、级别、得分、进度条等形式反应玩家距离目标还有多远
对玩家而言，实时反馈是一种承诺：目标绝对可以达到
自愿参与
要求所有玩游戏的人都了解并愿意接受目标和规则
注意
游戏化的价值不是雪中送炭,而只能是锦上添花
脚本自动化运营
产品早期
尚未形成稳定的用户来源和社区氛围，目的是建立人与人之间的信任与友善
达到规模
会产生羊群效应，在此基础上让人们产生某种行为的转化相对容易
编写脚本开发“机器人“自动代替运营团队模拟成用户来执行动作
第七章 留存：唤醒并留住用户
一些理念
德鲁克说“商业的目的在于创造和留住顾客”
无论对哪种公司，高留存率是实现高利润的决定性因素
研究表明：留存率每提高5%，利润提高25%～95%。原因是：
1. 老用户维护成本更低；
2. 老用户可以产生复利；
用户流失意味着巨大损失
新用户获取成本太高
流失一位用户比没得到一位新用户造成的损失更大
留存的复合价值：
1. 留存时间越长，获取收益的机会越大
持续订阅
增值服务
广告
2. 持续收益可以用来做增长投资，创造良性循环
3. 老用户的存在可以增强病毒营销的效果
靠什么留住用户：
留住用户的根本是：提供可以持续满足用户的需求或令他们感到愉悦的优质产品或服务，并成为不可或缺
留存曲线：
留存曲线是否平稳，是衡量产品-市场匹配的最好标准
曲线下滑（用户流失）的原因：
1. 竞争对手出现；
2. 公司没有和用户沟通好，没有传达正确的信息or频率不对；
3. 没有把握好建立用户忠诚的机会，没有培养用户习惯，没有让用户感受到自己被重视；
4. 当前的产品功能和服务已经不能满足用户的刚需；
...
”留存微笑曲线“出现原因
产品功能的实用性随着时间的推移会被逐渐增强；
比如读书笔记功能，用户保存的笔记越多，他们回来查看、分享、继续添加的可能性就很大，创造了“储存价值”
留存率相关
用户留存率
留存用户
使用产品并留下来不断光顾且带来持续价值的人群
流失用户
使用产品一段时间后兴趣减弱、逐渐远离甚至彻底丢失的用户
用户增长
真正的用户增长就是增长和流失的差值
留存率低原因
存在程序漏洞、性能瓶颈
影响正常流程的程序漏洞是最容易引发用户流失的原因
用户频繁被骚扰
简单的产品，随着发展阶段的变化，逐渐变得臃肿，模块堆叠
承载越来越多的商业目标，若手段生硬、不顾用户体验，会造成用户流失
话题产品的热度减退
有些产品因独特定位，新颖玩法，另类包装和机缘巧合，短时间蹿红
衰退原因在于这些产品缺乏持续吸引用户的长效引擎
有更好的替代品
用户保有量恒定的市场零和游戏中，此消彼长的变化随时是处于弱势公司重创
若威胁来自巨头，挽救系数难度更高
其他因素
游戏通关
设备遗失
需求不再存在
产品生命周期终结
留存率衡量
次日留存率
第一时间发现产品新版本的品质变动和渠道优劣
7日留存率
反映出用户完成一个完整体验周期后的去留状况
30留存率
反应一次版本迭代后的稳定性，辅助判断产品的深进方向是否合理
渠道留存
渠道来源不同，用户质量不同，有必要针对渠道用户单独剥离进行留存分析
相关指标
电商
20-30
社交
第一批用户的月留存应大于80
40-20-10
游戏的DAU超过100万，那么对新用户次日留存大于40，7日与30日分别大于20和10
移动应用
留存率高：资讯阅读、社交沟通和系统工具。4个月后确定在10左右
提高留存
优化产品性能
主要性能指标不应存在瓶颈
有损服务
不要一直想着“大而全”，那样会满足大众所有的需求而无差别的堆叠产品特性
概念：可以输出品质上存在某些损失的服务，目的是以此牺牲换取速度，稳定性及成功执行几率等优化
基本原则
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
条件允许情况下，牺牲的特性越少越好
引导新用户快速上手
如何引导用户找到他们感兴趣的东西
在初期可采用推荐机制或者让用户自己导入
社交维系与社交解绑
传统社交媒体
单向关注或者双向连接，建立了信息的秩序流动，提高传播效率
但加剧了等级分化和社交压力
解绑社交关系
第一个用户都成为了彼此评级的单独个体
孤独社交，离开固有的圈子，剪短所谓的关联
设计唤醒机制
电子邮件提醒
1.提供奖励
2.告知进展
3.个性化推荐
4.用户社交互动提示
注意：提供退订方式
消息推送通知
注意：筛选目标人群、根据使用场景与时间定制 ，制作与优化推送到达着陆页
1.推送授权
2.徽章通知
3.本地通知
4.地图围栏通知
5.图片推送通知
6.表情文字
移动网页唤醒应用
应对别人发送链接，但打开时“系统提示：必须先下载应用，才能在应用里点赞”
目的：在用户手机安装应用的前提下，访问移动网页，无缝直接跳到应用里
1. 什么是好的留存指标：
是增长团队结合自己产品特性，设计出适合自己的留存指标；
是不输同类产品或服务的最高留存率的指标；
流失率本质上是留存率的对立面。
好的留存曲线应该是：微笑留存图
本质上是因为这个服务的实⽤性会随着时间的推移⽽逐渐增强。
⽤户使⽤印象笔记的时间越长，产品的核⼼价值就越⼤，因为对这个笔记软件⽽⾔，
⽤户在⾥⾯存储的信息越多，他们回来查看想法和笔记、添加新内容的可能性就越⼤。
⽤户在⾥⾯存储的信息越多，他们回来查看想法和笔记、添加新内容的可能性就越⼤。
2. 更细致地筛查留存数据
可以利用群组分析方法，来确定不同用户群的留存率，从而可以更深入地解读数据，找出用户留下或者离开的原因。
将用户细分为不同类型的群组：
1. 按照获客时间划分群组
也就是按用户完成注册或者第一次购买的日期来分类。
按照获客时间来跟踪用户可以让团队掌握用户群的整体状况。
在销售或注册量大增的情况，用获客时间跟踪更容易发现隐藏的流失问题
比如前三个月新用户注册量很多并很活跃，但从第三个月开始每个群组的用户都不用数量地流失。
群组跟踪工作表
表格的左侧是每月注册的用户数，也就是我们要一直跟踪的群组。
表格上半部分记录的是各个群组每月留存下来的用户绝对数。
为了让这些数据在“总览图”中更加一目了然，团队可以利用群组图表中的数据绘制留存曲线图。
2. 按照获客渠道划分群组
如推广码计划群组、付费广告群组等。
3. 按照用户活跃度划分群组
如，按用户访问次数或购买次数进行划分。
如，按用户一周或一个月内收听收看音视频的数量或天数划分。
群组分析需要强大的分析能力
如果你已经建好用户数据库，能够根据适当的变量对用户进行分类，那么数据分析师就可以相对容易地整合这些报告。
如果缺少专职数据分析师，可以考虑使用amplitude这样的数据分析工具。
3. 破解留存的三个阶段：
1. 初期留存
非常关键，决定用户最终去留，因此，初期留存率可以作为衡量产品黏性的一个指标。
所谓“留存初期”，要根据产品的行业标准及对用户行为的分析来确定“留存初期”的时间长度。
“留存初期”阶段的优势：
这一阶段用户获得的价值越大，长期使用的可能性越大
这一阶段有更多容易改善用户体验的机会
“初期留存”的本质上是“激活”的延伸，存在有许多改善用户体验的机会，用户从这一阶段获取到的价值越大，长期使用的可能性越大。
破解初期留存
对群组进行分析，找出初期留存中产生用户流失的环节，调研确定流失原因，增长团队就可以开始试验破解的方法。
这一阶段最重要的两大策略：
1. 不断优化新用户体验；
2. 让用户尽可能地快速体验到产品的核心价值；
2. 中期留存
增长团队的核心任务是：快速地让用户使用产品并在日常使用产品成为一种习惯。
破解中期留存
让用户养成使用习惯
关键在于让用户确信继续使用你的产品可以获得持久的回报。
《上瘾》：上瘾模型（参与回环）
我们在激活阶段讨论过外部触发物，如移动推送、邮件以及App内提示等，这里它们又派上了用场。
这些提示可以促使用户采取行动，从而触发强大的参与回环，让用户形成习惯。
增长团队应该找出触发物的最佳使用数量、方法和频率，以创造并强化用户习惯。
上瘾模型：触发物、行动、回报、投资
例如，人们一开始决定要保持身材时往往需要外部刺激来帮助他们完成健身的心理建设。
但一旦人们从健身中获得足够多的回报，许多人就不再需要这种外部提示了。
但一旦人们从健身中获得足够多的回报，许多人就不再需要这种外部提示了。
团队应根据产品的核心价值绘制自己的“参与回环”，然后不断衡量、监测和优化循环。
通过分析数据并且试验能给用户带来最大回报的触发物，团队就可以为自己的产品找到创造习惯的方法。
通用的原则：提升回报在用户眼中的价值可以带来更高的留存。
