简介

精彩点评

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  唐诗缱

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  算是入门的第一本书了，大致看懂了逻辑，也能从书中众案例中找到现在app上的留存策略，AB实验法有点像生物学的控制变量法测试，其实也被应用在很多领域，半懂不懂的部分以后想起来再来翻看吧！

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  酒馆与家

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  大晚上睡不着，爬起来看了这本，一般来说书名既有不搭边的词汇组合又有大公司的title的话，烂书无疑。不过本书摆正了我的刻板印象。 整体很不错，案例也够清晰。其实套用到运营上面完全没毛病。总之还是感叹，在今天，流量越来越贵了呢。

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  大樊👊🏻 曌乾组织教练

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  算是快速把这本书看完了。作为一个非互联网人士，实在不敢评价技术上、落地性如何。总体感觉比《增长黑客》可读性强，系统性弱。 自己也算有点小感悟： 1. 增长黑客感觉就是科学实验在商业上的应用，可见到了一定程度，道是根本，一通百通。在这点上，只要是通过网络来搞销售的，我觉得都可以看看这类书，至少知道怎么去打磨自己的产品，而且可以把这种实验平移。 2. 感觉整个增长的过程就是在找关键点，无论是北极星、海盗指标什么的，都是在找那个根本性的推动点。若干年前的飞轮理论讲的是在某个点上持续用力，日久自见效果；OKR为的是拿关键性指标，教练谈话的关键是拿到合约……好像又和第一条有点像了，在找到核心点/卡点/瓶颈/关键痛点…这些描述上，其实都是一样的。就像那句话怎么说来着，找到问题所在，问题就解决一半了，即找到根本。

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  董沛

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  非常棒的一本关于增长黑客的落地工具书，对于2C的客户，可以直接抄作业，立即落地实战。 这本书对我最大的启示在于以下几点。 ①用一个数学公式来描述自己的生意。这种高级思维决定了一项业务的本质，如果我们不能理解到这一层，那么说明我们并不掌握这个生意的核心竞争力。 ②任何增长背后都必须有一个北极星指标，用于区别与其他虚荣性指标。而增长需要绕着这个北极星指标推进，以确保团队成员统一行动。 ③增长实验是个试错的过程，团队必须容忍失败，容忍更多的失败，容忍连续失败，这需要战略定力。 ④增长黑客是一种演绎法逻辑的产物。先假设再验证，然后实施。而假设必须建立在理性逻辑分析之上，假设的质量决定了试错的周期和成本。 ⑤增长黑客不同于市场运营和产品研发，他介于产品经理和市场经理中间，是一个跨界的物种。 ⑥所有的增长黑客必须有权力调动资源，确保整个增长过程得以顺利推进 ，而任何增长都需要时间去沉淀。 …… 好工具书，配合《增长黑客》一起阅读，应该会更有收获。创业者和产品经理必读。

