《增长黑客》 | Boole Flow

读书笔记

发布日期: 2021-01-02

文章字数: 6k

阅读时长: 20 分

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《增长黑客》，肖恩·埃利斯摩根·布朗著

注：读书笔记仅做记录，可读性较差。

增长黑客的主要目的是使用低成本、高效率的方式实现精准营销，为了实现黑客式增长，肖恩为我们提供了完备的方法论和经过实际验证过的技巧。虽然并非书中的每一个方法都能在实际项目中获得奇效，但这套增长逻辑是增长的底层设计，按照这样的方法，可以帮我们在实际项目中找到实现增长的方向。

工作中大家多久汇报一次项目进展呢？是每周，每月，还是没个季度呢？一个项目取得成效又需要多久时间呢？互联网时代价值迭代非常快，也许这个季度还有意义的事情，到下个季度可能就没有了意义，更快占领市场的才更有可能成为优胜者（当然这里我比较同意快人半步是英雄，快人一步是先烈的说法）。增长黑客一书中提出的方法是以周为维度检验效果的，这种低成本、高效率的方式，值得当下每一个互联网人学习。

本书主要分为两个部分，分别是方法论和实战。在方法论部分，核心告诉我们三点，第一：设立一个跨职能团队或几个团队，打破营销和产品开发部门之间的筒仓，凝聚公司人才；第二：进行定性研究和定量数据分析，深入了解用户行为和喜好；第三：迅速产生新思路并进行测试，根据严格的指标对试验结果进行评估并采取相应行动。在实战部分，分别告诉我们如何实现获客、激活、留存、变现，以及如何在增长实现之后维持并加速增长，做到增长的良性循环。

本书的核心观点是在有好的产品后，组建独立的增长团队就相应的增长目标，开展快节奏的试验。不管是获客、激活、留存还是变现，没有任何一个通用方法可以保证成功，唯一需要做好的就是快节奏的试验。肖恩比较强调在速度上取胜，每次试验的效果在周维度上检验，甚至一周会开展多次试验，这种战术会有很多失败，但是只要能快速的找到一个快速增长的试验，就能取得巨大的成功。

◆ 前言低成本、高效率的精准营销

细想一下，我们有多久没有认真的看一封产品说明书了。着陆页已经在我们生活中深深的内化了，这是商业进化中形成的潜规则。就像一个路口的红绿灯，如果只有绿灯，不是简化了人们对路口形势的判断，只会让人迷茫，如果某天出现一颗蓝色灯，可能没人知道代表啥。

意识到这点之后，我将我的营销团队和技术团队召集在一起进行头脑风暴，让大家献计献策，思考如何改进用户“着陆页”，如何更好地向用户传达这并非圈套，让他们相信LogMeIn真的提供免费的产品。我们尝试了许多营销方案和网页设计，但是，这些试验几乎没有带来任何实质性的改变。之后我们决定在页面上增加一个购买付费版本的简单链接，结果这让我们找到了页面设计、信息传达和服务选项的完美组合，使我们的转化率提高了不止两倍。

返现和赠送空间，这种裂变式营销，现在各大社交平台上层出不穷，在二十年前互联网资源还比较匮乏的年代，已经相当超前了，而且就是在今天，很多所谓的裂变式营销，也没有领悟作者这里提到的精髓，只是为了所谓的裂变而裂变，完全脱离用户的实际需求。

于是我们将贝宝作为样板设计了一个用户推荐计划，用户每推荐一个朋友使用我们的服务，我们就额外提供给他们250兆的存储空间，同时他们的朋友也可以额外获得250兆的空间。

◆ 人员分工

增长团队的定位是清晰的，但是一直对增长团队的存在形式有点抓不透，特别是对于业务复杂的大中型企业，数据采集存储，产品设计，产品体验，软件研发，数据分析等都是有特定部门负责的，增长团队的独立出现，可能减少了很多中间成本，但这个团队对于特定领域环节来说竞争力可能不够明显。

