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本文由Zeyu Wu投稿，授权游戏陀螺发布。

4本关于增长的书+2门产品课的读书笔记，如果你觉得前段内容太硬太干太长，可以直接跳到最后一段上价值的硬鸡汤部分“增长之外的自我增长”。

一、什么是增长

增长：产品是价值创造，而增长是向更多人传播价值。

增长黑客：把增长作为唯一目标的人，市场营销、产品经理、数据分析、技术人员的混血儿（当然不是要求一个人承当所有角色）。

增长团队目的：围绕产品的核心价值，让更多用户更便捷、更频繁地体验到产品的核心价值。通过让用户快速上手、了解产品的使用方法，当用户不再使用这个产品时，可以通过各种回流方式再次激活。

增长团队的核心工作：分析现状，提出自己的想法，然后给这些想法排优先级，通过快速的测试和分析找到驱动增长的因素。这个过程是可以不断重复。

增长关注整个用户生命周期，而不仅仅是获客；

通过数据驱动的方法，不断试验迭代；

将增长机制产品化，把增长做到产品里。

增长实验的方法步骤：

排优先级的标准：ICE评价体系

Impact 影响力

Confidence 信心/成功率

Ease 简易性/开发成本

特别强调排优先级要有标准，凭感觉和喜好的排优先级都是耍流氓。

二、增长AARRR模型：从何入手做增长

1. 用户获取 Acquisition

永恒的公式LTV>CAC ，即用户生命周期价值>用户获取成本。

我自己做了三年海外游戏的用户获取及数据系统、数据分析相关工作，最核心的事就是试验，通过试验找到产品和目标用户的契合，广告内容和用户的契合，渠道和用户的契合。一方面需要贯穿广告平台和游戏内数据的数据系统，针对地区、渠道、用户分层多维度对用户行为进行分析，另一方面遵循着明确目标，聚焦最关键的因素，通过实验验证因素的有效应，放大最优因素，再进行下一轮的回溯分析，循环迭代。

第一分析维度：用户分层

以带IP多人对战类游戏为例

第二分析维度：地区（市场分层）

预设用户分为4个圈层（核心→机会），根据核心用户规模渗透将各区域分为三个优先级不同的类型，每个区域独立分析破局点；

市场类型×用户构成的方法，可以细化各个地区的推广策略，抓住各地区不同的核心用户圈层直击重点，提升推广效率。

第三分析维度：渠道分层

如何针对特定用户分层、特定市场区域，找到合适的渠道？

选择合适的用户渠道的5个步骤

初期设定用户分层和市场分层，根据测试数据调整用户获取策略，快速放大效果限制较好的用户群、地区和渠道，高效获取核心用户。

当产品增长期面对增长瓶颈，需要拓展用户圈层时，迅速精准获取潜在用户×测试效果×持续扩大关键因素。

2. 用户激活 Activation

激活≠注册

Aha时刻：新用户第一次认识到产品的价值，从而脱口而出“啊哈，原来这个产品可以帮我做这个啊”的那个时刻。这也是一个“有感情”的时刻，用户觉得他从广告里看到的那些承诺，产品在这一刻都履行了，因此觉得满足甚至感到惊喜。

Aha时刻的“关键行为”是和长期用户留存正相关性最强的行为。

确认关键行为的4个步骤

各大互联网公司为自己产品设置的“关键行为”——多长时间内完成了几次什么行为

对于游戏产品，用户的Aha时刻是体会到了游戏的核心玩法，被爽到，还想继续爽下去，比如FPS游戏里，对战中击杀敌人，多次击杀敌人，赢得对局那一刻“奥利给”的感觉。如何衡量用户被爽到还想继续爽，比较通用的一个关键行为是“注册后第二天留存”，即次日留存。

在用户激活中，有一个重要的概念叫“激动指数”，从0~100代表用户有多大动力在某个时刻完成某件事。激动指数=100代表用户下定决心排除万难也要完成这件事，比如春运抢火车票；激动指数=0意味着用户已经毫无动力继续使用产品，流失了。

