48-从0开始做增长

开篇词 | 人人都是增长官

你好，我是刘津。欢迎你加入我的增长专栏，和我一起“从 0 开始做增长”。

最近几年，行业经历了各种震荡和变化：随着人口红利的萎缩，2016 年左右中国互联网进入下半场；2017 年可口可乐宣布取消 CMO（首席营销官），由 CGO（首席增长官）替代；之后各种增长类职位如雨后春笋般涌出；2018 年底到 2019 年，一大批顶级公司宣布裁员并停掉不赚钱的业务，还有不少小公司濒临破产。

在我看来，这些情况的出现并不意外，这只是在为多年前不重视产品价值与用户价值、不惜成本过于冒进的行为买单。“繁华”时期盛产的泡沫终将慢慢消退，最终呈现出的是一派秩序井然。

但是在行业调整的过程中，最“倒霉”的还是普通从业者，毕竟“覆巢之下安有完卵”？

记得我在 2018 年中下旬的时候去各大公司分享增长理念，还有很多人对此感到不以为然，认为自己不是做增长的，这和他们“份内”的工作没有关系。结果不出几个月，就不断有人联系我，问公司裁员了，现在该怎么办？

在逆境面前，你可以感到绝望，也同样可以看到希望。

越是人口、流量、资金红利萎缩的时候，越是增长被重视的时刻。在最近的两年，我顺应时代变化，从 0 开始探索增长，做出了很多亮眼的成绩，为公司带来了巨大的价值，并在这个过程中沉淀出了一套体系化的新方法。

最近一年我不断地完善这套独家的增长理念，现在已经初具雏形，希望可以帮助每一个需要的人弯道超车，顺势成为一名优秀的从业者，把握好时代赋予我们难得的机遇和挑战。

我是刘津，创办了 UGDlab，持续研究并传播独家的 UGD（User Growth Design 用户增长设计）跨界增长理念和实战技巧。目前已经培养了大量来自全国各大知名公司的产品经理、运营、设计师学习并实践 UGD 理念，取得了不少成果。我还写过《破茧成蝶》《破茧成蝶 2》这两本畅销书，应邀在多个行业 TOP 大会、公司发表增长主题的演讲。

我曾在阿里巴巴和网易担任设计管理岗位，目前是宜人贷 UGD 用户增长设计团队负责人，为千万级用户体量的产品制定增长策略。

作为一名设计背景的增长理念发起者，我想我的经历可以让你充分意识到：无论你是什么职能或角色，都一样可以做好增长。在新的市场环境、新的理念面前，平凡人更有机会借势爆发。

当然，我的增长理念并不同于市面上的增长课程，它有如下特点。

第一，体系完整，融合多种视角跨界探讨增长。

目前市面上的增长课程多数只有实战分析，没有提炼出完备的理论，这就意味着这些方法很可能只适用于某种特定情形，很难被复制。而我想要分享给你的是一套可以成功复制的增长思路和实践技巧。

另外，大家讲增长各有侧重点，毕竟“术业有专攻”：比如增长黑客侧重从营销和数据角度讲；增长产品经理侧重从功能和留存角度讲；CMO 侧重从品牌及广告投放的角度讲……

这些其实都不能完全代表增长，因为增长是非常体系化的事情，需要从全局视角来看才能发现不一样的精彩，这和在某领域专业与否可能关系并不大。

记住，未来的职能方向一定是“融合”而非“精专”。以我的经验来看，最有效的增长方式往往是出其不意、简单而非复杂、巧妙而非专业的。这也为你未来“弯道超车”创造了有利的条件。

第二，实操性强，推动不同职能共同落地增长。

数据驱动产品，产品跨界运营，运营了解设计，设计关注商业价值……增长不仅仅是某个岗位的事情，它越来越成为各个岗位都应具备的一种底层能力。无论是什么角色都需要围绕产品、围绕用户做增长。

然而，光有理论支撑还不够，做增长最重要的是能够落地。

所以，我在专栏里不仅会分享理念，更重视切实可行的落地方式，确保在工作中活学活用。这套理念可以说一通百通：不仅可以运用在工作上，包括品牌、产品、运营、用户研究、设计、数据的方方面面，还可以解决生活中的各种决策问题。

