第一章 增长黑客的崛起
本章总结：本章主要介绍增长黑客的起源、定义、职责、招聘、养成及常用工具。增长黑客更像是数据产品经理，他们通过技术手段获取市场、产品数据，通过数据分析用户行为，改善产品，从而拉新用户、留存用户、转化用户。他们需要很强的数据分析能力、一定的技术开发能力、洞察市场的能力等。
本章书摘：
1、增长黑客定义
“GrowthHacker”直译为“增长黑客”。
增长黑客们试图用更聪明的方式解答产品得以增长的奥秘，并使之成为助力产品增长的长效机制。他们通常采用的手段包括A/B测试、搜索引擎优化、电子邮件召回、病毒营销等，而页面加载速度、注册转化率、E-mail到达水平、病毒因子这些指标成为他们日常关注的对象。
换句话说，增长黑客是一群以数据驱动营销、以市场指导产品，通过技术化手段贯彻增长目标的人。他们通常既了解技术，又深谙用户心理，擅长发挥创意、绕过限制，通过低成本的手段解决初创公司产品早期的增长问题。
2.增长黑客核心目标：产品增长
可以将产品增长目标拆分并概括为“AARRR”转化漏斗模型，即：
1）Acquisition（获取用户）:指让潜在用户首次接触到产品。
2）Activation（激发活跃）:获取到用户后下一步是引导用户完成某些“指定动作”，使之成为长期活跃的忠实用户。
3）Retention（提高留存）:提高用户留存，是维持产品价值、延长生命周期的重要手段。
4）Revenue（增加收入）:有自己的盈利模式。
5）Referral（传播推荐）:推荐：社交网络的兴起促成了基于用户关系的病毒传播，这是低成本推广产品的全新方式，运用妥当将可能引发奇妙的链式增长。
在这个漏斗中，被导入的一部分用户会在某个环节流失，而剩下的那部分用户则在继续使用中抵达下一环节，在层层深入中实现最终转化。
3.增长黑客职责
1）数据分析——用户增长团队建立在对大数据的分析衡量基础之上。
2）用户获取——互联网营销渠道，如SEO（SearchEngineOptimization，搜索引擎优化）、PPC（PayPerClick，点击付费广告）或是电子邮件广告等。
3）产品研发——用户增长团队的意见将指导产品研发的各个关键部分。
4）文化建设——团队文化对凝聚整个公司至关重要。
5）人才招聘
4.增长黑客特质
1）数据为王：合格的增长黑客首先需要具有数据思维。
2）专注目标：增长黑客的工作必须时刻围绕增长展开，但有时通往目标的道路处于一团迷雾之中，并没有现成的套路和方法论可以直接借鉴。
3）关注细节：任何一处细微的改动，都可能对产品全局的增长造成影响。
4）富于创意
5）信息通透：从用户中获得信息，从世界看产品与市场动向。
第二章 创造正确的产品
本章总结：创业公司想要很好获得数据增长，首先需要建立在这个产品是正确的。如何创造一个正确的产品呢？首先知道产品源于需求，创业者需要从需求的真伪、刚性、市场、变现等判断是否适合做出一个产品。产品的初期最好遵循精益创业的理念以MVP的形式出现，通过用户反馈来验证MVP，再快速迭代，从而达到PMF的阶段。一个MVP的呈现形式可以利用微信，基于微信的流量、技术、低成本等非常适合创业者。MVP最好包含三大板块：反馈渠道、官方公告、自动升级。
书摘：
2.PMF，探寻产品与市场的完美契合
1）无头苍蝇般乱撞。马克·安德森（MarcAndreessen）将“产品与市场相契合”的这一状态称为PMF（Product/MarketFit）。
3.拒绝昂贵的失败
1）叮当小区复盘：缺乏成熟产品做依托，再强力的推广也无济于事。在展开野心勃勃的扩张计划前，还是先小心地为产品验证市场，确保达到PMF状态再大肆铺开为宜。就叮咚小区而言，更加稳妥的做法，或许是先选取几个目标小区试点推广、跟踪反馈，尽可能收束繁杂的功能而有所专攻，待达到一定的满意度和留存率后，再考虑大面积推广。这的确会额外耗费一些时间，但并不等于浪费时间。叮咚小区用1亿元的昂贵失败，为我们证明了PMF的重要性。
