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《增长黑客》读书总结

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《增长黑客》目录

第一章 增长黑客的崛起

第一章增长黑客的崛起

关于增长黑客——用数据说话,为初创公司解决用户增长问题

• 增长黑客起源:增长黑客源于硅谷,最早于2010年由Qualaroo的创始人Sean Ellis提出,在2012年Andrew Chen在博客上首次定义增长黑客的重要价值而引起业界广泛关注。

• 增长黑客定义:增长黑客指的是一群以数据驱动营销、以市场知道产品,通过技术化手段贯彻增长目标的人。

• 增长目标可概括为AARRR转换漏斗模型:即获取用户、激发活跃、提高留存、增加收入、传播推荐。

• 增长黑客职责:增长黑客职责接近于专门为初创公司设立的市场推广部门,通过低成本的手段解决初创公司产品早期的增长问题。

• 合格增长黑客具备的特质:数据为网、专注目标、关注细节、富于创意、信息通透。

• 增长黑客炼成:增长黑客需要对产品、运营、研发、设计、用研等熟悉与精通。除了以上专业技能还需要对数据敏感,拥有热情与好奇心,具备一定影响力、心态开放、内心强大等。

• 常用工具:

统计工具:Google Analytics、友盟

用户行为分析工具:Mixpanel、KissMetrics

用户分组与测试工具:UserCycle、Optimize.ly

邮件与协同工具:Customer.io、Basecamp

第二章 创造正确的产品

第二章创造正确的产品

根据市场与需求设计正确的产品

• 了解产品真正的需求。对于新产品如何进行用户需求分析及挖掘用户的真正需求至关重要,通常我们需要判断需求是否真实存在,是否属于刚需,需求量是否足够大,市场是否足够肥,及衡量需求的变现能力,从而在需求分析中找到合适的市场机会,并以此拟定产品方向和发展策略;

• 用户调研的方式对于探寻需求是非常重要的方式;

• 产品需与市场契合点(PMF)。对于新产品尤其是创业团队的产品,首要任务是要找到产品与市场额契合点。通过每一次反馈、调整来强化产品优势,及时纠正错误,而非一味坚持已有的创意,不顾市场需求和反馈;

利用最小化可行产品验证需求。这一步也是为找到PMF,因为在市场不确定的情况下就投入大量的人力物力财力是有风险的。而利用最小化可行产品的方式可以快速试出市场需求与反馈,并对产品原型迭代优化。

第三章 获取用户

第三章获取用户

如何为你的产品获取用户

作为增长黑客,为产品获取用户是一项重大职责,书中为我们详细列出获取用户的方式并以例子作出详解,这些方式可以为我们的新产品获取用户提供借鉴。

• 筛选种子用户。在产品初期甚至是前期,应去获取一批高质量的用户,因为这些早期用户对于产品的走向具有重要作用。在此期间要注意甄别、筛选掉那些因好奇或者是投资者、竞争对手的用户;

• 从最简单的方式做起。贴近用户,与用户直接接触,以此来掌握用户的真实需求;

• 通过社交网络获取用户。一些社交网络与工具拥有海量用户,无论是通过产品捆绑的方式还是移动应用分享的模式,都可以在产品初期为我们带来用户;

• 利用数据抓取方式获得用户;

• 打造高质量内容,通过合适渠道发布,利用内容营销获取用户;

• 进行搜索引擎和应用商店的优化营销;

• 利用嵌入式代码和小插件达到宣传效果,从而为自己的产品带来流量;

• 线下宣传与推广,从而引流到线上。

第四章 激发活跃

第四章激发活跃

1. 通过分析一些较大公司的整个病毒传播的设计过程可以对我们以后的运营工作带来一些参考:

1) A/B测试调研新注册用户愿意邀请的朋友数量,实现最大程度的邀请转化率;

2) 邀请方式采用向用户的好友发送邮件,邮件文案优化,提高传播;

3) 允许用户导入自己邮箱通讯录里的联系人,开发适用于本地邮件收发软件的插件,帮助用户自动导入存储在本地的通讯录联系人,保持平台用户活跃度;

4) 优化注册环节,提升用户注册率,提高网站PV量和新老用户活跃度;

5) 新增评价、标签功能模块,通过声誉系统激发用户活跃度。

2. 通过A/B测试提高网站活跃率,前提是需要我们搞懂A/B测试基本思想:

1) 提供两个方案并行测试,不同方案之间只存在一个变量,排除其他干扰因素,以某种标准判定结果优劣,筛出最优方案。

2) 在产品设计中,A/B测试常用于减少页面障碍、提升转化率、确定改版方案、新功能的小范围测试等。

3) 对移动应用进行A/B测试,快速验证某些需求。从而激活用户,并影响用户决策

3. 在实际工作中降低用户活跃门槛也可达到我们想要的效果:

对于产品功能或功能实现上的创新破除用户在功能使用中的障碍,降低活跃门槛,获得市场认可。

4. 合理利用补贴的方式来提升用户活跃度:

返利与补贴方式可在短时间内影响用户的单词决策,也可能在更大范围内引导和改变用户习惯。

补贴方式可以为现金与红包补贴等,合理运用。

5. 游戏化运营的方式也可提升参与者的参与度

游戏化运营,通过改造接触、沟通和参与的过程,产生具有吸引力的、持续的外在激励,诱发参与者的内在激励,从而更有效地提升参与者的参与度,实现态度和行为的转变。例如会员卡,积分排名,徽章挑战,抢夺地主,签到玩法等游戏化元素。