第三，快速见效，帮你成为有增长思维的稀缺人才。

我之前已经办了几期线上教学，积累了不少授课经验。学员们反馈最多的就是，感觉自己的认知维度提升了不止一个档次，视野和思考问题的方式都不一样了，短时间内就让领导和同事刮目相看。还有不少学员用这套方法提出了差异性洞察及后续的增长策略，得到了公司高层的认可并已经落地执行。

在早期，我的学员主要都是毫无增长经验的设计师，最近才陆陆续续多了很多的产品经理和运营人员，所以这个课程真的无惧零基础增长者，只要你有一颗好学的心。

当然，讲课容易写出来难。

这是我第一次写专栏，我没有想到极客时间对专栏的要求如此之高。编辑们花了很多心血和我一起打磨专栏内容，务必要让大家“听得懂、学得会、做得到”。由于增长本身就是新理念，又有一定难度，因此关于如何表述才更容易被学会这方面，我们做了很多尝试。

最终我们决定把专栏内容设计成一种螺旋式上升的结构。

总共 7 个部分，每个部分都有“发现→对比→分析→总结”这个过程，第一部分的“总结”就是第二部分的“发现”，每个部分都前后衔接、环环相扣，最终手把手带你了解整个增长路径，让你在不知不觉中获得认知升级。

另外，每篇文章里都有思维 + 案例 + 思考练习，通过大量案例让你了解方法，再用方法推动下一轮的实践。

我喜欢增长，增长不是数字的提升，而是一套四两拨千斤的人生哲学。我们要在千头万绪中找到各种矛盾中的平衡点并获得最大价值，这谈何容易，但恰是这种挑战让增长这件事情充满了乐趣。

这些我从零开始积累起来的做增长的经验和可复用的方法，我会在专栏里毫无保留地和你分享。

在接下来的三个月时间里，我们一起探索、学习最前瞻最酷的增长哲学！

在正式开始之前，我也想听见你的声音，你现在是什么岗位？为什么对增长感兴趣？关于增长你已经知道哪些内容？你希望在增长这个领域取得怎样的成就？

欢迎你把这些问题的思考写在留言区，我们一起做好准备，向着同一个目标出发。

人生的意义就在于不断挑战自己的极限，提高认知维度，最后笑傲红尘。很开心接下来的学习旅程与你同行，三个月后，你也将成长为一名增长官。

01 预习 | 增长小白如何“弯道超车”？

你好，我是刘津。

今天我要跟你分享的主题是在全民增长的新时代，增长小白如何“弯道超车”。

互联网进入下半场后，越来越多的人开始关注增长，那么一个毫无基础的新人，应该如何学习做增长呢？

在讲具体方法之前，今天我要先跟你谈谈做增长最重要的理念——“最终为用户，简单却有效”。

增长职能的下沉与渗透

国外研究增长比国内要早很多，有一本很受欢迎的增长书籍《硅谷增长黑客实战笔记》，里面提到过优秀增长设计师的特征，我非常认同，并且稍微改改就可以适用于所有角色：

业务水平高、出活快；

对增长指标和用户心理有深刻的了解，认同“产品 / 运营 / 开发……最终为用户”服务的理念；

不歧视“简单却有效”的方式。

这几条看似普通，但是实际能做到的人可谓少之又少。下面我想跟你分享我身边切实发生的 3 个实例，它们会帮助你更加直观地理解。

实例 1

在我刚进入宜人贷时，我们的设计师做了很多努力，试图提升宜人贷营销落地页面的转化，但是效果都不好。反倒是其他团队设计出的一个看起来有些“土气”的页面效果最好。这就让我们的设计师很是想不通。为什么“漂亮”“美观”的页面数据不好，不好看的反而效果好呢？

有的人最后忍不住了，泄气地嘟囔：我看啊，设计这东西根本就不能用数据来衡量。其他人纷纷点头称是。

确实，大家普遍认为设计是难以被量化的。但我对比过几版页面之后发现，数据表现好的那个页面胜在内容清晰、重点突出；而其他页面虽然表面精致，但看起来却很费劲。

不过这个观点依然很难让视觉设计师认同，他们觉得界面好看才是最重要的。

实际上这种情况在公司里发生过无数次：设计团队出的方案，每个领导的意见都不一样。因为每个人对定位、对用户的理解、个人审美都不一致，最终只能靠所谓的“感觉”来决定，有时候还会不了了之。

