3个步骤+1个模型,原来「数据分析」才是「增长黑客」的核心技能!

 说实话,一个小白每次看到「增长黑客」四个字,都有些望而却步。就好比那本武林秘籍——《葵花宝典》,练成就能独步武林,但翻开第一页,那句「欲练此功,必先自宫」,不知道吓退了多少人。放心,「增长黑客」没那么可怕。

 

01

「增长黑客」的三步走

步步都踩在数据上

                                             

△ “增长黑客之父”肖恩·埃利斯(Sean Ellis)

 

「增长黑客」一词,最早出现在这本书《增长黑客:如何低成本实现爆发式成长》。「黑客」一词在网络世界已经重度泛化了,一听就是厉害的人。之所以叫增长黑客,是因为创业型团队最重要的任务就是增长,而具备数据分析、工程技术、市场营销能力,同时兼具互联网思维的黑客唯一的使命就是帮助公司实现增长!

 

增长黑客的核心方法可以用三句话来总结:

 

  • 好的产品是增长的前提

  • 确定增长杠杆

  • 快速迭代

1.1 确定产品的不可或缺性

 

增长最重要的基础是什么?可能有人会说是数据,有人说是埋点,有人说是分析。

 

其实,公司实现迅速、持续增长的基础是好产品。

 

注意,这个「好产品」并不仅仅指的是产品的外观、功能设计或者价格上的优势,而更强调对于目标人群的「不可或缺」,用增长黑客里的一个概念说,就是产品-市场的契合(PMF,Product-market fit)。

 

那么如何判断产品是否具有“不可或缺性”呢?

 

“不可或缺”可以解读为两层含义,一是产品为目标群体提供核心价值,二是没有其他可替代产品在相同需求的满足上创造更高的价值。

 

  • 方法一:用户调查

  • 方法二:衡量用户留存

 

衡量一定时间内继续使用产品或者付费使用产品的用户比例,与行业内有足够可比性的成功产品作对比。如果用户留存率能在一段时间后,相比同细分市场的竞品,稳定在比较有竞争力的水平,说明产品具有“不可或缺性”。

 

如果实验结果表明产品暂时还不具有不可或缺性,接下来可以采取下列三个措施:

 

  1. 开展更多的客户调查,包括采访和实地调研,真正与客户交谈

  2. 针对产品改动和信息传达进行高效试验

  3. 深入分析用户数据

 

改进产品,直到产品对早期用户群“不可或缺”为止,才能进入到下一步:确定增长杠杆。

 

1.2 确定增长杠杆

有一句话说得好,找到“做什么”比“怎么做”更重要。在搞清楚真正的目标和性价比最高的机会之前,盲目的实验就像摸着石头过河,效率低下,也很难达到很好的效果。“确定增长杠杆”就是找到目前影响增长率最关键的一两件事。

 

1.3 快节奏实验(打造增长闭环)

  1. 分析:分析包括定量分析和定性分析两方面。

  2. 提出想法:基于分析找到待优化的点之后,就可以发挥大家的专长想解决方案。

  3. 快节奏实验:排定优先级之后就可以进行实验了。

  4. 度量:实验结束后,还应该对试验结果进行分析。

 

通过持续从实验结果中吸取经验教训并进一步巩固实验结果,我们可以加快增长引擎的额运转速度。所以增长黑客里有一句话叫:「缓慢起步,逐渐提速」。

 

02

 

增长黑客的经典模型「AARRR」

每个都是数据指标

 

2.1 获取用户

 

我们从各个渠道去发布产品相关信息,然后吸引用户前来注册的一个过程。既然是从各个渠道(如搜索引擎、微信微博头条等自媒体、网站广告、线下活动、展会行业沙龙等)获取用户,自然每个渠道获取用户的数量和质量都是不一样的,增长团队就要留心每个渠道转化过来的用户数量和质量了,重点关注那些ROI比较高的推广渠道。

 

2.2 激发活跃

 

很多用户可能是通过终端预置(刷机)、广告等不同的渠道进入应用的,这些用户是被动地进入应用的。如何把他们转化为活跃用户,是增长黑客面临的第一个问题。

 