要让产品或者服务更易于形成习惯，增长团队应该试验向用户提供各种各样的回报，并鼓励他们通过行动来获取回报。
用户采取的行动越多，回报越大，他们眼中看到的回报价值也就越大。
团队应该进行群组分析，找出哪些用户最热衷于使用产品，他们使用最多的是哪些功能，哪些功能带来最大价值的回报，创造最高的留存。
团队还应该找出那些还不够活跃的用户，通过给他们提供更有吸引力的回报来激励他们更多使用产品。
提供实际的、体验式的回报
团队不应把目光局限在金钱或者省钱这样的回报上，而是应该试验产品体验这种回报。
最容易形成习惯的回报是无形的回报
比如：“点赞”功能就在很大程度上促使发照片和评论成为用户的一种习惯。
团队应该创造性地思考可以提供什么样的无形回报，而且还应该试验将实际回报和体验式的社交回报结合起来。
在促进习惯形成、提高留存方面，常用回报策略：
1. 给用户提供返现、优惠券、礼品等省钱的回报方式；
2. 品牌大使计划
结合了社会回报和实际回报，通过授予用户高级用户的称号来给用户提供社会认可以及其他的实际好处。
进一步开发勋章功能，比如首次点赞或评论，可以获得更高的称号提升认可，激励写出更多的评论，再获得更大的回报。
比如进一步优化阅读大使，提升忠诚度和留存率，将归属感、社群地位等直接与实际回报结合。
3. 认可用户成就
对用户表达认可的最佳方式就是肯定他们的某种成就或行为。
完成一个里程碑事件后直接推送消息或邮件。
4. 客户关系个性化
大规模的个性化做法核心在于“理解用户，理解你所处的行业，并确保在二者之间建立完美的匹配”。
可以先从触发物入手进行个性化测试
大多数邮件营销软件都能提供各种各样的个性化选项，
既可以简单到在邮件中插入收件人姓名，
也可以基于用户历史行为向他们发送为他们量身定制的邮件内容和产品推荐
既可以简单到在邮件中插入收件人姓名，
也可以基于用户历史行为向他们发送为他们量身定制的邮件内容和产品推荐
例如，Pinterest建立的Copytune程序可以帮助团队迅速测试30多种不同语言、数十个版本的推送文案。
控制节奏
承诺即将上市新功能是一个强大的留存诱饵
不断的问用户“想吃什么糖”，不断的“给块糖吃”
3. 长期留存
增长团队的作用是确保产品继续为用户带来更大价值。
这个阶段最关键的地方在于让用户不断重新认识到产品的不可或缺性。
1. 保持长期活跃
一旦你在一定规模的用户群中实现了强劲的留存，下一步就是专注于如何让用户乐于使用你的产品并长期保持高度活跃。
建议策略：
（1）优化现有的产品功能、推送以及对重复使用的奖励；
（2）在一个较长的时间周期里定期推出新功能；
如苹果的做法
避免短期推出大量功能，会导致功能膨胀，掩盖核心价值
把握好这二者之间的平衡极其重要。
判断何时推出在线产品的新功能尤其困难
增长团队可以通过试验给用户提供产品原型或试用版来评估拟推出的新功能是否具有吸引力。
增长团队中的所有成员都应该不断寻找机会来优化现有产品功能，实现留存最大化，同时开发新功能。
2. 持续的用户引导
增加新功能后需要继续引导用户，让他们了解到从产品中获得怎样的价值。
因此，长期留存的另一个关键要素就是弄清如何让用户沿着学习曲线前行。这就是“持续的用户引导”
引导方法是：首先完成容易实现的小目标，然后逐渐提高熟练程度，最终是引导他们开始关注以前从未用过的功能和刚推出的新功能。
这是一个循序渐进的过程，而且用户开始学习新功能之前必须首先掌握旧功能。
4. 复活僵尸用户
步骤：
第一步，调查用户当初消失的原因
最简单的做法是采访那些取消或者不再使用产品的用户，直接询问他们离开的原因。
弄清楚人们离开的原因是否是可控的或者是可以解决的。
第二步，通过广告和邮件完成复活流失用户的大部分工作
通过为休眠用户制作专门的自定义邮件和推送通知来激活他们。
注意事项：
制定“冷淡”指标，定期对冷淡用户发起复活
拿捏好分寸，避免惹怒用户而彻底破碎复活的希望
复活不是工作重点，如果效果不好，就把精力更多的放在新用户留存
第八章 变现：提高每位用户带来的收益
章节说明：
获取、激活和留存客户的终极目标当然是从他们身上获取收益，并且逐渐提高每位用户带来的收益，也就是提高用户的终身价值。
公司的商业模式不同，提高用户终身价值的基本做法也不同。
零售业提高用户变现能力的根本途径是：说服他们购买更多产品
SaaS产品提高用户变现能力的根本途径是：让更多订购者续订、延长订购年限和升级到价格更贵的服务
每种商业模式会使用不同的策略，但是无论哪种情况，增长团队都应该首先通过一个最基本的诊断过程来提出增收的试验想法。
1. 绘制变现漏斗：数据分析，找出最具潜力的试验
⾸先，确定基本路线路图中的重要环节；
1. 在路线图上标出从获客到留存的整个过程中所有可能从⽤户⾝上盈利的机会；
2. 找出⽤户旅程中阻碍创收的所有环节，⽐如⽀付过程中的摩擦；
不同的公司重点不同：
零售公司重点在商品的展示、购物车、结算页
saas公司的重点在服务说明、价格页面等
广告公司的重点广告展示页
其次，分析漏斗各环节盈亏：
1. 分析哪些环节带来的收益最⾼；
2. 分析哪些环节是损失潜在收益的地⽅；
商业模式不同，损失环节出现的地方也会不同。
不同商业模式的损失位置不同：
电商夹点在【挑选商品-完成购买】
saas公司夹点在【现实计划档位和价格的页面】
广告公司夹点在【广告的展示策略】
最后，试验挖掘到的增收手段
同时要找出转化率低、摩擦阻力大的环节，进而找出填补收益漏洞的方法。
2. 关注每个群组的贡献
1. 根据用户创造收益的高低来建立群组
订阅服务通常按照订购计划的档位来划分群组；
电商企业则可以根据用户每年/每月的消费额来划分群组；
靠广告盈利的公司不仅应该跟踪每用户平均收入，还应该根据用户参与度，尤其是用户对广告感兴趣的程度，来进一步划分群组；
2. 其他划分群组的方法：
人口特征
获客渠道
产品功能
认识你的用户：
1. 按照某些相同特征对用户进行大致分类；
创建分组的目的在于更好地想出满足客户特殊需求的方式。
2. 为每个群组中最具代表性的顾客创建虚拟档案；
增长团队可以有针对性地设计实验来增加每个群组带来的营收，比如，试验个性化的邮件沟通方式、着陆页以及促销折扣等等。
3. 调查用户的需求
通过调查问卷直接向用户了解每个关键群组最希望看到的产品改进
增加营收的核心在于向用户提供让他们觉得很有吸引力而且最能满足他们需求的产品和服务。
提高用户消费额的最佳途径是向他们提供可购买的额外商品或者付费使用的产品功能
企业需要稳步而且非常谨慎地推出用户可以购买的新产品或者新功能，以持续增加营收。
增加产品或功能成功的关键是专注于向用户提供让他们觉得有价值并且愿意花钱购买的商品，而不是一味地推出公司自认为用户需要的选择。
针对新功能向用户开展问卷调查
4. 利用数据和算法为用户定制产品和功能
个性化是一个很好的变现策略
算法程序根据用户及其相似用户的大数据来选择向用户推荐商品
推荐引擎举例：杰卡德系数
通过公式就算出两个产品之间的相似度，从而帮助你向用户推荐他们可能购买的额外商品，
因为公式的计算结果显示出人们通常同时购买这两样商品。
因为公式的计算结果显示出人们通常同时购买这两样商品。
杰卡德系数公式
公式说的是两个商品之间的相似度等于A和B交集的元素个数除以A和B并集的元素个数。
这个公式可以用来计算商店里任意两种商品的组合，从而帮你找到强大的推荐，提高用户购买量。
个性化推荐需注意隐私边界
如果你没有摸准用户的喜好，个性化定制可能很快令用户弃你而去。
如果用户得到的建议对他们毫无吸引力，那么用户不但会对推荐不以为然，而且还有可能被惹怒。
测试个性化定制策略的办法：先向一小部分用户发送个性化邮件和短信推送，并且评估这些用户的反应和个性化定制的效果。
5. 解决增加营销最棘手的问题：给产品/服务定价
增长团队帮助公司正确定价：可以与产品和财务团队合作，通过开展问卷调查和用户调研找出最佳定价区间并进行试验。
零售业中可以触发购买行为的原则：
1. “心动价格”
源于：《无价：洞悉大众心理玩转价格游戏》
描述：相对于整数价格，那些故意以9、99、98或者95结尾的价格对消费者来说更具吸引力。
2. 括强调正价商品比降价商品贵的价值所在
3. 在价签上印出美元符号
4. 锚定原理
给虚拟产品定价：
1. 首先展开问卷调查
询问受访者哪些功能对他们⽽⾔最重要以及他们愿意为此⽀付什么样的价格。
价格可能偏低，但是总归有个参考
而且你还能了解到目标用户中哪些人愿意出这个价钱
问卷的四个问题：
