最近读了一本书，书名叫《增长黑客》，感觉受益良多，读完就迫不及待想要分享一下。这本书就是著名“黑客增长之父”肖恩·埃利斯 历时十年的重磅之作，主要讲的就是如何低成本实现爆发式增长。这里的“黑客”是hacking而非“网络黑客”hacker，是指创造性实现增长的技术。增长黑客本质上就是一种精准的、低成本、高效率的营销方式。整本书一共分为两个部分，前一部分是讲增长黑客的理论方法，后一部分是讲增长黑客理论的实现或是实践。
一、增长黑客的理论方法是什么？
增长黑客体系一共有四个组成部分：增长团队、不可或缺产品、增长杠杆和快节奏试验。
1、增长团队
增长团队主要由增长负责人、产品经理、软件工程师、营销专员、数据分析师、产品设计师等组成。从组成上我们可以看到，这个团队几乎所有人都是跨职能部门的，像增长负责人是负责组织增长团队，也就是这个团队的组长，直接对高层或CEO进行汇报；而产品经理是负责做产品的，软件工程师负责技术实现，数据分析主要是分析目标客户的数据等等。团队的规模、组织结构和具体的任务重心，必须符合公司的需要，像小公司可以一人兼几个只能，大公司可能一个职能有好多个人。
2、不可或缺产品
什么是补课或缺的产品呢？其实就是“产品的核心价值是什么？客户群是谁？以及为什么？”。这里提到了一个概念，就是寻找用户的“AhaMoment”（啊哈时刻），啊哈时刻就是产品能让客户由衷的发出“Aha”的赞叹，这样的产品才算是一个好的产品。
3、增长杠杆 - “北极星指标”
增长衡量的指标有很多，如果过多会导致陷入分析瘫痪，所以需要一个“唯一重要的指标”，这里“唯一重要的指标”就是指北极星指标。每个产品都有属于自己的北极星指标，每个产品的北极星指标又各不相同，北极星指标应着眼于全局，根据产品功能的不断升级，北极星指标也要时长地进行调整。
4、快节奏试验
增长团队大部分的时间就是在不停的做试验。试验一共包括四个步骤：
分析。对数据进行分析与洞察收集，比如：用户行为、用户特征及弃用原因等。
提出想法。增长团队各职能提出3个左右的想法，注意关注下游指标的变化。
排定测试优先级。可以采用ICE评分、TIR评分、PIE评分等。
测试。可以聚焦核心用户进行A/B测试，看是否产生积极的影响。
执行完上面四个步骤后，再不断循环这四个步骤，这种试验方法被肖恩·埃利斯称为“增长黑客循环”。
二、增长黑客方法如何实现？
这里增长黑客的实现其实是遵循了漏斗模型，通过用户获取、激活、留存和变现的方式来实现。
1、获客：优化成本、扩大规模
这一环节主要关注如何获取更多的新用户。广告语是获取新用户的传统做法，好的广告语能深入人心，起到事半功倍的效果，这就是“语言- 市场匹配”。还有一种方法是“渠道-产品匹配”，常见的渠道有：病毒/口碑渠道、有机渠道、付费渠道等，在选择渠道时，要考虑成本、定向、控制、时间投入、产出时间、规模等因素。像拼多多正是采用了病毒式传播的方式-“找朋友砍价”，朋友在帮忙砍价后，商品的价格变低了，同时朋友也能获得优惠券，拼多多也获得了新用户，来实现爆发式用户增长的。
2、激活：让潜在用户真正使用你的产品
获取客户后，下一步如何激活客户呢？向客户展示产品的核心价值，使客户使用产品时有良好的体验，尽量减少摩擦，让用户体验到“AhaMoment”（啊哈时刻）。为了减少用户使用过程中的摩擦，需要研究用户每一步操作的数据，确定用户是在哪个环节走掉了，从而消除可能出现的摩擦。
3、留存:唤醒并留住客户
用户留存一共有三个阶段：
初期：用户激活的延伸，优化体验，提升产品核心价值；
中期：使用户养成习惯；
长期：产品的不可或缺性；
这里书中是讲到了亚马逊prime会员制的例子，那这里其实也可以类比天猫推出的88会员、京东、苏宁以及像一些外卖平台的会员制，道理其实是一样的。
4、变现
这个环节，也是老板比较关注的一个环节，就是如何增加收入实现变现？所谓变现，就是提高每位用户带来的收益。利用漏斗模型分析用户行为，找到夹点，即潜在收益损失的地方，从而提高变现。还可以根据每位用户购买习惯、支付能力等因素，可以将用户进行群组划分，根据不同群组客户的需求进行功能设计，让用户根据需要可以选择支付能力内的价格，进而提高用户变现。
这里还提到了罗伯特·西奥迪尼《影响力》一书中提出的影响用户行为的六原则，也可以用来提高变现率，即：
互惠原则。如一些免费增值服务。
承诺和一致性原则。如心愿单功能。
社会认同原则。如增加证词、知名客户的企业标志、客户使用产品的结果、网站购买人数或关注人数。
权威原则。如专家、明星或影响力的人物代言。
喜好原则。如‘人情’。
稀缺原则。如饥饿营销。
总结
这本书从理论和实践两个角度来说明增长黑客的方法和实战，向我们讲述了低成本实现爆发式增长的秘密。增长黑客方法采用了持续改进、快速迭代的做法，用于客户和收入的增长，打破了传统营销和工程之间的壁垒，通过技术创新得以实现。传统企业的转型已是大势所趋，而我们也已经处于大数据时代的浪潮之中……
