《硅谷增长黑客实战笔记》读书笔记
2020-09-29 15:41:00 4 举报
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【拆书】硅谷增长黑客实战笔记
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大纲/内容
【拆书】硅谷增长黑客实战笔记
第一章 我的增长黑客旅程
【海盗指标】Pirate Metrics:AARRR模型
增长7流程:1)增长目标-北极星指标;2)聚焦领域-寻找杠杆效应最明显的领域;3)产生想法(假设);4)排列顺序;5)开发试验;6)分析数据;7)应用结果。(再回到假设环节、循环)
【北极星指标】North Star Metrics,或OMTM:全公司统一的成功指标,对应产品给用户传输的价值
最初90天计划
第一周:认识工具、数据、产品、团队和用户:1)了解增长工具箱;2)深入研究历史数据;3)和直接经理CEO交谈;4)和团队/合作者开会;5)倾听用户声音
第一月(产生快速胜利):1)确定增长目标;2)找到聚焦领域;3)上线增长实验;4)定期与用户交流;5)弥补工具/数据/基础设施的漏洞
第一季度(建立增长模型/流程/文化):1)搭建增长模型;2)设立增长实验流程;3)选择实验记录系统(应该有清晰假设和计划,结果进行分析并记录);4)组织增长会议;5)倡导增长文化(公开实验结果和心得、鼓励贡献实验想法)
每周增长会议安排:1)检查增长指标、问题和机会-10分钟;2)回顾上周增长实验-15分钟;3)讨论实验结果-15分钟;4)决定下一周实验-15分钟;5)查看备选实验方法-5分钟
增长负责人每周任务清单:
持续性任务:检查未上线实验的开发进度、监测已上线结果、成功实验的全量发布、分析数据/寻找机会、产生新实验想法
增长会议三天前:向团队重申目前聚焦领域、提醒团队提交实验想法
增长会议一天前:和数据分析师一起更新关键指标;分析已结束实验、提醒成员提交实验想法和心得
增长会议后一天:分派实验任务、制定实验方案、和设计师沟通实验思路、和程序员沟通开发方案
第二章 制定增长作战计划
找到增长的【北极星指标】
北极星指标的重要性:1)可以指引方向;2)帮助明确任务的优先级;3)提高行动力;4)指导实验、监测进度
北极星指标的6个标准
1)产品的核心价值?
2)是否能反映用户的活跃程度?
3)指标变好,能否说明整个公司向好的方向发展?(宏观上反映公司经营状况)
4)是否易于团队理解和交流?
5)是先导指标,还是滞后指标?(会员月活跃量比收入更前置)
6)是否是可操作的指标?
构建增长模型
增长模型的精髓:将业务提炼和总结成一个数学公式,用全面、简单和结构化的方式去思考增长
打造增长模型的3个步骤
1)定义北极星指标;
2)绘制用户旅程:记录用户从对产品一无所知到体验到产品核心价值,所经历的步骤——找到增长的骨架
3)组装增长模型:给每一步骤找到相应指标,并不断分解——目标是揭示出所有对增长有影响的单个输入变量,并把数据记录下来
最大化增长模型的效用
1)增长模型可以揭示影响增长的所有输入变量,并且用量化的指标指导实验
2)增长模型可以帮助进行优先级排序
3)增长模型可以帮助将最大的增长指标分解,并定量地预测未来的增长趋势
4)增长模型为进一步的分析提供了方向和骨架
【Google Analytics推广人之一:Avinash Kaushik】
