來源丨我這一輩子

上周末，我去參加了一場由Xtecher、DeepShare、北大孵化器共同主辦的《關于用戶增長，你不知道的事》沙龍活動，聽完下來感觸很深，一方面過去在騰訊微博和騰訊微視的實踐案例不斷涌現，和分享嘉賓所講的東西不謀而合；另一方面在騰訊的其他產品線，內部的OA上也有大量的增長案例，之前沒有好好整理，現在突然醒悟，決定繼續深挖一些內部案例來充實這套增長體系。

從Xtecher那邊拿到當天演講整理稿的授權，分享給大家，先從Facebook前工程師FreeS技術合伙人、知乎大V覃超的分享開始：

今天我分享的是在Facebook做的關于Growth Hacking的相關經驗，為什么要學習Facebook的Growth Hacking技術？

當我進入公司的是，一開始做的是Facebook Phone的項目。囊括了硬件，OS，SDK以及App，后來項目進展不順利，被砍掉了。

創業的時候，大家對公司會比較悲觀一點。比如很多人會問我，在Facebook有沒有感覺會比較悲觀，其實我在公司四年，只有半年多覺得挺好的，其他時候覺得公司要不行了的感覺，市值也在跌，很多大的項目也失敗了，谷歌也出了很多好的產品。所以在創業的時候，更重要的是懂得堅持。

為什么要學習Facebook的Growth Hacking技術？

當時進公司時，Facebook的月活（Monthly Active User）是5.5億，離開公司達到16億多，現在將近17億的月活。日活（Daily Active User）從2.5億達到9.5億，移動端用戶則從20%增長到85%。月活、日活，在移動端的增長都是很迅猛的，那它到底是如何做到的呢？

看最近四五年用戶增長曲線會發現，類似一條平整的直線往上走。但從一個月，或一個星期來看用戶增長曲線，你會發現陡動的很厲害。這是什么原因呢，我們每個星期都有一個團隊進行很多調整，看數據如何變化，找到原因，采取相應措施。如果做的好，就把好的經驗保留下來。

Facebook的Hack文化十分濃厚，這個文化就是：馬上上手、快速搞定、持續迭代。

在Facebook非常忌諱的一件事，是提了一個想法后，很多人一起來討論，過了兩個星期后沒有任何進展。這在公司是絕對忌諱的，一旦有了想法，就去把原型做出來，測試一下效果，然后一個月開發出1.0版本，推給用戶測試反應。這樣的特點是非傳統，技術驅動，數據為王。

老板Zuck非常專注，他會把重點放在增長上面，在公司內部一直強調用戶增長，鼓勵大家用不同的想法去完成用戶增長。

回到Growth hacking技術本身，我想強調的是它與傳統增長的區別。美國很多企業經常用的是打廣告，買渠道，做各種營銷，花費很多錢。

這是一個典型的互聯網產品的用戶使用圖，圖上表示用戶會經過一層一層的漏斗篩選下來。用戶一開始被你獲取到，就是拉新。拉新后有多少人被激活，有多少人留在你的產品上，這部分的人就可以產生價值，再后來用戶覺得好，就會分享出去。這就是典型的AARRR模型。

它和傳統做營銷真正的區別是：

傳統市場就是花很多的錢，讓用戶知道了這個品牌，把用戶拉來使用你的產品，但最后沒有很好的數據來追蹤有多少用戶開始付費，有多少的留存率及多少人在分享。這方面傳統企業因為市場和技術沒有任何聯系，所以它很難做到。而Growth hacking本質上是一個技術團隊、運營團隊、產品團隊一起合作的結果，所以它可以滲透到每一個細節，去得到相關數據。

Facebook的Growth hacking最大的特點是由Zack親自主導，這一點也是我想強調的，一個公司要想建立Growth hacking，你的CTO一定要有自己的主見，他本身就是Growth hacking的推動者。

經常會有人問我如何組建自己的Growth的團隊，我個人覺得第一是CEO要了解Growth hacking，要支持。第二是要有產品、技術、運營的支持。最忌諱的是你成立了growth部門，但有很多干預，這樣很難推進起來。第三如果是初創公司，那你整個公司就是一個Growth。

下面分享關于Growth Hack技術在Facebook運用的4個步驟：

1、從原始數據上制作數據面板

關注日活，月活，停留時長，用戶留存等數據

而針對用戶粘性，在Facebook會關注一個指標：L6/7，指的是7天內連續登錄6天的比例是多少，它能感應用戶的翻轉率，比如你的日活今天是5萬，明天也是5萬，你是看不出來區別的，這個指標就是記錄單個用戶在平臺上的忠實度

其他針對專門的會有不同的指標，比如通過測量Like和comments來調整，還有根據核心業務指標來調整

2、分析研究數據面板

了解產品核心業務

監控+警報

學會利用數據反向推動產品的功能迭代

那如何做到由數據反向推動產品的功能迭代？其本質是從錯綜復雜的數據中找出規律。有以下5個步驟：

分組

比較

找出差異

假設

論證

例如，Facebook的“people you may know”這個功能是如何產生的呢？這個功能就是現在的“你可能感興趣的人”，最開始是由LinkedIn推出來的，當時Facebook推出這個功能后，用戶數超過MySpace，是Facebook最有效的一個增長功能之一。

