第1章增长黑客的崛起
1.1创业家的黑暗前传
在众多导致互联网创业失败的因素中，抛开资金断链、团队矛盾、政策调整、经济萧条或其他风云诡谲的意外和不可抗力外，很多产品问世伊始便已经宣告夭折。预期中的用户井喷并没有发生，缓慢的增长曲线让人垂头丧气，曾经坚定不移看准的产品方向产生动摇，不知道在摸索出通向成功的康庄大道之前，这无止境的黑暗前传还要上演多久……但这或许才是绝大多数创业公司正在每日经历的体验。
1.2增长黑客的胜利
Hotmail仅依靠一行文字，就恰到好处地撬动了它的用户为它免费进行了宣传。整个过程既没有生硬植入的骚扰信息，也没有大张旗鼓的巨额投入。而其背后的思想，也逐步被人归纳整理，成为一套低成本驱动初创公司产品增长的有效方法。而使用这一方法工作的人——增长黑客（Growth Hacker）。
1.3什么是“增长黑客”
1. 增长黑客在外行人眼里，他们就像是极客、发明家和广告狂人的混合体。他们的职责接近于专门为初创公司设立的市场推广部门，因为很少有用于营销的大笔经费，所以更多的是将注意力聚焦在产品策略本身带来的自发增长上。作为企业发展的助推者，增长黑客必须真正懂得产品的核心价值，能用最简单的语言描述这个产品是什么、解决什么问题，在此基础上清晰定位有关增长的问题，并寻求解答。
2. “Growth（增长）”指的便是产品增长这一核心目标。增长的对象不仅包含用户量的累加，更囊括了产品生命周期中各个阶段的重要指标。
3. 增长目标拆分并概括为“AARRR Metrics Funnel Diagram”转化漏斗模型，从获取用户到传播推荐，整个AARRR转化漏斗构成了一条螺旋上升的产品使用周期闭环。增长黑客的价值正是通过不断地“头脑风暴-排定优先级-测试-分析-常态化部署”来优化产品策略，减少这当中每个环节的不必要损耗，提高转化效率，从而不断扩大自己用户群体的数量和质量。
AARRR转化漏斗模型，图片来源：slidemodel.com
1) 获取用户Acquisition：How do users find us? 指让潜在用户首次接触到产品，或者可以更宽泛地理解为“吸引流量”、“用户量增长”。其来源途径可能多种多样，如通过搜索引擎发现、点击网站广告进入、看到媒体报道下载等。只要有人肯一脚踏进店门，这就算是良好的开端。
2) 激发活跃Activation：Do users have a great first
experience? 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。这里的“指定动作”可以是填写一份表单、下载一个软件、发表一篇内容、上传一张照片，或是任何促使他们正确而高效使用产品的行为。
3) 提高留存Retention：Do users come back? 通常留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户的成本。因此提高用户留存，是维持产品价值、延长生命周期的重要手段。 “一锤子买卖”在市场上难以立足，而真正的可取之道是成为一家百年老店。
4) 增加收入Revenue：How do you make money? 即使是互联网时代的免费产品，也应该有其盈利模式。在一家客源稳定的饭馆里，增加收入可以通过制定营销策略、拓展外送业务、提高用餐高峰期翻台率等途径实现。而在互联网行业，除了直接向用户收费，还可以通过广告展示、业务分成等方式向其他利益方收取费用。
5) 传播推荐Referral：Do uers tell others? 社交网络的兴起促成了基于用户关系的病毒传播，口碑的力量是无穷的，来自熟人的好评往往比高高在上的权威品鉴更具说服力。
1.4增长黑客的职责和特质
1. 数据为王：产品的功能逻辑越复杂，用户数量越庞大，数据分析的成本和要求就越高，这就越是要求增长黑客在纷繁复杂的数字中抽丝剥茧，抓住问题的本质。在设计实验时应当首先明确目标；其次同一个实验尽量尝试多次以便相互印证比较，并且尽可能拉长单个实验的测试周期，因为同一周内不同日子的测试结果往往也是有区别的。
2. 专注目标：增长黑客必须自己设法找到破解的途径。整个过程可能冗长而沉闷，需经历不断地测试、改进、学习、再测试，这要求相当强的毅力和抗压能力。
3. 关注细节：增长黑客的职责之一，就是对这些看似微不足道的改动作出评估，通盘衡量得失，甚至决定某个功能是否应当上线。