用户被吸引进来之后,需要引导他做一系列的行为动作,比如说完善个人的基本信息、评论、发帖等,当用户完成了产品团队和运营团队给用户指定的“系列动作”时,就可以认为用户是一个比较活跃的用户,说明产品对于用户是能够带来价值的,用户愿意在产品里发生一系列行为。

 

不同产品对于“活跃”的定义是不一样的,比如社区类产品的活跃,当然希望用户能够每天都能登录、发帖、评论,所以你会看到很多社区类产品做的用户成长体系,都是说登录一天给你几个积分、发一个帖子给你几个积分、评论一次给你几个积分等等。而在线教育类产品,则比较关注用户的学习时长、练习次数等。

 

2.3 提高留存

 

在解决了用户活跃的问题之后,还需要解决的一个问题是如何留住用户,往往一个互联网产品的用户是来得快,走得也快。如果一个产品缺乏粘性,导致的结果就是,一方面新用户不断涌入,另一方面又迅速的流失。这样的结局也就意味着产品的留存率非常低,企业需要花费很高的营销成本来源源不断地给产品输送用户,最后产品的生命周期也会大大缩短。就好比一家饭馆,顾客来你家吃过一次饭后,基本不来第二次了,因为你家饭菜一点特色都没有,还不卫生,所以基本没有什么老顾客,相信这样的饭店没多久也该关门大吉了。所以,如何提高产品的留存,也是一个非常考验产品的地方。

 

解决这个问题首先需要通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况,并采取相应的手段在用户流失之前,激励这些用户继续使用应用。

 

2.4 增加收入

 

说白了,就是产品的商业模式,如何通过产品的业务来实现收入的增加,这是任何一个互联网产品都必须要考虑的问题(个人玩票作品另算),因为企业的本质毕竟都是逐利的,不赚钱的公司也是不道德的。增加收入可以有很多的方法,比如说通过营销手段获取更多的用户来使用我们的产品来购买东西,比如说通过拓展广告业务,比如说通过提高单个客户的价值来增加收入等等。

 

说到底,想要增加收入,首要前提还是需要有用户,用户才是一个互联网产品的根基,如果没有用户,一切商业设想都是空中楼阁而已。

 

2.5 传播推荐

 

大家刷朋友圈的时候,一定都会有一种感受,如果某一个公司的产品通过朋友圈刷屏了一番,基本就能猜测到这家公司的产品要火了。为什么会这样,社交网络的兴起其实就是大大促进了这种低成本的营销推广方式,借助用户好友关系的社交传播链条,让产品的价值被更多的用户所熟知和认可。

 

不管是理论,还是模型,「增长黑客」始终是围绕着数据来做文章,数据分析技能也是「增长黑客」的核心技能。

 

03

数据分析才是增长黑客的核心技能

免费直播课好礼送不停!

作为增长黑客领域的头部企业GrowingIO,率先看到这个大趋势,使用服务全球500强的实操成功案例,来培养企业数字化转型中最需要的数据分析实战性人才。

 

为了让大家能与这样的巨大亲密接触,拥有互动的机会。我们特别邀请了GIO联创Jonathan,莅临CDA直播间,为大家分享行业最前沿的干货和500强企业实操案例。

 

不仅如此,参与直播还能发现各种惊喜的福利彩蛋,奖品拿到手软哦!

CDA就业课程礼券

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简历修改

名企就业推荐

电话卡等福利……

更有直播现场抽奖

分享达人

好礼送不停!