1. （产品）在哪个价位会让你觉得太贵而决不会考虑购买？
2. （产品）在哪个价位会让你觉得略贵，但你还是会考虑购买？
3. （产品）在哪个价位会让你觉得购买很划算？
4. （产品）价格低到哪种水平会让你开始怀疑产品质量
定价试验的理想测试区间（菱形区域）：用户在多大程度上愿意支付这个价格？
2. 同时要考虑各种复杂因素
生产和分销成本、营销成本、竞品调研
测试的价格区间必须是由增长团队和财务团队共同来确定
测试必须得到执行领导层的同意
3. 实现用户画像-定价匹配
要将定价调研与之前的功能调研结合起来，创建一个由用户最看重的功能和愿意支付的价格点所组成的矩阵，这样你就能得到用户画像—定价匹配。
4. 确保产品价值-价格匹配
明确产品的价值到底如何体现，避免蹭用、共用的情况发生导致产品收益与产品使用量完全失衡。
有效收费模式举例：
衡量指标都与用户从服务中获得的价值直接挂钩
像这样用来决定用户付费额的度量被称为价值度量（value metrics）。
（1）着陆页开发工具，根据用它的软件创建的着陆页的访客量来收费；
（2）调查猴子，按照使用它的问卷调查软件收集的问卷反馈数量来收费；
（3）典型的SaaS定价页面
建议SaaS产品的增长团队⾄少每个财政季度测试⼀次定价改变
确定价值度量之前的3个自问：
1. 这个价值度量是否与用户看到的价值相匹配？
2. 这个度量是否会随着用户对产品使用量的增加而增加？
3. 这个度量是否易于理解？
正确的呈现和传达价格信息：
如果你的商业模式包含许多不同的价位选择，那么确保用户能够轻松对比各个方案包含的功能，判断某些方案是否值得更贵的价格就显得尤其重要。
团队应该在每种计划的功能列表中一目了然地列出该计划包含的所有基本功能以及额外好处。
动态定价举例：
广告平台
不同广告类型定价不同模式
竞价排名
SaaS产品
建议至少每个财政季度测试一次定价改变;
典型的SaaS定价页面
电商企业
采用动态定价策略，频繁且持续地测试定价，找出能够带来最大购买量、实现利润最大化的价格；
要注意，动态定价有风险，不能让曝光明显的价格歧视（同样的产品，苹果渠道售价比安卓渠道高）
定价相对论
定价相对论，是人们对于价格高低的判断会受到其他价格选项的影响。
启示：团队应该试验增加一个产品选项，利用定价来帮助用户更好地了解你向他们出售的产品和计划的相对价值。
降价和提价：少并不总是多
降价可能带来更高的销量，但是也可能损害销售；
通过提价，使得增值功能的价值更加凸显，更加吸引用户付费；
用户对于定价其实并没有那么“理智的敏感”，九折可能比八五折带来更多的销量；
一分钱的差距（免费的巨大诱惑）
习惯免费的用户，一分钱都不愿意花
提供免费产品的成本，可能比花钱获客成本更低
app store前50的游戏没有一个是预付费的，他们的盈利方式都是广告or增值解锁
如果变现来自增值服务和升级，那么最重要的就是劝说更多免费用户升级
向免费用户展示只有付费才能用的功能，
在用户触发时跳出行为召唤
小心翼翼地推进
测试定价十分关键，但同时也充满危险，因为用户普遍不喜欢看到太大的价格变动。
所以，增长团队必须确保用户体验前后一致。避免出现“买完就降价”的尴尬局面。
所以，增长团队必须确保用户体验前后一致。避免出现“买完就降价”的尴尬局面。
增长团队和销售团队必须口径一致，销售团队要知道用户正在浏览的是哪一个版本的定价试验页面。
增长团队、财务、销售等来共同决定定价测试。
重温《影响力》
1. 互惠原则
许多SaaS公司的免费增值模式也利用了互惠原则，因为它们先提供一些免费功能，然后期待在用户获得成功的使用体验并对产品产生需求后进行功能升级。
2. 承诺和一致原则
一旦我们采取某个行动，我们就有可能继续采取与之前行动相一致的新行动。
在利用承诺和一致原则时你可以先让用户先许下一个小的承诺，然后引导他们之后完成更大金额的购买行为，从而增加收入。
亚马逊的心愿单功能：加入购物车或心愿清单的商品更容易完成支付；购买过的商品提供优惠后更容易再次购买。
3. 社会认同原则
遵循社会规范或者效仿他人的做法是购买行为最强大的驱动力。
采用有效证言（让用户相信你说的是真的）
有效证言七要素CRAVENS
可信credible
相关relevant
有吸引力attractive
可视visual
可量化enumerated
具体specific
最无脑的就是放具有公信力的截图了
粉丝量
好评率
...
认可公司里程碑事件，任何产品、品牌的影响力，也能促进销量。
4. 权威原则
研究表明，相比普通人我们更愿意相信专家和权威人士的话，哪怕只是在语言上稍微暗示这种权威性就能够增加购买行为。
名人或明星代言，通过背书的信任感，促使粉丝购买。
5. 喜好原则
如果深受我们喜欢的人推荐了一款产品或者服务的话，我们会买得更多。
举例：
airbnb：以朋友的名义发送邀请
向好友推荐产品，好友付费的成功率比普通人高出很多。
6. 稀缺原则
当我们觉得自己要错失良机的时候，我们采取行动的可能性更大。
使用稀缺性作为刺激购买的策略是要触发用户害怕错过的心理。
如提醒库存不足、活动即将结束
补充：增加收入
免费模式
兴盛原因
免费模式基石：互联网极大地降低了信息的传播成本
产品通过互联网获取海量用户们进一步摊薄了边际成本，大基数*低付费转化率
“免费“天然地对人们有难以抗拒的魅力
国内由于版权保护和信用体系有待完善，是的短期抄袭复制成本很低“免费“更易进行
盈利模式
部分免费：基本功能免费，高级功能收费（前期免费，后期加锁）
交叉补贴：有意识的以优惠深圳亏本价格出售一种产品，从而促进另一种更盈利产品的销量
第三方市场的流量变现:将免费流量导入另一项服务，精准流量导入
开源代码的盈利
公司上市或被收购
存在问题
用户迁移成本与忠诚度低
缺乏核心竞争力和技术作为护城河的产品
需要支付更多的费用在用户维护与市场营销
免费模式转变为付费模式
免费前提：你的用户基数足够大，并且能够提供边际成本更低的标准化服务
免费转为付费前提:你的产品足够好到有源源不断的顾客前来光顾并且留下
重定向广告
概念：一种针对已经浏览过网站的人群进行再次营销的广告方式
争议
支持：促进了收入的增长
反对：对用户隐私的泄露风险
引入社交、互动
利用产品特色与定位寻求社交的新玩法
变惩为奖
原则
决不责备用户
给予合理补偿
提供转化便利
群体细分与精准推送
第九章 良性循环：维持并加速增长
停滞原因
对市场反应不够灵敏
未能及时察觉渠道疲乏
没发现新的竞争
没有进行必要升级
没有调整营销策略
没有应用新技术
膨胀了，飘了
没有专注自身核心产品或服务，只顾着抓眼球、添加附加功能、进军新业务
人才流失
过度依赖渠道
渠道已经失效
渠道不断变换（搜索引擎算法、appStore算法等）
颠覆性的技术可能突然破坏渠道有效性
广告屏蔽技术
关注节奏，时刻警惕
深挖数据金矿
不断改良优化数据分析系统，发掘更深层信息
提升数据分析能力（分析师能力）
发掘新渠道
避免原有渠道突然失效
付费渠道使用起来很容易，这会导致团队忽视有机渠道
有机渠道往往是长期增长引擎，如SEO、ASO
引入全新视角
通过各种途径产生交叉想法
敢于想象
摆脱“没坏就不用修”的思想禁锢，不断的追求增长
对已经获得成功的产品、功能或策略也可以进
行测试，看能否进行实质性的改进
从小处着手
首先试验貌似已经最优的点，看看能否优化
定期进行大胆创新
最好的时机是在两次渐进式优化之间加入一次大动作
自由主题
自由主题
说明
带“红旗”的是有“备注”
推荐序&译序
“有需求”是用户增长的前提
《精益创业》：低成本快速验证需求和解决方案；
“项目制”团队
“项目制”工作：
设计“漏斗模型”；分析数据发现问题；优化着陆页；提高用户付费率；做A/B测试；
“项目制”不足：
第一，项目制都是临时性质的，都是针对某个具体问题，该问题解决后项目组就解散了，没有人持续关注用户增长，而用户增长又是一个从不间断的事情。
第二，每个项目的执行水平和项目经理的经验有直接关系，如果没经验再重视也没用，而国内这种人才又普遍稀缺，所以每个优化都落实得参差不齐，也很难形成积累。
获客策略：病毒式营销案例
社交类
微信
策略：注册后开放“通讯录好友邀请”
facebook
策略：开发翻译软件，利用“众包”让用户翻译网站内容，推动国际化
经验：通过设计出可以大规模使用的系统，让用户来替我们实现产品的增长。
LinkedIn
开发程序，让用户上传邮箱通讯录并邀请联系人
非社交类