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  Polaris

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  思维导图 * 增长黑客硬性能力 * 基础层 * 数据分析能力 * 漏斗分析 * 用户分群 * 同期群分析 * 同一时段注册的用户 追踪1个月、3个月、半年后的留存率 * 纵向分析 * 不同年份相同月份的用户 同期群分析下的留存率是否有改善 * 用户分组 查看平均值、分布图等信息, 发现规律 * 人口学特征 * 性别 * 年龄 * 地理位置 * 用户获取渠道 * 自然注册用户 * 付费推广用户 * 邮件 * 广告 * 老用户推荐 * 注册时间 * 新用户 * 老用户 * 流失后找回用户 * 用户行为 其实就是用户漏斗 * 访问过某个界面 * 采取某个行动 * 活跃度 * 产品平台 * 移动端 * ios * 安卓 * pc端 * os * windous * pad端 * 渠道 * 邮件 * 移动推送 * 趋势分析 追踪关键指标的发展趋势 * 数据看板 实时监测. 观察趋势 * 大版块 * 北极星指标及趋势 * 增长模型关键指标 * 头部访客流量 * 新注册用户 * 新用户激活率 * 激活 * 老用户留存率 * 月活跃用户 * 盈利情况 * 小细分 * 重要用户分组 * 按渠道分 * 用户分群 * 同期群分析 * 纵向分析 * 按人口学特征分 * 按新老流失唤回用户分 * 按产品平台分 * 按用户行为分 重要流程的漏斗分解- 转化率 * 用户行为数据构建用户行为漏斗 电商为例 * 产品页面浏览 * 页面浏览 * 缩略图小图点击 * 加入购物车 * 注册 * 购买成功 * 点击购买 * 购买成功 * 定性数据分析 找为什么 * 调查问卷 * 访谈 * 用户调查 * 增长理论 * 海盗指标 * Acquisition 用户获取 * Activation 用户激活 * 新用户激活漏斗为例 * 绘制用户旅程 * 下载应用 * 打开应用 * 注册第一步 * 注册第二步 * 注册完成 * 完成关键行为 * Aha时刻 体验到产品的核心价值 * 在激动指数降为零之前完成激活 * 提高激动指数, 增强动力 * 减少降低激动指数的步骤和元素 * Retention 用户留存 * 指标定义合适的天然使用周期 * 绘制留存曲线 * 横向观察 * 留存阶段图 * 激活 * 中期留存 * 长期留存 * 流失 * 纵向对比 * 用户分组 * 提高留存 * 鼓励用户正确使用产品 * 提高用户使用产品的频率, 增加参与度 * 习惯养成 * 提供不固定奖励 * 投入努力 * 行为方法带来的沉没成本 * 用户用的越多, 离开损失的越大 如写了很多笔记, 发了很多东西 * 用的越多积累的好处越多 如推荐更精准 * 外在触发 如定时推送提醒 * 增加同一用户使用不同产品功能的数量 * 让用户使用多个客户端 * 在合适的时刻介绍新功能 * Referral 用户推荐 * Revenue 盈利 * Resurrection 挽回流失用户 * 北极星指标 防止使用虚荣指标: 数据好看, 但可能误判形势走偏方向 * 绝对值 * 6个标准 * 易于内部理解和交流 * 先导指标 提前看到问题 * 可操作指标 * 反映用户活跃程度 * 指标变好能说明整个公司在进步 * 让用户体验到产品核心价值 * 增长模型 数学公式 * 定义北极星指标 * 绘制用户旅程 从一无所知到体验核心价值的步骤 以听歌app为例 * 下载 * 注册 * 登陆 * 听歌 * 组装增长模型 * 新增活跃用户 * 访客流量x新用户激活率 * 每月下载量x注册率x首次登陆率x首次听歌率 * 已有活跃用户 * 已有用户数x老用户留存率 * 已有用户数x每月持续登陆比例x持续听歌比率 * 用户心理学 制定增长实验的参考 * 心理学小技巧 * 从众心理 强调有很多人在使用这个功能 * 结果量化 把小的结果积少成多展现出来 * 个性化 * 稀缺性 * 紧迫感 * 社交证据 * 用户心理决策地图 * 访问 * 广告: 有冲击力的设计和文案 * 转化 * 着陆页、应用商店: 好的设计和文案描述产品优点 * 激活 用户第一次体验到核心价值 * 新用户引导 * 新用户邮件/ 信息推送 * 留存 * 养成用户习惯 * 深入使用 * 唤回 * 推荐 * 产品有价值 * 补贴 * 变现 * 付费订阅/下载页应用内购买 * 增长实验 * A/B Test * 优势 * 量化结果 * 限制负面影响 * 学习加强对产品、用户、渠道的认识 * 局限 * 只适合优化, 会面临局部最大化的问题, 不适合找传略方向 * 如果指标错, 结果也会错 * 增长流程 * 根据增长目标找到北极星指标 * 找到该指标影响最大的聚焦领域 寻找杠杆, 性价比最高(投入小,提升大) * 根据增长模型, 找到增长瓶颈 * 产品内 * 优化产品 * * * 迭代 * 头脑风暴/定性调查 产生想法 * 更改文案 简化程序员工作: 提前埋点 * 应用商店 * 确认框 * 广告设计 * 开发功能 * 排列顺序 * 根据实验排序系统计算得分 * 设计和开发试验 * 写增长实验报告 * 分析数据 * 实验结果具有统计显著性 * 将实验结果和增长指标联系起来 * 运行完一个天然周期 * 应用结果 * 可以应用到所有平台 * 专长层 * 编程 * 高级数据分析 * 用户体验 * 文案写作 * 渠道运营 * 渠道层 * 用户获取渠道 仅红色可以做到大体量 * 公式: LTV( Life Time Value) >CAC( Cost Acquisition Cost) * 付费渠道 * 线上付费广告 * 搜索引擎关键词广告 * 社交平台广告 * 小众博客 * 线下广告 * 联盟 * 会展 * 有机渠道 * 搜索引擎优化 * 产品自身可以产生很多内容 * 内容运营 * 邮件营销 * 社区 * 病毒传播 * 其他渠道 * 公关 * 非常规公关 * 已有平台合作 * 演讲机会 * 商务拓展 * 线下活动 * 销售 * 用户推荐 k因子衡量 * 口口相传 * 展示相传 ex: 照片滤镜、 摇一摇 * 补贴推荐 代金劵、产品功能、现金红包 * 社交网络用户推荐 * 病毒传播 如冰桶挑战、神经猫 * 产品内传播机制 * 产品需求 如zoom * 内容分享 如知乎、网易云、微信读书分享 * 人为制造 如开心消消乐求能量 * 欢乐时刻 如keep健身完, 刚注册完等 * 顺便接触 如爱剪辑做的视频、美图秀秀的图顺便加个水印 * 用户留存渠道 联系用户的渠道 * 邮件 * 移动推送 * 产品内信息、短信、消息 * 产品渠道 产品内部包含的“增长和留存”渠道 * 着陆页 * 注册页 * 激活流程 * 通知/消息 * 游戏化激励 * seo * 产品内病