4. 富于创意： “增长黑客”这种职业是科学与艺术的结合。一方面，通过缜密的分析衡量自己的想法是否可行，另一方面，天马行空地提出解决问题的方案构想。
5. 信息通透：增长黑客必须一方面深入理解自己产品用户的活跃渠道，“从群众中来到群众中去”，扎根建立环环相扣的转化漏洞；另一方面抬眼看世界，时刻掌握海内外最新的产品和市场动向，尤其关注新生渠道和业界趋势。在需要横向对比同类产品的数据，或是纵向挖掘上下游生态的衔接情况时，如果能够找到相关从业者私下直接交流，则会大幅提高信息获取的效率，在第一时间做出基于充分信息的明智决策。
1.5一切用数据说话
1. 进行数据分析的首要环节是明确分析的目的。脱离具体目标的单纯数据查看没有任何价值。如果分析目的不明确，无疑是在耽误整体项目进度，浪费他人的时间。
2. 其次是要了解数据来源的相关信息，包括各项指标的定义、采集点和上报机制。
1) 各项指标的定义：不同产品对指标的定义应当建立在品类特性和自身提供的服务核心价值之上。在公司内部强调核心指标，意味着员工磋商问题时即便核心领导者不在场，或者不同业务组之间暂时产生矛盾对立时，人们脑子里依然能清清楚楚地界定：对公司发展而言什么是必须严格恪守的，什么是应当暂时妥协的，什么又是能无憾放弃的。这一理念在思路易发散的团队中尤其重要，很多时候它能终结一场无意义的会议，把更多时间花在产出。
2) 上报机制：数据上报的时机、内容和技术实现形式。例如对一款移动应用而言，上报机制需要考虑的内容可能包括：在应用刚启动时上报还是即将退出时上报，每次批量收集一组数据再上报还是随时上报，是否只在Wi-Fi环境下上报，本地保存的待上报数据有效期是多久，是否会有其他因素干扰上报等。只有明确了上报机制，才能及时对数据异常做出感知，及时做出调整反应。
3. 在数据来源正确的前提下，进行数据分析的方法可分为定性分析和定量分析。
1) 定性分析，就是对事物的性质作出判断，究竟它“是什么”。
2) 定量分析，是指对事物的数量作出统计，衡量它“有多少”。
3) 数据分析就是定性分析与定量分析相互结合，不断验证的过程。提出假设、设计方案、分析数据、验证或推翻假设，最终抽丝剥茧，逐渐接近真相。有经验的数据分析师，如果发现电商网站上婴儿车的销量增加了，那么他也会在奶粉销量的同步增加中得到回应。经典的“啤酒与尿布”销售案例正是来自于对数据关联性的分析验证。
4. 保持对数据的敏感性，有助于在机遇与危机不期而至前，提前嗅到并做出准备。增长黑客应当关注的常用指标。
1) 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（通常为24小时）所有访问者浏览的页面总数。该指标重复计算，即如果一个访问者浏览同一页面3次，那么PV就计算为3个。PV只记录了页面被加载显示出的次数，并不能真正确保用户进行了浏览，有些网站会利用这一特性“刷”PV，例如在页面中嵌入不可见的iframe。还有的网站编辑为了完成PV指标，会将一篇长文（或组图）拆分成多页，从而制造出阅读量大的假象。
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。通常在同一天内，UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者。如果某人访问网易首页，又点开了三条新闻，则记作4个PV和1个UV。UV反映了网站覆盖的绝对人数，但没有体现出访问者在网站上的全面活动。此外，由于校园网络、企业机关等一些部门通常有统一的对外IP出口，依靠IP来判断的UV也并不能做到完全准确，更优的做法是结合Cookies。
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，视作一次Visit。它可能包含一组页面浏览行为。通常界定同一访问者的两次不同Visit的判定方法是间隔时长，如30分钟。这意味着如果同一访问者连续的两次页面访问之间间隔为15分钟，则视作一次Visit；如果间隔41分钟（因故暂时离开或阅读了一篇长文），则被切分为两次Visit。
着陆页（Landing Page）：指访问者浏览网站时所到达的第一个页面，又称用户捕获页。针对着陆页的分析追踪可作为判定外部广告或其他营销推广活动效果的依据，因此着陆页应当是经过恰当优化的。
