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              第一百九十章 壓力山大(1 / 4)

              所謂“增長黑客”(GrowthHaker),

              是隋波前世時,曾經被各大互聯網巨頭公司,尤其是很多創業公司,奉為圭臬的一種產品增長、用戶運營的理念和方法。

              簡單來說:

              增長黑客就是以數據驅動營銷、以市場指導產品、通過技術手段貫徹產品和用戶增長目標的一群人。

              他們通常既了解技術,又深諳用戶心理,擅長發揮創意,能夠通過多種手段,來解決產品的增長問題。

              一個合格的增長黑客,應該具備數據為王、專注目標、關注細節、富有創意、信息通透等特質。

              其實從某個角度來看,

              互聯網公司中的產品經理、產品運營、研發工程師、交互設計師、用戶研究等崗位,都是與增長黑客相關或者近似的角色。

              但同時,增長黑客又是游走于產品、運營、研發、設計、用研等環節的多面手。

              它既是粘合劑,串聯起產品開發過程中的各個環節,又是潤滑劑,抹平造成阻礙的因素。

              一名增長黑客不僅肩負著推動項目前進的重任,還要和其他部門人員緊密配合,集百家所長,并彌補其他角色的短板。

              也正是增長黑客需要具備包括技術、產品、商業在內的專業技能,以及好奇心、創造力、職業道德、人脈資源和成就偉大事業的戰略思維和奉獻能力……

              可以說,這需要非常非常優秀的人才,當然,也是極為稀缺的!

              所以,到后來,

              國外“hacking”的概念逐漸淡化,“增長”與“黑客”被分離。

              整個體系,上升到“企業增長”的層面。

              弱化個體,強調“增長團隊”的架構(管理層面),以及企業增長文化的打造(思維層面)。

              很多巨頭公司,將增長流程進一步完善為growthmachine(增長模型)。

              增長模型的提出,也使得整個過程得以量化和可預測。

              增長團隊逐漸取代了“增長黑客”這個單獨的崗位,一個團隊搭配了產品、運營、市場、數據等人員,增長工作也更加科學高效地展開。

              “增長黑客”流程的理論體系,也趨向成熟:

              制定北極星指標——構建增長模型——找到聚焦領域——確定方法、設計實驗、分析應用、開發上線。

              這其中,“北極星指標”(“NorthStarMetric”)是一個非常關鍵的點。

              進行數據分析,首要環節就是明確分析的目的。

              脫離具體目標的單純數據分析,是沒有任何價值的。

              只有當確定以什么指標為目標,來進行用戶增長后,才能有后續的一切增長黑客的工作。

              不同的公司,一個公司的不同發展階段,關注的核心指標,都是不同的……

              同樣舉例來說:

              以電商平臺為例,很多人都不清楚,對于Ebay平臺而言,是賣家數量重要,還是買家數量重要,又或者營收或者利潤重要?

              而實際上,Ebay的核心指標是“商品價值量”。

              像隋波給易趣定的核心指標,則是“活躍用戶量”(買家)。

              因為對于B2C國內的現狀,還是要先培養用戶的網購習慣;

              而他給淘寶現階段定的指標,則是“賣家數量”。

              這是因為,對于成長初期的淘寶這樣的C2C平臺,龐大的商品供給量,才是吸引用戶停留和使用淘寶的關鍵因素。

              另一個例子,

              在社交領域,Facebook的核心指標就是“月活躍用戶數”。

              而像Myspace,當時就關注的是“注冊用戶數”。

              這或許就是Facebook最后超越Myspace的原因之一!

              再說增長模型,最核心的就是“AARRR”漏斗模型。

              這是用戶增長的一個典型模型,涵蓋五個部分,也是用戶增長的五個階段:

              分別是Acquisition(用戶獲取)、Activation(用戶激活)、Retention(用戶留存)、Revenue(變現)、Referral(用戶推薦)。

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