神壇上的野菊花，深入淺出增長黑客
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來源|運營有毒 ID:yyyoudu
每一個案例都經過深入信息搜索、梳理和總結，力求復盤整體的運營出發點和策略。不代表全部真實，但求有所收獲。
增長黑客翻譯于“Growth Hacker”，近幾年從硅谷傳到國內，興起和讓人們津津回味的案例包括Hotmail、Airbnb、LinkedIn和Facebook等國外巨頭，而成果皆是數據倍數增長。加上其核心理念之一是零或極低的營銷費用投入，因此更受到資金和資源捉襟見肘的初創公司吹捧。
通過研究增長黑客，對產品不同階段的運營策略會有更深刻的理解。文章將拋開國外的案例角度，結合國內的環境，聊聊對增長黑客的理解和應用。
一、增長黑客的思維
先說說增長黑客的本質。根據定義來看，它是基于產品形態和數據分析，利用技術手段實現目標數據的倍數自增長。這里包含了幾點潛在含義：
<1> 人員必需懂產品、數據、用戶同理心和技術實現原理；
<2> 利用技術手段實現，而非依靠營銷投入；
<3> 達到數據倍數的自然增長，無需依賴持續投入。
如果把這些要求全部壓縮到獨立負責團隊，或者個人甚至，那么顯然是要求極高，當然硅谷的公司們也是按照這一高標準去組建團隊和執行。
增長黑客涵蓋用戶獲取、激活、留存、變現和推薦5個環節分析優化，代表案例，比如Dropbox的邀請好友贈送存儲空間、Twitter的默認好友關注等對比來看，其實國內的諸多公司都一直有實踐類似的事情，只要有相對完整的團隊配置。
大公司有BI、用研、UX、SEO部門，不少業務部門也有數據分析的人員或職能，優化產品和業務的數據。小公司，除了產品優化外，在推廣手段之新上也令人嘆為觀止，比如有獎邀請的應用、站群、SEO等，時間更都早于Growth Hacker在國內的興起。
差別在于思維和組織架構的原因，國外的增長黑客職能在國內是剝離的，根據不同的數據目標，分散于業務部門和對應服務部門，沒有以“增長”為統一目的整合。
所以增長黑客并非神壇之物，也許就是你一直在做的事情。它是運營思維的新組織形式，基于增長黑客的思維來調整團隊結構和目標，也許能給數據增長帶來新的突破。
二、增長黑客的類型
從我們熟悉的運營理念出發重新理解，增長黑客有兩個特性：
第一、它直面的問題是用戶的所有轉化環節，就是用戶漏斗，也是運營的常規職能；
第二、技能的重新組合和極致化，譬如數據分析不再停留在業務和渠道層面，而是與產品技術緊密結合。因此增長黑客是一種更加務實和扎實的思維。
不是所有產品所處階段和有能力組建增長黑客團隊，所以將基于運營的角度來看下如何應用增長黑客的思維。
1、運營自動化
也稱運營產品化，將人肉工作用程序來替代，這是運營需要養成的一種“偷懶”思維，反而能給公司節約運營成本（包括人力）、提升效率。列舉幾種情形：
內容自動化。包括內容的進與出，“進”是指信息的收集，通常需要去特定網站搜集諸如文章、聯系方式、商品信息、圖片等，這時候可以讓技術人員通過爬蟲程序，或者用第三方采集工具（如火車頭），來批量獲得，并形成特定的格式。
更高的技術要求則是對采集數據的清洗、挖掘分析和重組應用。
“出”是指產品上根據時間、格式等要求，由程序自動完成內容的導入、編輯、發布和回應。這是大多數新產品都會面臨的內容空窗期。
操作自動化。包括審核、客服、商品上下架等，高頻次，重復性的操作，通過規律的總結，用程序制定規則實現自動操作。
需求模塊化。包括各類的業務需求，比如用戶管理系統、頻道模板管理系統、數據提取系統等，從中長期來看滿足運營更豐富的嘗試需求，降低技術成本。
譬如淘寶的TMS系統，包含了頻道頁面搭建所需的各種類型模塊，如焦點圖、豆腐塊等，新建頻道或優化頻道都可以快速完成，并測試不同樣式的效果。
2、營銷產品體系
通過特定的產品和規則，達到內容和用戶擴散，并形成流量回流或用戶口碑的目標。在硅谷的增長黑客案例中，也有非常大量的類似案例。
現在很多的營銷功能已經形成標配，比如簽到、有獎邀請、分享、會員體系、排行榜等，創新功能同樣有紅利效應，當這些營銷功能越普用，所謂的“增長黑客”效應越差。
總結一些成功的營銷功能，無非基于兩點：
布點，產品所到之處，必有引導。譬如Hotmail案例、分享頁的下載浮窗；
基于情感，或利益驅動用戶行為。很多創造性的營銷案例均可代表，譬如拼團砍價、FB的代碼掛件、大字報、有獎邀請體系。