退出页（Exit Page）：指访问者浏览网站时所访问的最后一个页面。退出页数量大，并不等同于网站的黏性差，此时应当参照退出数与页面浏览量的比值，即退出率。若某个页面本不该有较高的退出率（如在线购买流程的下单环节），则需要检查该页面，防止其成为整站的流量漏洞。
跳出率（Bounce Rate）：用于衡量整站或网页的黏性。跳出，指访问者仅仅浏览了一个网页就结束了访问（Visit）。整站跳出率＝全站跳出数/全站页面浏览量，它反映了整站的导航效率；而针对单独页面计算的跳出率＝该页面跳出数/该页面浏览量，它是对单个网页导航能力的评价。一般而言，跳出率越高代表网站的问题越大。
展现数（Impressions）：又称印象数，指广告在浏览器中被加载的次数。只要广告内容被加载出一次（如刷新了页面），展现数就加1。
服务器打点数（Hit）：打点指服务器收到一次请求。如访问者浏览了一个仅有10张图片的网页，则打点数记作11，其中包括1次网页请求和10次加载图片的请求。
转化率（Conversion Rate）：转化，指达成了某种预设的目标，如引导用户完成下载、注册、新闻订阅、走完新手介绍流程等。转化率是计量这种转化成效的指标，可用于衡量网站内容对访问者的吸引程度和宣传效果等。例如，广告条的转化率＝通过广告条点击进入着陆页的流量/广告条的展现数；注册的转化率＝完成注册流程的用户数/到达注册页面的流量。
停留时间（Duration）：指一次访问的持续时长。通常较为简单的计算方法是用最后一次访问的时间减去访问第一张页面的时间（但这将无法统计最后一次访问的持续时长）。
初访者（New Visitor）：初次访问网站的访问者。通常用Cookie判断，并以一定时限为统计周期，通常为一个月。如果上月某人访问过网站，次月再次访问，则对于次月内的第一次访问行为而言，这个访问者仍视作该月内的一个新的初访者。
回访者（Return Visitor）：相对初访者而言，如果一个访问者在该月内重复访问，则视作回访者，也就是“回头客”。该指标衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站实用性。统计周期内所有初访者数量＋所有回访者数量＝独立访问者数量。
访问来源（Referrer）：指一次访问或一个网页浏览的流量来源，又被称作“推荐来源”。访问来源可从不同维度进行划分。如按来源网站的性质，可划分为来自搜索引擎、网站推荐（如友情链接、广告条、软文植入）、无网站来源（用户直接进入网站，如从浏览器收藏夹点入、直接在地址栏输入域名）等；按来源网址的形式，可划分为来自域（如fanbing.net）、网站（如www.fanbing.net）或URL（如http://www.fanbing.net/about.html）；按照内外部，可划分为站外链接或站内来源。
其他属性：有的第三方统计工具可结合自身收集的其他数据，获取访问者进一步的信息，如地域分布、系统环境、性别比例、年龄分布、学历分布、职业分布等。
2) 软件及移动应用类产品常用指标
新增用户数（New Users）：指首次打开应用的用户数量，通常通过设备识别符（如苹果系统的UDID）来识别用户的唯一身份。由于传输统计数据需要联网，因此即便是首次打开应用，若未能联网，也统计不到。此外，卸载再安装通常不会算作新增用户，老用户的版本升级也不会计算在内。当然，如果下载了应用但并未安装，或安装之后没有启动过，也无法统计为新增用户。
活跃用户数（Active Users）：指统计周期内有过特定使用行为的用户数量。同一用户在一个统计周期内多次使用记作一个活跃用户。这里“使用行为”的定义因应用而异，有的团队将启动即视作活跃，有的则需要满足启动＋执行某种操作（如浏览过至少一条新闻），还有的则索性将常驻后台的守护进程没有被杀死也统计进了活跃范畴中。因此如何计量活跃用户数，归根到底还是看团队真正追求的是什么。活跃用户数一般看“日活”（Daily Active
Users，DAU）和“月活”（Monthly Active Users，MAU）。
升级用户数（Updated Users）：指由已装的老版本升级到新版本的用户数量。时常有人问，像QQ这样保有量已经很大的应用，为什么每天还能在应用市场上创造如此巨大的下载量？其中很重要的因素之一，就是将用户从老版本升级到新版本的下载行为统计了进去。
