39 《增长黑客》读书心得

增长黑客是硅谷当下热门的新商业方法论。它是指通过创造性的方法、科学的数据分析工具,可以用极低的费用在短时间内吸引数以百万计的用户的增长方法。

它是一种依赖技术新渠道、大数据与数据分析来实现快速测试产品开发及营销的新想法,并利用用户行为数据验证或寻求演进的科学方法。

增长黑客的方法论

虽然每个公司的具体实践方法可能有所不同,但是这一套方法论的核心内容是一样的:

1 搭建跨部门合作的增长团队;2 依据科学的数据分析,深入了解用户行为与喜好;3  迅速产生新想法并进行测试,根据严格的指标对试验进行评估并采取相应行动。

1. 搭建跨部门合作的增长团队

企业搭建增长团队应打破原有的筒仓结构,实现跨部门、跨职能的人员合作。增长团队里应当有对企业战略和目标有深刻了解的人,有能够进行数据分析的人,也需要能够对产品的设计、功能或营销方式进行改动并通过编程测试这些改动的工程师。它可以是四五个人的小团队,也可以是上千人的大团队。

但不论规模大小,增长团队中应包含这些角色:增长负责人、产品经理、软件工程师、营销专员、数据分析师与产品设计师。

除了团队内部的人员组建,对外,增长团队应获得必要的高层支持,因为增长团队往往需要抽调人力或其他公司资源进行试验,而试验也并非每次都能达成增长,如果没有明确且坚定的高层意志,那么增长团队的行动将会处处受阻。

同时,增长团队应有向公司管理层直接汇报工作的汇报制度与通道,以确保彼此的沟通效率。

2. 确保产品本身是个好产品

进行增长黑客运作有一个必要的前提:保证你的产品的确是个好产品,的确对用户有用。有句话说“增长黑客就像一个放大镜。如果你有一颗小而玲珑的钻石,你把它放在放大镜下,它的光彩会被放大,但你要放一块粪便,再怎么放大,那也只是一块粪便。”

(1)我们需要用两个调查来检验自己的产品:

① 不可或缺性调查

这是一个面对你的用户的简单(但很管用)的调查,它会从这样一个问题开始:

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. 有一点失望

C. 不失望

D. 不适用——已经弃用产品

对这个问题的调查结果的解读也十分简单。如果≥40%用户选择了“非常失望”,那说明这款产品已经获得了足够的不可或缺性,团队已经具备了全力驱动增长的条件了。对于达不到40%这个门槛的产品,团队必须先找到反馈不够理想的原因。

如果25%~40%的受访者选了“非常失望”,那么可能只需要对产品做一些微调,或者调整描述产品的语言等等;

如果“非常失望”的回复不到25%,那么可能目前的用户并不适合你的产品,或者你的产品需要更具实质性的开发,再来谈增长黑客的事情。

在这些情况下,你的不可或缺性调查工作还需要补充以下这些问题,来帮助你确定下一步的工作:

如果本产品无法使用了,你会用什么替代品?

A.我可能不会用其他产品

B.我会用_____________

本产品给你带来的主要价值是什么?

你向别人推荐过本产品吗?

A.否

B.是(能否讲一下你是如何描述它的)

你认为哪种人最能够从本产品中受益?

如何改进本产品才更符合你的需求?

我们是否可以通过邮件跟进,邀请你对回答作出进一步说明?

这些问题可以帮助你锁定竞争对手,指出对手所具备而你的产品还欠缺的体验,发现更清晰的客户群,指引你测试新的营销语言来更好地传达价值观……等等。

② 客户留存率调查

另一项帮助你检测你的产品是否适合展开增长黑客攻略的,就是客户留存率调查。

查看客户留存率,也就是在一定时间内继续使用产品或者付费使用产品的用户比例。由于不同类型的业务和产品本身的特点问题,这并没有统一的标准,最好是能够以行业内具有足够可比性的成功产品的数据作为你的参考基准。

那么,如果经过这两项调查的检验,我们发现自己的产品尚不具有不可或缺性,那我们怎么办?

