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最近關(guān)注了一批硅谷的增長大牛，Andrew Chen 是其中之一。看了他的 blog 收獲多多，總結(jié)了8點知識模塊干貨，分享給大家。

Jack Dorsey、Neil patel、Sean Ellis等硅谷創(chuàng)業(yè)和增長大神們，都是在商業(yè)、增長領域早早完成“1萬小時”練習的人，看他們的推導過程，收獲多多。

最近關(guān)注了一批硅谷的增長大牛，Andrew Chen 是其中之一。看了他的 blog 收獲多多，總結(jié)了8點知識模塊干貨，分享給大家。

閱讀時給大家個小 tip：請關(guān)注他的推導過程，而非僅僅結(jié)論。

一、Andrew Chen是誰？

Andrew Chen 的博客專注創(chuàng)業(yè)、增長、設計等。增長黑客這個概念，就是因為2012年 Andrew 在他的博客上發(fā)表文章《增長黑客是新的營銷副總裁》（《Growth Hacker is the new Vp marketing》），從而引起業(yè)界廣泛關(guān)注的。

二、糟糕點擊率法則（The Law of Shitty Clickthroughs）

下面是 Andrew 舉的一個真實的例子 —— 對比 1994 年 HotWired 和 2011 年 Facebook 的 banner 廣告平均點擊率：

1994 年 HotWired 點擊率: 78%

2011 年 Facebook,點擊率：0.05%

可以看到，整整差了 1500 倍！盡管造成這種差異的因素有很多，但基本的趨勢是：banner 廣告，電子郵件以及許多其他營銷渠道的點擊率每年都在減少。造成這個趨勢的主要原因如下：

創(chuàng)新事物吸引力遞減。用戶開始會對新事物產(chǎn)生興趣，比如 HotWired 剛上線 banner 廣告時，用戶點擊是為了體驗，而當用戶逐漸習慣這種廣告形式時，就會逐漸忽視它。

競爭對手沖擊。往往某個營銷手段奏效后，競爭對手會緊隨其后。而每個個體的營銷效果就會被削弱。

后期用戶質(zhì)量下降。早期的用戶，往往會主動使用產(chǎn)品，因此各方面指標（點擊率、注冊率、付費率等）表現(xiàn)也會比較出色。而占用戶比例大部分的后期用戶，往往表現(xiàn)得不那么積極，需要不斷被影響，才會使用，因此營銷策略的效率也會降低。

但是大家并不必擔心，因為新的營銷渠道也在不斷被發(fā)現(xiàn)，而這些新渠道往往表現(xiàn)更好。因此，想真正克服“ 糟糕點擊率法則”，最有效的方法就是不斷挖掘新的營銷渠道。

三、簡化用戶拋棄路徑（Make users quit your product easily）

按照正常邏輯，這一觀點估計很多pM都會接受不了。畢竟，我們都想千方百計的“拖”住用戶，讓他們不能輕松地卸載產(chǎn)品、注銷帳號、取消訂閱。

但是，Andrew 的這一觀點背后的核心理念是：每一個初創(chuàng)企業(yè)都是一個向“產(chǎn)品/市場契合（product/market fit）”不斷靠攏的迭代學習過程，需要非常高保真的信號來告訴你是否朝著正確的方向發(fā)展。

先來解釋一下“產(chǎn)品/市場契合”（product/market fit）。馬克.安德森（對，就是投資了Facebook、Twitter、LinkedIn 等公司的那個硅谷教父）是這么說的：

在朝“產(chǎn)品/市場契合”方向發(fā)展的迭代過程中，需要數(shù)據(jù)提供決策支持。數(shù)據(jù)越好，決策自然就越好。那么，問題來了，什么樣的數(shù)據(jù)可以拿來衡量用戶是否對你的產(chǎn)品滿意呢？

答案是：明確型數(shù)據(jù)。比如：

進行了一次購買

使用了一次搜索功能

填寫了表格

等等

而和其對應的，是暗示型數(shù)據(jù)，即：

與購買人群具有相似的人口統(tǒng)計特征

閱讀和相似用戶一樣的內(nèi)容

有閱讀金融類文章的習慣

等等

相比于明確型數(shù)據(jù)，暗示型數(shù)據(jù)的價值要低得多。如果想收集數(shù)據(jù)來驅(qū)動決策，那最好使用明確型數(shù)據(jù)，不管它是積極的還是消極的。實際上，如果只關(guān)注積極數(shù)據(jù)，那有50%的數(shù)據(jù)就被忽略了，而這會阻礙你達到“產(chǎn)品/市場契合”。