dropbox
策略：推荐给好友获得更大的存储空间
微信钱包
策略：通过“春节红包”沉淀资金，引导消费，最终实现爆发式增长的目的
经验：工具类产品需要结合场景驱动，虽然没有网络效应，但可以主动制造病毒式传播
YouTube
策略；开发嵌入式播放插件给网站主使用，获得大量扩散
Airbnb
策略：开发接口，用户发布在Airbnb上的房源信息自动免费发布到分类网站，提高网站访问及房源成交
增长黑客领域里中美之间的差异：
第一，是否对数据的巨大价值有深刻的认知；
第二，是否掌握数据驱动的体系和方法；
第三，是否运用数据指导各个业务部门的运营；
第四，是否善于利用分析工具代替人力；
前言
Dropbox“用户推荐计划”成功条件
落实增长黑客前，产品拥有强有力的口碑效应；
扩充存储空间是用户刚需，250M对于用户而言是“给力”的激励措施；
服务器扩容成本低廉；
增长黑客应用范围：
市场人员的工具
新产品开发
老产品的持续改进
扩大既有产品的用户群
增长方法论：
迅速提出并测试产品开发和营销的新想法，并利用用户行为数据寻找驱动增长的制胜方法。
应用领域：
产品开发领域
敏捷软件开发，核心是加快开发速度，强调迅速编程，然后定期测试并进行产品迭代。
新商业模式探索领域
精益创业，同样注重快速开发和高频率测试，并且强调尽快推出一个“最简化可实行产品”（minimum viable product）
使用户能够尽快使用，以便尽早获得真实的用户反馈，确保公司业务具有可行性。
使用户能够尽快使用，以便尽早获得真实的用户反馈，确保公司业务具有可行性。
增长黑客
用于用户获取、留存与收入增长。
增长黑客方法采用了这两个理念中持续改进和快速迭代的做法，将之用于客户和收入增长。
增长黑客方法论的核心内容：
设立一个跨职能团队或几个团队，打破营销和产品开发部门之间传统的筒仓（相互割裂），凝聚公司人才。
进行定性研究和定量数据分析，深入了解用户行为与喜好。
迅速产生新思路并进行测试，根据严格的指标对试验结果进行评估并采取相应行动。
增长团队的核心使命：
使命：尽一切可能挖掘一个产品或服务的增长潜力。
要求：需要他们不断对产品进行调整并对调整内容进行测试，这包括产品的特征、信息传达方式以及用户获取、留存与变现的方式。
目的：寻找新的产品开发机遇，可能是通过分析客户行为或反馈，也可能通过研究机器学习和人工智能等新技术的应用方式来寻找机会。
增长团队与传统部门的关系：
现在，任何公司都应该设立一个或多个增长团队，这样做的同时也不需要抛弃传统的组织架构或营销策略。
增长团队并不一定会取代传统部门，而是对传统部门的补充，并能帮助它们改进工作方式
创业公司在创业初期摒弃传统的筒仓结构是有利的，但是随着公司的增长，在保留增长团队的同时也可以逐渐建立起传统的营销团队。
在规模更大、更成熟的公司，增长团队可以很好地协助产品、市场、工程和商务职能部门，与它们通力合作并促进不同部门之间的有效沟通。
应用“增长黑客”的价值体现：
解决速度需求
增长黑客方法通过革新开发与发布产品的传统过程，设立持续的市场试验制度，系统性地实时应对市场需求，
能够让企业抓住新机遇并且迅速解决问题，使企业增长更加迅速。
能够让企业抓住新机遇并且迅速解决问题，使企业增长更加迅速。
正因为这种对于速度的要求，增长黑客法的一个关键特征便是以尽可能快的节奏进行试验
挖掘数据“金矿”
帮助公司充分利用海量的客户数据。
大多数企业没有探索出收集用户数据的综合性方法。
结果，企业要么是以错误的数据指导行动，依赖的是肤浅、无用的指标（比如页面访问量），要么由于内部过于分化而错过宝贵的增长思路和机会。
结果，企业要么是以错误的数据指导行动，依赖的是肤浅、无用的指标（比如页面访问量），要么由于内部过于分化而错过宝贵的增长思路和机会。
增长黑客能够帮助企业更有效地利用数据，以提取具体的、有意义的且实时的用户行为洞察，
企业则可以利用这些洞察制定相应的战略，提出更有效且更有针对性的增长策略。
企业则可以利用这些洞察制定相应的战略，提出更有效且更有针对性的增长策略。
传统营销成本上升而回报却不明晰
随着市场越来越碎片化、变化速度越来越快，传统广告出现了成本不断上升而关注度却不断下降的局面。
增长黑客使企业无须耗费资金开展过时、昂贵且商业价值模糊的营销活动便能取得爆发式增长。
它依靠的是设计出让消费者爱上一个产品或一项服务并忍不住向朋友宣传的特性或功能，是提出富有创意的点子，以新的、可衡量的方式吸引用户。
它依靠的是设计出让消费者爱上一个产品或一项服务并忍不住向朋友宣传的特性或功能，是提出富有创意的点子，以新的、可衡量的方式吸引用户。
抢抓新技术机遇
要抓住这些机遇，技术和营销团队需要紧密合作。
然而大部分公司在利用新兴平台方面往往受到传统规划、预算制定和组织规章的束缚，行动太慢了。
然而大部分公司在利用新兴平台方面往往受到传统规划、预算制定和组织规章的束缚，行动太慢了。
打破传言（对增长黑客的误解）
首先，这一过程并不是像很多人以为的那样，要帮助企业找到一把“尚方宝剑”。
其次，很多公司认为它们可以直接聘请一个“独行侠”来做增长黑客，这个人有很多神奇的手段可以给公司带来更快的增长。
再次，增长黑客也经常被认为是通过设计巧妙的变通手段打破现有网站和社交平台规则的做法。
再次，人们常常认为增长黑客方法的任务就是吸引新用户或新客户。
最后，还有人认为增长黑客方法只是一种市场营销。其实也参与到新产品开发中
增长黑客
增长黑客定义：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。
兴起背景
第三方分析工具的使用
降低了初创团队的开发门槛
低成本实现数据采集、渠道统计、设备追踪、用户行为分析
行业巨头的开放生态
行业巨头发布了配套 API 供开发者使用
接入平台后，调用其身份授权、内容数据及计算能力
增长黑客职责：
1. 数据分析
增长团队建立的基础：大数据的分析衡量
2. 用户获取
互联网营销渠道：搜索引擎优化（SEO）、点击付费广告（PPC）或电子邮件广告
3. 产品研发
产品研发：增长团队意见指导产品研发各个关键部分
4. 文化建设
团队文化：增长团队协助树立数据驱动理念
5. 人才招聘
公司用户量：增长团队通过帮助公司增加用户量来解决团队招募问题
增长黑客特质：
1. 数据为王
明确分析目的
了解数据来源
各项指标定义：梳理在品类特性和自身提供的服务核心价值之上
采集点
上报机制：数据上报的时机、内容和技术实现形式
数据分析
定性分析：对事物性质做出判断，究竟它“是什么”
定量分析：对事物数量做出统计，衡量它“有多少”
2. 专注目标
牢记增长黑客的工作目标是“增长”
3. 关注细节
任何一处细微的改动，都可能对产品全局增长造成影响
4. 富于创意
“增长黑客”这一职业是科学与艺术的结合
5. 信息通透
一方面深入了解产品用户的活跃渠道
另一方面要时刻掌握海内外最新产品与市场动向
增长团队与常规团队在角色分工的不同：
产品功能策划
产品经理：考虑现有产品缺少的功能及功能规划
增长黑客：关注能带来数据增长（自发传播）的功能特性，如订阅、邀请
投如产出最大化
产品运营：采用已被验证有效的既有方法
增长黑客：受数据启发，发现新机会并设计实验进行尝试
技术实现
不仅要有想法，还要有技术落地的能力，更像一个懂产品的工程师
设计
交互设计师：考虑转化率的同时还要考虑美观问题
增长黑客：对感官层面的艺术性要求没有那么苛刻
用户研究
通过对网站访问量、应用行为统计等数据分析用户使用产品情况，并总结一定规律与趋势
方法
第一章 搭建增长团队
最有可能成功的增长策略不一定只有关注用户群体的扩大，也要最大限度的发挥现有用户的价值
打破筒仓（相互割裂）
跨越部门界限进行有效的知识分享对于增长至关重要，但只有少数做到
同单元的互动频率是不同单元的1000倍，也就是说，跨越界限的互动少得可怜。
增长团队人员构成：
增长负责人
对企业战略和目标有深刻了解。
角色定位：管理者、产品负责人、数据科学家
任务
确定试验的流程和节奏
选定核心关注点以及团队的工作目标和时间表
监测团队是否完成了目标任务
确保团队在既定轨道上开展工作，而不会偏离
主持例会
一般每周一次
确保团队采用适合既定增长目标的指标来衡量并改进结果
杜绝不能体现⽤户或收⼊真正增长的“⾯⼦指标”
能力
熟练的数据分析
精通or熟悉产品管理
即开发与发布产品的过程
了解试验的设计与开展方法
熟知增长方法
熟知产品或服务的用法