答案是:让它变成不可或缺的产品。

(2) 寻找你产品的“啊哈时刻”

“啊哈时刻”是指你的产品或服务令用户眼前一亮,发现它对自己的价值并发出“啊哈”的赞叹的时刻——也就是你的产品对用户来说的核心价值体现在哪里。

挖掘“啊哈时刻”的手段主要有两种:用户问卷调查与数据深挖。问卷调查是很有必要的一种与用户直接交流的调查形式,通过一些简单的问题,例如“最初您为何选择我们?发生了什么使您离开?又是什么令您愿意回来?让您留下来持续使用的又是什么?”等等……只需要几百份的调查回复,往往就能让你洞见你在数据分析中发现的用户行为背后的动机。

数据深挖的要点在于寻找数据的重点。作者向我们推荐了一些关注点:

每一个步骤节点上的用户行为——他们在哪一个页面退出了?在哪个页面停留过久?

跟踪活跃用户的行为——他们最喜欢使用的功能是什么?他们不同于其他用户的地方在哪里?

当你在这样抽丝剥茧地寻找“啊哈时刻”的过程中,你可能发现自己产品的价值与原本自己规划或料想的完全不同,那么你可能需要重新定位你的产品,使它成为符合用户期待的不可或缺之物。

需要注意的是,由数据分析和用户调查获得的关于“啊哈时刻”的想法,还仅仅属于假设,你需要用快速试验的方法来验证后,才能确定其真伪。一旦确定了创造“啊哈时刻”的条件,增长团队的注意力就应该转移到“如何尽快让更多用户体验到这一时刻”上为你的“啊哈时刻”绘制一幅地图,看看用户通往“啊哈时刻”的道路上有没有缺了什么,或者多了什么阻碍。

仍旧是在以数据为凭据的基础上,检查你的各个步骤。比如推特发现他们的用户的“啊哈时刻”是收到朋友、明星、政客或他们所看重的人发布的状态,于是推特设计了全新的用户入门体验,他们引入了推荐功能,并将其安置在新用户注册的流程内,以使他们的用户一注册完毕就有了一批自己感兴趣的关注对象。


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3. 确定增长杠杆和北极星指标

创造并使更多用户体验到“啊哈时刻”是破解增长难题的第一步,下一步是明确增长战略。这需要你通过一套十分严谨科学的方法来明确你的增长方向,以及找出你的增长杠杆。

首先必须要做的事情就是整合数据资源——你需要建立统一的数据仓库,花费必要的时间收集数据并配备恰当的分析能力;需要能跟踪每一个用户从第一次访问到经历“啊哈时刻”或者到弃用产品的整个过程。

收集这些数据是有必要的,以便于当你需要的时候,就可以调取使用,但时刻关注每一组数据则并非必要,那容易造成人力的浪费。我们需要选出一些相对更重要的数据进行密切关注,它们就是我们需要的增长杠杆。

在下一步的快速试验里,增长团队需要快速测试各种新的想法,而如果没有明确的增长方向和杠杆,筛选想法就会变得无比困难,毕竟增长黑客是要通过快速的试验寻找并优化最具增长潜力的因素,而并不是要以最快的速度尝试每一种想法,看哪个能奏效,这么做会无谓浪费很多时间、精力及资源。

而确定增长杠杆的第一步,是明确哪些指标对你的产品增长来说最为重要——你需要列出自己的基本增长等式。

所有的产品都有几个共同的推动因素,比如新用户获取、高激活率或高留存率等等,但每个具体的产品和企业都会有更具体的影响因素。

比如易贝的基本增长等式如下:

总商品增长数量=发布物品的卖家数量×发布物品的数量×买家数量×成功交易数量

亚马逊的基本增长等式则如下:

收入增长=垂直扩张×每个垂直市场的产品库存×每个产品页的流量×购买转化量×平均购买价值×重复购买价值

你的增长等式两边分别是什么,需要根据公司的实际情况来确定,总之对增长有较大影响的因素都可以列上去。

而当你有了这样的增长等式后,可以进一步从中找到你的“北极星指标”,它可以帮助增长团队明确方向,保证他们不走偏,就像天空中指引方向的北极星一样,从而尽量减少团队将资源浪费在漫无目的的增长试验上。

要定北极星指标是哪一个,你需要问自己: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?