我们大部分产品没有抢火车票那么刚需，需要关注每一个步骤用户的激动指数的衰减，新用户激活过程就是要在用户的激动指数降到0之前，完成关键行为，体会到产品价值。

举一个游戏中应用到“激动指数”的例子。多人竞技类的游戏，MOBA, Battle Royale, FPS等，新用户刚开始体验游戏，如果连续在真人对战中输掉对局，很容易因挫败感而流失。因此，聪明的游戏策划会设计温暖局机制，当新用户遭遇连败，会触发温暖局，降低游戏难度，给新玩家“关怀”。试验证明，温暖局机制确实对新用户留存率提升显著。然而温暖局背后的算法，包括触发机制、难度调整等技术问题，也是需要通过多次试验迭代来调整。

所以，优化用户激活，并不只是简化注册、调整新手引导那么简单，一个成熟的产品团队，理解用户在体验产品中的内心诉求、心理变化，再通过顺应人性的产品设计、算法实验，让用户更顺滑地体会到产品爽点。

3. 用户留存 Retention

留存，增长的坚实根基，重要性不用强调。

我理解的留存，是培养用户正确使用产品的“习惯”，让用户不必太多思考， 自然而然地沿着策划/产品经理设计的路径使用，并挖掘出更适合自己使用“习惯”。

先看看一般产品中用户是什么样的，用留存参与度可以把用户分为几个层次，还是以游戏为例：

如何培养用户正确的使用习惯呢？用“上瘾模型”来解释这个问题。

上瘾模型，是尼尔·埃亚尔和瑞安·胡佛在他们的书《上瘾》中提出的，指的是一种强大的“习惯”。

什么是“上瘾”？

首先澄清界定“瘾”的几个层次：

什么叫上瘾模型？

上瘾模型，分为四部分：触发、行动、多变的酬赏和投入。

① 触发

人为什么会依赖某个产品，最核心的原因是情感需要（内部触发）。

人会产生负面情绪，比如厌倦、孤独、沮丧等等，我们会不自觉地采取行动来打压这种情绪，又想得到解脱，这就给了触发机会。

在养成习惯之前，挖掘触发点，触动内心深层的需求，是产品设计师思考的出发点。

② 行动

到了行动的步骤，一定要把可行动的动力拉到最高，障碍降到最低。

在产品设计的角度，“简洁”是一个创新的核心标准，为用户的使用过程扫清障碍。

但简洁≠损失功能，不留选择的余地。

③ 多变的酬赏

何为“多变”

我们在熟悉的情景时受“习惯”的控制，而当我们习以为常的因果关系被打破，或是当事情没有按照常规发展时，我们的意识会再度复苏，新的特性激发大脑兴趣，吸引关注。

多变性会使大脑中伏隔核更加活跃，提升多巴胺含量，促使人们对酬赏产生迫切渴望。

这就是为什么游戏中花样多变的任务、剧情及多变奖励的抽奖系统总是能让玩家欲罢不能，越陷越深。

何为“酬赏”

愉悦的事物对大脑中愉悦点刺激，驱使我们采取下一步行动；

驱使我们行动的，并不是酬赏本身，而是渴望酬赏时的迫切需要；

大脑因为渴望而形成紧张感促使我们重复某个动作。

触发的动因不同，酬赏可以分为社交酬赏、猎物酬赏、自我酬赏。

社交酬赏的一面是观众看到他人的行为得到酬赏时，会跟风行事的可能性很大，这就是KOL和熟人推荐效应。

社交酬赏的另一面是用户可以获得他人的认同、羡慕、重视，以此获得满足感。把“社交酬赏”和“推荐”结合起来，是产品的惯用做法。游戏中用户达成某项成就时，给予非常酷炫的视觉刺激，并鼓励分享到社交网络，比如王者荣耀里获得MVP、n连胜、升级段位等成就场景都有吸引人分享的画面，并且不断优化视觉效果鼓励炫耀式分享。还比如微信读书里写过的评论和笔记，都会自动生成海报提供分享朋友圈。

④ 投入

一种行为要想变成日常习惯，该行为必须有很高的发生频次和可感知到的实用性。用户对某件产品或某项服务投入的时间和精力越多，对该产品或服务就越重视。通过用户对产品的投入，培养“回头客”。