这种没有条理的解决方法促使我产生了“发起一次用户调研”的想法。希望通过调研帮助我们的团队明确产品定位及用户特征，更好地促进产品优化。这个想法得到了领导的大力支持。

于是我们团队第一次走出了北京，来到了宜人贷用户较集中的二三线城市。正是在这里，在我们真实客户的生存环境下，我们才真正了解到问题所在。

我们的用户中有很大一部分出身农村或小城镇，文化水平不高，平时娱乐活动也不多，是那种希望通过努力奋斗让家人生活得更好的普通人。

看到这里，你一定明白了。

对大部分宜人贷用户来说，简单、朴实、有力的界面及文案是最适合的。所有过度的修饰对他们来说都是一种负担。

而当时设计师们的主流审美是要做精致、细腻、时尚的“小清新”风格，这显然和用户并不匹配。但是如果让设计师放弃引以为傲的流行风格，去迎合真实的用户，又有多少人愿意接受呢？

每次我分享完这个故事，都会有设计师问我：工作中如何平衡审美和用户需求？其实，如果真的认同了“职能最终为用户服务”的理念，这个问题还会存在吗？

实例 2

类似的情况总是在发生，我有个同行朋友也遇到了这样的问题。他们从一家知名公司挖了一位很优秀的设计师过来，但由这位设计师进行改版后的 App，数据不升反降。

他找了一些用户进行调研，问他们对界面的看法，绝大部分用户并不能说出个所以然来。不过有一位用户的反馈引起了他们的注意。

那位用户略带迟疑地提到：“这个界面看起来很精致。”

朋友感觉出了用户的欲言又止，马上追问道：“精致不是件好事吗？”

用户说：“太精致了，所以我感觉像骗子。你看这风格，一看就是年轻人做的，一家互联网金融公司的风格这么年轻活泼，我怀疑你们老板是个 90 后，说不定哪天就卷款跑了。”

这种回答实在是让人哭笑不得，但是仔细想想，却又无比有道理。

对于金融类产品来说，用户关注的是界面好不好看吗？不是。用户关注的第一要点是这个金融产品安全不安全、可靠不可靠。

实例 3

我有个朋友是做海外游戏的，他的公司叫 Doodle 涂鸦移动，可能很多人没有听说过这家公司，然而它的实力不容小觑。

根据 App Annie 在 2018 年 10 月发布的《Google Play 10 年数据纵览》显示，Doodle 出品的游戏下载量迄今为止在 Google Play 上排名第一。要知道，这家公司创办还不到十年。

App Annie《Google Play 10 年数据纵览》

Doodle 的游戏取得这么好的成绩是因为游戏品质高吗？完全不是，可以说游戏的画面、体验等都远低于行业平均水平。有些业内专业人士甚至不把他当作同行，觉得他是来捣乱的。

可为什么这样的游戏能获得大量用户的青睐呢？

把时间调回到十年前，那个时候的网络不像现在这么发达，而当时的游戏一般都要八九百兆的样子，用户下载的时间和流量成本很高。

而我这个朋友反其道而行之，要求把游戏容量都控制在五兆内，这样用户下载起来就会非常便捷，那下载量自然就大了呀。

你可能会很想问，为什么他会做出这样的决策呢？

答案你绝对意想不到：因为他是个游戏外行。

他们在游戏品质方面没有任何竞争力，这一点反而给了他弯道超车的机会，促使他把更多精力放在了用户身上。他洞察到非常关键的一点：除了某种游戏的发烧友以外，绝大部分用户下载游戏只是为了打发时间。

所以用户需要的是简单、容易下载的休闲类小游戏，而不是追求极致画面效果的精致游戏。

就是这个无比正确的洞察，帮助他们开创了手机休闲游戏的新方向。

在工程师和设计师不断“偷工减料”的过程中，去掉不必要的装饰、效果、功能，最终达到了五兆的要求。尽管画面不精致、体验也不完美，但却满足了用户可轻松下载这样的核心需求，最终赢得了大量用户。