留存率（Retention Rate）：指用户在某段时间内开始使用应用后，经过一段时间，仍然继续使用，这部分用户占当时新增用户的比率，也就是“有多少人最后留下来了”。留存率用于衡量应用的质量和营销效果的好坏。通常新增用户如果因为真实需求而来（如从应用市场主动搜索并下载获得），则留存率较高；而因为博眼球的营销推广（尤其是有奖活动）进来的用户，留存率较低。并且，不同种类应用的留存率也有各自的基准，如游戏的首月留存率通常比社交类高，而工具类的首月留存率又比游戏高。留存率通常看次日留存率、3日留存率、7日留存率、15日留存率和30日留存率。
总用户数（Total Users）：指历史上所有新增用户数之和。该数字由单纯地相加获得，存在一定水分，无法体现已经流失或极不活跃的用户情况。
单次使用时长（Duration）：指用户从一次启动到退出应用所耗费的时间长短，用于衡量应用的黏性。应用在后台运行并不会计入其中。不同类别的应用，单次使用时长可以千差万别。工具类产品解决问题目标明确，用户完成任务之后就会立即退出，比如看一下天气、优化一下内存占用等，用几秒就可以关闭。而视频播放类应用则能持续更久，通常可达到几十分钟。
平均单次使用时长（Average Duration）：计算方法是某日总使用时长/该日启动数，可用于更准确地评估用户的使用状态。因为一款应用在不同时段的使用时长可能存在差别，用户早上挤地铁时的一瞥与晚间睡觉前的沉浸使用，其单次使用时长本身是不具备可比性的，只有平均之后才能用于横向比较。
使用间隔（Interval）：指连续两次使用之间的时间间隔。如果一款定位于提供每日新闻资讯的应用的使用间隔过长，则说明对用户的黏性不够强，并未培养成每日使用的习惯，只是在偶尔想起来时看一眼。这就需要在产品上下功夫，或采取一些运营手段弥补，如定时推送当日的头条新闻。
转化率（Conversion Rate）：指应用内特定行为目标的转化情况，如让用户点击某个按钮、播放一段视频、邀请一批好友等。
K因子（K-Factor）：衡量产品的病毒传播能力，计算方法为每个用户平均发出的邀请数量/收到邀请转化成新增用户的比率。如果K因子大于1，表明产品具有自我传播能力，会随着用户的使用而持续扩散。
每用户平均收益（Average Revenue Per User，ARPU）：简单的理解就是“能从每个用户那里收多少钱”，是衡量产品盈利能力的指标，也可用来检测不同市场渠道获取的用户质量。ARPU的通常计算方法是产品在一定时限内的收入/活跃用户数。结合单用户的获取成本，可以推断出产品是否能形成自我造血的持续发展能力。
每付费用户平均收益（Average Revenue Per Paid User，ARPPU）：与ARPU将收入平摊到所有用户头上不同，ARPPU只计算从所有付费用户处获取的平均收益，据此更准确地把握付费用户的支付能力、消费习惯，并有针对性地对这部分付费用户重点运营和服务。
月付费率（Monthly Payment Ratio，MPR）：指一个月的统计区间内付费用户占活跃用户的比例。
生命周期价值（Life Time Value，LTV）：用户从第一次使用产品，到最后一次使用之间，累计贡献的付费总量。
1.6增长黑客担任的团队角色
1. 增长黑客是游走在产品、运营、研发、设计、用研等环节之间的多面手，它既是黏合剂，串联起产品开发过程中的各个环节，又是润滑剂，抹平造成阻碍的因素，降低失灵卡壳的可能。一名增长黑客不仅需要肩负起推动项目前进的重任，还应集百家所长，并弥补其他角色的短板。
2. 从投入产出比最大化的角度考虑，产品运营者更希望采用已被验证有效的既有方法，不断复制成功的经验，例如，如果送礼有效就持续搞活动，增加礼物数量和奖品价值，如果心灵鸡汤类的文章可以吸引读者点击，就增加这类文章的比重。而增长黑客更倾向于从数据中获得启发，发现新的机会，设计试验来验证自己的想法，为产品增长闯出一片新的空间。可以预计，很多时候增长黑客的尝试会陷入瓶颈和徒劳，这从运营的角度讲是难以接受的。
3. 用户研究，简称“用研”，是通过对网站访问量、应用行为统计等数据的分析，从中发现用户使用产品的情况，从中总结出一定的规律和趋势，供其他部门（如市场营销、产品策划）制定决策用。研究用户是实现产品增长的前置条件，前者为后者输出赖以决策的客观依据，后者则根据研究结果制定对应的行动对策。好的增长黑客本身也应当是专业的用户研究者。
1.7如何招聘增长黑客