有几个很有意思的心理现象：

① 我们总会高估自己的劳动成果

eg. 宜家效应；各种DIY玩法

② 我们总会尽力和过去的行为保持一致

③ 我们总会避免认知失调

所以，人们对事物的投入越多，就越有可能认为它有价值，也越有可能和自己过去的行为保持一致。

最后，我们会改变自己的喜好以避免发生认知失调。

以上思路看起来很顺理成章。然而对于真实世界，无论是存量市场还是增量市场，往往面对市场已经很成熟的竞争对手，毕竟纯粹的创新不常有，也不容易被即刻接受。尤其是对于游戏，竞品是重要考虑因素。考虑到竞品，就需要加入另一个维度的思考：用户价值。

用户价值不等于之前反复提到的产品核心价值。

用户价值=新产品体验-旧产品体验-替换成本

用户的替换成本包括什么？品牌认知、获取成本、学习成本、社交迁移成本、使用成本，包括使用过程中遇到问题得到及时帮助的便利程度等。

所以，对于存量市场，竞争先发优势很重要，一旦建立起替换成本的壁垒，后来者比较难打破。以我在的游戏行业全球市场看，同一个品类的产品先发优势很重要，尤其对于大DAU的多人竞技类产品。在竞争激烈的如果是几个竞争者体量差不多，便成为红海市场，稍有劣势或体验有问题的产品会有很大风险，会有一场漫长的红海拉锯战，探索新的增量市场，然后各自占领各自的强势区域例如PUBG Mobie, Call of Duty Mobile, Free Fire, Knives Out在全球战场的厮杀和割据。

对于被先发竞争者教育过的市场，后来者想要攻城略地，最后留住用户的路径是什么？

第一，创新，创造新的产品体验，即提升第一个因素“新产品体验”，也用新体验开拓差异化的用户群体，相当于在存量市场基础上创造增量市场。这是产品经理、策划需要做的事

第二，再教育用户，把我们新产品的核心价值以最低的门槛传达给用户，即降低“替换成本”。这是增长、发行团队需要做的事。

再教育用户是一件苦差事。回到之前聊到的“留存&参与度用户分层”，那部分被先发产品教育过的用户，他们即便来到新产品，很可能其使用习惯和判定体验是否好的标准是先发竞品，本来是新产品定位到的“核心用户”，但往往会成为新产品里那90%的“消极用户”，浅尝辄止而尚未体验到新产品的创新、差异化，便离开新产品。

作为后来者，沿着先发者走过的路几乎没有优势，产品和增长团队更需要侧重自己产品的新价值、差异点、更专业精致的卖点，在新的维度教育和触发用户，让用户进入一个新的上瘾循环，而不是在先发者最核心的价值点上竞争。

4. 推荐 Referral

推荐代表着用户对产品的认可，不过这个行为的发生也需要被“触发”。各类产品也挖空心思在各种场景里激发用户的分享欲。

游戏里好友邀请的按钮位置越来越明显，邀请好友的奖励越来越有吸引力，成就炫耀画面越来越个性化和酷炫，这都是对激发用户推荐/邀请/分享的优化行为，其对拉新用户、拉回流用户、增进活跃都有立竿见影的效果。不过因产品而已，具体往哪个方向优化，需要通过实验和数据分析，并且持续提供用户新鲜感。

5. 召回 Re-engagement

召回流失用户可由两部分组成：

外部触达召回流失用户+产品内回流系统保障留存

① 外部触达召回

外部触达通过广告定向触达流失用户，既然是广告获取，依然需要考量投入产出，和用户获取的逻辑相似：

考量在什么渠道以什么素材触达什么用户

以游戏为例：

用户筛选维度：已激活用户（等级、活跃时长），是否付过费（流失付费区间），可分不同群组测试；

广告渠道：海外市场Google和Facebook可以以较高的效率定向触达用户，只需要把定向用户的device id传到广告平台；

广告内容：一般在产品有新内容体验、新商品上架时，用新内容或回流福利吸引用户。

电商界现在还有更厉害的以推荐系统算法为基础的召回，主要根据用户和商品的部分特征，从海量的商品库里，快速找回特定部分用户潜在感兴趣的商品，使用商品之间的相似性来推荐与用户喜欢的商品相似的商品；或协同算法，例如用户A与B类似，用户B喜欢商品b，则系统可以向用户A推荐商品b。