All data in aggregate is \"crap\". Segment or die(所有的总和数据都是垃圾,要么细分来看,要么去死)
监控数据(否则等于“盲飞”)
打造关键行为漏斗
打造增长数据仪表盘
1)北极星指标:数值、趋势
2)增长模型关键指标:例如,头部访客量、新用户激活率、老用户留存率、盈利情况……等
3)关键细分指标:例如,与关键行为相关的指标,一些重要流程的漏斗分析……等
4)重要用户分组:按渠道、新老用户、产品平台……等细分
了解增长的另一面:用户心理学&绘制用户决策心理地图(根据用户心理学、结合调研/访谈等定性研究,绘制一份用户决策心理地图,是增长实验的有力参考)
第三章 用户获取
新用户获取永恒公式:LTVCAC
混合CAC:付费渠道和自然流量混在一起计算
付费CAC:付费渠道的平均获客成本
满载CAC:加上所有市场和销售相关人员薪酬、工具、设备等其他花费计算的获客成本
四个契合
市场-产品契合(PMF):有一个目标客户群存在,很需要这样的产品
产品-渠道契合:能够通过特定渠道,找到该产品的目标客户群
渠道-模型契合:产品的盈利模式和LTV,能够支撑渠道采买成本
模型-市场契合:目标客户群愿意为这个产品付费,支撑产品的盈利模式
五步走,选择用户渠道
第一步:认识产品特点(面向对象、产品形态、所在行业、盈利模式、LTV)
第二步:了解用户群体
第三步:列出可能的备选渠道
第四步:筛选最初的获取渠道(大体量、免费便宜、可追踪、可精准定位用户、可随时开始结束)
第五步:运营、优化、拓展渠道(执行新用户KPI;决定预算分配和执行日常运营;通过广告设计测试/用户定位测试,优化渠道效果;开拓新渠道)
最爱的渠道:用户推荐
用户推荐、病毒传播(冰桶挑战)、网络效应(微信)
六大类型:口口相传、展示相传(支付宝报告)、补贴推荐(滴滴美团)、社交网络用户推荐(加群)、病毒传播、产品内传播机制(微信红包/微信文档)
衡量用户推荐的万能公式:K因子,病毒系数
平均一个老用户能带来几个新用户
通过邀请加入的新用户人数=潜在推荐人总数(总活跃用户基数x接触邀请机会的比例) x 推荐人转化率(页面转化率) x 分支因子(平均每人发出邀请数量) x 被推荐人转化率(被推荐人接受邀请比例 x 接受后注册转化率)
第四章 用户激活
新用户体验很关键:1)绝大多数应用【前3天流失75%+】用户;2)新用户注意力窗口期很短,流失后再次挽回比获取新用户更困难;3)新用户激活有留存累计的放大效应;4)提升ROI和拉新预算
如何定义用户激活?
找到【Aha时刻】
Aha时刻
用户第一次认识到产品价值
清晰具体可衡量、发生在用户体验较早期
模板1:找到【Aha时刻】
第一步:定义关键行为
什么行为:登录即可,还是使用核心功能?
第二步:找到关键行为的完成者
谁:用户、设备、还是团队?
第三步:明确时间和频次
多长时间内完成多少次关键行为:明确“早期,指多长时间?”、“在这段时间内,用户需要完成多少次关键行为?”
第四步:定义Aha时刻
(谁)在(多长时间内)完成(多少次)(什么行为)?
理解【关键行为】
思考题
希望用户每次都做的行为是什么?用户做出那些行为更可能长期留存?
哪些指标公司最在意?哪些指标你更希望提升?哪些用户行为直接影响这些指标?
你有几个不同 产品和功能么?分别是什么?成功指标是什么?和哪些用户行为相关?