保持团队热情，为团队保驾护航，降低不必要的压力
来源
可能是任何背景的人员
创业公司通常由创始人担任
如果创始人不是负责人，那负责任一定要直接向创始人汇报
产品经理
任务
监督产品及其功能的实现过程
来源
所负责产品的产品经理
软件工程师
任务
写代码，是团队主力
参与提出想法
营销专员
任务
提供营销建议
执行针对营销渠道的试验
数据分析师
数据分析师的能力大小决定团队是在浪费时间还是在挖掘数据金矿
能力
精通客户数据收集、整理、精细分析
任务
确保试验的设计在统计上有效
数据采集与分析
来源
全职或兼职
必须是实力强、经验丰富的人
不可以是新人或者外包
产品设计师
任务
设计产品的工作
能力
在用户心理、界面设计、用户调研等方面可以提供帮助
团队规模与工作范畴
规模
创业公司和小型企业
每个领域一个人
或只有几个人，每个人负责不止一项工作
大公司
每个领域不止一人
范畴
可以负责各个领域的增长业务
也可以是非常具的某个部分的改进
形式
固定的组织单元
为了特定任务临时组建的
针对不同的领域设立专门的增长团队（功能点/产品线/漏斗层）
工作流程
增长黑客循环步骤：
分析
数据分析与洞察收集
构想
想法产生
排定优先级
排定试验优先级
测试
试验执行
日常
定期召开增长会议
目的
聚焦于提名的想法并共同决定试验
会议前准备（周一）
增长负责人
查看前一周的工作：
查看顺利启动的试验数量并将之与团队的目标试验速度进行比较。
与数据分析师讨论，了解所有关键指标的最新进展，以便第二天向团队介绍并分发报告。
收集所有已完结试验的数据。
对前一周的工作与结果进行深入评估，包括总结试验对于增长的积极和消极影响。
对这些信息进行汇总，并将会议日程编入文件，在会议之前将这份文件分发给团队成员。
团队成员
检查试验进展，结束能够结束的工作，或者收集数据以备第二天会议使用。
会议时流程（周二，1小时）
15分钟：回顾指标并更新关注领域
回顾北极星指标和其他关键指标数据
增长负责人应说明：
主要积极因素：指标的提升情况和可能原因
试验带来的效果；
团队以外因素影响，找到根由；
主要消极因素：指标的下降和可能原因
app用户数量大幅减少，购买率下降；
原定的营销计划没有获得预期效果或被推迟；
增长关注领域：团队关注的是用户体验的哪一方面
或哪一增长杠杆、团队是否有短期目标
或哪一增长杠杆、团队是否有短期目标
如果关注领域不变，那么只需要再次确认。
如果关注领域发生变化，比如从获客转向留存或变现，
那么会议应就新的关注领域及为何做出这一改变进行讨论。
那么会议应就新的关注领域及为何做出这一改变进行讨论。
同时也应讨论为实现这一目标需要设定的短期目标
10分钟：回顾前一周的测试工作
回顾
前一周启动的试验数量与团队目标的对比
讨论
那些试验项目未能启动的原因和措施
15分钟：通过数据报表，阐述试验分析过程中的收获；
相关负责人会回顾已启动试验的初步结果以及已完结试验的完整分析结果。
相关负责人会回答成员提出的任何问题、倾听关于进一步分析的建议并汇总团队关于试验的评估及下一步工作的安排。
15分钟：选择下一周的增长试验
轮流介绍
集体决定
负责人拍板
分配点子负责人
5分钟：检查增长想法储备库
保持储备库有一定的存量
周期/频率
根据团队需要设定，一般是1周或者2周
增长会议说明：
敏捷方法开展
为管理团队试验⼯作、回顾试验结果并决定下⼀步试验内容提供⼀个严谨的场合
敏捷开发利⽤冲刺计划会议组织下⼀步⼯作，⽽增长会议也⼗分类似，使团队能够回顾进展、确定下⼀步试验顺序并保持试验速度。
增长会议的价值：
分析试验方法的可行性和价值
保持工作进度与重心
避免把时间浪费在集思广益的脑暴上，这应该是会前做的事情（可以定期召开脑暴会）
必要的高层支持
团队应该由高管负责
可以保证团队有权展开跨部门协作
增长不能是边缘项目，否则会
陷入巨大阻力
形式主义
争地盘
组织最高层对团队取得持续的成功至关重要
汇报结构
矩阵团队
首席执行官
产品副总裁
获客：产品经理 工程师 设计师 数据科学家
激活：产品经理 工程师 设计师 数据科学家
留存：产品经理 工程师 设计师 数据科学家
市场副总裁
工程副总裁
独立团队
首席执行官
增长副总裁
获客：产品经理 工程师 设计师 数据科学家
激活：产品经理 工程师 设计师 数据科学家
留存：产品经理 工程师 设计师 数据科学家
产品副总裁
市场副总裁
工程副总裁
如何化解阻力
阻力来源
建立增长团队导致人事和汇报制度的重大调整
各部门人员对于以往的工作有着既成的认知
增长试验所需资源会干扰或牺牲既有项目的资源和时间
团队的人员来自各个不同的领域
化解方法
公司要为团队目标提供充分的激励和奖励
用数据说话，避免主观臆测
成功是最有效的手段
团队的演进
可以成长、可以请外援，但绝不能外包
万事开头难
从小团队、小目标做起
获取高层或者一些同事的认可和支持
第二章 好产品是增长的根本
基本原则：在确定你的产品是否不可或缺、为何不可或缺、对谁不可或缺之前，不要进入快节奏试验
不宜过早展开增长攻势
什么是过早
（1）产品还不够好
（2）产品核心价值还不清楚
（3）产品的核心价值还未与市场契合（天时不对）
过早的后果
浪费资源
引起“早期采纳者”的反感，起反作用；
找到产品的啊哈时刻
什么是啊哈时刻
“啊哈时刻”：用户真正发现了产品核心价值的时刻
产品为何存在
他们为何需要它
他们能从中得到什么
某个时间点，在用户心智中，该产品功能满足某种需求/解决某种冲突
（1）可以是显而易见的体验过程
（2）可以是某个新颖且独特的产品功能
（3）可以是某项数据统计指标（临界值）
确定产品是否具备核心价值：
不可或缺性调查的2个方法
不可或缺性调查的2个方法
1. 问卷调查
肖恩调查
问题一：
如果这个产品明天就无法使用了你会有多失望？a非常失望，b有点失望，c不失望，d已经弃用
解读
40%以上“非常失望”即意味着
产品具有不可或缺性
团队已经可以全力开展增长
25%～40%“非常失望”
对产品做微调
调整产品描述
低于25%“非常失望”
用户不是产品的合适用户
产品需要更多开发
深入调查
替代品问题
锁定竞争对手，进行竞品分析
价值问题
寻找应该开发的功能
如果已经有这个功能，则应该改进营销语言
受益人群问题
锁定更清晰的客户群
改进营销方式
产品改进问题
发现改进改进机会
问题二：
如果本产品无法使用了，你会用什么替代产品？a. 我很可能不会用其他产品，b. 我会用：______
解读
1. 问题目的：锁定主要竞争对手，竞品优势功能
2. 这一反馈可以用来确定你应当增加、改进、大力宣传或突出显示的功能，以赢得用户的喜爱。
问题三：
本产品给你带来的主要价值是什么？
解读
1. 帮助你发现为实现这一价值你或许应该增加的功能
2. 如果产品已经具备这些功能，这个问题也可以指引你测试新的营销语言以更好地向用户传达这个价值。
问题四：
你向别人推荐过本产品吗？a. 否；b. 是（请说明你是如何描述它的）
解读
1. 这个问题的回答中，团队可以衡量产品是否具备口碑营销的潜力以及探究如何最大限度地发挥这一潜力。
问题五：
你认为哪些人能够从本产品中受益？
解读
1. 帮助团队锁定更加清晰的客户群，从而更有效地向他们推荐产品
问题六：
我们该如何改进本产品以更好地满足你的需求？
解读
1. 帮助团队发现阻碍产品获得广泛使用的主要问题，也能够凸显公司自身可能没有想到的产品改进机会。
问题七：
我们是否可以通过邮件跟进，邀请你对回答做出进一步说明？
调查的目标群体
数量可靠性
几百份才可以认为是相对可靠的
若用户规模没这么多，则更应该依靠用户采访的方式
群体选择
活跃用户而不是休眠用户
该调查最好只用于确定产品是否具备核心价值，避免引起用户恐慌
2. 衡量用户留存
留存率：一定时间内继续使用产品或付费使用产品的用户比例
给自己的产品定义健康的留存率指标
团队应当努力提高留存率，这是驱动增长的最有效手段之一
衡量留存的说明：
你需要获得比竞争对手更高的留存率，团队应当密切跟踪流失用户人数，关注每周或每月的数据
与偶尔使用的用户相比，有多少用户已经将使用该产品作为一种习惯甚至日常生活的一部分
成为不可或缺的产品
找到没有实现“啊哈时刻”的原因
1. 更多的用户调查
走进用户的现实世界
原则：保持客观中立的态度
事实胜于雄辩，带上产品or原型进行实地采访
找对几个简单的核心问题就可以实现目标
寻找受访群体
通过各种平台寻找核心用户和潜在用户