1. 真正的增长黑客需要具备包括技术、产品、商业在内的专业技能，以及好奇心、创造力、职业道德、人脉资源，和成就伟大事业的战略思维与奉献能力。一流的增长黑客是“独角兽”。鉴别应聘者是否优秀，可以从以下几个问题着手。在招聘条件中，可以标明一个绝对必备的核心技能，并列举其他重要但非必需的次要技能，预留足够的学习成长时间。
1) 如果我们的产品出现了某个现象（比如流量井喷或暴跌），原因可能是什么？你会采取什么方式找出问题所在？
2) 你觉得我们产品最重要的特性是什么？
3) 如果给现有产品增加一个功能，你觉得应该加什么？为什么？
4) 谈谈你以往的成功案例？
5) 如果想接触某个公司或个人，你能通过什么途径？
2. 一个团队能否吸引并留下优秀的增长黑客，还取决于整个团队如何看待这份工作的价值，是否授予充分的自主权与试错机会。只有团队内全体人员将增长的理念深植心底，贯穿于寻求商机、产品定位、用户研究、研发策划及市场运营的整个阶段，大家通力配合，才有助于最大限度发挥这一角色或部门的功用。
3. 增长黑客至少需要具备以下素质。
1) 开发的能力
2) 设计的心态
3) 产品的觉悟
4) 传播和分享的热情
1.8如何成为增长黑客
1. 增长黑客要建立“T”形的知识结构——在横向上对跨界知识信手拈来、有机整合，在纵向上有某一领域的专攻，甚至达到旁人难以企及的深度。
2. 除了“硬性实力”外，还有一些“软性实力”是成长为合格的增长黑客所应当具备的，包含如下几项。
1) 热情：在缺乏外力协助和现成解决方案的情况下，唯有满腔热忱能驱动人持续探索，恒久坚持。
2) 聪明：网络上有浩如烟海的信息、需要有效识别、高效筛选。聪明的人会知道什么是自己需要的，而哪些不值得浪费时间。
3) 好奇：从一大堆杂乱的数据和用户访谈中抽丝剥茧，发现问题和与传统认知相背离的异样细节，从而进一步探寻到别人未曾发掘的机会。
4) 资源：最有效的一手实践案例和内部消息绝不会来自网络搜索。好的增长黑客既有发现机会的敏锐，又应当具有收集情报的途径。
5) 影响力：增长黑客要设法鼓动和说服团队中的其他成员，形成以“增长”为核心的默契心态，这要求增长黑客既是一名好的倾听者，也是一名好的演说者。
6) 心态开放：要明白自己喜欢的并不一定代表大众也喜欢，而自己讨厌的在别人那里也许根本不构成任何困扰。要善于聆听他人的意见，养成空杯心态，及时将自己“清零”。
7) 内心强大：增长黑客的工作有相当一部分在于试验，从不可能中寻求可能。面对风险、失败和前功尽弃，内心强大才能越挫越勇，不至于在阴影中逗留过久，而是昂首阔步地迈向下一个尝试。
8) 一点点强迫症：在能做到目标明确、抓大放小的前提下，对影响用户心智、事关转化的细节有严苛要求，全盘把控，而不是明哲保身、不敢提出要求。
3. 闭门造车，不如站在巨人的肩膀上，向高手取经。这或许才是成为增长黑客道路上最有效的捷径。
附录国外优秀增长黑客名单
1.9增长黑客的常用工具箱
1. GoogleAnalytics是目前使用最广泛的统计工具，强大且免费。Google Analytics主要给我们提供了以下几大关键指标。整个Google Analytics的数据是以访问为中心的，可以很方便了解网站的访问和渠道转化情况。国内的百度统计、CNZZ统计等也提供了更多类似的且本地化较深入的功能。
1) 页面浏览量（Page View）：网站在某一段时间内的页面浏览量是多少。
2) 用户浏览量（User View）：网站在某一段时间内的用户浏览量是多少。
3) 渠道来源（Traffic Sources）：用户流量来源于哪些不同的渠道。
4) 访客特征（User Demographics）：访问用户具有哪些特征值，可用来做用户分类。
5) 访问路径（Flow Report）：用户在网站上的访问行为，各个页面的进入率和跳出率。
2. Mixpanel从页面访问量数据的局限跳出来，转而以用户行为为驱动。它主要给我们提供了以下几大关键指标。你需要事先规划好你想跟踪哪些事件。有了这些信息后，比如首次访问注册的比例是多少，这些用户是怎么注册的。我们在提高注册转化率这个目标上，就能进行更有方向性的实验，也能很直观地了解到底每个变化是带来了提升还是降低。
1) 用户动态分析（Trends）：你关心的用户行为发生了多少次，占总比例多少。
2) 行为漏斗模型（Funnels）：某些关键行为是怎么发生了，每一步有多少的留存率和流失率。