模板2:找到【关键行为】
第一步、列出可能的关键行为
列出3-5个可能和产品息息相关的关键行为
第二步、通过数据分析筛选关键行为
找到与用户长期留存正相关性最强的早期行为
第三步、通过定性用户调研进一步确认关键行为
通过定性研究回答疑问,进一步确认
第三步、找到关键行为和Aha时刻
注意以上几步找到的仅为相关性,需要通过增长实验验证因果性
定义【关键行为】的次数和周期,即【魔法数字】、【时间窗口】
找到早期关键行为衰减的临界点
衡量新用户的常用指标:激活率、激活转化漏斗、新用户留存指标(【习惯时刻】,例如四周后仍活跃的比例)
新用户引导的“激动指数”
新用户引导的四大原则:
1、帮助用户增强动力:
保护外部广告和启动页面的一致性、向用户解释开通权限的好处、利用社会信任(好友达人信息)、让用户参与其中(投资偏好问卷)
2、减少障碍
推迟注册步骤、合并多余步骤、避免冷启动(首页空白)
3、适时助推
明确机会窗口、新手引导、第三方push提醒激活
4、私人定制
让用户自己选择兴趣和偏好、根据用户消费历史推荐、根据用户目的给与不同引导、根据用户不同人群给与不同引导
新用户引导的八大误区
新用户激活是一个系统工程
第五章 用户留存
留存的重要性
留存的强大之处:复利效应
如何定义留存
和关键行为挂钩
发现用户的天然使用周期
玩转留存曲线
留存的好坏
横向观察:同一个断代组的留存曲线走势
纵向对比:不同时期的断代组的留存曲线
留存的不同阶段
新用户激活阶段
包括新用户注册、激活、新用户体验
【Aha时刻】主要目标是帮助新用户快速发现产品价值,达到Aha时刻
中期留存阶段
完成首次关键行为后继续熟悉产品,发现更多价值
【价值发现+习惯养成】主要目标是帮助用户形成习惯
长期留存阶段
用户对产品的使用已经非常熟悉
【持续感受价值+避免流失】主要目标是提升用户的使用频率,感受产品核心价值,防止用户流失
流失用户阶段
主要针对已经流失的用户
【重新发现价值】主要目标是让用户重新发现产品价值,唤回用户
用户分组
【行为分群】除了流量来源、用户特征,更有用的方法是按照行为细分留存曲线
留存后的参与度提升
用户留存与用户参与度的区别
用户留存:在一定时间内,有多少用户仍然在产品内有关键行为,只要有一次关键行为就算
用户参与:在一定时间内,用户平均有几个关键行为,和有多少用户同时有超过一种以上的关键行为
“留存-参与”产品矩阵:
上瘾型产品(双高)、潮流型产品(参与高、留存低)、效用型产品(参与低、留存高)、一次性产品(双低)
用户参与的1、9、90原则:
消极用户90%
没有按照最理想方式使用产品,按照自己的方式比较正常地使用产品
核心用户9%
以比较正常的频率和正确的方式使用产品,是活跃用户中的大多数
超级用户1%
参与度非常高的用户,不仅高频使用产品,还同时使用多种功能,或者使用大多数用户都没用到的“进阶功能”
例如:最积极参与评论的用户占1%,不到10%有发帖行为,还有90%都是潜水用户
用户的参与度阶梯
用户的参与度阶梯迁移:把用户从已有的等级往参与度更深的等级,一级一级的向上迁移,这个过程如同爬梯子
例如:新用户-》现有用户(消极用户-〉核心用户-》超级用户)
持续引导、留存无止境
鼓励用户正确使用产品的行为
提升用户使用产品的频率
增加同一用户使用不同产品功能的数量
让用户使用多个客户端
在合适的时候向用户介绍新功能
习惯养成和行为放大
有粘性的产品
用户用的越多 累积的好处越多,用户用的越多 离开的损失越大
【行为模型】BJ Fogg,斯坦福心理学家
【行为模型】B=MAT
行为=动力 x 能力 x 触发
行为模型可以指导我们如何引导用户完成【关键行为】
行为养成的四大产品逻辑
1、给用户的单次行为提供一个奖励
奖励是不固定的,让用户不断有惊喜
2、要求用户在产品中投入一点努力
这一点努力可以增加用户在产品里存储的价值
3、让外在的触发和用户内在的触发相结合
4、打造一个参与闭环
让用户的一个行为可以产生更多的行为
【参与闭环】
一个行为带来另一个行为,从而使得每一个行为的价值都得到提升
可以分为【单人参与闭环】(例如,年度账单)、【多人参与闭环】(例如,谁查看了你的履历)
提高留存的8种武器
8种武器:产品改进、新用户引导和教育、邮件、通知、客户服务、促销、忠诚用户计划、新产品
Pinterest 前增长负责人
用户生命阶段不同,留存工具也不同
应用内信息推送
