市面上流传着各种关于增长黑客的传说：
《教你如何0拉新100W》这样的文章，大家都认为增长黑客的解释去趋近0的获客方式产生增长到100w， 是增长黑客需要做的事情，这个话是没有问题的。我们回过头来深度思考一个问题。如何实现数据的快速增长。
大部分老板认为 增长=运营或者更直接增长等于 0成本无限获客，当失败之后愤怒的说增长就是一个骗子甚至不如运营活动来的直接。
一 我们来分析关于增长黑核（增长的核心还是黑洞）
增长的本质方式
这是我理解增长的本质，一共三种 ：
- 冷启动通过寻找核心增长点，产生自增长。
- 中期提升用户的用户的扩散能力（增长不等于邀请好友！）
- 后期提升用户LTV
其实都在围绕的一个点，可用的基础产品，然后衍生出可以满足（挖掘）用户的核心需求，尽可能的链接用户。
那么什么叫增长黑洞：投入一定的人力以及小部分钱却无法带来对应的价值，ROI过低。例如：产品的基本能力都没有成型，急于增长，无法连接用户真实需求。吸取大量的资源拖累其他可能增长点（或者可深入点）。
分享一个自己的实际的案例-在提升LTV阶段
看案例之前，大家可以思考一句话：创新开始于实验，实验开始于假设。也就是常说的产生假设 – 实验 – 验证 -证明实验-扩大实验成果
下面是案例正文了：
平台基本状况为 4年的数据沉淀，数据相对完善，60w用户，月交易额5000w
相信大家看第一个数据就会发现问题，60w用户，只有5000W交易额？不好意识确实是这样，不是运营同学不给力，而是因为行业本身 资产本身周期过长，获客成本较高。
实验开始于：整体交易额提升较慢，我们分析数据后发现，一个有趣的现象。有30%左右用户出现标准行为，平时基本未登陆，过桥资产出现后迅速投资（过桥款的特性是短期灵活）。
创新开始于实验，实验开始于假设。也就是常说的产生假设 – 实验 – 验证 -证明实验-扩大实验成果
整体实验分为四个阶段：
第一个阶段确定 北极星目标（很重要），以及模拟用户画像
北极星需求确定为 交易额（为了部分融资）。那么我们第一反应的，数据公式为：交易额拆分公式=人均投资额 x 投资人数。
这也是大家经常会遇到的问题，从表面去拆分数据，导致数据变量不可控。
回到我们这个数据本身，表面看公式是正确的，但是 ，大家认真思考就会发现：人均投资额在早期未建立公信力的时候很难提升。投资人数是个相当复杂的值，包括渠道，拉新成本等等问题，这样做实验会很衍生出很多子指标需要考虑，实验的难度会很大。
那么正确的公式尽量保证在前期考虑一个变量以及两个定量，正确的公式为：人均投资天数 x 单日投资人数 （不变）x 人均投资金额(不变）
我们用户画像如下：
标准金融用户是30岁以上，因为有理财观念，有一定资金积累，希望长期稳定的低收益金融产品。列举：某工厂主管。但是，我们用户有40%的年轻用户（积累不确定，消费时间不确定）以及部分资金周转较快的用户是无法满足的。例如：毕业3-5年的大学生（有一定积累，但偏消费）。以上数据都有完整的存量数据分析。
第二阶段假设需求 我们的数据标准用户，需要短期且灵活并且收益远高于余额宝的产品团队花了一周时间分析数据，选定资产端（现金贷），首先在满足自己数据需求同时，把握公司风险，同时给用户提供客观的短期收益。（产品的核心价值一定要建立）。 并做出对照组7-30天共25组。使用一键投标工具（可任意投范围期限资金），影响投资期限纬度为满标速度以及投资工具使用率（人数），产生实验结果如下：
大家可以看到这一次实验的结果是失败的因为数据并没有预计中的快速增长，失败不重要，失败后没有收获才是关键，大家不要在一次失败后就放弃。
我们在复盘会时分析现有投资的用户路径：
进入页面-点击工具-选择期限-确定投资-支付-完成投资-管理投资列表，一共7个步骤。
发现二个问题 ：
- 投资路径太长
- 用户投资后产生的投资记录较为杂乱，管理有一定成本。
优化了第一版并产生了基础的决策树（后面会讲解成功的部分，每个实验都是一个非标准的模型，每个模型都会有决策树）
假设用户是因为投资工具学习成本高，同时因为投资数据管理较为困难。
首先优化投资路径，同时在列表页面添加投资按钮.