4.需求，催生产品的第一原动力
如何进行用户需求分析呢？一个适合作为创业项目的需求来源，需要考虑如下这些因素。
1）需求是真实存在的还是伪需求。相比产品经理灵光一现的锦上添花，扎实地满足既有需求的雪中送炭或许更为可贵。
2）判别需求是否属于刚需。经济学中，刚需指商品供求关系中受价格影响较小的需求，可理解为人们日常生活中不可或缺的必需品。在著名心理学家亚伯拉罕·马斯洛（AbrahamMaslow）的《人类动机理论》论文里，位于需求金字塔底层的生理和安全需求，代表的正是人类对食物、水、住房、安全的需要，也就是刚需。
3）研究需求量是否够大，市场是否够肥。如何判断需求是否够大呢？通常可采用两种方式。一种是先估计目标用户的基数、消费能力、意愿预算，再把这些数字通过相乘等方式得出一个大概的数字，并与该行业或近似行业的公开报告进行比对验证；另一种则是评估打算进入的市场，原本具有多少产值，而你的产品通过提供更低的价格、更长的使用周期等，能提升多少效率、节省多少成本，从而折算出相对于原产值的全新规模。除了从常识和公开数据出发外，借助网络上的各类排行榜、搜索热度等，也能对时下大众的需求风向做出评估。
4）衡量需求的变现能力。
5.用最小化可行产品验证需求
精益创业是指开发团队通过提供最小化可行产品获取用户反馈，在此基础上持续快速迭代（或谋求转型），直至产品达到PMF阶段。它包含如下三个要素。
1）最小化可行产品：即所谓的MVP（MinimumViableProduct）是指将产品原型用最简洁的实现方式开发出来，过滤掉冗余杂音和高级特性，快速投放市场让目标用户上手使用，然后通过不断地听取反馈掌握有价值的信息，由此对产品原型迭代优化，尽早达到PMF状态。
2）用户反馈：指通过直接或间接方式，从产品的最终用户那里获得针对该产品的意见。
3）快速迭代：快速迭代就是要尽早发布，并针对用户提出的反馈以最快的速度进行调整，融合到新版本中。
基于微信的MVP开发策略
1）开发成本低。
2）无需适配系统。
3）分发方便。无需复杂的下载注册登录流程。
4）便于收集反馈。微信本身就是个沟通工具，你可以明确地知道每个用户的身份，查询他们的 互动记录。
5）数据得以沉淀。微信内的数据与日后开发的应用数据是能够复用和互通的。这比一般的静态 MVP更有长效价值。
MVP的三大必备模块
1）反馈渠道。
2）官方公告。
3）自动升级。在代码里接入了友盟的推送通知和自动升级组件。针对不同用户设置不同的后台功能开关，进行新功能的灰度发布，也是避免失败的一种方式。
6.产品早期是否需要适配新的平台环境
如何避免因设备不匹配而导致用户流失
1）先优化产品，待核心流程在目标人群的主流运行环境中跑通，再公开发布。
2）对可能造成严重影响的问题，事先通知用户，降低预期，减小因心理落差造成的不满。
3）提前准备补救措施（特别是这种涉及付费的产品）和公关说辞，降低用户怨气，弥补经济损失，甚至可以给予一定奖励。
4）在产品中设置方便的反馈渠道。
7.“行胜于言”的用户调研
1）还有些时候，你雄心万丈地公布一堆开发计划，还没发布就受到用户们的强烈期待，但当功能实际开发完毕上线后，却发现鲜少有人会真正用到——既然是免费的，人们总是希望得到的越多越好，不管实际上是不是真的需要。
2）如何聪明的获得用户真实信息：设法先让用户匿名“玩”起来，在经过一阵摸索与熟悉后，逐步引导用户留下真实信息，提高互动质量。
3）避免被用户口头意见带到沟里的另一种方法是，不要问他们喜欢什么，而是看他们是否愿意为某项功能付费。
第三章 获取用户
+ 筛选冷启动时的种子用户，有意愿的目标用户，花力气了解他们的体验，面对面沟通吸纳意见。
+ 社交红利，利用社交平台，用户为各种目的自主传播。
+ 数据抓取，用别人的东西先充场面。违法边缘，道德越界。
+ 内容营销，有价值的、持续且相关的内容来满足用户需求。
目的：吸引流量、培养潜在用户、劝诱转化