3) 用户活跃度（Cohorts）：网站用户的活跃度如何，可以用来区分忠实用户和普通用户。
4) 单用户行为分析（People）：单个用户在网站上做了哪些操作，过程是如何的。
3. KissMetrics跟Mixpanel很类似，都是以用户行为为导向的分析工具，不过KissMetrics在针对用户的行为分析上做得更深入也更简单，能让你更加清楚地了解用户行为背后的各方面数据。
4. UserCycle的卖点是，你每次专注一个指标，获取能让你用来提升这个指标的目标数据，进而提供执行的辅助。如果说Google Analytics、Mixpanel和KissMetrics是纯粹的分析工具的话，那么UserCycle则做得更多，从统计到用户分组，再到生命周期维护和分组实验测试，从各方面了解用户行为，提升用户的价值。
1) 统计分析（Trends）和用户分组（Cohorts）：统计分组是以用户行为为中心，让数据说话。用户分组则根据用户对于产品的参与程度不同，划分成不同的群组。
2) 生命周期维护（Lifecycle Messaging）：用于与用户不停地保持互动，既能让客户更满意，也能知道用户为何流失。
3) 分组实验测试（Split-Test Experiments）：当知道用户为什么喜欢你的产品或者讨厌你的产品的时候，你就可以有目的地去改进产品了。在改进产品的时候可以多采用分组测试，来衡量不同的变化带来的改进效果，寻找到最优解。
5. Customer.io用于分析管理产品生命周期中使用的邮件（Lifecycle Email）。一个产品的成功与否，关键在于看有多少忠诚的客户，邮件互动就是为了制造忠诚的客户。而邮件互动的关键又在于如何在正确的时间给正确的用户发正确的内容，从而提高邮件打开和转化率。例如，对于活跃的用户，我们需要跟用户互动的目标和跟一次性用户互动的目标会截然不同，所以必须了解用户之间的差异，基于用户的不同行为发送不同的邮件。这就是Customer.io在解决的问题。与此类似的产品还有Vero。
6. Optimize.ly是A/B测试的利器。当我们定义好我们想去测试的实验时，可以非常简单地通过Optimize.ly来定制和修改页面。即使是没有技术背景的市场人员也能很简单地学会如何做A/B测试。Optimize.ly会根据用户行为的不同，给出不同的测试报告，让我们能真真切切地了解页面变化对于转化率的影响。除了Optimize.ly外，Unbouce也是不错的A/B测试工具。
7. Basecamp是37signals公司旗下的一款非常流行的基于云服务的项目管理软件，以简单易用和创新而闻名。Basecamp提供了消息板、待办事宜、简单调度、协同写作、文件共享等功能，方便中小型团队部署在自己的在线协作平台上，让成员即便在天南海北也能共同打造一份事业。国内类似的在线协作平台还包括风车、明道、Tower、瀑布等。
8. 友盟统计分析平台是国内最大的移动应用统计分析平台之一，能帮助移动应用开发者统计和分析流量来源、内容使用、用户属性和各种细分的行为数据。除了数据追踪，友盟还提供了方便移动开发者节省工作量的第三方组件，如消息推送、游戏分析、社会化分享、用户反馈模块。国内的类似服务还有TalkingData等。
第2章创造正确的产品
2.1 Instagram重生记
Instagram原本隶属复杂产品中的一个功能子集，最终以其简单的概念和聚焦的特性赢得了用户的青睐。世界上最好的公司都曾经脱胎于其他产品。你需要的是发现，让它进化成别的东西。
2.2 PMF，探寻产品与市场的完美契合
1. 真正的浪费是在错误的方向大踏步地高歌猛进，走得越远，就越与成功背道而驰。在如今这个技术井喷的时代，一样东西“能不能造出来”早已不是问题，该冷静追问的是这样东西究竟“该不该造出来”。成功地执行一项没有意义的计划是导致失败的致命原因。
2. 将“产品与市场相契合”的这一状态称为PMF（Product/Market Fit）。在达成PMF之前，过早的推广和过多的优化都是不必要的。当你试图在产品上增加一些功能以确保它的“完整性”和对某些极端情况的应对能力时，这意味着只能推迟正式进入真实市场接受用户检验的时间。
3. 产品达成PMF之前最重要的任务是从一小部分早期用户那里获得反馈，并以最低成本持续改进产品。每一次迭代不一定尽善尽美，调整的过程也可能损失一些旧版本的拥护者。好在产品早期做调整的消极影响范围有限，人们可能并没有你想象中那么重视你，因此在这个阶段快速试错也并不至于带来毁灭性的打击。这就是创业公司船小好掉头的优势所在。
