增长黑客：使用APP高速增长—《硅谷增长黑客实战笔记》

移动互联网时代，每天有如此多的App被开发者生产出来，进入应用商店，如何能够让自己的App被更多的人使用呢？

以前，我对这个问题的答案会是：仔细打磨自己的产品，真正的做到让自己的产品对用户产生价值，那么就不愁没有用户。酒香不怕巷子深嘛。

这两天读了这本《硅谷增长黑客实战笔记》，对这个问题又有了新的认识：做好一个好的产品固然重要，如何推广和营销自己的产品同样非常重要。当下的互联网公司中，很多都设立的新的“增长”职位，帮助公司扩大自己的产品。而“增长”这个职位，就是在互联网时代，通过以数据为基础的一套方法论，以数据驱动营销、以迭代验证策略，通过技术手段帮助一个App实现规模的增长。“

增长的工作主要应该关注哪些方面呢？

海盗指标(AARRR)可以很清晰的反应一个做增长的所需要关注的指标：

• 用户获取(Acquisition): 从哪些渠道获取到用户呢？
• 激活(Activation): 用户下载了App，发现了这个App的核心价值，就称作用户激活。比如当用户下载了抖音，发现这个产品上竟然有这么多有意思的小视频！一般用户的激活是通过新手引导实现的。
• 用户留存(Retention): 用户可以留下来继续使用App。常见的指标有次日留存，就是说今天使用某个App的人，有多少的比例明天仍然使用这个App；留存越高，可以认为用户这个App的依赖越高。
• 推荐(Referral): 用户用了某个App，觉得很爽，于是决定把它推荐给自己的朋友。
• 盈利(Revenue): 就是如何通过这个App转到盈利。

可以看到，增长团队所关注的指标，几乎涵盖了一个用户生命周期的各个环节。“

那么如何能够科学的帮助自己的公司实现增长呢？

首先，需要定义好一个公司上下认可的，与公司规模相关的指标，学名叫做“北极星指标”：比如可以是每天使用这个App的用户数(DAU)。

然后把这个指标进行分解，比如我们进行如下拆解：

总活跃用户数 = 新增活跃用户数 + 已有活跃用户数= 访客流量 * 新用户激活率 + 已有用户数 * 老用户留存率

然后就可以针对每一个小的指标，进行具体的优化。

优化的核心，在于A/B测试。A/B测试是指，随机的把A/B两组用户分组，让A和B两组用户看到两种不同的策略，统计AB两组用户的行为指标，作为判断AB两种策略优劣的依据。比如为了优化新用户激活率，可以对新手教程做变更，引导用户更快的关注到自己产品的核心亮点，这样说不定就会让新用户的激活率大大提升。而为了验证和监控A/B测试的效果，我们需要建立一套完善的数据指标，这就需要数据强大的数据采集和分析技能。是自己产品的每一步变化和改动，都通过用户的真实行为反馈，得到最优解。

事实上，A/B测试不仅仅适用于增长领域，现在已经成为互联网企业行事决断的标配，基本上所有的策略上线之前都需要AB一下再全量。这样的好处有以下几点：

1. AB是以数据为基础的，且在用户不发生巨大改变的情况下，这样的结论是稳定的。对每一个策略对用户的影响记录在案，使所有对用户的分析有据可查。也可以思考ab结果得出更进一步的分析。
2. AB实验每次只会改变一个变量，这样可以得出每一个元素的改动对用户的影响。这样的结论一般情况下是可以推广的。此外，这样也可以使行事不依赖于leader，不会说换一个leader就要从头开始。

所以一个做增长的同学的主要工作应该包括：

定义好自己的最关注的指标，进行指标拆解，找出可能的瓶颈所在。针对某一个瓶颈，剔除合理的可能优化的瓶颈的假设，设计AB实验验证这个假设，根据这个AB实验的结果，再进行进一步的分析和假设，再开始新的一轮的AB实验。

而增长的工作根据海盗指标(AARRR)主要可以被拆解为三个主要的领域，或者说三个影响比较大的维度。这里书中举了大量的例子来进行系统的说明，这里我只选择我自己印象比较深刻的几个例子来讲一下有哪些可以尝试和思考的角度。

• 用户获取：用户获取可以用一个永恒的公式来衡量：只要用户在整个生命周期给企业创造的价值(LVT, Life Time Value) > 获取这个用户的所需要的成本(CVC, Customer Acquisition Cost)。那就是说获取这个用户的渠道是赚钱的。反之，就是亏钱的。常见的套路有用户推荐：比方说我可以付给你X元钱让你帮忙推荐一个新的用户，只要你带来的新用户给企业创造的价值大于X，那对于企业来说，这样的推荐奖励可以一直持续下去。
• 用户激活：核心的思想是，让用户最快速的发现产品的核心价值。通常而言改善用户引导和改变默认设置可以极大的改善用户激活。
• 用户留存：事实上留存通常与产品的核心质量息息相关。因为留存考虑的用户，已经不是新用户了，而是已经体验过产品的核心功能的用户了。这时候作为增长的团队的成员，核心的想法应该是让用户对这个产品“上瘾”，比如设计更多的场景让用户可以使用App，培养用户使用App的习惯等。留存对于一个App的影响是指数级变动的，所以非常非常关键。多提一句，推荐算法最核心的指标就是用户留存。

以上就是我看完这本《硅谷增长黑客实战笔记》之后对于增长的一些大致的认知。推荐大家还是去看一下书，这本200页出头的书有大量的例子系统的讲解了一个增长黑客是发现和分析问题。重要的不是概念，而是在这个过程中的开拓的眼界和思路。

文：峰池@峰池

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