从0开始认识增长黑客

Day 1 重新认识增长

  • 趋势:
  • 未来的世界里,不会有纯线下的业务。
  • 用户增长岗位的需求量激增。
  • 职场困惑:
  • 增长岗位五花八门,没有定论,薪资从6-60k都有
  • 没有入门方法论,成长路线不清晰
  • 无法准确诊断问题

1 重新认识增长

1.1 从内容&手段上看到增长的全貌

  • 增长分为

    外增长

    内增长

    —— 两种增长都能 cover 才叫“全栈型增长黑客

  • 外增长:渠道引流
  • 内增长:用户激活——用户留存——变现——传播

1.2 从业务管理角度理解增长

  • 一家公司的“增长”到底被什么决定
  • 业务逻辑
  • 用户价值/成长路径
  • 增长策略(大部分人只看到这一层)

不要用第三层的勤奋掩盖前两层的懒惰

1.3 从个人成长角度理解人才间的差距

  • 普通:负责工作

    执行

    或负责某个环节的优化

  • 中级:独立跑通一条

    增长链路

    ,并对其

    转化效率

    负责

  • 高级:独立面对一款略有规模(小一百万用户)的用户体系,并置定

    有竞争力

    的增长体系

Case 1 链路打通

中级社群私域流量运营:不断消除变量,使变量成为定量

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Case 2 独立负责增长体系

某共享单车增长负责人模型:一切思考的出发点都是模型和公式

增长黑客

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1.3 一张图理解增长

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2 如何更有效地学习增长

2.1 什么是增长的内核

  • 底层业务逻辑+

    关键驱动手段

  • 基于模型做路径,基于模型&路径看数据,基于数据定策略,基于策略设计实验——快速迭代,最终跑通增长链路
  • 核心驱动力:

    数据驱动

    +

    增长实验

2.2 两种常见用户路径

  • 转化流程型路径:用户按照一个固定路径走,即可完成一个目标行为。
  • 用户成长型路径:需要用户完成某些行为,从一种状态成长为另一种状态。

转化流程型

增长黑客

用户成长型

增长黑客

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  • 任何业务想要实现

    数据驱动

    增长,都至少需要一个明确的

    转化流程型

    路径。

  • 业务体量增加后,

    用户成长

    路径不可或缺。

  • 只有梳理出了清晰的两种路径,才能通过定性和定量分析,更加准确地找到提升转化率的思路。

2.3 如何做好增长实验

  • 第一步:找到实验假设

增长黑客

  • 第二步:对于关键假设进行需求优先级排序
  • ICE模型:影响范围(Impact)+ 自信程度(Confidence)+ 容易程度(Ease)
  • 第三步:不断实验,找到可行性方案

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设计实验三点Tips:

  1. 假设质量要高
  2. 验证方案要足够“轻”(低成本+便于执行)
  1. 变量足够合理

Day 2 核心能力:数据驱动

五个步骤

  1. 疏理用户路径
  2. 制定数据采集方案
  1. 搭建指标仪表盘
  2. 多维度数据分析
  1. 制定增长策略

1 如何从整体业务数据找到发力点

1.1 全链漏斗增长模型

  1. 收集用户每一步数据,

    全面认知

    全链转化率

  2. 加入时间维度,分析

    历史趋势

  1. 看趋势
  2. 看异常点
  3. 看拐点
  1. 获客渠道

    分解

  2. 了解

    用户属性

    特征

  1. 了解

    用户活跃度

初创团队应用上述数据增长线索的两个方向

  • 火上浇油:在有成功信号的方向上继续加强和放大—— 突破点:好渠道+好内容+好用户
  • 修补漏洞:降低流失——进一步分析问题,分解数据

增长黑客

2 用户分群

适应用户

  • 定义:用属性或行为给用户归类
  • 如何做
  • 选择分群维度
  • 属性分群
  • 渠道
  • 用户兴趣
  • 用户收入
  • 自汇报
  • 第三方
  • 行为分群
  • 新老用户
  • 活跃程度(RFM:Recency Frequency Monetary)
  • 付费情况
  • 功能使用
  • 增长模型重要变量
  • 如何区别对待
  • 来人之前——精准拉新
  • 来人之后——精细化运营
  • 产品体验
  • 活动体验

3 行为路径分析

引导用户、改变用户

  • 明确分析对象
  • 行为分类
  • 一次性行为/低频行为
  • 周期性行为
  • 如何找到
  • 业务

    出发

  • 数据

    中验证

  • 选择分析方法
  • 两种问题
  • 转化问题:行为路径分析——为了纠正动作
  • 漏斗分析
  • 路径分析
  • 轨迹细查
  • 留存问题:周期性行为分析——为了养成习惯
  • 留存分析
  • 频次分析