當然，創新需要對用戶行為數據和情感共鳴有很好的理解應用，再加上點嘗試的勇氣和運氣，實非易事。但基于已有的玩法，在產品的不同階段，用不同規則也是有不同效果。
譬如有獎邀請可以分為暴力邀請，和深度邀請。前者就是注冊或激活就有獎勵，配以防作弊規則；后者可以對邀請來的新用戶的行為有一定要求，比如下單、對話、發帖等，邀請者才有逐級的獎勵、分成，或者對邀請者制定二次、三級的規則，享受多級邀請的獎勵。
還有簽到，除了簡單的加經驗積分外，還可以有簽到蓋樓，隨機簽到等不同獵奇和獎勵的玩法。
3、數據驅動
在增長黑客的理念中，數據分析是重中之重，既是發掘創新式優化的源泉，也是測試評估不同優化效果的依據。數據鏈條的目標是用戶的轉化漏斗，致力于提升每一個轉化環節，有兩個顯著特點：
數據極致化。把追蹤鏈條做長，做細致，從用戶的觸答數量、到注冊、到互動、到付費等一系列行為，都可以追蹤到單一用戶，而不僅僅停留在注冊轉化的層面。從根本上判斷渠道的優劣，進行取舍。
要做到長鏈條的數據追蹤，技術上要求很高，國內現在有神策、GrowingIO這樣的第三方深度數據服務商，也逐漸受到關注應用。
數據全面化。掌握每個轉化率指標的數據構成，常規的數據分析方法，諸如點擊熱點圖、跳出率分析，找出問題產品的共性。
譬如在做返利網站的時候，發現跳出最多的頁面是商品詳情頁，并且有大量商品是沒有返利的，當用戶想購買的商品無返利，那么使用的動力就瞬間消失。處理的方式是對無返利商品進行適當的補貼，推薦其他高返利商品。
另外，也需要你細致敏感，有點想象力。很多問題基本的數據無法體現，需要串聯對比看。
譬如我們希望找出影響付費轉化率的因素，可能的做法是按照付費行為將用戶分層，同時記錄用戶的其他數據指標，不斷對比其他指標的變化規律。也就是增長黑客里常說“魔法數字”。
4、外部營銷
開發各類的小插件、小應用、小游戲，在社交產品上分發傳播。自主開發的情形，時機把握、創意醞釀、規則設置，雖有考究，但也有偶發性，千火萬火，輪不到我。
一些成熟團隊，或第三方，主要利用模板，在不同的主題下，反復更替，以量取勝。
增長黑客不是救命稻草，在運營上，仍要基于基本的需求分析，渠道布局和各類運營手段來制定策略，先定執行，才有衡量優化。
三、增長黑客適用性
Y Combinator的CEO：最初的正確指標是“是不是所有的用戶都會非常喜歡我的產品，然后自發地口口相傳”創始人最好將精力集中到這個問題上，如果答案為“是”，再將精力放到發展目標上。
這是基于硅谷式的增長黑客的適用標準，也是組建正式增長黑客團隊的基礎。但將增長黑客的手段拆開使用，未嘗不可。
譬如初創產品首先是關注核心功能的使用情況，內容的填充，互動的及時性，通過技術手段實現一定程度的自動化。典型的案例是蟬游記通過微博抓取和過濾用戶數據，并進行模擬對話邀請，實現種子用戶的自動化獲取。
產品發展期，有足夠的數據可以分析用戶行為，深入的研究用戶的流失、各個功能的點擊使用情況，通過小的優化降低流失。
四、成長環境
與硅谷的工程師文化不同，國內非常多的產品是運營驅動。運營在C端用戶前線，承擔了多數的業務發展指標，對渠道理解和用戶交流深刻，并依托數據分析業務發展，優秀運營也有不錯的產品思維，是增長黑客很好的潛在角色。
然而在市場壓力面前，產品和數據雕琢總不如營銷投入來的轟轟烈烈，受人“敬仰”，難有沉得下心的目標和環境。
再看產品經理，其對產品有天然的掌控，善用各種工具，熟悉技術原理，有嚴禁的邏輯。但產品經理和運營“不和”并非空穴來風，原因就是不少產品經理的成長軌跡不在一線，更多職能的是內部的需求協作和管理。大多數公司技術人員更是很多屈居業務幕后，沒有很好的參與業務角色。
譬如電商類、O2O的業務驅動型公司，產品經理很多只是需求對接，運營有絕對的需求主導權。那么自然的，轉化率，流量等數據分析都是由運營來完成。
但整體而言，對于集大成者，既要像產品經理，對產品足夠的細節足夠熟悉，和產品的一些設計理念，并熟悉技術的實施原理；也要有運營的一線市場和用戶經歷，以及非常好的數據嗅覺和處理能力。
從團隊的角色配置而言并不難，難的是在大量的無效測試中，如何堅守獨立的目標，而不被市場化的增長誘惑溶解。
五、神話還需落地
增長黑客不是雪中送炭，首要是優化出有價值，體驗好的產品，并推進運營策略的執行。思維上注重數據布局、運營產品化的力量，減少對渠道投入的依賴，自我造血止血。人才結構的不同，更無需一味去追尋同質化的團隊。
神化的案例飄忽眼前，原來卻是漫步山野的菊花，只看如何采摘。
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