如果团队里有用户体验设计师，他/她可能会负责收集并分析用户关于他们最看重的产品功能的反馈，并将分析结果汇报给团队。而这样的调研可能会引导团队提出改变某个功能或者测试某个新功能的想法。而后，团队可能会让工程师负责相应的编程工作，比如，如果调研发现用户在浏览网站时容易“找不着北”，工程师就可能需要对网页进行调整，比如修改购物车界面。

◆ 第二章好产品是增长的根本

感觉增长团队需要负责的东西还挺多，在什么样的企业规模，组建什么规模的增长团队太重要了，这可能会直接导致增长团队能否成为企业的支柱团队。因为对于一个没有具体业务做支撑的团队要想在企业中持续绽放生命力，还是很有难度的。

此外，增长团队需要认识到，有些时候，产品或服务的核心价值并不仅仅在于它的功能，而是在于它是否与恰当的核心市场相契合，而这一核心市场可能和公司一开始所设想的相去甚远，

啊哈时刻是产品的核心价值所在，是产品在市场上存在的意义，这固然非常重要，不过只找到啊哈时刻可能并不能实现黑客增长，因为啊哈时刻只能保证对用户有价值，不能让用户实现自增长，增长黑客的出现需要实现用户裂变与啊哈时刻的正向循环，就像Dropbox的啊哈时刻是文件分享，而促使增长的是邀请好友赠送存储空间，获得更多存储空间可以让用户分享更多的文件。

啊哈时刻”就是产品使用户眼前一亮的时刻，是用户真正发现产品核心价值——产品为何存在、他们为何需要它以及他们能从中得到什么——的时刻。换句话说，就在这个时候，用户认识到这个产品对他们来说为什么不可或缺。正是这个时刻下的体验使早期用户转变成产品的超级用户和宣传大使。

设计一个好的调查方案太重要了，希望达到的目的是什么，获得产品的用户反馈是什么，如何让用户用尽可能少的时间完成反馈，如何从反馈中分析到想要的结果，预期什么样的反馈可以支撑什么样的决策……

如果这个产品明天就无法使用了你会有多失望？

a）非常失望

b）有一点失望

c）不失望

d）不适用——已经弃用产品

◆ 成为不可或缺的产品

一个产品的啊哈时刻在开始是可能是明确的，但随着业务的逐渐丰富，很容易迷失初心。同时有时候一个产品设计者定义的啊哈时刻，并不是用户最关注的，歪打正着到另一个。时刻与用户站在一起，定期组织用户调研很有必要，这能让产品与用户的距离尽量小。问卷的设计同样重要，比如如果没有这个产品你最舍不得的功能是什么，就比你最喜欢这个产品的什么功能更能找到啊哈时刻。

必须采用分析手段找出“啊哈时刻”没有实现的原因以及如何才能实现，而不是单纯依靠主观臆测。为此应同时采取下列三个措施。

• 开展更多的客户调查，包括采访和实地调研，真正与客户和潜在客户交谈。

• 针对产品改动和信息传达进行高效试验。

• 深入分析用户数据。

啊哈时刻不是用户决定的，更不是产品设计者决定的，是在用户和产品的交互之间形成的，所以通过快速的AB测试迭代，才能让交互关系保持活力，从这种程度来说，重要的可能不是具体的功能，应该是一种关系，你需要，我正好有。

在我们合作过的公司，我们亲眼目睹了数百个类似的案例：通过实施A/B测试所发现的非常简单的改变，这些公司成功为客户创造了“啊哈时刻”，从而实现了用户的大幅增加。

◆ 深挖数据

这一点在现在app满天飞的时代非常明显，大家都喜欢轻应用，上手简单，使用方便。微信，抖音的霸主地位很大程度上可能正因为如此。当然不排除重的应用也能称霸，就像支付宝。关键在于使用app是为了达到某个目的还是使用某个功能。

正如凯斯·索耶在他的《Z创新：赢得卓越创造力的曲线创意法》（ZigZag: The Surprising Path to Greater Creativity）一书中所说，“太多功能堆在一起反而让人困惑”。