2. 快节奏试验：针对产品改动和信息传达
（易执行）信息传达方式
最小可行测试（MVT）方法：充分验证⼀个想法所需要的成本最低的试验
恰当的试验组合
（复杂的）产品改进试验
（容易执行的）信息传达和营销试验
有时候阻碍增长的只是传达价值的方式不对
A/B test
即在两个及两个以上随机选择的群组中
测试两种不同的信息传达⽅式，以此确定
哪⼀种能够获得更优的⽤户反应。
测试两种不同的信息传达⽅式，以此确定
哪⼀种能够获得更优的⽤户反应。
⽐如⽹络文章所⽤的两个标题，或者
着陆页的两种不同设计⽅案
着陆页的两种不同设计⽅案
AB测试工具的局限性：数据存在造假可能，比较片面
多变量测试
不仅仅是对⽐两个选项，⽽是对⽐信息
的每⼀个元素的每⼀个可能的版本以
寻找最优组合。
的每⼀个元素的每⼀个可能的版本以
寻找最优组合。
多臂赌博机模型
是⼀个更加复杂的测试⽅式，可以
更快地找到最佳⽅案。
更快地找到最佳⽅案。
（较复杂）产品改动
方法
构建最简单的产品原型让用户试用
制作演示demo展示产品
技巧
优先测试根据经验会有效的优化（显而易见应该做的，比如提高响应速度、优化注册流程）
在假设十分有说服力的情况下再进行大幅度改动或开发
3. 深入分析用户数据
需要收集合适的数据并整合成完整的数据图谱
需要寻找用户体验各个层面的数据，进行细致入微的分析，了解人们使用产品的实际情况和计划的出入
需要构建数据湖泊or数据仓库
存储所有客户信息的应用
可以用于深入挖掘客户群属性
4. 跟踪活跃用户的行为
收集并分析数据的第一步，是使用事件跟踪关键行为
观察一个行为链条，寻找无法监控的节点，开始跟踪
主要任务：发现核心用户和其他客户的不同之处
具体来说，分析师应当寻找最活跃的⽤户最经常使⽤的功能以及他们在与产品交互过程中的任何其他特征。
可以根据不同的客户属性对客户数据进行分类，还应按照他们使用产品的不同方式分类，
然后再根据这些分类分析他们所做的不同选择。据此发现这些属性和行为与更高额的购买、更活跃的参与和更长期的使用之间的关联。
然后再根据这些分类分析他们所做的不同选择。据此发现这些属性和行为与更高额的购买、更活跃的参与和更长期的使用之间的关联。
5. 重新定位产品
你所设想的产品定位，和核心用户所在意的核心价值可能并不一致
需要从用户角度出发重新定位产品的价值和方向，然后再开始增长
6. 实现啊哈时刻
在确定了创造啊哈时刻条件之后，马上投入到如何尽快让用户体验到啊哈时刻
公司1/3的工程时间都应该用于打造对的新用户体验
警惕特性蔓延
是增加越来越多并不真正创造核心价值的功能，而且使产品变得更难以使用。
在很多情况下，改进的关键在于做减法而不是做加法。
补充：正确的产品
4个角度做“需求分析”
1. 需求是真实存在还是伪需求
需求应当源于客观实际，而非主观臆断
2. 判断需求是否属于刚需
基本需求时对信息的搜集，对生活资料的获取以及与他人的沟通
3. 研究需求量是否够大
需求量：估计目标用户的基数、消费能力、意愿预算。并对比行业公开报告
市场：评估欲进入市场原本有多少产值，你的产品能否带来新的规模
工具：各类排行榜、搜索热度以及百度搜索风云榜和百度指数
4. 衡量需求变现能力
应作为大施拳脚前的第一要务：需求分析中寻找适合的市场机会，以此拟定产品方向和发展策略
验证需求：最小化可行产品（MVP）
概念：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（或转型），直至达到PMF
最小化可行产品
概念：使用最简洁方式开发出来的，过滤掉余杂音和高级特性的产品原型
目的：快速投放市场让用户上手，利用用户反馈对产品原型进行快速迭代优化
解决问题
价值假设：这款产品能否满足用户需求
增长假设：用户是否愿意为产品买单
牢记目标
最小化产品规划时，必须明确目标，坚定的砍掉与验证产品无关的任何附件模块
好的设计，更多源于减法，而非加法
用户反馈
概念：直接或间接方式，从产品的最终用户那里获得针对该产品的意见
反馈内容：对产品的整体感觉、对功能的要求（喜欢、增加或者删除）、某些流程是否合理
快速迭代
原则：针对用户反馈快速版本更新，不要等“完美”再发布。再完美的产品，没有人使用，便无从称为完美
开发闭环：开发-测量-认知
必备模块
反馈渠道
尽可能提供产品内部反馈机制，不仅是产品体外部独立的反馈渠道
官方公告
包括群体公告和单个用户的定向消息通道
自动升级
使用户体验到快速迭代的版本功能与体验的提升
注意事项
平台适配
若新上线产品着力于尝鲜者的测试推广，要跟进使用者系统等平台的升级步伐
1. 先优化产品，待核心流程在目标人群主流运行环境中跑通后，再公开发布
2. 对可能造成的严重影响，事先告知用户
3. 提前准备补救措施，尤其涉及付费的产品和公关说辞
4. 产品设置反馈渠道
“行胜于言”的用户调研
用户说什么固然重要，更多心思应花在分析他们做了什么
不要问他们喜欢什么，而要看他们是否愿意为某项功能付费
正确的产品衡量标准：
产品与市场相匹配（PMF）
产品与市场相匹配（PMF）
两个方向的匹配：
商业模式
产品方向
产品—市场匹配（PMF）
一切增长的前提是：必须要有一个非常好的产品，和市场相匹配
不可或缺的好产品，对目标市场存在很大吸引力
PMF是衡量（描述和推广产品的语言）能够在多大的程度
上打动潜在用户，促使他们使用我们的产品。
上打动潜在用户，促使他们使用我们的产品。
涵盖了所有营销环节
邮件、推送通知、宣传单、广告
包括产品本身的信息
注册登录页的品牌标语和价值主张
每项功能、每个页面甚至每屛上的文本信息
要求：用户看到的第一条文字内容必须迅速传达正确信息
你设计的语言必须非常简洁地传达出产品的核心价值
并且回答每位消费者最关心的简单问题：“你展示的这个产品将如何改善我的生活？”
增长黑客过程能实现匹配的原因
将科学试验的严谨和精准引入创造过程，让撰写营销文案不再靠天赋
可以轻松针对语言进行A/B测试
设计语言可参考的信息渠道
用户在网络评论中用来描述产品及优点的语言；
利用前期产品调查中关于“不可或缺性”的用户评论；
询问周围用户是如何介绍产品及其价值，总结他们的用语和表述；
从用户的反馈建议、在线答疑、产品评价中了解目标用户的语言。
PMF分类
1. 用更好的产品体验满足一个已有的市场
需要非常优秀的用户体验和比较重的营销推广投入来抢占市场份额
案例：Slack
2. 用一个产品来满足一个已有但部分需求未被满足的市场
需要保证产品能够在发展过程中仍然能够服务核心用户，但营销推广方面需要更精细的策略，因为新用户往往被推荐折扣这类推广活动吸引来
案例：Uber
3. 用一个产品来创造出一个新的市场
挑战在于，不单要提供一种有价值的用户体验，还要首先说服用户去体验它
案例：微博
采取以上三种PMF的综合形式
AirBnB，把第一种和第三种结合起来：服务于一个已有的市场（私人旅行者和商务旅行者），
但是满足他们从没体验过的需求（住在普通人家里，而不是酒店）。
但是满足他们从没体验过的需求（住在普通人家里，而不是酒店）。
找到 PMF 的 5 个步骤
阶段1：「Assumption」
1. 感知和分析
二元要素推演法
核心要素
时空
人物
表象&客观事实
现象
需求&冲突&风险
问题
衍生抽象
本质
一句话概括
你为「谁」在「什么时候」解决「什么问题」？
这个问题背后的本质是什么？
这个问题背后的本质是什么？
2. 早期种子用户
定义
沟通原则
最好是找到直接和用户沟通的渠道
能够直接获得用户属性或者标签的渠道
潜在竞争对手的渠道
准备好话术、礼物以及产品原型
阶段2：「MVP」
3. 问题和解决方式验证
需要设计的三个层面：
验证你要解决的问题是否真实存在
验证你的解决方案是否正确
如何制定结果衡量指标
简单原型尽快上线 – 诚意度测试
– 付费测试 – 漏斗衡量 – 高频测试。
– 付费测试 – 漏斗衡量 – 高频测试。
寻找种子用户验证问题和解决方案的时候，障碍越多，
筛选出来的用户诚意度越高，说明你的解决方案价值越高。
筛选出来的用户诚意度越高，说明你的解决方案价值越高。
4. 和用户 1 对 1 聊天
一个深入的沟通交流过程，其实就是检验和调整用户的特征标签。
我们要做什么
至少与8-10个不同类型的用户沟通，收集初级信息
归纳总结用户特质、问题以及希望的解决方案
和他们成为朋友，在同一个语境下沟通
5. 衡量是否达到 PMF
除了一些明确的数据指标外，我们还可以通过一些现象去判断。