1)推送新功能新内容或者提升已有功能使用度;2)对时间敏感的信息;3)给用户提供信息,与用户互动对话
移动推送方案push
符合RRF模型
覆盖面广(reash)
触发场景、适用用户群
相关性高(relevance)
到达及时性、内容个性化
频率高(frequncy)
场景发生有多频繁
第六章 从增长黑客到增长团队
增长对团队提出的需求
聚焦、合作、体系化
增长团队的核心功能
关心“用户流”
关注用户从获取、激活、留存、流失、推荐、变现,到回流的整个生命周期
利用数据驱动的方法,在与用户交互的各个场合,包括外渠和产品内,不断提出假设、做实验迭代、提升核心增长指标
第一个增长团队
增长产品经理/增长负责人
指定增长指标、决定聚焦领域、进行数据分析、产出实验假设、找到增长机会、协调设计/工程/数据/产品/市场的各方资源、推进实验设计和上线
增长产品经理的最重要特征:数据驱动
对数据有非常强的好奇心和洞察力
增长工程师
处理多种技术任务,并具备商业和产品思维,不介意做很小的改动或者不能直接规模化的工作,结果和影响力是他们追求的 主要目标
增长数据科学家/分析师
熟悉实验设计和有良好的统计学基础,对商业模式和用户行为有深入理解,能够提出好的问题,从数据中找到好的增长机会,而非被动回答增长产品经理的问题
用户研究
(大公司)定性用户研究,通过系统的测试了解用户心理,给增长实验提供方向、线索和反馈
增长设计师
提供不同版本的产品/创意设计以供AB测试。与传统设计师相比:1)对最小可行性测试有良好的理解和认同;2)从实验中学习,关注设计的影响力,而不是艺术性
市场渠道专家
专门负责渠道的深入挖掘(非必需,一些对渠道非常依赖的公司或大公司)
第七章 打造高效运转的增长引擎
创业公司Canva的增长流程
1-寻找机会、2-搜集数据、3-形成假设、4-进行试验、5-分析结果、6-双倍下注(测试有结果后多花点时间继续测试)、7-全量发布
打造高效运转的增长引擎
增长流程的两个阶段
宏观的战略制定阶段
1)深入理解公司商业模式,找到北极星指标,搭建增长模型。2)制定核心增长目标,通过指标分解,找到现阶段聚焦领域。3)针对聚焦领域,制定初步增长战略。备注:增长目标最好一年调整,聚焦领域最好60-90天不变
微观的战术执行阶段
【增长冲刺】以一周、双周为单位,针对某一聚焦领域,以提高某个指标为目的,进行快速迭代实验。具体包括:产生实验想法、给想法按照优先级排序、设计和上线实验、分析数据、应用结果
增长规划图(Growth Roadmap)
战略部分
总增长目标、某细分增长团队的目标、关键子目标&对应的战略、目前聚焦领域
战术部分
针对聚焦领域的:实验假设、实验想法
增长战略制定
设定增长目标
指标分解
第一步、横向分解
按照用户的群组,通过“加法”,把大的增长指标拆分为小的指标
第二步、纵向分解
按照用户的生命旅程,通过“乘法”,将子目标进一步拆解为更细的漏斗步骤
找到聚焦领域
找到性价比最高的聚焦领域
增长战术执行
第一步、产生实验想法
第二步、优先级排序
ICE:impact影响力、confidence成功率(信心)、effort开发成本(简易性)
第三步、设计和开发实验
(实验前)实验假设、实验设计、实验指标、实验打分(ICE打分);(实验后)实验结果、实验心得、后续计划
无所不在的ABtest
AB测试的优势
1)量化结果,2)限制负面影响,3)学习(加强对产品用户渠道的认识),4)文化:AB测试可以帮助改变HIPPO(最高工资人意见)问题,意见只是意见,测试提供结果
AB测试的局限性
1)可以帮助公司形成战略,但本身并不是一个战略方向;2)开发测试比直接上线更消耗人力和时间;3)如果改善指标自身就是错误的,可能反而损害增长;4)更适合优化设计,但很难创新设计,会面临局部最大化问题
高效能增长团队的10个习惯
1、追求影响胜过一切(结果导向)
2、让速度成为一种习惯
3、有所为、有所不为
避免过分追求指标给用户体验和品牌带来负面影响
4、学会聚焦
5、明确职责,争取管理层的支持
6、倡导全公司的增长文化
7、投资基础设施
8、第一性原理:创新、追求极致、开阔思维
9、敢于探索新方向,突破局部最大化:在运行比较成熟的时候,安排一定比例的大赌(big bet),留给那些一旦成功则预期效果很好、但不确定性大、投入也高的增长实验
第八章 中美增长专家访谈
AARRR海盗模型里,最喜欢的增长杠杆是什么?
