Growth Hacker （增长黑客）是一种复合型人才，他是工程师、数据分析师和市场营销专家的聚合体。要想成为一名 Growth Hacker（增长黑客），需要掌握多方面的技能和工具，以下是详细的内容。
一、市场营销技能
市场营销技能主要目的是获取新用户或者提高用户的活跃度，具体包括搜索引擎优化（SEO）、自动化邮件营销、病毒式营销、内容优化等等。
（一）搜索引擎优化
搜索引擎是人们在网络上获取信息的主流渠道，如果你无法被搜索引擎抓取到，那么你就不存在。你的内容在搜索结果页面越靠前，你的优势就越明显。
常用的搜索引擎优化（ Search Engine Optimization ,简称 SEO ）技术包括提高关键词的密度和权重、增加长尾关键词数量、建立外联、优化界面结构等等。
2014年上半年，负责增长的 Twitter 产品 VP 组织团队对 Twitter 的搜索引擎进行了优化，定期自动将一段时间内最受人们欢迎的 5W 个标签提交给搜索引擎。这项优化让站外未登录的访问量从 750W 提高到 7500W，骤升了10倍。
（二）营销自动化
营销自动化（ Marketing Automation ）已经是美国商业运作中的重要环节、市场营销必备技能。通过整合 EDM（邮件直接营销）和 CRM（客户关系管理）两大系统，以自动化邮件的方式干预用户购买决策行为，极大提高了营销的效率和回报。
Pardot 的一封报告显示，营销自动化为企业用33%的低成本创造了50%的销售线索。
以电商为例，流量大、但是转化低，很多用户浏览了商品但是未购买。上图（左）显示的自动触发的优惠引导邮件，引导感兴趣用户重新返回下单。对于连续两周未访问的用户，自动触发一份调研邮件（右），了解用户兴趣、及时调整，避免用户流失。
（三）病毒传播
病毒传播（ Viral Referral ）是 AARRR 模型的重要一环，它可以让你的产品发挥出10X、20X甚至100X的威力。一个完整的病毒传播过程包括发送者、接受者、传播内容和传播环境四个要素，其中最重要的是传播内容，它必须要具有传播性。
Dropbox 是一款云存储产品，每个新用户都免费拥有16GB 的空间。你可以通过付费扩大空间，也可以通过邀请好友加入 Dropbox 来实现。每邀请一位好友，邀请者和被邀请者都可以获得额外500 MB的空间。通过这套机制，Dropbox 的产品被疯狂传播，获得了每年500%的增长。
（四）内容营销
Nerdwallet 是美国一家金融网站，通过撰写大量理财技巧的博客文章获得大量的访问。Nerdwallet 向用户推荐银行信用卡、保险、投资等产品,一旦用户点击对应链接购买了相关理财产品，Nerdwallet 即可获取对应的佣金。
获客成本极低，客单价极高；通过大量优质博客内容，Nerdwallet 获得了飞速发展。2015年 Nerdwallet 获得 6400W 美元的A轮融资，相当于半只脚踏入『独角兽』行列。
二、工程开发技能
Growth Hacker （增长黑客）与市场营销专家最大的一点区别就是，擅长从产品层面打造增长引擎。而这需要编程、开发、产品设计等技术的支持。
（一）应用程序接口
应用程序接口（API）是一些预先定义的函数，便于开发者通过预先的渠道读写数据。很多平台提供了 API 供开发者使用，例如微信公众号、高德地图等等。如何用好 API ，借力大平台获得快速增长是一个值得思考的问题。
Craigslist 是美国著名的第三方交易发布平台，类似中国的58同城，拥有海量用户，但是该平台并未对外提供 API 。Airbnb 当时还处于早期阶段，急需大量流量。他们的工程师通过研究 Craigslist 的发布机制，通过逆向工程方式将 Airbnb 房屋发布信息同步到 Craigslist。通过这个新方法，Airbnb 获取了大量的免费流量，用户数也有指数级增长。
（二）A/B 测试
经验主义并不可靠，尤其是面对多种模棱两可的方案时，比如某个按钮是用红色还是橙色。这个时候解决此类问题最好的方法就是进行 A/B 测试。简单说来，让一部分用户使用方案 A，另一部分使用方案 B，然后通过数据观察对比来选择方案。
37Signals 为了提升产品注册页面的转化率，对其进行了A/B测试。方案A（上）和方案B（下）不同之处在于页面文案，分别是『Start a Higrise Account』（开启一个高回报的账户）和『30-day Free Trial on All Acounts』(30天免费试用)。数据显示，后者的注册转化率比前者高30%。
三、数据分析技能
数据统计和数据分析是增长黑客的必备技能，是优化的基础。
（一）数据统计
数据统计与收集是数据分析的前提，如何高效使用工具或者编程语言做好数据的统计是增长黑客的必修课。
对于定性数据，主要采用问卷调研、用户访谈的方式来获取。对于定量数据，可以分为产品内和产品外两部分。对于没有所有权的外部数据，主要采用网络爬虫抓取方式，常用的爬虫语言有 Python 和 Java 。对于产品内部的数据，现在已经有了系列工具，包括流量分析平台 Google Analytics 和用户行为数据分析工具 GrowingIO 。
（二）数据分析
数据分析应该建立在实际业务需求的基础上，避免过于追求模型和算法。以互联网产品为例，下面是常见的数据分析方法：
· 渠道投放优化；
· 转化漏斗分析；
· 用户留存分析；
· 用户画像/用户分群；
· 行为轨迹/用户细查；
· 模型预测；
· A/B测试；
· 热图分析。
举个例子，首次登录 LinkedIn 的用户，LinkedIn 会让你关注5个好友。当你办一张信用卡时，银行会提出『消费满5笔』免年费的优惠条件。那么 LinkedIn 和银行是如何关注得出关注5个好友、消费满5笔的结论的呢？
一个浅显的道理，用户的行为与他的留存之间有一定关系，通过干预用户的行为可以提升留存。借助数据分析工具，分析用户行为【多少天内*某个动作*做个几次】与用户留存之间的相关度。相关度越高的组合，往往就是我们需要优化的方向。
以上是我们总结的一些增长黑客常见技能，要想样样精通是非常困难的，所以『一专多长』是理想的技能配置方式。即在上述方面均有所基本掌握，同时又在某一方面特别精通，这样做起增长才能游刃有余。