②产品内回流系统

还是以游戏为例，用户再次回到游戏后，需要有适合他们体验的内容，其实也是让回流用户再来一次“上瘾”循环。

三、我们真的需要一个独立的“增长团队”吗？

这个问题的答案，因产品和团队而异。我个人觉得：

1. 无论有没有专门的增长团队，搭建一套增长的数据中台系统更加重要。

支持围绕北极星指标的关键指标和AARRR模型的细分分析、AB Test及其效果分析；

2. 无论有没有专门的增长团队，把增长的方法论融入产品、运营、营销团队很重要。

四、“增长”之外的“自我增长

这套“增长黑客”的方法论，不是告诉我们一个问题的解法，而是提供了一个框架性的思考逻辑，在这个基础上做实验、分析和再修正，在读书的过程里，我也思考了一些关于自我增长的问题。

1. 从平凡琐碎中总结出不平凡

我们实际工作中做着很具体的项目和工作，每天面对繁杂的需求和bug，回复七零八落的用户反馈，也需要处理意外状况，也许会感觉自己做的事情太平凡了，离“战略”层面太远。

其实，如果在关注眼前这点事之外，更多一层关注我们所做事情产生的效果，即便是不好的效果，从一次一次的效果追溯中总结规律，进一层思考为什么会出现这样的规律，挖掘人性和社会的规律，一次次训练自己的判断力，就能在每一件看似平凡事中都总结出不平凡的经验。

对我来说，“怎样思考”比“怎样做事”的经验更为重要，这是“不平凡”的经验。

2. 全局、结构化地看问题

我们日常工作中确实在践行着实事求是，数据驱动，结果导向。中国所有互联网公司都是这样做事的。在这些大原则之上，我学到了把独立的事件纳入全局思考，除了评价单一事件的效果，更应该结构化地思考，这件事对长期用户生命价值、团队价值的作用。

如果每个独立模块都仅从自己的立场设定目标和实施方案，不免会造成各个模块之间的不兼容；而从全局出发把问题规整到局部，才能更少地避免各个局部之间的不兼容和冲突，帮助我们更有效率地做整体方案规划和实施，看到对全局来说最重要的事情。

全局和结构化的思维，帮助我们更有效率地做规划，避免内耗。

3. 方向、优先级可能比努力重要

在全局、结构化思考之上，确认的方向和优先级能帮助我们避免无谓的成本投入。

我们熟悉的二八原则，用在这里同样适合，20%的事情能产生80%的效用，20%的内容和优化能产生80%的效果提升，20%的用户产生80%的收入，关键就在识别那最重要的20%的事情。

基于全局规划，用最小可行性产品（MVP），以最小的代价实验出有效的方向；加上ICE评价体系评定优先级，才算是快速迭代。

对于产品如此，对于个人成长也如此。花时间读书、整理、总结，这些时间是绝对必要的。

4. 选择性坚持，有复利效应的事，坚持做

1的365次方=1

1.01的365次方=37.78

1.1的365次方=1.28E+15

虽然存在边际效用递减，但坚持做一件不错的事，长期的滚雪球效应超出想象。加上第3条的方向判定，选择有长期复利效应的事情坚持做，乌龟也能日积跬步走远方，何况我们都还不赖。

5. 在舆论和数据中寻找平衡

一个有趣的例子，玩家在我们游戏社区中，总在表达自己不喜欢和机器人打，要打真人，要刺激，要赢到最后。我们依据用户的声音提供了一个机器人更少、更刺激的模式时，然而数据显示玩家在这个模式的参与度大幅下降，大部分玩家的实际行为偏向更容易的对局体验。

来自市场的声音不一定是真实的，因为表达是无需付出代价的，有跟随、起哄和其他外部干扰因素；而真实地付出时间和金钱，则更加真实地反应用户实际偏好。但也不能说市场声音不重要，它往往是我们做优化的来源，但对市场信息需要经过实际数据的检验和修正。

6. 成就来自多元的因素，不要相信一元决定论

没有一个公式或一句话能总结的方法，如果有，一定是鸡汤。

以前看见过一句话：“面对人生种种难题，他们认为有一个答案在于执一而从，一是简单，是纯净，是圆满，也是真、善、美。只要找到属于自己的这个一，然后固执之，践行之，于是外来烦扰内心忧惧统统退散。”

——想得美，根本没有这种事。

世上没有桃花源，做产品、过人生都不存在容易解，只能直面复杂，扩展维度，不要封闭于自己，不要封闭于小团队，不要封闭于任何想象中的净土。