增长黑客，从思想认知、数据话说等方面，可快速对商业模式可行性进行检测。

思想上

无足轻重的创意

我有个惊天地泣鬼神的想法，就差个程序员了。我做出了个产品，用户体验比淘宝好用 N 倍。我有个产品，整合了京东、口碑、58、美团、淘宝，实现了真正的 O2O ……

百度曾经有个电商产品，叫“有啊”，据说也比淘宝好用 N 倍。万达电商也要 O2O ，还拉来了腾讯、百度，组成腾百万，然后悄无声息，最近腾讯、京东联合苏宁、融创投资340亿，与万达商业要重构新零售。

这种基于个人梦想情怀、放大自身需求，或抄袭市场热点的创意，颠覆世界的可能性微乎其微。

如何检验商业计划书（BP）中的产品与市场的契合度（P/MF），用户级产品的标准如下：

• * 每周使用天数超过3天
• * 初始日新增用户（DNU）超过100
• * 30%新用户次日留存率
• * 达到10万用户量
• Saas产品标准如下：
• * 5%付费转化率
• * LTV/CAC>3，即用户生命周期价值/获取成本>3
• * 月流失率<2%
• * 月销售流水达到10万元

这些标准可根据实际变更，更重要的要有这些标准的概念。

如何找到产品与市场的契合度（P/MF）

精益画布（learn canvas）

精益画布将产品的商业模式划分为9个单元，脑力风暴填充这些单元，形成解决方案

最小可行化产品（MVP）

精益创业核心要求就是快，快速出产品、快速试错迭代，因为快，所以需要聚焦，需要以用户需求为导向，面向市场的就是最小可行化产品MVP（Minimum Viable Product）

设计冲刺（Sprint）

《从0到1》的作者彼得·蒂尔（Peter Thiel）并不认可精益创业的理念，认为MVP收集上线前的反馈仍然太慢，产品需要尽快投入战场，从同质化竞争中撕开一个口子。

也有的创始人能通过深入思考“直接命中靶心”，比如苹果从来不用MVP。

在Google，精益创业被精简为更紧凑的验证流程——“设计冲刺”。

5天为一个“设计冲刺”周期，一个周期内：

• * 第一天，描述问题，选出集中解决的着力点
• * 第二天，列出所有备选方案
• * 第三天，做出决策，将选出的方案转化为可测试的猜想
• * 第四天，制作真实原型
• * 第五天，进行真人测试

互联网上每一项看似免费的服务，暗中都标明了价格。好的服务，应该学会从用户兜里直接掏钱，只有用户心甘情愿付费的产品才能持久。

在寻找产品与市场契合度，或转型的过程中，要勇敢的放弃沉默成本，别把别人对想法的质疑看做对自己的不尊重，同时也做好接受辱骂的准备，另外经济局势等大环境对产品也没那么重要。

平衡好“不可能三角”，用户规模、用户留存和营收三者之间的对立统一。

数据说话

基于数据支撑决策，指导产品迭代。

数据分析师的能力需要涵盖多个领域，包括数学知识、分析工具、编程语言、业务理解、逻辑思维等。需要用到数据获取（相关数据库及爬虫）、数据处理、建模（SPSS、R、SAS等）、可视化（Excel、D3.js、Process、Echarts等）等工具。

数据分析的一般步骤

第一步：数据准备

• * 获取数据（爬虫、自有数据仓库）
• * 验证数据
• * 清洗数据（垃圾信息、重复记录、特殊值、合并数据集等）
• * 数据抽样（数据量大时随机提取子数据集）
• * 存储和归档

第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联）

• * 单一变量：点图、直方图等
• * 两个变量：散点图、对数图、斜率等
• * 多个变量：假色图、平行坐标图等

第三步：数据建模

• * 推算和估算
• * 缩放参数模型
• * 建立概率模型

第四步：数据挖掘

• * 选择合适的机器学习算法（如蒙特卡洛模拟、相似度计算、主成分分析等），大数据考虑用 Map/Reduce
• * 得出结论，绘制图表展示

留存率——产品早期最重要的唯一指标

增长团队负责用户获取，而留存率主要取决于产品。

统计代码部署要覆盖全部用户行为，模拟用户流失场景，进而寻求优化策略

NPS净推荐值：衡量用户忠诚度

NPS（Net Promoter Score），净推荐值，衡量客户向其他人推荐产品可能性的指数。可根据问卷或访问，请用户回答”你在多大程度上愿意向朋友推荐本产品/服务”，以10分制作答，10分表示非常愿意、0分表示非常不愿意，根据回答将用户分为三类：6分及以下为贬损者，7-8分为被动者，9-10分为推荐者。

NPS=（推荐者/总样本数-贬损者/总样本数）*100%

文：老赵的书房

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