前pinterest增长负责人
【用户留存】
前soundcloud留存负责人
【用户留存】只要增长几个百分点,对增长的影响都是非常显著的
前postmates增长副总裁/陈思齐
现阶段【用户获取】,是唯一在“大规模”基础上还能继续增长的。其他杠杆,比如用户推荐,除非是上亿的社交网络,否则很难让K因子保持大于1的水平
前SofiFinance市场副总裁
【用户获取】从经验角度,对业务影响最大
增长咨询公司创始人
【用户留存】在游戏里,最好的成功指标是30日留存
Camera360增长副总裁/陈思多
【激活】和【留存】做的最多
Square增长经理/罗阳
探探增长总监/韩知白
Keep增长负责人/张弦
【用户推荐】
做AB测试的经验
开始实验前需要判断实验类型:如果是优化实验,独立测试所有元素。如果是改变方向的实验,建议直接开发最终版本,等打败对照组后,再回来做优化实验,弄明白哪个元素影响最大
移动推送的RRF(覆盖面/相关性/频率)模型里,覆盖面是第一位的,是对总留存影响最大的
不要有预先期望,一切让实验结果说话
数据有效性和样本可靠性是根本要务;实验不要过于复杂,越单纯、效率越高;对实验结果的解读一定要科学,判断要全面,排除干扰因素的影响、以及观测周期是否达到稳定
避免局部优化;迭代速度压倒一切,勤能补拙;必需进行优先级排序
提升指标的目标必需聚焦;从上游优化到下游(否则用户一改变、指标需要重新优化);小步快跑
对刚开始做增长的新人的三条建议?
开始做实验、不要迷信实验、最重要是分析能力/学会写sql
学习sql和数据分析、学习编程,别害怕问题、主动找专家学习,读最经典的商业理论(客户满意度、忠诚度、
沟通能力、平衡短期胜利和长期投资、增长黑客就是要找到投资回报率最高的事情
看增长黑客网、从今天开始做实验、参加增长培训课程
注重数据、不要带自己的想法(测试所有事)、学会管理周围的人(任何事情都应该通过测试来决定)
精通业务;不要着迷小的增长套路、把焦点放在核心价值/核心用户/核心功能上;用数据但不要迷信数据
深入理解产品经理的思路;数据分析能力;更深入理解商业模式本质(参与市场营销、商业推广工作)
数据导向;训练产品迭代过程中的指标定义/实验设计/打点设计的基本功;找CEO比较懂数据的公司
开放的学习心态;找各种机会磨练自己的判断能力;做增长是结果导向,功利的心态不可耻,不要抱着找意义的心态去做增长
附录:增长技能金字塔
增长黑客的面试问题list
公司问候选人
请举一个具体例子,你分析数据、形成假设、通过实验的方式解决了哪一个问题?(了解科学实验的基本素养)
我们公司的app,你能在3分钟内想出5个可测试的地方么?
这是我们公司产品从生命周期上游到下游的一些基本数据,你会最先从哪个部分开始?
你最大的人生挫折是什么?
候选人问公司
公司的增长指标有哪些,都是多少?(了解公司有多么“数据驱动”)
增长团队是独立设置的,还是设置在其他部门下面?汇报给CEO,还是产品或者市场副总裁?公司各部门之间合作的文化是怎样的?
您对增长的理解是什么?对增长团队的期望是什么?我会有自己的工程师和设计师资源么?
公司之前做过测试么?在哪些方面?如果我加入的话,未来3个月的增长重点和路线图是怎样的?
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