一、什么是增长黑客？ 一个有趣的现象：大家对 Growth Hacking（增长黑客）概念的理解很不一样，而且一直都在变。 1.1  永远在变化的增长黑客

• Facebook 用户增长副总裁 Alex Schultz 早年创建了一个做纸飞机的网站，他在网站页面上放了二三十个“纸飞机”，然后通过搜索引擎检索的时候，发现这个相关度的排名就上去了，这就是最初的SEO的尝试。
• Dropbox 推出用户通过邀请好友获得更多存储空间的功能，得到了快速的增长。
• Hotmail 刚开始发布的时候，在所有人的邮件下面加了一个申请使用的CTA，然后短时间内获得了很大的增长。

2. 增长黑客 与 Data Driven 增长黑客比较重要的一个领域、比较值得做的就是数据驱动。 为什么呢？ 一是，前面雁行模式所归纳的，现在大部分公司能跟得上的性价比比较高的前沿就是数据驱动这块，这里面涉及到的工具这两年以非常快的速度正在完善和SaaS化。 二是，数据分析本身是衡量一切后续产品改进或者增长黑客的结果的指标。这也正符合管理学大师彼得·格鲁克说过的：If you can’t measure it，you can’t improve it. 那么如何实现数据驱动呢？ 根据以往的实践经验，我们可以把这个过程分成三个部分。

• 首先是规划，确定你需要采集哪些事件。
• 然后是采集，如何把数据采集到相应的数据库或者产品中。
• 最后是数据分析，从采集到的数据中得到对我们有用的一些结论。

3. 如何规划数据采集？ 规划主要分成两部分： 一是主要采集哪些事件；二是采集的事件中，用哪些维度去分析。 3.1 记录什么样的事件？ 首先需要保证的是去记住那些构成关键指标的事件（这些关键指标和你的产品息息相关），例如注册、激活、购买等。 接下来去分解支撑这些关键指标的那些事情，例如注册包括：打开注册页面，输入账号、密码和验证码，或者使用其他的社交账号来登陆。 这个过程你会发现一些事件有明显的顺序，一些用户会在某些事件上放弃。这个过程就是所谓的漏斗分析，各种构成漏斗分析的主要步骤也是可以这样一并记录，作为这个关键指标的延伸和改善。 3.2 选择什么样的维度？ 最重要的原则是记录那些可能产生差别的维度。 比如某一个功能，我放在页面上不同地方会产生一些不同的影响，那么就需要记录他们的页面属性作为一个维度。再比如一个电商网站，卖出去的货可以记录编号、价格、产地等多种维度。 现在初创公司的话，性价比更高的做法就是用SaaS服务，通过第三方的SDK来完成原始数据的采集工作。

4. 如何采集数据？ 传统采集数据是一件非常花资源的事情，可能会用掉我们 1/3 到 1/2 的时间。 4.1 采集数据需要注意什么？ 首先，在产品的早期，就要把“统计层”的需求直接放到产品规划和迭代的结构中去，提前规划好可以防止后面很多折腾和重构。因为后期你会发现，采集的需求从某种程度上和程序复用的需求有一些矛盾。 其次，在落实产品自动化测试流程的时候，争取把统计数据的统计返回结果也包含进去，长远来看可以帮助我们省掉很多技术上的问题。 最后，次采集数据的话，尽量用SaaS工具自带的SDK起步，可以帮你省掉很多细枝末节的小问题。 4.2 如何选择数据采集工具？ 推荐的是 Mixpanel ,它的事件采集比较全面，强过Google Analytics，上手友好性非常好。 还有一个海外工具叫segment，也是一次埋点，然后把数据采集后转成你能接受的其他方案。你只需要通过后台开关就可以控制。它也是一个非常适合上手的工具。 上面这些方案都可以作为你去了解现在比较流行的 SaaS 产品的一个起点。 4.3 如何进行数据处理? 如果只用性价比更高的 SaaS 工具的话，数据处理过程也许不需要你操心；但是不一定都能满足你的数据要求。 大家可能听说过 ETL (提取，转化，写入)，很多时候我们会有一些自己的数据处理工作。这主要是出于性能考虑，SaaS 产品的 SDK 抓取的数据格式和我们需要的不一致，亦或后期处理的需要。