也就是说，靠着正确的用户洞察、精益的思维，他这样一个“外行”也能把诸多竞争对手远远抛在身后。通过我的专栏和相关练习，我希望也能带你学会做这样的洞察，成为增长高手。

小白如何“弯道超车”

前面三个实例说了这么多，我最希望你能明白的是以下几点：

每个职能或角色都与增长息息相关；

做增长不仅要了解用户，更要上升到“人性洞察”层面，挖掘到用户的潜在需求；而不是靠主观臆想，把所谓的“最好的、最专业的”给用户；

“不专业”有可能反而是优势，做增长的过程中要学会扬长避短，不要盲目跟从同行。

懂得使用精益思维，用最简单的方式实现效果，而不拘泥于条条框框。

浓缩起来，就是“最终为用户，简单却有效”这十个字。

今天，如果你能做到这种意识形态上的转变，那就算是迈出了增长的第一步，也是至关重要的一步。

即使有很强的专业能力或者经验，如果做不到上述的要求，那也是没办法做好增长的。所以说，做增长靠的并不完全是手段或方法，更重要的是对用户的深刻洞察。

在这个快速变化的时代，“增长”的正反两面十分明显：一方面增长时代人人自危，另一方面，新机遇不断涌现。

增长是一个全新的理念，不管是职场新人还是老鸟，也无论是产品经理、运营、推广、设计师、工程师等等，大家都处在同样的起跑线上。谁率先领会到增长的真谛，谁就更容易在职场中脱颖而出。

这其实就是你能抓住的“弯道超车”的机会。

思考题

看过了前面几个小例子，不妨想想你自己正在做的事情。你洞察到的你的用户最想要、最关注的是什么？（所谓“洞察”一定不是明摆着的东西，而是大多数人意识不到的）如何通过满足他们的潜在需求获得增长呢？有没有更简单的方式呢？

欢迎你把自己的想法写在留言区，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

02 预习 | 如何理解“增长”？

你好，我是刘津。

今天我要跟你分享的主题是如何理解“增长”这个概念。

如今“增长”的重要性不言而喻。但究竟什么是“增长”呢？

不同的人站在不同的位置，有着不同的理解。有的人觉得增长是提升 KPI，有的人觉得增长是提升市值，有的人觉得增长是用户量增加，有的人觉得增长是专门由增长黑客来负责的……

这些理解都是不全面的，因为增长需要从全局的角度来看，而不是从局部的角度看，那样就变成“盲人摸象”了。

总体来说，“增长”代表的是产品的长期价值，包括用户价值及商业价值，当然两者是相辅相成的。

今天我会从不同的角度帮助你理解到底什么是增长。

增长黑客 VS 产品极客

近年来增长黑客的概念非常火爆，很多人会自然地将“增长黑客”和“增长”等同起来。

但实际上，“增长黑客”做的只是增长工作的一部分。另一方面，一直秉持“产品至上”“用户至上”的产品极客也一样是在做增长，只是路数不同、思维不同而已。

增长黑客

我这么说“增长黑客”和“产品极客”，你可能会很迷惑，这说的到底是什么？为了解释清楚这两者的差异，就不得不提到这两种理念的代表产品：抖音和微信。

抖音是近年来增长最快、最受欢迎的新产品之一；而深耕多年的微信目前日活已经达到 10 亿。这两款产品可以说都是把“增长”做到了极致。

抖音是今日头条旗下的产品，在技术风格上与今日头条一脉相承，被归入“头条系”产品。

头条系产品主要使用算法进行新闻及内容的推荐，这种偏向技术与数据的方式正是增长黑客所主张的。

和传统的内容型产品相比，他们不需要过度依赖人工，仅通过用户自发生成的内容成就了自身旗下多款炙手可热的产品。

但是，数据有很大的局限性，它只能验证现有的想法，永远无法探索未知的东西。

你的每一次点击，每一次搜索，经过数据运算构成了你在数据库中的用户形象。增长黑客的方法就是如此：用数据推算出你的用户形象，再根据你的喜好给你推荐类似的内容。

这就像传播学中的“回音壁”效应：基于数据算法的产品就像一个回音壁，你发出声音后，应用反馈给你的是与你自己的声音相似的回音。你认为自己的“声音”得到了“印证”，所以你会对自己“声音”的正确性更加坚定不移。由此，你的信息、知识圈层只会更加固化，视野越发狭窄。