比如对易贝来说,总商品数量就是衡量客户满意度的重要指标;对于Airbnb来说,北极星指标就是客房的预订量;对于微信这类通信应用来说,就是用户发送的信息数……

当然,北极星指标也会随着企业的发展而变化,这也需要增长团队保持清醒和专注,不要在漫长的时间中令增长的过程逐渐变为形式主义的走过场。

4. 进入快节奏试验的循环

现在,你组建了一支增长团队,拥有了一款值得人们喜欢的好产品,也明确了产品增长的杠杆和北极星指标……还需要什么?

如果说前三个步骤是在为运行增长黑客做准备,那么在这一步骤中,你的增长黑客流程则会正式运作起来,但在此之前,我们还需要配备一些东西。

(1) 制定严格而科学的试验规范

增长黑客的循环包含“提出想法→排定优先级→测试→反馈分析→提出想法”这样的必要流程,在你打算实施快速试验循环之前,必须根据自己公司的情况,制定严格而科学的试验过程——

它应当能收集到你想要的有效数据、有一定的指标用来衡量试验结果、应当有对照组的数据作依据、能根据数据形成科学的分析报告,所以试验的规划当然需要数据分析师的参与及贡献。

(2) 建立待测试想法库

对于增长黑客的快速试验循环来说,还有一样非常重要的东西就是待测试想法。这些你们想要测试的想法,通常来自数据分析,而对这些想法的科学管理,则会令你的快速试验循环更高效。这里,作者给出了他的建议:建立一个待测试想法库。

① 收集团队内外的各种建议来产生待测试想法

一个完整的待测试想法,应包含想法名称、想法描述、假设以及待测指标四部分。这些须由想法的提交者写明,同时,想法提交者也应给自己的想法进行打分。

这里作者推荐了ICE评分法:衡量你的想法的ICE:

I=impact(影响力),即这个想法可能带来的影响力;

C=confidence(信心),即你对这个想法成立有多大的信心;

E=ease(简易性),即这个想法操作起来的简易性。

每一项满分为10分,分别打分后,将三个分数相加,再除以三,得到一个平均分,这一组ICE评分就是这个想法的初步评分——也由想法的提交者一并提交。

② 为待测试想法排定优先级

优先级可以参考ICE的综合平均分,也应该依据团队目前的关注方向,参考其他因素,例如如果目前团队关注的是提高用户留存率,那么偏向获客方面的想法可能就需要排在分数略低的关于客户留存的想法之后。

③ 待测想法库的管理

有时候待测想法库中的想法数量过多,无法及时消化,则需要入库成为储备想法,在每周制定下周要实施的试验时,既有的想法和新想法都应被考虑在内;当待测想法库中的想法数量过少时,增长负责人也应及时提醒团队注意储备想法。

现在有了待测想法库、有了一个严格而科学的试验规范,进入快速试验循环就成了顺其自然的事情了。

增长团队可以将排定好优先级的待测试想法一一部署、实施,并跟踪记录相应的数据变化,并最终得出结论,形成书面的总结。

试验总结应包括试验名称和描述、试验类型、受影响的特征、关键指标、试验起止日期、试验假设与结果、潜在干扰因素以及结论。

无论测试的是产品的哪个方面,这一循环中的每个步骤都应保持固定的节奏,以每一两周完成一次循环为佳。

此外,循环的流程也应当包括增长会议。增长团队应每周召开一次会议以回顾指标并更新关注领域、回顾前一周的测试工作、从试验分析中检视主要收获、选择下一周要执行的试验并检查待测试想法储备库。