如何衡量：回答3个问题
有用户开始把你的产品推荐给他们的朋友了吗？
如果你的公司第二天就要关门了，用户会在意吗？
有多少用户在离开你的产品，有多快？
怎么知道你的产品已经达到PMF
用户级产品数据标准
每周使用天数超过3天
新增日活跃用户DAU超过100
30%新用户次日留存
达到10万用户量
Saas产品标准：
5%付费转化率
LTV/CAC>3，即用户终生价值/用户获取成本>3
月流失率<2%
月销售流水达到10万
用户获取成本的回本时间<12月
问卷调查
通过问用户（最好是过去两周使用过、每周使用至少两次、并体验过产品核心功能的用户）
一个问题：“如果你不能继续使用这个产品，你会有多失望？”选项有“非常失望”、
“有点失望”和“不失望”。如果40%以上的调查对象都选“非常失望”，那么这个产品就有戏了！
一个问题：“如果你不能继续使用这个产品，你会有多失望？”选项有“非常失望”、
“有点失望”和“不失望”。如果40%以上的调查对象都选“非常失望”，那么这个产品就有戏了！
第三章 确定增长杠杆
“早期采纳者”的热情并不是无止尽，需要及时引导他们进行扩散传播，通过清晰明确的“增长杠杆”落实。
明确增长战略
增长黑客并不是快速而漫无目的的随意尝试，而是通过快速的试验找到并优化最具增长潜力的因素
增长初期
增长初期，设定一个十分严密的试验流程，专注于对实现目标来说最为重要的杠杆
增长初期，制定一个在最短时间内会对增长产生最大影响的试验策略
起步关注点越集中，试验目的性越强，影响力越大
通过快速的试验寻找并优化最具增长潜力的因素
应当有⾮常具有说服⼒的依据
证明将要进⾏的试验是最佳选择
证明将要进⾏的试验是最佳选择
增长黑客方法基本原则之一
明确增长战略是破解增长难题的第二步
真正重要的指标
确定增长战略的第一步：寻找真正影响增长目标的核心指标
寻找核心指标的最佳方式：创建“基本增长等式”
如：总商品增长量=卖家数量x发布物品数量x买家数量x成功交易数量
公式看起来过于简单，但是要知道这些才是最直接和重要的因素，其他的都暂时不需要太考虑
简洁的公式可以避免团队迷失重点
所有与增长相关的关键因素都在这个等式中有所体现
一些常见通用指标
新用户获取
高激活率
高留存率
高转化率
确定核心指标
在确定增长战略和增长重点之前，首先要明确什么是对于产品真正重要的指标（核心指标）
如何确定
1. 明确与用户对产品核心价值的体验最直接相关的行为
例，facebook的相关行为包括：用户添加了多少好友、多久访问一次网站、发布了多少状态和评论以及在网站上停留多长时间
2. 该指标是最能反映产品不可或缺体验实际情况的变量
有些看起来众所周知的重要指标，可能并不重要，要仔细分析结合自己的产品场景
3. 跟踪用户达到“啊哈时刻”之前每一个步骤的相关指标，以及他们采取这些步骤的频率
例，uber用户方面的核心指标“完成的行程数”，
因此，还需跟踪预订的行程数、再次预订的乘客数以及乘客预订新行程的频率。
因此，还需跟踪预订的行程数、再次预订的乘客数以及乘客预订新行程的频率。
4. 建立“基本增长等式”
北极星指标
什么是“北极星指标”
北极星指标：一个关键的、能够反映最终成败的指标
以此知道所有的增长活动
最大化地利用团队成员的时间，避免资源浪费在漫无目的的增长试验
北极星指标应该能够最精准的抓住产品核心价值
增长公式中的哪⼀个变量最能反映产品不可或缺体验的实现情况？
北极星指标会反映出公司、团队阶段性的战略思考。
它是可以被更改的，但尽可能不要去多次更改。
北极星指标不仅仅是一个指标，而是一套完整的指标体系。
“北极星指标”的6个评判标准：
怎样算一个好的北极星指标
怎样算一个好的北极星指标
1. 是否匹配核心价值以及能否衡量用户对核心价值有没有买单？
2. 是否能反映用户的活跃度？
3. 是否存在虚荣成分，增长是否能说明整个公司/产品在健康的发展？
（有的时候我们会过多关注虚荣指标，导致看上去这个数据是上涨了，但实际价值并没有增长）
4. 是否能够被团队每个人理解和表达，大家能够准确地认识它？
5. 是否是一定程度的先导指标？
6. 是否是可以实施增长操作的指标？
如何有效找到“北极星指标”
1. 明确核心价值与核心功能
基于核心价值、核心功能推导出北极星指标
2. 进一步辨识出其他重要功能与相关路径
分析出相关的重要指标和路径
3. 梳理出功能之间的相互关系与权重
得出指标间的逻辑关系和转化效率
举例：
ebay：总商品量是衡量易贝客户满意度的有效指标，对买家和卖家都是如此。
WhatsApp：“啊哈体验”是能够向亲朋好友发送不限数量的信息，所以WhatsApp的北极星指标就是⽤户发送的信息数，⽽不是⽇活跃⽤户数。
Amazon：核心价值是便捷的网上的购物。他们更关注总销售额，销售额越高，证明卖的越好，说明大家认可他的价值和服务；
Airbnb ：核心价值是连接租房者和房东，他们衡量的北极星指标就是客房的预定量。这个指标越高，就说明连接的租房者和房东越多；
zhihu：核心价值是知识传播。所以他们北极星指标是问题的回答数。
camera360
北极星指标是每天的拍照量
围绕指标，拆解的整体结构如图所示
基于核心指标，提供附加功能：相册、编辑、社区
去衡量和计算出使用这些功能的用户会有多少使用拍照功能
完成整个指标体系的框架，下一步分析各个环节的问题，各功能对北极星指标的贡献度，落实优化工作，最终实现指标增长。
指标因时而动
随着企业的增长，初期目标得以实现，北极星指标也会随之改变。
随着企业的发展，产品团队和增长团队也会越来越多。在公司层面设立一个指导全局的核心指标的同时，每一个团队也会有各自的北极星指标。
过于沉迷“严谨”“科学”的分析数据可能会浪费时间
整合数据资源
仪表配置：通过各种工具和手段，形成一套收集客户行为数据并衡量产品表现和试验结果的数据追踪设置
仪表配置，有助于随时可获得恰当的数据，避免增长团队迷失前进方向。
你需要基于增长等式确定对增长来说最为重要的一组指标，也同样需要花时间收集数据并配备恰当的分析能力，
以便进行更精细的客户/用户信息及行为分析。
以便进行更精细的客户/用户信息及行为分析。
数据不是唯一
不能沉迷于数据分析，和用户调查结合
简洁明了的报告
没人看得懂的报告没有意义，音粗需要对数据报告进行可视化处理
作用
帮助团队聚焦关键趋势或指标
帮助分享自己的发现，吸引更多人参与其中
使得呈现的信息能够指导行动
首先，指标应以比例而非静态数据的形式呈现
也可以在总览图中将指标数据与既定目标进行比较
第四章 快节奏试验
落实“快节奏试验”的团队比普通团队有更多的学习实践机会，从而在相同条件下有更多进步的机会。
寻求试验的成功是一个以量取胜的游戏，每一次成功不论大小都很重要。
缓慢起步，逐渐提速
无论团队规模如何，为使试验量最大化、结果最优化，必须遵循一个非常严格的试验过程，使团队能够形成充足的试验想法储备并高效地排定试验优先顺序。
建议是，团队应缓慢起步，在这一新的试验过程站稳脚跟之后再逐渐提速。
增长黑客循环
准备工作：启动会议
1. 成员分工
2. 团队工作开展方式
3. 介绍黑客循环的各个环节的方法
4. 数据分析师：分享前期分析结果
5. 增长负责人：说明关键增长杠杆、北极星指标、关注点/目标
6. 团队应设定每周要开展的试验数量和节奏，即每周能够有效地管理并执⾏多少试验
⼀般来说，数据分析师和⼯程师都能够对此进⾏初步估算，后期再调整
增长黑客循环
1. 分析数据并收集洞察
这一阶段，分析初期用户数据以发现具有明显特征的用户群体
追求用户画像和用户地图的设计。
分离高价值用户与低价值用户，区分条件有很多，比如活跃、消费等。
方法
1. 数据分析师：数据分析，问题举例：
列举要分析的核心用户（高价值用户）行为
他们使用了app中的哪些功能？
他们经常访问的页面是那几个？
他们打开App的频率如何？
他们购买了哪些商品？
他们的平均订单金额是多少？
他们在一天中的什么时间下单？通常在哪些日子下单？
列举要分析的核心用户（高价值用户）特征
他们是通过什么渠道下载APP？
他们通过什么渠道成为我们的会员？
他们使用什么设备？
他们具有哪些人口学特征，如年龄、收入、城市等？
他们使用同类app的频次？
他们是通过什么渠道下载APP？
列举产品被弃用的原因
哪些页面的跳出率最高？
哪些文字、按钮、提示等阻碍用户下一步体验的操作？
与其他提供商相比本应用中的商品价格如何？