◆ 不要偏离路线

非常厉害，回关的数量直接决定了网站的性质，发现这种指标需要非常强的商业洞察力，不同的行业之所以不同，是因为定位不同，那定位是怎么出现的呢，是用户使用场景不同，使用场景不同，用户对场景中获得的反馈也不同，只要清晰的找到这种反馈并尽可能的强化反馈回路，距离成功就应该就不会太远。

通过给用户致电进行采访，团队得到的反馈是，如果自己关注的人中超过1/3的人“回关”，那么推特就跟其他社交网络没有什么区别了，产品的特殊价值就无从体现。如果不到1/3的人“回关”，那么推特似乎就更像一个新闻网站，而可供选择的其他新闻网站实在是数不胜数。

◆ 第四章快节奏试验

有效试验永远是针对性试验，漫无目的的试验只会耗费更多的资源，让公司死得更快，有全面的数据，有清晰的目标，才能指导快速的试验。国内最知名的快速试验可能要算腾讯的赛马机制了，这种机制需要大量资源，也注定会有失败，可每一个失败的产品，都会为下一个成功的产品指明方向，谁叫腾讯拥有中国最大的流量池呢。

一开始便试图启动太多试验可能会导致试验执行欠佳，使团队成员感到困惑，或因为试验结果不理想而使士气受挫。开展漫无目的或设计不当的试验可能得不偿失。就像你不应该在没有进行足够的训练和热身的情况下参加铁人三项赛一样，你同样不应该以太快的速度一头扎进增长黑客过程中去，这样做的结果必然是失败。

◆ 第五章获客：优化成本，扩大规模

这两种匹配解决了获客的两个根本问题，语言市场匹配解决了用户从心理上接受产品的问题，它是产品在用户群体中的定位；渠道产品匹配解决了用户从消费上获得产品的问题，简便快捷可能就是最好。

扩大获客规模，首先要实现另外两种匹配：（1）语言—市场匹配，也就是你对产品优势的描述打动目标用户的程度；（2）渠道—产品匹配，即你所选择的营销渠道在向目标用户推广产品时的有效程度。

广告语是用户最先接触到的产品定位，初识效应也是最强的，这将直接导致用户是否会使用和传播产品。广告语需要解决两个问题，第一，如果让广告语简单好记，最好是用户普遍认知；第二，如何把广告语和产品定位联系再一起，让用户想到这个广告语就能联想到产品。

计划测试第一批增长黑客手段，请先从语言开始，因为这是一切的起点。

◆ 初步筛选

读到这里，看到了拼多多的影子，拼多多初期面向的用户主要是中低端，不管商品质量如何，至少拼购让这些用户实现了互惠，裂变式的传播后在规模效应中获利，因为抓住了下沉市场，在淘宝天猫京东的夹缝中异军突起。

我们不介意把人们骗去看他们喜欢的内容，”Upworthy的创始人伊莱·帕里泽说，“如果他们不喜欢，他们就不会分享。病毒传播是在好的包装和好的内容之间取得平衡。”我们可以学到的经验是，尽管找到能打动人心的语言非常重要，但是要实现病毒式增长必须提供真正的价值。

这就是企业的飞轮效应，以阿里淘宝和百度搜索举例，淘宝商家数越多，用户可以选择的就越多，用户就越多，商户也会越多，形成了正向循环；百度收录的网页越多，用户能解决的问题越多，用户就会越多，广告商就会越多，资金流就会越多，就能收录更多的网页，以此形成正向循环。每一家成功的企业都应该在商业模式上形成飞轮效应，整个过程最好不要让企业承担过多的角色，让用户忘记是在一个用一个企业的产品最好，因为那时候这个产品才是无处不在。

因此，具有网络效应的产品在获得病毒式增长方面具有得天独厚的优势：使用产品的人数越多产品体验就越好，所以人们是愿意鼓励其他人加入的。

被其中的这一句话吸引“一定要感谢你的朋友”，在现在社交网络如此发达的社会，人们之间的关系是非常弱的连接，而值得产生分享的连接必定是相对强的，一句简单的感谢为这种连接无意识间增加了正向反馈，用户不会觉得这种分享是一次打扰，更像是一次社交。