优化后路径为：进入页面-点击投资-支付-投资完成
无需管理投资页面，将底层的资产进行封装（同一期限），一次投资为一次标。
优化后
优化后，大家可以看见满标速度以及投资率获取极大增长直接影响到投资总金额上升，用户投资期限缩短。
上线后，我们分析数据并开始假设下一次阶段，围绕一个指标用户复投率（用户复投率上升意味着整体交易额的上升，例如1w复投4次交易额为4w）
第三阶段 上一个阶段，说到提升复投率的问题。
在这里大家记住一个问题，开发成本一定要远远低于带来的利益才是王道。
分析用户的复投数据后，发现用户复投率在百分之80%左右，考虑到 7天为基数（包括开发成本，每7天设置一次自动续投为整数，取倍数），我们留下3个实验组别，7天，14天，28天 实验结果如下
此时投资路径为：投资-再次投资（每次需要点击）
续投率实验结果
满标速度：
基于数据验证数据在7天数据是有强烈需求，同时优化用户投资路径，取消14与28天列表页（数据无明显提升）。
假设用户需要保证 每7天可以灵活使用一次资金。开发自动续投工具，原理为，用户每7天可以选择退出一次，不退出则继续自动复投（详细方式较复杂有兴趣可以私下沟通交流）
优化后复投路径为：投资-退出
优化后实验结果为：续投率实验结果
满标速度：
此时我们发现另一个问题，四次复投时数据出现严重下滑。提出两个假设：
1 用户的资金流向为1个月，2 用户计算后发现一个月的标利息远高于此产品。
假设2通过用户访谈验证，假设1通过功能验证（用户的行为：带来的利益>损失的利益，也就是灵活性带来的利益>长期标的多出的利益）
我们在第四个星期的原本利息上+2% 通过收益来激励用户，每满一个月会连续加息。
续投率实验结果
到此本次实验的目的已经达到，月交易额6000余万，单天满标最多（300w，再没有资产方说我们满标慢了）
但是本着不作死不会死的探索心态，我们开始了第四个阶段的实验，关于LTV的提升。
第四阶段 用户的LTV=单次投资金额x投资次数
两个变量都比较困难，我们可以来拆分
- 单次投资金额，通过数据分析用户投资较为稳定，通过优惠价等模式较为庞大不考虑
- 投资次数，我们有了自动续投，用户怎么会再一次投资。
团队遇到跟大家一样的思考，既然是实验，肯定需要数据支撑。我们分析了平台关于投资的数据，有个很有趣的数据。有一种还款方式叫做，按月付息，到期还本。因为利息每月为1-3元间，我们最低投资额为10元，有19%用户选择充值够10元投资，有60%用户选择利息够10元投资，有21%用户选择大于10元充值后投资。
我们假设用户是想每一分钱产生价值。
我们优化两个地方：
- 建立推送模型，类似一投产生收益后（推送等引导）
- 每7天后将利息返回，并提升投资门槛（根据用户首次金额优化，并给予不同期限的加息奖励）
用户一个月后人均投资额竟然翻了一倍（具体模型较复杂，有兴趣可以私下沟通）
整体实验开发周期为1个月，整体三个月内提升交易额 2亿4000w。
整体实验后的复盘：
- 每一个岗位都很重要，要大家有成就感
- 失败一定是很正常的，通过数据看本质，大胆假设快速验证
创新开始于实验，实验开始于假设。也就是常说的产生假设 – 实验 – 验证 -证明实验-扩大实验成果。
文：窗外麻雀一只
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