高价值用户的行为中有哪些是弃用用户没有的？
2. 营销专员：用户调查和采访，目的举例：
1. 获取用户的人口学和心理学信息
2. 询问用户线上和线下的购物习惯
3. 关于用户最喜爱的App以及他们的移动设备的使用情况
之后，数据分析师和营销专员将所有数据分析结果和用户调查与采访反馈汇总，编写成报告并在第一次增长会议的前一周发送给团队成员。
筹备这场会议时，增长负责人撰写了一份总结，说明截至目前的研究结果，其中就包括经常性消费用户区别于从未消费或只进行过一两次购买的用户的几个十分有趣的共同特征。
2. 形成试验想法
可执行的想法（点子）是增长的催化剂，要求：
1. 提出想法时不加限制；
2. 测试想法时必须经过严格的筛选和排定优先级，确定可行性；
应建立项目管理系统，管理想法储备库
目的：⽤于协调想法的提交和管理以及测试结果的跟踪和报告。
“点子”获取来源：
来自团队脑暴
来自各个部门的同事
来自合作伙伴
来自客户
尤其是核心用户、死忠粉
来自外聘顾问
一切能和产品发生联系的来源都可以
团队应规范想法提交的格式：
必须清楚地说明应该做出什么具体的改变，并阐述为什么这一做法可能带来结果的改进，同时也要说明如何衡量测试结果。
《想法提交的模板》：
想法名称
起个名字简单描述
想法描述
说明：目的、时机、位置、对象、动作、方法
假设
说明预期的因果关系
使用明确的、可量化的描述
待测指标
应设置不止一个指标
避免拆东墙补西墙的情况
对指标进行降级观察
看看试验会使哪些下游指标变化
增长团队里的每一个人都应当有权限使用这一想法储备库，并且随时都可以往其中添加新内容。
评分体系
在提交想法之前的最后一个步骤是给想法打分，这可以帮助团队在第三阶段比较不同的试验想法并排定优先顺序。
建立评分体系
评分体系并不固定，但核心逻辑都是：ROI + 风险评估
ICE评分体系
impact影响力
衡量的是想法的潜在影响力
影响力是指某个想法对于促进团队关注的指标的预期提升程度。
confidence信心
衡量的是想法提出者对于想法产生预期影响的信心。
评分应根据实证经验（数据分析、行业基准、案例等）而非主观臆测
如果之前成功过一次，应适当增加信心评分
ease简易性
衡量的是进行一项试验所需投入的时间和资源。
投入越低，打分越高
其他评分体系
TIR体系
time时间
impact影响力
resources资源
PIE体系
potential潜力
importance重要性
ease简易性
举例：食品连锁商店想法评分表
3. 排定试验优先级
提交人对想法进行打分排定优先级，在评分之后这一想法才能进入储备库。
根据评分进行优先级排序
不仅要选择高影响力高复杂度试验，还要用简易试验来填补空白期
不要过于纠结评分，这只是一个重要参考
如果团队对分数存疑，由负责任拍板
评分只是预期，不一定准确，所以不要轻易抛弃低分数想法
确定了优先级之后，
需要对想法设计时间框架
需要对想法设计时间框架
试验的周期和日期
若需要开发，还需制定开发的周期和日期
通过团队协作来进行试验选择：
增长会议前，增长负责人通知团队成员挑选自己最看好的试验（可以是现存的也可以是新的）在会上讨论
为保证被提名想法的数量在可管理范围内，我们通常限制每个成员每周最多提出三个想法。
配置资源，进入排期
这些被提名的想法将会在增长会议上由成员进行讨论，并选出将于下一周启动的试验。
4. 执行试验过程
分清进行中的任务和即将进行的任务，及时发现增长团队每个成员的任务阻碍，做好任务跟进的数据表。
保证实验产生有效结果的两个经验：
1. 采用99%的置信水平
置信水平：是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率，一般用1-α表示；
置信区间：是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。
置信区间越大，置信水平越高。
置信区间：是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。
置信区间越大，置信水平越高。
如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95上的置信区间是（50%,60%），
那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，
因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之2.5（假设分布是对称的）。
采用99%的置信水平，置信区间会变大，但是推翻原假设的概率会变低，结果更加可靠。
那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，
因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之2.5（假设分布是对称的）。
采用99%的置信水平，置信区间会变大，但是推翻原假设的概率会变低，结果更加可靠。
2. 永远以对照组为依据
试验结果不确定时，仍坚持最初的设定（对照组）不变
因为引入新的变量（实验组）可能会导致不可预测的失败
试验结果分析及其他
对于试验结果的分析应由分析师或具备数据分析能力的增长负责人进行。分析结果应当写进试验总结中，并包括以下内容：
产出：《阶段的数据分析报告》
试验名称和描述
包括使用的变量和目标客户。
例如，试验是针对某个营销渠道还是只针对移动用户，抑或是针对付费用户？
试验类型
测试的是产品功能、网页或App某屏上的营销文案的修改还是某个创意，抑或是新的营销策略？
受影响的特征
这可能包括试验在网站上或是App中运行位置的截图，或者某个广告牌、电视或电台广告中某个创意的副本。
关键指标
通过试验希望改进的指标是什么？
试验时间点
包括起止日期，也要说明当天是一周中的哪一天。
试验假设与结果
ICE得分
样本量
置信水平
统计功效
潜在干扰因素
试验运行的季节
是否有其他促销活动可能影响了访客行为
结论
收获：构建知识库，用分享和学习
知识库（邮件群发、wiki系统、专门文件夹）
展示
群文件共享
特定微信群聊定期共享
打印并张贴在办公室公共区域
补充：Growth 三步走方法论
第一步：分析路径，定位切入点；
两个思路
宏观 AARRR 框架路径
经典的增长思维模型框架
产品宏观的完整生命周期路径：获客 – 新用户激活 – 留存 – 付费转化 – 推荐 – 获客，形成宏观的闭环模型
从 AARRR 框架我们可以宏观的看出产品从哪个地方切入是最优方案。
微观思路
假如我们在宏观思路上定位了切入点，同时想要优先解决某个环节上的问题，我们就需要进一步去看转化路径。
上述两思路，可理解怎样分析路径和找切入点
把产品的使用路径列出来；
把用户生命周期的使用路径列出来；
代入真正量化的数据，思考转化效率怎么样；
从宏观到微观拆解，找到有效的路径和应该做增长的切入点；
评估、排优先级。
这里有两个重点
第一，找到价值（损耗）最大，同时又最容易改变的环节切入；
第二，做路径/漏斗分析的时候，尽可能切到最细。
第二步：判断可增长度，排优先级；
每个版本都会做 Feature ROI 的评估模型
在这里面列举所有可以做的事情，然后做一个 ICE 模型的评分
影响力（ Impact ）
成功率（ Confidence ）
容易程度（ Ease ）
《8.5版本Feature ROI 模型》
同时根据这个跟踪增长执行后的效果，我们要知道每一个问题现在所对应的数据情况是多少。
除此之外，我们还要做复盘和 check ，最后看实际效果是多少、带来的增幅是多少、以及有没有达到我们的预期和对最终结果的成因分析总结。
第三步：假设-实验-分析循环
根据数据得出分析 – 分析过后发现问题 – 对问题建立假设 – 在假设的基础上做实验 – 实验后分析结果 – 洞察哪些地方生效，哪个地方没有生效。
假设环节
1. 假设是在有明确目标的前提下，针对现状基于数据或其它客观依据在一系列逻辑思维之后得出的可能性命题。
2. 同时，假设都是需要能被检验的，需要明确检验方法，并且一定要做检验，然后得出定量结论。
满足了这两个环节，才真正是有效的假设，才能够推动我们 Growth 的前进和运作。
假设逻辑图
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