◆ 让数据驱动增长
第一，是否对数据的巨大价值有深刻的认知；
第二，是否掌握数据驱动的体系和方法；
第三，是否运用数据指导各个业务部门的运营；
第四，是否善于利用分析工具代替人力。
◆ 搭建增长团队>> 由四个主要步骤组成：
（1）数据分析与洞察收集；
（2）想法产生；
（3）排定试验优先级；
（4）试验执行
◆ 你必须要了解你的产品的核心价值是什么、对哪些客户来说具备这些核心价值以及为什么。
（一个例外情况是社交网络类产品，此类产品的核心价值就是用户本身。）
>> 在这种情况下，不可或缺性调查还需要包括其他一些问题，以便帮助你确定下一步工作：
1.如果本产品无法使用了，你会用什么替代产品？
a）我很可能不会用其他产品
b）我会用：______
2.本产品给你带来的主要价值是什么？
3.你向别人推荐过本产品吗？
a）否
b）是（请说明你是如何描述它的）
4.你认为哪种人最能够从本产品中受益？
5.我们该如何改进本产品以更好地满足你的需求？
6.我们是否可以通过邮件跟进，邀请你对回答做出进一步说明？
>> 调查的目标群体最好是活跃用户而不是“休眠用户”，因为从不再使用产品的用户那里获得的反馈往往没有很大的用处
◆ 确定增长杠杆
>> （网站流量×邮件转化率×活跃用户率×付费订阅转化率）+留存订阅用户+复活订阅用户=来自订阅用户的收入增长
>> 易贝的等式如下：
发布物品的卖家数量×发布物品的数量×买家数量×成功交易数量=总商品增长数量
为了说明这
>> 垂直扩张×每个垂直市场的产品库存×每个产品页的流量×购买转化量×平均购买价值×重复购买行为=收入增长
◆ 不要偏离路线
>> 明确增长杠杆、进行深入分析和汇报并辅之以客户调查，这几项结合起来就可以解锁并优化增长机
◆ 快节奏试验
>> 分析数据并收集洞察，形成试验想法，排定试验优先级，运行试验，再回到分析阶段审视试验结果并决定下一步行动。
>> 我们的最佳客户有哪些行为：
• 他们使用了哪些功能？
• 他们访问了App的哪几屏？
• 他们打开App的频率如何？
• 他们购买了哪些商品？
• 他们的平均订单金额是多少？
• 他们在一天中的什么时间下单？通常在哪些日子下单？
我们的最佳客户有哪些特征：
• 他们是从什么渠道转化为我们的客户的？是广告、推广邮件还是其他渠道？
• 他们使用什么设备？
• 他们具有哪些人口学特征，如年龄、收入等？
• 他们居住在哪些地区？
• 他们距离最近的本品牌商店或其他商店有多远？
• 他们还使用其他哪些类似的App？
导致用户弃用App的原因：
• 哪些屏的退出率最高？
• App存在哪些阻碍用户采取某一行动的程序错误？
• 与其他提供商相比本应用中的商品价格如何？
• 消费用户的行为中有哪些是弃用用户没有的？
• 他们从开始到弃用App的过程是怎样的？在弃用之前他们在App中花费了多少时间？
>> 比如被誉为“转化率优化之父”的布莱恩·埃森伯格就提出了“TIR体系”，即time（时间）、impact（影响力）和resources（资源）。
另外一个体系是“PIE”，即potential（潜力）、importance（重要性）和ease（简易性）
>> 分析结果应当写进试验总结中，并包括以下内容：
• 试验名称和描述，包括使用的变量和目标客户。例如，试验是针对某个营销渠道还是只针对移动用户，抑或是针对付费用户？
• 试验类型。测试的是产品功能、网页或App某屏上的营销文案的修改还是某个创意，抑或是新的营销策略？
• 受影响的特征。这可能包括试验在网站上或是App中运行位置的截图，或者某个广告牌、电视或电台广告中某个创意的副本。
• 关键指标。通过试验希望改进的指标是什么？
• 试验时间点，包括起止日期，也要说明当天是一周中的哪一天。
• 试验假设与结果，包括最初的ICE得分、样本量、置信水平和统计功效。
• 潜在干扰因素。比如试验运行的季节，或者是否有其他促销活动可能影响了访客行为。