3.1 一次性行为分析

分析方法1:漏斗分析

  • 用户是否按照设定的路径在前进
  • 没有的话,流失点在哪

增长黑客

分析方法2:路径分析

  • 用户实际的最主要的路径是什么?是否和你设想的一样?
  • 有没有意料之外的路径?
  • 不同路径可能代表了不同的用户类型

增长黑客

分析方法3:轨迹细察

  • 适合某个功能的自查

增长黑客

3.2 周期性行为分析

分析方法1:留存分析

  • 这个产品留住产品的能力如何?
  • 留存是否有差别?
  • 衡量运营活动是否成功的重要指标

分析方法2:频次分析

  • 用于优化产品和运营策略

Day 3 核心能力:增长实验

3.1 两条底层逻辑

  • 像投资者一样找杠杆
  • 参加 Day 2 方法论
  • 像科学家一样做实验
  1. 找到

    聚焦

    问题,集中做实验,集中突破(至少30-90天的摸索)

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  1. 如何做
  • 产生实验想法
  • 优先级排序
  • 实验设计
  • 开发上线
  • 分析和应用结果

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3.2 如何产生高质量的实验假设

  1. 明确实验目标
  • 从用户和业务出发(切忌自嗨)
  • 选择增长实验类型
  • 提高单点转化率
  • 文案测试
  • 设计测试
  • 单页面测试
  • 提升全链转化率
  • 路径测试
  • 对比新旧版本
  • 新功能或版本
  • 新功能探索
  • MVP、功能、算法
  1. 从数据中找洞察
  • 从三类数据中寻找证据
  • 定量分析
  • 转化率
  • 用户分群
  • 点击热图
  • 路径分析
  • 场景细查
  • 定性分析
  • 用户可用性研究
  • 用户问卷
  • 录屏
  • 聊天
  • 最佳实践
  • Lift模型
  • 提升:价值主张、相关性、清晰度(文案、设计、按钮)

  • 降低:焦虑性、注意力分散(不要给太多选项)

 

  • 营造:紧迫性、饥饿感

 

增长黑客

  • 用户心理学
  • 文案写作
  • UX 和设计
  • 通过N轮数据分析提升假设质量
  1. 形成实验假设

3.3 如何通过ICE模型排列优先级

什么是ICE:Impact + Confidence + Ease

增长黑客

1. 提升体影响力:大多数实验都没覆盖足够的用户—— 覆盖更多用户

  • 主动关心

    非核心用户

  • 高流量

    的页面和路径上多次实验

2. 提升容易程度:通过MVP以最低成本验证实验假设

  • 投入资源需要最小
  • 实验结果可信且可验证

增长黑客

不要追求绝对的精确,而是为了提高实验的频率和数量


Day 4 核心能力:增长工具实践

4.1 新用户留存方法1:精准拉新

  • 适用产品:多渠道获客产品
  • 怎么做:
  • 择优,强化优势

  • 是否可以补齐短板
  • 如果改善后没有效果则可以放弃此渠道

 

4.2 新用户留存方法2:持续上手

  • 适用产品:用户只用完成一个核心动作或核心功能
  • 怎么做:
  • 在新手引导期,聚焦Aha时刻
  • 需要在合适的时刻引导,而不是一股脑介绍所有功能

4.3 新用户留存方法3:HOOKED(上瘾) 模型

*用户习惯,是产品最强大的留存机制

需要让用户重复完成多次关键行为,养成习惯,才更有可能带来长期留存和活跃

  • 适用产品:所有产品
  • 怎么做:

    打造用户习惯行为闭环

    —— HOOKED 模型

Case:拆解微信

增长黑客

  • 触发:外部触发
  • 回馈性触发
  • 付费型触发
  • 社交型触发
  • 自住型触发
  • 触发:内部触发
  • 负面情绪
  • 正面情绪

增长黑客

  • 行动:希望用户完成的行动——分解得越小越好,并尽可能降低用户行为成本
  • 奖励:多变——通过不确定性保证边际效应
  • 社交奖励
  • 猎物奖励
  • 自我奖励
  • 投入:时间、精力、金钱、数据、感情,直到越来越离不开产品
  • 内容输出
  • 社交关系
  • 个人声望
  • 行为习惯

增长黑客

思考:区块链社区激励、交易所用户回流

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