“你的朋友摩根为你在Airbnb上的第一次旅行省去了25美元，Airbnb是最好的旅行方式，一定要感谢你的朋友！”它的行为召唤也很简洁醒目：一个写着“领取奖励”的大按钮。

如果一个用户发出4份邀请，就有2个用户接受，那对于发出邀请的用户来说是兴奋的，因为至少有50%的朋友肯定了自己的邀请。如果一个用户发出40份邀请，只有20个用户接受，那对于这个发出邀请的用户来说可能是沮丧的，这让他知道有一半自己愿意分享的用户拒绝了自己这个残酷的现实。

领英也同样惊讶地发现，相比原来的用户提示语，如果建议用户发送更多邀请——但也不能太多——那么邀请计划的效果会更好。一开始提示语建议用户邀请两个人。但增长团队并没有就此罢休，他们增加了邀请数量并进行测试，结果用户照做了。但当团队将邀请数量增加到6份的时候，用户反应开始变得冷淡。增长团队最终发现，建议用户发出的最优邀请数量是4份。

◆ 第六章激活：让潜在用户真正使用你的产品

当用户进入某一个产品，那肯定是出于某种理由或期待，而离开某个产品，多数为得到的与期望不符合，所以从离开的用户那里更能得到产品缺少什么，而且只要没有过分的侵犯到用户，多数人还是希望这个世界变得更好的。

你一定会惊讶地发现，很多人都愿意在离开前停下来回答你的问题（问卷越简洁回应率也会越高）。

◆ 消除用户体验中的摩擦

这个太高明了，从不知不觉开始，自己已经深陷其中，这简直就是产品的艺术，使用最厉害的产品不会让你觉得是在用一个产品，它就是生活中的一部分，而且你自己都会忘记最开始是怎么用上的。不知现在还有多少人记得微信支付宝百度这些APP最开始是怎么出现在自己手机上的。

最初采取行动时人们在心理上做出了承诺，而且不管承诺的难度发生怎样的变化，人们倾向于在做出承诺之后通过后续行动来恪守承诺。游戏设计者精明地意识到，与其给用户提供游戏说明，不如先让他们做出承诺。他们需要通过一些简单的小步骤让用户开始游戏，让他们明白怎么玩并玩起来。

结合后面提供的案例，主要提到了以某种方式给用户返现过提供优惠，就像星巴克的星计划和礼品券，这种基本上都是实物奖励，商家需要提供具体的折扣或返现。感觉还有另外一种奖励方式，直接去满足心理需求，每个人都是独一无二的，消费某个产品，也可以要让用户感觉到自己的独特性，消费分级，定制化与产品相关的创意礼品，这种不止能吸引用户进阶，应该还能引发裂变式传播。

如果游戏化能够带来挑战和乐趣并提供有意义的奖励，那么它可能成为一个强大的激活手段。但它也可能起反作用。如果奖励没有任何价值，或者奖励与用户体验的核心价值毫不相关（也就是没有实现“产品—奖励匹配”），就会让人觉得这是在捉弄用户或是让人觉得莫名其妙。

◆ 什么是好的留存

设备的生命周期长，就用服务来填补间歇空缺，这种增加留存的方式是何等的高明，从这中程度上来说，到底是硬件成就了苹果，还是软件成就了苹果，增长黑客可能会认为是软件，苹果app store的生态闭环就是苹果最强的增长力。

所以苹果只能等三年之后甚至更长的时间才能知道是否留住了某个iPhone客户。正因为如此，苹果逐渐发展为不仅向客户提供设备，还提供服务。这是一个了不起的增长策略，它使苹果公司得以在新产品发布的间歇更大地挖掘留存用户的价值。

这需要很强的数据分析能力，用户量增加，很容易能想到有活动或改变了广告投放方式，留存率降低，很容易能想到产品没有满足新增用户的需求。但实际分析中经常会陷入如何留住这些流失用户的局限中去，很少去怀疑新增的这些用户是否真的就是目标用户，也就很少去怀疑活动或广告方式是否有效，毕竟新增用户的确增加了。实际中经常会被结果带偏，忽略了过程。