增长黑客的实战技巧

在多数公司中,其收入模式免不了要经历获客、激活、留存、变现这四个步骤,我们的增长黑客试验也会涉及到这整个收益流程的各个阶段,因此,作者非常慷慨地与我们分享了不同阶段的实战经验。

1. 获客:实现营销语言、营销渠道与市场的匹配

通过A/B测试[1],优化你的营销语言或文本信息;

通过快速试验筛选适合自己的少量渠道、专注优化、并对随时涌现的新渠道保持关注,不断进行新的尝试。

合理设计病毒循环,为用户的分享行为找到价值。

[1] A/B测试:即做一个测试时,设置实验组A,以及对照组B,同时进行,并对照二者的结果来分析结果,验证假设是否成立

2. 激活:让潜在用户真正使用你的产品

绘制通往“啊哈时刻”的路线图,根据每个步骤的用户行为数据找到可能阻碍用户通向“啊哈时刻”的障碍,并快速试验来验证、改进它。

创建转化和流失的漏斗[2]报告。可以根据用户的流失节点,在适当的时机(用户跳出界面或完成了某一步骤后)弹出简洁的问卷调查(可能只有1-2个问题)。

转化=欲望-摩擦[3],你可以增强用户的欲望,或者减少使用产品过程中的摩擦。

创造积极的摩擦:一些摩擦步骤可以反过来,给用户的后续行为带来便利。比如游戏开发者通常会向新用户介绍游戏规则,或提供引导操作。

优化新用户体验:将新用户体验当作一次用户与产品的独一无二的邂逅;新用户的第一个着陆页须完成传达相关性、展示产品价值和提供明确的行为召唤这三项任务。

利用触发物:即邮件通知、推送消息、着陆页上的行为召唤信息等等,但使用之前一定要对触发物进行试验,否则它们很可能成为用户眼中的“入侵物”。

[2] 漏斗:即转化和流失可能发生在从获客到变现的任一步骤,漏斗即层层筛查,找到客户究竟在哪一处流失或转化了

[3] 摩擦:即指用户使用过程中所有妨碍他的东西

3. 留存:唤醒并留住用户

密切关注数据,一旦使用率发生下滑,可快速测试,锁定重新唤醒客户的最佳做法。

在客户留存初期,尽可能优化用户的体验,让用户体验到的价值越大,长期留存的可能性越大;在客户留存中期,让用户逐渐从产品或服务中获得满足感,让使用产品成为他们的一种习惯;当用户进入长期留存阶段,确保不断完善产品,为用户带来更大价值,增加新功能时也要提供相应的新功能引导。

根据企业的自身特点确定留存的衡量指标;可以通过获客时间或其他方式将用户分为不同群组,对衡量指标进行群组跟踪的数据记录及分析。

4. 变现:提高每位用户带来的收益

绘制变现漏斗,深度分析用户流失点,通过试验找出产品的弱点。分析付费用户行为数据,找出付费动力所在,并用快速试验验证。

根据企业自身特点,将用户通过其创造收益的高低、所在地点、年龄和性别等等特征进行群组分组,并对其行为数据进行群组跟踪的分析方式,关注各群组的贡献。

通过问卷调查,直接了解用户的需求,通过快速试验优化你的定价。利用数据和算法为用户定制产品和功能。

5. 避免增长停滞的良性循环

哪怕有如此详尽的“攻略”,增长也并非易事,而保持持续的增长更是如此。我们不能预测的因素和变动有很多,但为了持续增长,我们也应尽其所能,对增长保持关注、对用户满意度持续关注,并积极地去发现用户不满的早期迹象。

就像作者使用的这一比喻一样:想象自己在汪洋中与鲨鱼为伍,我们必须时刻保持警惕,避免陷入自满和懈怠,像最初一样坚持落实增长黑客的循环节奏,降低增长停滞出现的可能。

如果企业不在增长,那么就在衰亡。人生亦如此,不在成长,就在消亡。


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