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    所謂“增長黑客”（Growth    Haker），

    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growth    e（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”（“North    Star    Metric”）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）。

    從用戶獲取到用戶推薦再到用戶獲取，這是一個循環往復的增長循環。

    做用戶增長運營，其實就是針對這幾個階段，采用不同的用戶增長策略。

    說了這么多，其實關于增長黑客，核心就是一句話：

    “用戶和產品的全生命周期管理””。

    這樣一來，增長黑客就從最初的“Haker”驅動，變成了增長流程驅動和一整套方法論。

    對增長黑客的認知，也從戰術上升戰略，形成體系化方法論，可持續發展，勝過爆發式增長。

    自此，增長黑客就不再是初創公司，因為缺少營銷費用，而想盡辦法另辟蹊徑去創新的營銷方法……

    變成了一些巨頭公司，用來對優勢產品進行精細化運營，“可持續發展”的一大利器！

    這是因為，

    巨頭公司的核心資源，就是掌握著龐大的數據。

    而數據，則是一切增長黑客的基礎！

    增長黑客的一切工作都是建立在數據分析之上，而不是拍腦門式的碰運氣。

    產品的功能邏輯越復雜，用戶的數量越龐大，數據分析的成本和要求就越高，就越需要增長黑客在紛繁復雜的數字中抽絲剝繭，抓住問題的本質。
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