产品极客

和增长黑客相反，产品极客鼓励创新、追求极致。

“微信之父”张小龙说到产品设计原则，他提到的第一条就是：“好的产品是有创意的，它必须是一个创新的东西。”

只不过可能对于目前的互联网来说，大家更关心的是流量，是变现，所以人们可能很久不会去想什么是“好的产品”了。

张小龙的话戳中了很多产品人的痛点，那就是怎么平衡创新和绩效指标。

如果一直盯着 KPI，那只能是在原有基础上优化提升，很难彻底创造一个全新的东西出来。而这些年微信一直在不断创新，比如红包、公众号、小程序等等，它们都是围绕微信的价值定位“一个生活方式的工具”创新而来的。

“增长黑客”和“产品极客”的例子可以用一句爱因斯坦说过的话解释：“事情不会在出现问题的那个层面上得到解决，只有上升到更高的层面才会得到解决。”

听起来是不是有点绕？举个通俗的例子吧。

假如你家的羊被狼叼走了一只，你往里面补了一只羊，表面上看这个问题解决了。过些天，又有羊被叼走了，你又得往里不断地补羊。

可是有一天你登高望远，发现原来是羊圈出现了破损，那么你只要把破损的地方补好就可以了。

做实验其实就是“补羊”，一直在出现问题的那个层面上解决问题。

用大海捞针的方式穷举各种可能进行实验，这其实是一种受限于无法利用更高潜能的“笨方法”。如果人自身可以提升视野和维度，去“补羊圈”，问题往往迎刃而解，并不需要无穷次的实验。

听到这里，你是不是产生了“做一名产品极客才是正道”的想法？那你想过为什么“产品极客”之路是一条少有人走的路吗？

实际上，想成为一名真正的产品极客难之又难。

如果你去看乔布斯、雷军、周鸿祎、张小龙等产品大佬们的自传和文章，会发现似乎并没有什么成熟的方法论，靠的是天赋、机遇、敏锐的眼光、多年的实战积累。这让人怎么学习呢？

这也使得增长黑客理念逐渐占了上风，毕竟它更容易落地和学习。所以两者各有千秋，也各有利弊。

当然，为了帮助你理解，我把二者的特征形容得有些极端。毕竟为了自身增长，大家也都在互相学习，头条也做用户研究，微信也做数据验证。

所以下面重点讨论通过这个专栏我要带你学习的方向——如何结合二者的优点做既有创意又有效率的增长。

“以用户为中心增长”才是真正的增长

产品极客关注创新、洞察力、思维、体验、传播等等；增长黑客注重数据驱动及小成本快速实验；两者如能合二为一，这不正是我们上一讲中提到的“最终为用户，简单却有效”吗？

基于这种设想，2018 年我们在业内首次提出了“以用户为中心增长”的价值观。

因为只有回归用户价值，才有长期持续增长的可能性；同时配合有效的增长手段，让增长效率大幅提升、事半功倍。

所以，“以用户为中心增长”从来不是把提升关键数据指标当作最重要的事情，而是通过提升用户价值提升商业价值，数据只是衡量的手段和工具而已。

产品极客偏重“道”的层面，而增长黑客偏重“术”的层面。道术结合、双剑合璧，才能做到“以用户为中心增长”，这才是我们真正追求的有意义的增长。

如何“以用户为中心增长”？

“以用户为中心增长”的过程，简单来说就是“以用户为中心，通过差异性洞察找到增长的爆破点”，再配合数据驱动的实验方法，最终达到“持续地以最小成本创造最大价值”的目标。

以用户为中心是基础，真正服务好用户才可能提升企业价值，但这并不完全依赖于专业程度，重点在于有能力挖掘用户的潜在心理和真实需求。

所以现在以及未来，企业需要的不是最“专业”的人才，而是最“懂用户”的人才。上一讲中的几个小例子充分说明了这一点。

作为设计师，你捕捉到了金融产品的用户需要的不是好看的界面，而是正规、可靠的风格，那你设计出来的界面转化就会比别人高；

作为一个手机游戏公司的老板，你捕捉到了用户当前需要的不是炫酷的画面效果，而是简单容易下载的游戏，那么你做出的游戏下载量自然就比同行高很多；

作为一个数据分析师，你发现开某一款品牌的车主在他们那里的留存率特别高，那么你就有可能促成非常有价值的商务合作，继而改变公司未来的走向……

所以我们一方面要以用户为中心，另一方面要找到其中最关键的可以影响到增长的爆破点。这个爆破点取决于“差异性洞察”。只有当你捕捉到了别人没有发现的点，你才可能出奇制胜。

