《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!

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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