5. 如何进行数据分析？ 规划并采集好需要的数据，然后开始进行数据分析，主要目的是通过分离维度来查看数据之间的相关性。 5.1 数据分析的两大目标 首 先是提供报表和 Dashboard 。根据公司每一个同事的业务需求，去产生他需要的结果；这个时候需要重点关注关键指标，生成报表或者Dashboard，便于可视化分析。在制作指标的时 候，数据尽量不要做历史的存量，比如从公司成立到现在一共有多少个注册用户，这个数字看似很辉煌，但是没有可比性，我们更加关注的是每个周期的变量趋势， 对比本期和上期的数据， 由此发现问题。 然后是假设检验，指导业务。等到我们报表或者是 Dashboard 反应整个业务发展情况后，对工具使用也会有比较好的经验，可以根据业务经验提出一些假设，并指导你的产品和运营。然后观看数据发展趋势，来验证你的假设是否成立；借此不断优化你的产品和运营。 5.2 常见的数据分析入手途径 报表应该覆盖关键行的为（注册、激活、购买支付等等）和关键的路径（转化、漏斗、留存等等），其中要重点关注“怒点”行为。 什么是用户“怒点”？如果用户在一个页面上面10秒之内针对同一个元素连续进行了超过5次以上的操作，那往往可能是出现他拿鼠标对这个按钮不断的点，这就是用户的一个“怒点”。 那 这种情况有两种可能，一种是产品真的做得很贱，就是一个动作要按同一个按钮 8 次，那8 次都是切换不同的状态了。另外一种就是产品出现了不符合用户认知和预期的表现，那这种情况下用户的推论是网络问题或者是产品卡住了，有些情况是他没有真正 理解你这个产品交互的逻辑，那很可能其中你的设计有一些令人迷惑的地方，或者是有一些提示没有到位的地方，你这个过程其实很值得深入的进去找一下。 5.3 假设检验 假 设检验一个比较标准的步骤如上图所示。我们观察到一个现象，结合业务经验推测这个现象是由于什么样的机制引起的，或者是有什么样的机制是跟这个现象是相关 的。如果假设成立的话，我们推广这个机制可以更好地优化我们的产品，如果不成立的话，产品或者运营可能会恶化或不变。我们通过前后持续的数据观察，对比数 据变化的差异来分析假设是否成立。 5.4 teambition案例分析 上 图是 Teambition 的在线创建项目的界面，针对这个项目我们专门做了漏斗分析，当时观察到一些用户在【项目类型】处操作后就退出了，还未完成创建项目。在这样的情况下我们能 不能改善这件事情呢？根据以往的经验，界面上过多的选择往往会分散用户的注意力，导致核心操作受到影响。创建项目的核心是要用户创建一个项目，而不是非得 选择一张封面。 那怎么来验证这件事情？如果能省略掉非关键因素，把非关键的信息放在用户创建项目完成后再来自定义，那么能否有改善呢？ 根据上面的假设，我们对创建项目的界面进行了简化。上图左边是创建企业项目，右边是创建个人项目，非常简单便捷，不到一分钟就能完成。 通过后期的漏斗分析我们发现，转化率确实是大幅度提升了。

6. 总结：打造自己的Growth Model 6.1 海盗模型-AARRR 积累出大量的这样的洞见，来支撑你的产品的更新迭代，之后经过验证的假说或者你所有决定的汇总，也就成为了大家所说的 growth model，也是现在一个所谓的很热的词，海盗模式-AARRR，就是把每一个首字母拆开的话就是获客、激活、留存、变现和推荐。

• 获客（Acquisition）就是主要从网站渠道获得到访的网站流量。
• 激活（Activation）让用户真正的体会到这个产品迭代创新价值并且愿意回来用，理解你这个产品了。
• 留存（Retention）就是你长期定位来源你这个产品，而不是只是注册就走掉了，那这个其实是越来越被现在业内的人士开始关注和重视的。因为低价流量的时代基本上终结了，再加上收入正常的产品过程中，购买率的转化等等或者是往销售那边导流转化的效率等等。
• 推荐（Referal）让用户向他的好朋友或者同事等认识的人去介绍。

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