找到“差异性洞察”后，我们还需要通过小成本实验来验证它是否真的能带来增长。如果成功了，那么它就是一个合理的增长爆破点，如果不成功，我们需要继续洞察再实验。

在过往的实践过程中，我发现只要找对方向且方法正确，就真的可以做到“四两拨千斤”，持续地以最小成本创造最大价值；而不必耗费大量的人力成本，最后却无功而返。

在专栏的预习部分结束后，我会分别教你如何做差异性洞察、如何提出假设并寻找相关增长机会、如何落地到具体项目上、如何定期复盘带来持续增长等等。

思考题

结合你自己的工作内容，在绩效和创新之间，你会如何取舍或如何结合？

欢迎你在留言区发表你的想法或者提出自己在工作中遇到的问题，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

03 预习 | 不同职能如何做好增长？

你好，我是刘津。

今天我要跟你分享的主题是不同的职能如何通过增长全景图做好增长这件事。

增长无限制

增长是企业在任何时刻都需要去做的最重要的事情，任何职位都需要助力增长。

比如说，产品早期要探索方向，要教育市场，这是增长；为了发展，去谈合作、拉投资，这是增长；做广告、发优惠券，这也是增长；数据驱动、精细化运营，当然也是增长；甚至企业发展到一定阶段开始特别关注安全或体验问题，这也是增长，虽然这可能很难和营收指标直接关联……

只要是在当前阶段能促进企业价值及用户价值提升的事情，都可以算作增长的范畴。

所以说，不管你是 CEO、CMO，还是产品经理、工程师、设计师，还是现在大家非常关注的增长黑客，只要做的是有利于企业发展的事情，都是在做增长。但这并不意味着每个人每天在做的所有工作都是增长。

我们日常做的大部分工作很可能都是无效的，因为没有围绕正确的目标去做正确的事情。

之前经常有学员学习完课程说：我现在才发现之前居然浪费了那么多时间做了那么多没用的事情。关于目标这件事，我会讲很多，这一讲会着重带你理解北极星指标的概念，打好“增长”基础。

总之，什么职位都有可能助力增长，只不过不同职位所做的增长，方式和侧重点不同而已。增长并不存在产品阶段和职位的限制。

既然不同职位间有那么多的区别，那大家该如何一起协同做增长呢？我想用一张图来回答你。

增长全景图

这张增长全景图，是我们团队在探索实践中逐渐沉淀出的方法体系。也是这个专栏的主体内容。

初次看到这张图你可能会有点迷糊，理不清楚这张图和前面两讲内容的关联，我现在带你整体串一下，你就明白了。

做增长需要明白的最重要的理念：最终为用户，简单却有效。

如何做到“最终为用户，简单却有效”？结合产品极客和增长黑客思维：以用户为中心，通过差异性洞察找到增长的爆破点，再配合数据驱动的实验方法，持续地以最小成本创造最大价值。也就是“以用户为中心增长”。

想知道更具体的操作方式？那就请看“增长全景图”。

今天只是简单介绍一下，更加详细的实践操作我会在后面的文章里为你一一解析。

为了让你更好理解，我会拿我目前所在的宜人贷来举例，为你阐释这张增长全景图，这样你就清楚多了。

北极星指标

增长全景图中的最上方写着北极星指标。

顾名思义，北极星指标就好像探险途中的那颗北极星，为你指明前进的方向，避免迷失。它对应的是公司长远的价值方向，一般情况下由 CEO 提出。也可以通过对行业及公司、用户的研究分析得出。