因此，我們應該“簡化用戶拋棄路徑”。一句話：讓暴風雨來得更猛烈些吧！

四、梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）

梅特卡夫定律是計算機網(wǎng)絡先驅(qū)、3Com公司的創(chuàng)始人梅特卡夫提出的，該定律為：網(wǎng)絡價值以用戶數(shù)量的平方的速度增長。用公式表示，如果網(wǎng)絡中總?cè)藬?shù)是n，網(wǎng)絡價值是nn=n。

其背后的含義是這樣的：如果網(wǎng)絡中的每個新節(jié)點與每個預先存在的節(jié)點連接，那么當你獲得節(jié)點時，你就非線性地增加了每個人與其他人的連接數(shù)量。

更深度的解釋，可以看下圖：

隨著網(wǎng)上用戶的數(shù)量增加（N越大），網(wǎng)絡的價值會加速增長，跟N2成正比；而用戶獲取成本是線性變化的，跟N成正比。達到某一個臨界點后，價值將會遠遠超越成本。

這個定律對于社交平臺來講，即是好事，又是壞事。當你的用戶從100增長到200時，你的價值從10k上漲到40k，而反之亦然。因此，如何把握這個定律，是我們每個人都該思考的事情。

五、上癮的科學（The science of addiction）

相信愛學習的大家已經(jīng)知道不少讓用戶上癮的獎勵機制，比如貨幣獎勵、等級激勵、情感獎勵等等。在這里，給大家講一下 Andrew 更深入的分析。

獎勵機制可以分為以下4種：

這 4 種獎勵機制，效果結(jié)論如下：

比例機制比間隔機制產(chǎn)生更多的用戶回應率。

變化機制比大多數(shù)固定機制產(chǎn)生更多的用戶回應率。

變化比例產(chǎn)生的用戶回應率最高。（比如賭場里的老虎機）

在設置用戶獎勵時，大家可以參考這個結(jié)論，相信你的效率會更高。

六、“最小化可行產(chǎn)品”和“最小化期望產(chǎn)品”（MVp versus MDp）

不同類型的公司會有不同的首要切入點——以業(yè)務為導向的公司會最先評估可行性，考慮指標、收入和市場規(guī)模；以技術(shù)為導向的公司會先研發(fā)一個核心技術(shù)，然后圍繞它建立業(yè)務；以用戶為導向的公司會先關(guān)注目標用戶的背景和行為，并圍繞這一點建立產(chǎn)品體驗。

因此，最小化可行產(chǎn)品（MVp）往往圍繞著業(yè)務——用來驗證其商業(yè)模式。比如，你可以測試著陸頁的注冊率、嘗試預售商品等等。在產(chǎn)品里應當涉及價格和付款信息，因為它有助于評估產(chǎn)品的真實可行性。

但是，如果是以用戶為導向，就該建立“最小化期望產(chǎn)品（MDp）”，即：建立為用戶提供高價值、高滿意度用戶體驗所必需的最基本的產(chǎn)品。

要建立MDp，就需要交付產(chǎn)品體驗的核心，而不是僅僅提供一個著陸頁，這樣才有助于用戶全面評估你的產(chǎn)品。你要找出的是給用戶提供價值的指標，而非轉(zhuǎn)化率和收入。

這里舉幾個“最小化可行產(chǎn)品”和“最小化期望產(chǎn)品”的例子。

如果你建立了一個病毒式社交網(wǎng)絡，有盈利但用戶流失嚴重 —— 你建立的是MVp而非MDp。

如果你建立的相親網(wǎng)站能讓很多用戶以20美元/月的價格購買，但他們找不到合適的對象 —— 你建立的是MVp而非MDp。

如果你制作了一款讓你的朋友和家人喜愛并沉迷的棋盤游戲，但你無法讓游戲公司分發(fā)它 —— 你建立的是MDp而非MVp。

可以看出，到底是該建立“最小化可行產(chǎn)品”還是“最小化期望產(chǎn)品”，取決于你的核心模式。

七、病毒性品牌與病毒性行動（Viral Branding versus Viral Action）

病毒營銷分為病毒性品牌與病毒性行動。

1、病毒性品牌

一般說的病毒營銷，其實就是病毒性品牌。也就是“做一件很酷的事，讓大家都愿意去談論它”。這樣的例子有很多，比如：

網(wǎng)易云音樂的“紅色樂評列車”

新世相的“逃離北上廣”和“地鐵丟書大作戰(zhàn)”