 

直播嘉宾:Jonathan Wu

GrowingIO 联合创始人&COO

前 Linkedin 数 据产品工程总监, Global数据专家, 19年数据 驱动增长的从业经验,强大的商业分析、数据产 品等专业背景, 先后参与过国家经贸委反倾销项 目,宝钢数据仓库,HP EDW,eBay营销数据仓 库,eBay用户标签项目,创建了多个 Linkedin 的数据产品。

直播时间:

6月24日晚 20:00-21:00

扫描下方二维码

免费参加直播

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04

CDA数据分析师联手 GrowingIO 

推出增长黑客就业训练营

如今,数字化转型热度指数级增长,热情前所未有。而数字化转型并不仅仅意味着企业的变革,更是对人才能力要求的变革,包括产品、运营、投放、市场在内的越来越多岗位开始要求数据能力,不仅要求会看数据、分析数据,更重要的是,能够用数据驱动业务增长的复合能力。


企业对于数据分析师的要求也在逐步发生变化。不仅要求对数据分析工具的充分掌握,也更加关注分析师是否具备业务思维、是否能够基于数据成果、为业务侧带来策略输出与优化建议,带来实际的增长结果。

在此背景之下,CDA数据分析师作为面向中高端用户的、培养DT时代前沿技术人才的、国际化的职业教育领导品牌,联手GrowingIO 结合经典的增长黑客理论体系,以及在创立GrowingIO帮助数字化在上千家企业的独家方法论,推出了这门未来增长官认证课程。

以实战为导向,把数据增长的核心方法论和GrowingIO产品实操结合起来,交付体系化的用数据驱动增长的底层能力。

 

GrowingIO增长黑客实战课程三大亮点:

 

  • 直播+录播+面试直通车

时下,增长黑客领域最全面、实战性最强的课程,总课程时长超45小时;

课程结束后即可参与名企现场HR招聘面试。

  • 互动答疑 + 班主任:

直播互动答疑&班主任督导,确保报名的学员学懂、学会,并且融会贯通。

  • CDA&GrowingIO双权威认证证书

所有报名学员,均可免费参加CDA & GIO联合认证考试,通过者可颁发联合认证证书(数据分析 & 增长黑客领域双权威认证证书)

 

GrowingIO增长黑客实战课程详情介绍:

 

1、GrowingIO独家用户数据解决业务问题的分析的体系化方法论

  • OSM+UJM数据指标体系搭建方法

  • 全局用户流转地图诊断与评估

  • Growth Accounting Framework

  • 产品功能价值矩阵评估分析

  • 渠道分析矩阵搭建策略与分析优化

  • ......

 

2、GrowingIO独家真实业务问题产品实操

 

——某美妆品牌小程序增长项目实操还原

  • 不同sku产品购买转化流程监控分析

  • 某次小样活动转化漏斗分析

 

超强导师阵容:

  

案例一:数据指标体系搭建案例

项目描述:基于某电商品牌的真实用户路径和业务目标,使用OSM+UJM的指标体系搭建方法,拆解核心数据指标。

项目获得:学习并掌握用户路径梳理逻辑,拆解用户路径,掌握指标体系搭建的核心方法。

技术拓展:该项目所涉及技术与经验,同样适用于其他行业。

  

案例二:用户留存分析案例

项目描述:基于某互联网内容平台的脱敏后的留存数据,进行不同维度、基于不同关键行为的完整留存分析,得出业务结论与行动建议。

项目获得:学习并强化掌握留存分析拆解与对比分析方法,掌握如何基于用户行为数据制定留存策略。

技术拓展:该项目所涉及技术与经验,同样适用于其他行业。

 

案例三:用户转化分析案例

项目描述:基于某品牌零售平台的脱敏后的站内流量转化数据,进行各子路径、各环节的转化分析,找到转化瓶颈点、提出优化建议。

项目获得:学习并强化掌握转化分析的核心技巧、流量转化路径的拆解方法。

技术拓展:该项目所涉及技术与经验,同样适用于其他行业。

 