2.3拒绝昂贵的失败
缺乏成熟产品做依托，再强力的推广也无济于事。产品团队错误地忽略了冷启动阶段的难度，认为平台的兴盛可以一蹴而就，实际上却让乘兴而来的早期尝鲜者空手而归。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。
2.4 需求，催生产品的第一原动力
1. 根据统计，产品开发中40％～60％的问题都是在制定需求方向阶段埋下的“祸根”。在测试及运营阶段发现需求方向的问题，解决的代价是制定需求方向中发现问题的68～200倍。让产品与市场契合，归根到底就是产品提供的服务能够切实满足用户的某方面需求。
2. 为此，开发团队应当设法去主动了解用户。如何进行用户需求分析呢？
1) 需求是真实存在的还是伪需求：需求应当源自客观实际。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：真实需求里也分为刚性需求和非刚性需求（弹性需求）。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（Abraham Maslow）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。而在互联网世界，最基本的需求可归纳为对信息的收集、对生产生活资料的获取以及与他人的沟通交流。选择刚需作为产品切入点，能够减少前期项目风险和后期推广阻力，但面临的竞争也更为惨烈。
3) 研究需求量是否够大，市场是否够肥：当你在抱怨自己的产品数据怎么开始增量放缓时，是否意识到由于当初切入的市场太小，已经开始遭遇瓶颈了呢？如何判断需求是否够大呢？通常可采用三种方式：
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。例如百度搜索框的自动联想功能，能够基于网民的搜索热度自动补充完整的搜索关键字。另外，百度搜索风云榜和百度指数也是了解国内网民需求分布的风向标。
4) 衡量需求的变现能力：先火速笼络一批用户进来，暂时搁置盈利模式，是许多早期团队的态度。优秀的团队找到匹配自己基因的市场需求，在需求分析中寻找适合的市场机会，以此拟定产品方向和发展策略，应当成为每位创业者准备大施拳脚前的第一要务。
2.5 用最小化可行产品验证需求
1. 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： MVP（Minimum Viable Product）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。其中，“最简洁的产品原型”可以是产品界面的设计图，可以是带有简单交互功能的胚胎原型，甚至可以是一段视频、一个公众号。MVP的优势在于节约成本、调转灵活，能够直观地被目标用户感知到，有助于激发真实意见。它并不意味着“便宜”、“难看”或是“核心功能残破”，而应是能帮助用户完成任务的最小功能合集。除此以外对需要认知的内容没有直接帮助的一切功能或流程都应当暂时放弃。MVP的目的是用于解答商业产品开发中最重要的两个问题：一是价值假设，这款产品是否能够满足用户的需求？二是增长假设，用户是否愿意为产品买单？
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。反馈的内容包括用户对产品的整体感觉、是否喜欢/需要某项功能特性、想要添加哪些新功能、某些流程是否合理顺畅等。对精益创业者而言，用户的反馈应当作为产品开发中决策的根本依据。
3) 快速迭代：快速迭代就是要尽早发布，并针对用户提出
4) 的反馈以最快的速度进行调整，融合到新版本中。尽早发布，意味着产品获得更好的时间窗口和机会。不要等认为产品“完美”之后才发布。再完美的产品，如果没有人使用，那便无从称之为完美。相比在实现产品前先口头向潜在用户宣讲你的创意，开发出的MVP能够用于实际演示和测试，有助于直观地被用户感知到，继而激发出真实的意见，帮助创业者尽早开启“开发—测量—认知”的反馈循环。
2. 基于微信的MVP开发策略： 尝试跳出“一定要做个应用”的思路，采用现在已经存在的轮子，为自己抢来一些时间和先机。