注意：知道目标受众、持续输出内容、耸动的标题、保证文章长度、鼓励受众参与互动、选择合适的发布渠道。
+ 搜索引擎和应用商店的优化营销。SEO, Search Engine Optimization; SEM, Search Engine Marketing;
+ 捆绑下载。
+ 排队，从众，饥饿营销。但必须有这个资本。
+ 用嵌入式代码和小挂件让你的品牌无处不在。
+ 宣传报道的文案撰写。
简要概述->话题事件->核心特色->主要功能->团队访谈->未来计划->有奖活动->转化引导
+ 从线下到线上，地推
区域特性、群体渗透、易获得性
第四章 激发活跃
+ A/B Testing。
尽可能排除与核心目标无关的其他要素，减少无意义的视觉干扰。别让用户思考。
但是也不要陷入琐碎，花时间在真正有跃进式提升的地方。
+ 技术上想出有特定效果但实现成本没那么高的解决方案。
+ 返利、补贴、红包。
+ 游戏化。目标、规则、反馈系统、自愿参与。
+ 脚本自动化运营。
第五章 提高留存
用户流失的原因：1. 存在程序漏洞、性能瓶颈。2. 用户被频繁骚扰。3. 话题产品的热度减退。4. 有更好的替代品。5. 其他因素。如游戏通关、设备遗失、需求不再存在、产品生命周期终结。
留存率的衡量：第 1 天的新增用户中，在往后的第 N 天依然在使用的用户数 / 第 1 天的新增用户数。次日留存率：第一时间发现产品新版本的品质变动和渠道优劣。7 日留存率：用户完成一个完整体验周期后的去留状况。30 日留存率：一次版本迭代后的稳定性，辅助判断产品的演进方向是否合理。渠道留存
+ 优化产品性能。
+ 有损服务，在极端情况下，以什么换什么，保证核心功能专精。
+ 引导新用户快速上手。
+ 社交维系与社交解绑。社交毕竟会带来压力。
+ 设计唤醒机制：电子邮件唤醒、消息推送通知、网页唤醒移动应用等。
电子邮件：物质或精神奖励，告知进展，个性化推荐，用户社交互动提示，
消息推送：推送授权尽量有需要并告知原因的情况下、小红点、本地通知在客户端满足规则即通知、地理围栏通知、图片推送通知、表情文字。
网页唤醒移动应用：自动跳转到应用内操作。
第六章 增加收入
+ 免费模式(前提是用户基数足够大，并能提供边际成本更低的标准化服务)
基本功能免费，高级功能收费的 Freemium 策略。降低了用户的教育成本。
交叉补贴。通过有意识地以优惠甚至亏本的价格出售一种产品从而达到促进销售另一种盈利更多的产品的目的。"游戏免费，道具收费"。
三方市场的流量变现。当你使用免费服务时，你自己就是商品。互联网广告。
开源代码的盈利可能。
公司上市，或被收购。
+ 付费模式(前提是质量得配)
对产品品质的承诺，侧面反映用户普遍认可。
+ 重定向广告，寻找消费者的热追踪弹。看过的东西反复出现。隐私泄露风险。
+ 变惩为奖，赌不如疏。
绝不责备用户；给予合理补偿，得到的东西不愿失去；提供转化便利。
+ 建立商业智能系统以小博大
过程指标、结果指标、细分维度等 KPI。
第七章 病毒传播
两大核心指标：K Factor, Virial Cycle TimeK Factor：评判病毒传播的覆盖面，1 个 K 因子表示平均 1 个用户能带来 1 个新用户。K Factor = 感染率(用户向其他人传播产品的程度) * 转化率。Virial Cycle Time：从用户发出病毒邀请，到新用户完成转化(如点击阅读、注册、消费等行为)所花费的时间。减少用户的操作成本，增加用户的紧迫感。
+ Bug 营销
+ 借势营销。跟热点。
+ 构建产品体外的病毒循环。骗人的小测试。low，本末倒置。
+ 产品内置的传播因子。分享才能如何，内置小功能。
+ 病毒传播中的用户心理。
喜爱、逐利、互惠、求助、炫耀、稀缺、害怕失去或错过、懒惰
+ 用邮件提醒增强传播效率
附录 A 增长黑客应当关注的常用指标
网站类产品常用指标
+ 页面浏览量 Page View, PV：在一定统计周期内所有访问者浏览的页面总数。