6. 通过编写简单的脚本实现自动化运营

通过自动回复、升级等功能激活用户参与度

7.其他方式活跃用户

我们也可以通过其他方式来激发用户活跃度,在实际运营工作中对用户活跃度进行最终分析,找到适合自己的产品运营方式。

第五章 提高留存

第五章提高留存

当今很多产品快速获取用户并不难,并且一开始时用户的活跃度也不错。但是对于部分产品来说,由于用户流失太快,最终导致产品以失败而告终。所以,需要寻找自己产品中导致用户流失的原因,书中提到了以下5个方面的原因:

a) 存在程序漏洞

b) 用户被频繁骚扰

c) 话题产品的热度消退

d) 有更好的替代品

e) 其他因素(游戏通关、需求不再存在、产品生命周期终结等等)

期间我们需要关注一些指标来判断用户流失率,常用的指标包括次日留存率、7日留存率、30日留存率,计算公式:N日留存率=第一天新增用户中在第N天依然使用的用户数/第一天的新增用户数。

找出用户流失原因后,可以通过优化程序、有损服务、引导新应用快速上手、社交维系和解绑、设计唤醒机制等途径来使用户能够保留下来并经常使用产品。

不过上面作者提到的有损服务,在实际使用这种方式降低用户流失率时,需要注意有损服务的核心是确保核心功能的正常流畅使用,所以在实施这种方案时要注意优先确保核心功能的运转及在条件允许的条件下牺牲的特性越少越好。作者也对唤醒机制策略做了详解,常用的唤醒机制有电子邮件、消息推送通知、移动网页唤醒应用等。

第六章 增加收入

第六章增加收入

企业做产品并对其运营目的就是要盈利,不过作者先通过QQ聊天工具、360免费杀毒、百度搜索等案例引出互联网免费经济,然后指出了免费模式下如何增加收入:

1) 基本功能免费,高级功能收费

2) 交叉补贴

3) 三方市场的流量变现

4) 开源代码的盈利

5) 公司上市或被收购

与此同时,作者还通过Bidsketch推出付费服务的成功案例增加公司收入,不过类似于网站分析服务的CrazyEgg公司完全取消免费套餐改为付费套餐的这种方式在中国恐怕要慎重使用。

最后作者还通过几个案例来说明通过重定向广告、精准营销、微商模式、QQ非法会员变惩为奖模式、百姓网的内部建立智能商业系统等方式来增加收入。

第七章 病毒传播

第七章病毒传播

病毒式传播是基于用户诉求的一种传播方式,旨在让产品能够像病毒一样自发引起用户的传播,实现用户爆发式增长。衡量病毒传播的两大核心指标是K因子和病毒循环周期。其中K因子=感染率x转化率,感染率指被感染用户转化成新用户的比例,转化率指被感染用户转化为新用户的比例。而病毒循环周期指从用户发出病毒邀请,到新用户完成转化所花费的时间。

在这个社会化的新媒体时代,病毒营销手段各种各样,如百度云网盘制造的Bug营销,各大旅游网站在“去啊”文案基础上的借势营销,构建产品体外的病毒循环如朋友圈的小游戏,产品内置的传播特性让用户主动推荐的方式等。

采用什么样病毒营销模式需要对用户心理进行一定的把握,一旦掌握了这些群体心理特征,就能从深层次激发人们的传播动力:喜爱、逐利、互惠、求助、炫耀、稀缺、害怕失去或错过、懒惰等特性。

任何一场病毒营销都需要精心策划的,不过也要记住虽然病毒营销对于一款产品的增长很重要,但更为重要的还是产品本身。

第八章案例及附录

在第8章中作者举了几个完整的产品增长案例,有国外的Airbnb、Tinder、Github和国内的美丽说、外卖库,案例集详细地描述了每个产品增长中的关键节点、具体做法,这对以后我们的运营工作也是非常具有启发性。

作者在后记中写了增长黑客的职业道德。其中作者在前面章节写到他们为了产品推广,在网站上抓取用户头像然后稍加处理虚拟成真实的用户,个人认为是用户隐私的侵犯。而其他的对于一些为了增长用户不惜一切手段例如产品的恶意炒作、脑残营销都是非常令人反感的。而附录里也给出了增长黑客或者说产品运营中应当关注的常用指标,以及国外优秀增长黑客名单,都是非常值得借鉴的材料。

最后,在读完整个《增长黑客》的书籍及对每章节的读书总结后,个人收获还是很大的,其中一些用户增长、活跃度与留存率的提升、增加收入、病毒传播等的方式值得我们借鉴的,当然具体实施需要结合自身公司与产品情况制定相应策略。

附: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(PV)、独立访客(UV)、访问数、着陆页、退出页、跳出率、展现数、服务器打点数、转化率、停留时间、初访者、回访者、访问来源、其他属性。

软件及移动应用类产品常用指标:新增用户数、活跃用户数、升级用户数、留存率、总用户数、单次使用时长、平均使用时长、转化率、K因子、每用户平均收益、每付费用户平均收益、月付费率、生命周期价值。

by TINA  2015.09

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