百雀羚的《一九三一》神長圖

網(wǎng)易云課堂和三聯(lián)聽周刊的分銷海報

這些現(xiàn)象級的病毒傳播，需要足夠的創(chuàng)意，因此可復制性較低，一般公司很難做到。

2、病毒性行動

這個病毒營銷方式就是深耕“產(chǎn)品”，也就是“做一些容易傳播給別人的事情?！?/p>

在這種情況下，關(guān)注更多的是病毒傳播的機制，而非傳輸?shù)膬?nèi)容。對于許多產(chǎn)品而言，這意味著你需要讓用戶更高效地在社交媒體上傳播你的信息。

這類的例子也有很多，比如：

YouTube給用戶提供可以快速把視頻復制粘貼到其他網(wǎng)站的代碼。

網(wǎng)易蝸牛閱讀可以讓用戶直接把好句子保存成圖片。

得到可以生成帶有用戶昵稱的邀請函。

這些傳播，依靠的并不是很酷的創(chuàng)意，他們是建立在產(chǎn)品內(nèi)的，依靠的是自傳播。

八、產(chǎn)品死亡循環(huán)（The product Death Cycle）

可以看到，這個死亡循環(huán)一共有3步，下面我們就來詳細了解下每一步：

1、沒人使用產(chǎn)品

對于初創(chuàng)產(chǎn)品來說，這個現(xiàn)象非常常見。面對這個困境采取的方法，有可能是使產(chǎn)品陷入死亡循環(huán)的開端。

2、向用戶調(diào)研缺失的功能

當你問用戶“你覺得什么功能缺失？”時，就完全是用戶導向而非有一個產(chǎn)品前瞻了，而這是個重大的錯誤。原因如下：

已有用戶的觀點并不能代表更龐大的非使用用戶群體，這些觀點反而會誤導你。

產(chǎn)品的問題往往不單是功能的缺失，還有可能是定價過高、宣傳不到位、或者定位不準等等。

3、上線缺失的功能

如果寄希望于通過加上缺失的功能，就有用戶來使用，那就大錯特錯了。產(chǎn)品和用戶發(fā)生交互，是在最初用戶的幾次訪問中，而這幾次的交互關(guān)系至關(guān)重要，比如向用戶展現(xiàn)“Aha moment”。上線缺失的功能，并不能替代用戶體驗最薄弱的環(huán)節(jié)。假設上線的功能就是解決核心體驗，那就要看有沒有提升整體UI流程，否則用戶是不會買單的。

想要打破“產(chǎn)品死亡循環(huán)”，就需要多問幾個“Why”，比如“這足以影響用戶體驗么？還是僅僅是個很酷但卻小眾的功能？”只有這樣，才能找到最根本的原因。而解決的方法也常常是一系列的：市場、定價、渠道、內(nèi)容，甚至是戰(zhàn)略等等。

九、用戶說“拜拜”的25個理由（25 exit points）

社交產(chǎn)品中，用戶生命周期可以分為以下5個階段：

下面就根據(jù)這5個階段，告訴大家用戶 say goodbay 的25個理由。

1、首次體驗

“我不知道這個網(wǎng)站是干啥的”

“這個網(wǎng)站不適合我”

“顏色/設計/圖標看起來怪怪的”

“我已經(jīng)用了X了”

“我不想注冊”

2、只有個別好友

“我沒有時間去參與”

“我很孤獨，沒有什么偶遇”

“我忘記了密碼”

“我不知道如何與人交談”

“我僅僅每幾個月才登陸一次”

3、有了更多好友

“這個網(wǎng)站上好多怪蜀黍”

“我不認識的人總騷擾我”

“我的朋友們，沒有堅持用這個的”。

“我從這個網(wǎng)站收到的郵件太多了”

“我只有3個朋友，好無聊”

4、好友數(shù)突破社交規(guī)模臨界值

“這個網(wǎng)站占用了我太多的時間”

“好友里有太多我不認識的人”

“人們根據(jù)我的照片和事件跟蹤我！”

“發(fā)生了太多夸張的事情”

“收到了太多通知”

5、成為大V

“網(wǎng)站沒有我真正需要的功能 X！“

“將要上線的功能Y會破壞這個網(wǎng)站生態(tài)！“

“我在網(wǎng)站上做了很多，但得不償失。”

“我很無聊，因為在網(wǎng)站里沒事可做”

“成為網(wǎng)站新手看起來更有趣”

最后，強烈推薦大家多關(guān)注硅谷創(chuàng)業(yè)和增長大神們，比如Jack Dorsey、Neil patel、Sean Ellis等等。畢竟，他們都是在商業(yè)、增長領域早早完成“1萬小時”練習的人。