當時我們發現一部分用戶很活躍，一部分很不活躍。我們就把這些用戶分組進行比較，找出特征，得出兩個群體間平均好友數和個人信息完整程度的差別。于是做出其中一個假設：好友越多則用戶越活躍。然后就開發測試這個功能給1%的用戶使用。一個月后，我們觀察這些用戶，這個假設得到印證，開通了這個推薦功能的用戶活躍度確實提高了，于是就對所有用戶開發了這個功能。即使在今天，Faceobook改版了很多次后，它的 “people you may know”依然存在。

還有一個就是個人信息的完善程度，Facebook當年就做了這樣一個小工具，國內的很多社交網絡也做了，比如脈脈，你的個人信息越完整活躍度越高，用戶活躍度也會提高。

數據反向推導非常重要，只是很多公司不重視，舉個例子，比如知乎。

知乎也使用過這樣的方法，知乎一開始是模仿Quoar，而Quoar是Facebook系的。知乎做了一件事情，它調查了知乎上非常活躍的用戶，與不活躍的一群用戶，于是就去做比較。他們發現，兩者之間回答問題的個數有差別，經過分析，最后得到一個假設，回答3個或3個以上的用戶一般會留下來，于是整個運營人員不再拉新用戶，而是偽裝成用戶不斷拉其他用戶回答問題，這樣就慢慢地提高了留存率。

而針對不同產品，都存在特定的數值以提高留存率。如Facebook上加了10個好友，Twitter上關注30個人，Slack上發了2000個消息后能夠把用戶轉為付費用戶。針對不同產品，需要找到屬于自己特定的數字，使用戶穩定下來。

3、增長漏斗

拉新：從渠道、廣告、活動、地推等各方面

觀察提升留存：好產品、監控、召回機制

催生用戶再分享：在產品詳情頁都有分享按鈕

分享這個功能很簡單，現在到一個產品的詳情頁，右上角都會有一個向外的按鈕，很容易分享到朋友圈或微博等，Growth Hacking雖然很火，但用戶留存的本質就是滿足用戶的需求，這是內因，而Growth Hacking是外因，外因需要內因起作用，所以在你做產品的時候，一定要明白用戶的核心需求是什么，這點滿足后，Growth Hacking才會有意義。

4、灰度發布及A/B測試

計劃：根據新功能制定改版計劃

預期：數據會如何變化

設置多版本：逐步開放給用戶

清除：清除老的版本

這個本質很簡單，一個功能開發出來后，并不是給所有用戶直接使用，在Facebook是一開始在員工內部使用，然后再發布出去，給1%的用戶，5％的用戶使用。看這一部分用戶數據是怎樣變化的，至少不能變差，如果覺得還不錯的話，再一步一步開放給用戶。上面這幾點比較理論，我給大家簡單說下，Facebook開發一個功能時要做的一件事情是計劃，計劃數據會怎么變，然后給出一個預期，逐漸開放給100%用戶，最后才做代碼的嵌入。

講一個Facebook首頁改版的例子，這是在Facebook內部一個很失敗的例子，給大家講一下我們當年是怎么用數據驅動來做這個事情。

這是09年的首頁版本，當時Facebook里的一個小組想了很多辦法想改進首頁，比如Pinterest出來的時候，想試試瀑布流怎么樣。好幾個版本都試過了，最后決定的這個版本，是大圖片，扁平化的風格，左邊的導航欄用圖標來表示，整個開發做了半年左右，做出來后，大家覺得很漂亮，員工試用過后也沒有什么問題，就開發給了2%的用戶，但出現問題了。

（當時改進的新版本）

用戶在線時長開始往下掉，活躍度也往下掉，在線時長掉了后廣告也受到了影響。回去檢查時發現，他們在一開始員工數據采集的時候有Bug，埋點的時候出了問題，修改后發現，原來一開始統計的時候數據就已經下降了。這個小組的成員開始認為，可能用戶對于新版本的使用習慣需要時間來適應，同時這一期調查的用戶樣本太小，可能是這批用戶不喜歡。于是決定再觀察一段時間，他們做了大量的優化，但用戶活躍度還是再跌，新版本開通了12%的用戶，結果跌了18%，這個情況大概持續了三個月，數據還是不好，高層就沒有通過這個版本，恢復到了之前的版本。

回過來看之前的版本，有點像hao123的版本，或者80年代的版本。再看新版本，就好看很多。那問題出在哪呢，我們后面就做了分析。為什么這個版本數據不好？我們找了一批用戶來試用，用戶點了兩三分鐘后就離開頁面了，我們就問為什么你們在線時長這么短，用戶就說，都挺好的，也很漂亮，但信息很快就看完了，而老版本，有很多信息的入口，就可以看很久。

所以這一切都要采集數據，然后分析數據，根據你的戰略需求去選擇。而這個小組的Leader沒有做好功課去研究，項目初期沒有做好數據采集，或者用數據去驗證，導致了這么大一個team白白浪費了6個月。

最后總結四點。對于中國公司，使用Growth hacking要注意：

（1）學會用數據驅動說話

（2）防止獨裁造成，領導要支持

（3）緩解服務器壓力

（4）重大Bug的最后一道防線，可以關掉服務器

總之，Growth hacking是加成不是基石，是1到n的變化，而不是0到1的變化。用心聽用戶的需求，但不要照著用戶需求去做，抽出用戶本質的需求去做產品。最后，想強調一點，如果是初創公司，Growth hacking這四個步驟不一定全部適用你，先有一批種子用戶后，再轉到Growth hacking更好。

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