1) 使用微信公众平台开发最小化可行产品就是一种不错的方式。微信公众账号承担了连接输入/输出方的“二传手”的作用，由它来统一获取用户的行为，并给出相应的服务器反应。
开发成本低。微信公众平台的开发者模式，允许开发者通过开放的接口接入自己的服务器，响应公众号粉丝的输入。掌握PHP、HTML5等网站开发知识就能够实现各种媲美原生应用的酷炫交互功能。你也完全可以用微信聊天窗口里一来一回的简单问答作为基础互动。相比动辄数万元的应用开发，成本可压缩在十分之一到五分之一。
无须适配。
分发方便。引导用户去特定市场，下载动辄几MB的应用安装，并完成一长串的注册登录流程，这会让你的潜在用户望而生畏。在微信公众平台内建一个MVP，无安装门槛，推广成本也极低。此外，维护微信平台的功能如同维护网站，可以随时上线、下线，不需要让用户下载升级安装包。
便于收集反馈。你可以明确地知道每个用户的身份，查询他们的互动记录。用户也习惯于直接以对话的方式提交意见，这比要求用户去应用内的反馈模块或是专门撰写一封电子邮件更加高效。
数据得以沉淀。通过微信公众平台开发MVP，获得的初期数据信息是可以提交到自己的服务器上的，不会随着MVP的废弃而不再具备效用。
2) 一些值得关注的问题
追求实现速度要兼顾产品的拓展性。多花一些时间设计通用的架构和API，到后面再做原生应用的时候能够减少很多返工时间。
微信的地理定位准确度受到不同机型和网络的影响，一旦出现偏差会影响到服务品质。
运行期间出现了服务器突然宕机的紧急情况的备用方案。
3. MVP必备模块：除了待验证的基本功能外，反馈渠道、公告看板、自动升级和使用行为统计 。
1) 反馈渠道：请尽可能为你的MVP用户提供产品内部的反馈机制（如网站顶部的留言板入口、移动应用中的提交反馈页面），而不仅是在产品体外设置独立的反馈渠道（如微博、微信、QQ）。用户希望在遇到问题的那一刻尽快将自己的疑惑、惊诧与愤懑传递给开发团队。这些最终采取了行动的少数派用户，极有可能出于两种初衷：第一，他们的确遇到了棘手的麻烦；第二，他们真的是你产品的忠实粉丝，以苛求的眼光审视任何一个不完美的细节，热忱地为团队带来改善意见。
2) 官方公告：包括群体公告和针对单个用户的定向消息通道。公告看板的目的是向用户传递来自产品官方的声音，包括团队动态、运营公示、反馈回复，以及应对突发情况的紧急通知和危机公关等。对于网站而言，公告看板的具体实现形式可以是首页的一条醒目的横幅、个人中心的系统消息或是群发的邮件，而客户端及移动应用内的公告则可能更加醒目，如能够轻易占据用户注意力的推送通知（Push Notification）。并非每个用户都有看公告的习惯，然而对于试图主动了解官方信息的用户而言，找到入口的方式必须简单易行。
3) 自动升级：网站的优势是随时部署，用户打开浏览器看到的永远是最新的内容。对于客户端和移动应用的用户，最佳策略是在产品启动时提示用户有可用的新版本，当用户确认升级后，通过内置的下载模块在后台完成更新，整个过程无需用户介入，而是“傻瓜式”地完成。
2.6 产品早期是否需要适配新的平台环境
1. 本着精益创业、快速迭代的交付理念，许多团队在选择开发技术和适配的平台环境时，会优先选择较为成熟的现成方案，这固然是一种保守稳健的打法。但还有一种与此相反的论调，认为创业者应尽早适配新的平台环境，以获得来自平台方的特殊扶持。两种策略的取舍因人而异。后者意味着需要担负一定的试错成本，通常更适于对技术风向判断独到且有一定研发能力的团队。
2. 如果遇到产品和新平台可能不匹配的解决方案：
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。
2.7 “行胜于言”的用户调研
1. 在探寻PMF的过程中，直接面对面访谈或发布在线调研问卷固然十分重要，但切不可当成产品决策的唯一依据。有时候用户看似坦率而真诚的意见并不完全体现他们内心的真实想法和需求，极可能是受到了测试环境、提问方式、个人利益或其他干扰因素的影响。
2. 用户说了什么固然重要，但更多心思应当花在分析他们做了什么。是否愿意为某项功能付费。一般而言，产生付费意愿需要经过更多的思想斗争。如果需要真金白银的付出，仍然没有阻挡住他们使用的热情，那么这部分用户意见的权重就要高于那些“动口不动手”的免费评论家们。付费的过程增进了用户与产品团队之间的关系，他们会觉得有责任提出自己期望的功能与使用建议，开始更加“认真”地使用你的产品。