+ 独立访问者 Unique Visitor, UV：在一定统计周期内访问某站点的不同 IP 地址的人数。
+ 访问数 Visit：访问者从进入网站到离开网站之间的整个交互过程为一次 Visit。
+ 着陆页 Landing Page：访问者浏览网站时所到达的第一个页面。
+ 退出页 Exit Page：访问者浏览网站时访问的最后一个页面。
+ 跳出率 Bounce Rate：用于衡量整站或网页的粘性。
+ 展现数 Impressions：广告在浏览器中被加载的次数。
+ 服务器打点数 Hit：服务器收到一次请求。
+ 转化率 Conversion Rate：转化指达成了某种预设的目标，如完成下载注册等。
+ 停留时间 Duration：一次访问的持续时长。
+ 初访者 New Visitor：初次访问网站的访问者，Cookie。
+ 回访者 Return Visitor：该月内重复访问的访问者。
+ 访问来源 Referrer：一次访问或一个网页浏览的流量来源，多个维度。
+ 其他属性：第三方统计工具收集的其他信息，年龄、地域、性别、系统环境等。
附录 B 国外优秀增长黑客名单
姓名 负责产品 Twitter
Noah Kagan AppSumo, Mint, Facebook noahkagan
David King Blip.me, ex-Lil Green Patch deekay
Mike Greenfield Circle of Moms, ex LinkedIn mike_greenfield Ivan Kirigin Dropbox, ex-Facebook ikirigin
Michael Birch ex-Bebo, BirthdayAlarm mickbirch
Blake Commegere ex-Causes/Many games commagere
Ivko Maksimovic ex-Chainn/Compare People ivko
Dave Zohrob ex-Hot or Not, MegaTasty dzohrob
Jia Shen ex-RockYou metatek
James Currier ex-Tickle jamescurrier
Stan Chudnovsky ex-Tickle stan_chudnovsky
Siqi Chen ex-Zynga blader
Ed Baker Facebook esbaker
Alex Schultz Facebook alexschultz
Joe Greenstein Flixster joseph77b
Yee Lee Google yeeguy
Josh Elman Greylock, ex-Twitter joshelman
Jamie Quint Lookcraft, ex-Swipely jamiequint
Elliot Shmukler LinkedIn eshmu
Aatif Awan LinkedIn aatif_awan
Andy Johns Quora, Twitter, Facebook ibringtraffic Robert Cezar Matei Quora, ex-Zynga rmatei Nabeel Hyatt Spark, ex-Zynga nabeel
Paul McKellar SV Angel, ex-Square pm
Greg Tseng Tagged gregtseng
Othman Laraki Twitter othman
Akash Garg Twitter, ex-Hi5 akashgarg
Jonathan Katzman Yahoo, ex-Xoopit jkatzman Gustaf Alstromer Voxer gustaf
Jon Tien Zynga jontien
后半部分摘抄豆瓣网友聪郎读书笔记