• 结论。
◆ 获客：优化成本，扩大规模
>> 增长专家将主要渠道划分为三个基本类型：病毒/口碑渠道、有机渠道和付费渠道
◆ 初步筛选
>> 基于6个要素的简单渠道排序方法。我们建议使用这个方法来确定优先渠道。
• 成本——你预计进行此项试验将花费多少钱？
• 定向——是否容易接触到目标受众？对于试验所触及的人群，你所掌握的信息可以详细到哪一步？
• 控制——在多大程度上可以控制试验？试验一旦开始，还能否进行修改？如果试验不顺利，是否容易终止或者调整试验？
• 时间投入——团队启动试验需要多长时间？比如，拍电视广告的时间投入就比发布脸谱网广告的时间投入长许多。
• 产出时间——试验开始后需要多久才能拿到试验结果？例如，搜索引擎优化试验或者社交媒体广告的产出时间就比电台广告的产出时间要长。
• 规模——试验覆盖的人群规模有多大？例如，电视广告的覆盖范围比话题博客广告就大得多。
>> 病毒系数（K）=客户发出的邀请数×受邀者中接受邀请的人数比例
>> 任何产品的病毒性都是由三个因素决定的：
有效载荷（payload）、转化率（conversionrate）和频率（frequency）。
它们之间的关系可以通过下面这个简单公式来表示：
病毒性=有效载荷×转化率×频率
◆ 激活：让潜在用户真正使用你的产品
>> 问卷调查必须非常简短且发出时必须满足两个主要条件：
（1）用户活动反映出用户的困惑，例如他们在某个页面上停留时间过长，或是离开了App某个屏或者网站某个页面；
（2）用户刚刚完成很多人没有完成的步骤，例如创建账户或者点击购买。这两种情况下开展问卷调查可以让我们获得宝贵的洞察，弄清楚用户为何决定完成下一个步骤，或者为何没有这样做
>> 创建一个显示每个步骤转化率的漏斗报告并按照访问渠道对用户进行分类；对那些在流失率很高的环节依然继续使用产品的用户以及弃用产品的用户进行问卷调查和采访，找出流失原因。你可以基于这些信息设计出新的、具有很强针对性并且效果显著的试验，以改善激活。
◆ 消除用户体验中的摩擦
>> 设计并优化新用户体验，首要原则是将其视为用户与产品的一次独一无二的邂逅
>> 第二个原则，新用户体验的第一个着陆页必须完成三个根本任务：传达相关性，展示产品价值和提供明确的行为召唤
有了甜头才有动力
>> 让玩家挑战一些能够被迅速攻克的简单任务，每过一关就给他们奖励，以此来让他们熟悉游戏规则和环境，慢慢使他们沉迷其中
>> 游戏化专家盖布·兹彻曼发现游戏化做法中最有效的奖励包括地位（status）、权限（access）、权力（power）和实物（stuff）（指金钱奖励或者礼品）
◆ 什么是好的留存
>> 如果公司的增长团队只是以获取新用户为目标，那么他们就该欢喜了，因为他们成功地提高了每月的注册量。但是，仔细观察你会发现，4、5、6月这三个群组的留存情况没有前面几个月好。数据显示，注册当月一过这三个群组的用户数量就开始急剧下滑，而且留存数量也没有像1—3月那样表现出任何稳定的迹象。
为了让这些数据在“总览图”中更加一目了然，团队可以利用群组图表中的数据绘制留存曲线图。为了简化问题我们只绘制两个群组——1月群组和5月群组，但其实增长团队通常会同时绘制所有月份的留存曲线。
◆ 优化定价
>> 尽管97%的App用户都是免费用户，但是通过这几个简单的升级功能就将App的整体营收增加了300%。
事实上，如果你的产品是移动App，你往往别无选择，只能让它成为免费产品。为什么？看看收入最高的那些iOS游戏的情况就知道了。我们在写这本书的时候，苹果应用商店内收入排名前50的游戏中没有一个是预先付费产品。这些游戏都可以免费下载，之后它们要么是通过广告赚钱，要么通过应用内升级解锁更多功能来创收。
>> 可信（credible）、相关（relevant）、有吸引力（attractive）、可视（visual）、可量化（enumerated）以及具体（specific）