《增长黑客:创业公司的用户与收入增长秘籍》----你的技术真的可以赚钱

本书介绍了一种结合技术和市场的新型角色——增长黑客,通过低成本的技术手段实现产品的快速增长。文章以Hotmail的成功案例展示了如何巧妙利用用户进行口碑传播,同时介绍了增长黑客常用的手段如A/B测试、病毒营销等。

      首先,感谢优快云推出这个关于《增长黑客:创业公司的用户与收入增长秘籍》的试读活动,给我一个了解增长黑客的机会。我本身是一个长期搞技术的人,所以当看到这本书的简介的时候,个人感觉触动非常大,决定试读一发,读完之后感觉这本书还是不错的,技术你不仅仅可以用来做出你想要的东西,满足客户的需求,在关键时候还可以帮你赢得客户。

      在这本书的内容简介中,首先提到了增长黑客的简单概念即增长黑客是介于技术和市场之间的新型团队角色,主要依靠技术和数据的力量达成各种营销目标,而非传统意义上靠砸钱来获取用户的市场推广角色。简单来说就是低成本甚至零成本地用“技术”来让产品获得有效增长。对于当前社会下,“大数据”横行的社会下,如何将大数据和你所学的技术联系在一起恐怕是每个技术人员所关注的,所以这本书你值得阅读,来细细体会一下你的技术到底能做什么!

      试读提供了第一章《增长黑客的崛起》和第四章《激发活跃》相关章节的内容,第一章中作者先引用美国历史上的淘金热来引出当前互联网下大量兴起的创业潮,人们“抛家舍业”加入到互联网创业群众,但是就像作者在书中说的那样,在国内,中小企业的平均寿命只有3.7年,小微企业还不到3年。创业的人很多,但是存活率不高!接下来作者通过引用Hotmail的创业故事来阐述增长黑客的胜利,Hotmail这个网络邮箱为了用户的增长也是费劲了心思,最后通过在每封通过Hotmail发送的邮件的后面加了一句---I love you.Get your free E-mail at Hotmail.短短的一句话,吸引了大量的用户。可以说,这是互联网发展早期的一起教科书式的网络营销事件,Hotmail仅依靠一行文字,就恰到好处地撬动了它的用户为它免费进行了宣传。整个过程既没有生硬植入的骚扰信息,也没有大张旗鼓的巨额投入,这股全新的产品增长理念正在兴起,而使用这一方法工作的人就是增长黑客。

     随后作者给出了增长黑客的定义,增长黑客这一说法源于硅谷,增长黑客们试图用更聪明的方式解答产品得以增长的奥妙,并使之成为助力产品增长的长效机制。他们通常采用的手段包括A/B测试、搜索殷勤优化、电子邮件召回、病毒营销等,而页面加载速度、注册转化率、E-mail到达水平、病毒因子这些指标成为他们日常关注的对象。

 第四章《激发活跃》主要讲了A/B测试在一些著名产品中的应用,包括LinkedIn这些知名网站,所谓A/B测试,简单来说就是针对想调研的问题提供两种不同的备选解决方案,然后让一部分用户使用方案A,另一部分使用方案B,最终通过数据观察对比确定最优方案。并介绍了A/B测试在不同平台的应用,最终得出的结论是:永远不要满足于当下的结果,因为世界上总有更好的解决方案。

    虽然仅仅是给了两章,但是仍然感觉这书是不错的,希望能完整的阅读这本书!

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模优化调度策略。研究结合实际电力负荷电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率模型精度。
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