案例四:渠道投放效果评估案例

项目描述:基于某教育公司的渠道投放脱敏数据,展开多维度的渠道投放效果与裂变效果评估,制定渠道策略并提出优化建议。

项目获得:学习并强化掌握渠道投放效果评估的核心维度与方法,掌握渠道策略制定的核心技巧。

技术拓展:该项目所涉及技术与经验,同样适用于其他行业。

数据增长新时代下 

如何抓住机遇、快速超车 

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<think>嗯,用户想了解增长黑客模型在IT领域的应用及实现。首先,我需要回顾一下之前提供的引用内容,看看有哪些相关信息可以整合。引用1提到增长黑客在互联网创业中的普及,很多公司设置了相关职位。引用2说明了增长黑客需要具备的技能,比如数据驱动、用户思维、跨职能能力。引用3则举了一个优化转化率的例子,说明他们如何通过长期测试来提高效果。引用4可能不太相关,但用户之前的问题是关于增长黑客模型的,所以重点应该放在前三个引用上。 接下来,用户的问题具体是“增长黑客模型 IT领域应用及实现”。我需要明确回答的结构,可能需要先解释模型的概念,然后分点讨论应用领域和实现步骤。应用部分可以包括用户获取、激活、留存、变现、推荐等环节,这些都是增长黑客常见的AARRR模型中的要素。实现步骤可能需要结合具体案例,比如引用3中的着陆页优化案例,说明数据分析和持续迭代的重要性。 还要注意用户可能对实际案例感兴趣,所以需要多举例子,比如Dropbox的邀请奖励机制,或者Slack的病毒式传播策略。同时,引用中提到安迪·琼斯的案例,转化率提升到5.5%,这个数据可以作为具体实例来增强说服力。 另外,用户可能希望了解如何在IT公司中实施增长黑客策略,是否需要特定的工具或团队结构。根据引用2,增长黑客需要跨职能能力,所以团队协作和技能多样性也是关键点。可能需要提到A/B测试工具、数据分析平台如Google Analytics,以及自动化营销工具的使用。 最后,确保回答符合系统级指令:使用正确的中文和LaTeX格式,生成相关问题。检查是否有引用标记,如[^1]、[^2]、[^3]的正确使用,尤其是在提到增长黑客职位设置、技能要求和优化案例时。</think>### 增长黑客模型在IT领域的应用及实现 #### 一、核心概念 增长黑客(Growth Hacking)是一种以数据驱动、低成本快速试错为核心增长方法论,其核心公式可表示为: $$ \text{增长效率} = \frac{\text{用户价值创造}}{\text{资源投入成本}} $$ 该模型通过技术手段(如A/B测试、自动化工具)和用户行为分析,实现用户获取、激活、留存、变现、推荐的全链路优化[^2]。 #### 二、IT领域典型应用 1. **用户获取优化** - 通过SEO/SEM提升搜索引擎流量转化率(如案例中安迪·琼斯团队将转化率从0.2%提升至5.5%[^3]) - 社交裂变机制设计:如Dropbox的邀请奖励计划,用户每邀请1人可得500MB空间 - API接口集成:Slack通过开发者生态实现病毒式传播 2. **用户激活增强** - 使用行为分析工具(如Mixpanel)定位用户流失节点 - 设计渐进式引导流程:Notion通过模块化模版降低新用户使用门槛 3. **留存率提升** - 搭建用户行为预测模型:$$ P(\text{留存}) = f(\text{登录频率}, \text{功能使用深度}, \text{社交互动}) $$ - 推送个性化唤醒消息:Spotify基于听歌记录的"每周发现"歌单 4. **变现效率优化** - 动态定价策略:Uber高峰期定价算法 - 功能灰度发布:通过小流量测试付费功能接受度 #### 三、实现路径 1. **数据基建** - 构建用户行为数据仓库 - 建立关键指标看板(DAU/WAU/MAU、LTV/CAC) 2. **技术工具链** ```python # 示例:A/B测试结果分析 from scipy import stats group_a = [0.18,0.22,0.19,0.25] # 对照组转化率 group_b = [0.23,0.28,0.24,0.27] # 实验组转化率 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(group_a, group_b) ``` 3. **组织保障** - 建立跨职能增长团队(产品+工程+市场)[^2] - 制定每周增长冲刺(Growth Sprint)机制 #### 四、实践挑战 - 数据噪声处理:需建立统计学显著性验证机制 $$ \text{置信度} \geq 95\% $$ - 伦理边界:用户隐私保护与增长目标的平衡 - 长短期目标协调:避免过度优化局部指标损害用户体验[^3]
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