认识达内从这里开始

最近在看一本叫《增长黑客》的书籍，主要讲如何运用一些技术方法来获取免费的流量以及访问等等，这主要是为了拓宽我们的网络来源等问题的解决方法，同时也属于正常的网络推广优化手段。

今天，我们主要就来学习一下，增长黑客是如何来运作的以及他的定义是什么。

增长黑客的思维

先说说增长黑客的本质。根据定义来看，它是基于产品形态和数据分析，利用技术手段实现目标数据的倍数自增长。这里包含了几点潜在含义：

人员必需懂产品、数据、用户同理心和技术实现原理;

利用技术手段实现，而非依靠营销投入;

达到数据倍数的自然增长，无需依赖持续投入。

如果把这些要求全部压缩到独立负责团队，或者个人，那么显然是要求极高，当然硅谷的公司们也是按照这一高标准去组建团队和执行，加上强悍的工程师基因。

增长黑客涵盖用户获取、激活、留存、变现和推荐5个环节分析优化。比如Dropbox的邀请好友赠送存储空间、Twitter的默认好友关注等对比来看，其实国内的诸多公司都一直有实践类似的事情，只要有相对完整的团队配置。

大公司有BI、用研、UX、SEO部门，不少业务部门也有数据分析的人员或职能，优化产品和业务的数据。小公司，除了产品优化外，在推广手段之新上也令人叹为观止，比如有奖邀请的应用、站群、SEO等，时间更都早于Growth Hacker在国内的兴起。

差别在于思维、组织架构、技术文化和市场形态等原因。国外的增长黑客职能在国内是剥离的，根据不同的数据目标，分散于业务部门和对应服务部门，没有以“技术增长”为统一目的整合。

所以增长黑客并非神坛之物，也许就是你一直在做的事情。它是运营思维的新组织形式，我们无法立即组织增长黑客团队，但基于增长黑客的思维来执行运营、调整团队结构和目标，也许能给数据增长带来新的突破。

增长黑客的类型

从我们熟悉的运营理念出发重新理解，增长黑客有两个特性：

第一、它直面的问题是用户的所有转化环节，即用户转化漏斗，也是运营的常规职能;

第二、技能的重新组合和极致化，譬如数据分析不再停留在业务和渠道层面，而是与产品技术紧密结合。因此增长黑客是一种更加务实和扎实的思维。

不是所有产品所处阶段和有能力组建增长黑客团队，所以将基于运营的角度来看下如何应用增长黑客的思维。

一、运营自动化

也称运营产品化，将人肉工作用程序来替代，这是运营需要养成的一种“偷懒”思维，反而能给公司节约运营成本(包括人力)、提升效率。列举几种情形：

1. 内容自动化。包括内容的进与出，“进”是指信息的收集，通常需要去特定网站搜集诸如文章、联系方式、商品信息、图片等，这时候可以让技术人员通过爬虫程序，或者用第三方采集工具(如火车头)，来批量获得，并形成特定的格式。

更高的技术要求则是对采集数据的清洗、挖掘分析和重组应用。

“出”是指产品上根据时间、格式等要求，由程序自动完成内容的导入、编辑、发布和回应。这是大多数新产品都会面临的内容空窗期。

2. 操作自动化。包括审核、客服、商品上下架等，高频次，重复性的操作，通过规律的总结，用程序制定规则实现自动操作。

3. 需求模块化。包括各类的业务需求，比如用户管理系统、频道模板管理系统、数据提取系统等，从中长期来看满足运营更丰富的尝试需求，降低技术成本。

譬如淘宝的TMS系统，包含了频道页面搭建所需的各种类型模块，如焦点图、豆腐块等，新建频道或优化频道都可以快速完成，并测试不同样式的效果。

二、营销产品体系

通过特定的产品和规则，达到内容和用户扩散，并形成流量回流或用户口碑的目标。在硅谷的增长黑客案例中，也有非常大量的类似案例。

现在很多的营销功能已经形成标配，比如签到、有奖邀请、分享、会员体系、排行榜等，创新功能同样有红利效应，当这些营销功能越普用，所谓的“增长黑客”效应越差。

总结一些成功的营销功能，无非基于两点：

布点，产品所到之处，必有引导。譬如Hotmail案例、分享页的下载浮窗;

基于情感，或利益驱动用户行为。很多创造性的营销案例均可代表，譬如拼团砍价、FB的代码挂件、大字报、有奖邀请体系。

当然，创新需要对用户行为数据和情感共鸣有很好的理解应用，再加上点尝试的勇气和运气，实非易事。但基于已有的玩法，在产品的不同阶段，用不同规则也是有不同效果。

譬如有奖邀请可以分为暴力邀请，和深度邀请。前者就是注册或激活就有奖励，配以防作弊规则;后者可以对邀请来的新用户的行为有一定要求，比如下单、对话、发帖等，邀请者才有逐级的奖励、分成，或者对邀请者制定二次、三级的规则，享受多级邀请的奖励。

还有签到，除了简单的加经验积分外，还可以有签到盖楼，随机签到等不同猎奇和奖励的玩法。

三、数据驱动

在增长黑客的理念中，数据分析是重中之重，既是发掘创新式优化的源泉，也是测试评估不同优化效果的依据。数据链条的目标是用户的转化漏斗，致力于提升每一个转化环节，有两个显著特点：

1. 数据极致化。把追踪链条做长，做细致，从用户的触答数量、到注册、到互动、到付费等一系列行为，都可以追踪到单一用户，而不仅仅停留在注册转化的层面。从根本上判断渠道的优劣，进行取舍。

要做到长链条的数据追踪，技术上要求很高，国内现在有神策、GrowingIO这样的第三方深度数据服务商，也逐渐受到关注应用。

2. 数据全面化。掌握每个转化率指标的数据构成，常规的数据分析方法，诸如点击热点图、跳出率分析，找出问题产品的共性。

譬如在做返利网站的时候，发现跳出最多的页面是商品详情页，并且有大量商品是没有返利的，当用户想购买的商品无返利，那么使用的动力就瞬间消失。处理的方式是对无返利商品进行适当的补贴，推荐其他高返利商品。

另外，也需要你细致敏感，有点想象力。很多问题基本的数据无法体现，需要串联对比看。

譬如我们希望找出影响付费转化率的因素，可能的做法是按照付费行为将用户分层，同时记录用户的其他数据指标。

不断对比其他指标的变化规律，找出与付费行为变化有影响的指标和数值，也就是增长黑客里常说“魔法数字”。

四、外部营销

开发各类的小插件、小应用、小游戏，在社交产品上分发传播。自主开发的情形，时机把握、创意酝酿、规则设置，虽有考究，但也有偶发性，千火万火，轮不到我。

一些成熟团队，或第三方，主要利用模板，在不同的主题下，反复更替，以量取胜。譬如美丽说，楚楚街基于QQ空间、校内网布局的各类小测试、小游戏。

增长黑客不是救命稻草，在运营上，仍要基于基本的需求分析，渠道布局和各类运营手段来制定策略，先定执行，才有衡量优化。

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