对于宜人贷借款来说，公司的北极星指标是高利润，也就是低成本高贷款余额。贷款余额是借款人尚未归还的贷款总额，简单理解就是放贷金额。

北极星指标极其重要，不仅指挥整个团队的大方向，也通过层层分解引导不同阶段的增长策略和优先级安排。它贯穿增长始终。

错误的北极星指标好过没有北极星指标，因为错了还可以马上调整；但如果没有北极星指标，团队就会成为没头苍蝇，白白错失市场机会也浪费了大量人力物力。

1 级方向：差异化定位及增长战略

有了北极星指标，接下来我们要根据北极星指标寻找自己的增长方向。图中的 1 级增长方向关乎产品差异性定位、核心竞争优势、具体战略等。

前面我们说过要先通过差异性洞察找到增长的爆破点，这个爆破点很类似“定位”。定位其实就是打产品差异化，并且通过营销推广等一系列手段把这个差异化深植入用户心中，抢占用户心智。这样只要用户一遇到相关的场景需要做决策时就会先想到你，而让竞争对手只能退避三舍另辟蹊径。

关于定位理论有很多经典书籍，推荐大家看看《定位》《视觉锤》《抢占心智》《史玉柱自述》这几本书。

拿宜人贷的 1 级方向举例，通过洞察我们发现它的核心优势是风险控制能力强，对于二三线城市人群来说额度远高于其它产品。

所以宜人贷把“额度高”作为产品的差异性定位，通过一系列营销推广、内容强调，深植用户心中。“宣传并突出额度高”就是我们的 1 级方向。

一般情况下，增长的 1 级方向由公司战略级领导根据市场分析、经验判断等，围绕北极星指标提出；也可以由其它团队根据数据分析、用户研究等结果，为上级领导提供建议。1 级方向不一定只有一个，但不宜太多，是最关键最重要的增长方向。

2 级机会：全盘考虑发现增长机会

2 级增长机会就是贯彻 1 级增长方向的具体事项。

增长机会五花八门，根据团队能力，我们当时选择了“优化营销落地页”“优化首页流量分发”“优化借款流程”“唤醒沉睡用户”等多个增长机会作为发力点。需要记住的是不管做什么事情，都要谨记围绕 1 级方向“宣传并突出额度高”这个方向去做。

增长的 2 级机会一般情况下由增长负责人或产品运营负责人根据增长方向提出，可以有很多个。跟 1 级方向相比，2 级机会更加具体也更加多样化。

3 级增长：打造闭环落地实施增长

选择好增长机会后就可以开始发力实践、落地 3 级增长了。

比如你选择了“优化营销落地页”这个增长机会，那么接下来你就要明确指标、提出假设、分解假设、上线实验、观察结果并进行下次实验。这和传统的产品设计流程：比如细化需求、完成原型、开发上线、结果检验等有一些区别，我会在后面的文章中详细介绍。

这个过程一般由产品经理或运营、设计师、开发人员等共同完成。

4 级成果：总结增长规律规模复制

积累 3 级增长过程中的实验结果、摸索规律，把规律运用到其它相关的项目、功能、界面上，最终会带来 4 级批量增长。

比如，在优化营销落地页的过程中，你发现蓝色比红色效果好，字号大一号效果好……那你就可以把这些结论复用到 App 页面当中，当然前提是这些页面的用户群体一致。

这个工作一般由同时负责多条业务线的公共团队负责人提出。比如作为一个横向支持多条业务线的设计负责人，很容易观察到不同业务线的共性从而发现更多节约资源、提升效率的机会。

这个规律不仅限于设计层面，还可以是功能层面、甚至产品层面的。通过实验积累你可能会发现各种以前从未发现的增长规律。

讲到这里，你可以看到，增长是一个体系化的工程。

所有人做的事情由上至下一脉相承。虽然在执行中各有侧重，但大方向一定是统一的，不是闭门造车，这样才有可能做到高效增长。

有了“增长全景图”，你就可以清晰自己目前所处的情况和位置，找到上下游缺失的信息，更容易做出理想的成绩。

在下一讲中，我会和你一起讨论执行过程中一些比较实际的问题。

思考题

最后，给你留一道思考题。

从增长全景图来看，你之前的工作覆盖了哪些内容？之后你打算如何参与增长呢？在这个过程中你有遇到什么问题吗？

欢迎你在留言区写下你的想法或者提出自己在工作中遇到的问题，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

04 预习 | 做增长如何处理职能间的矛盾？

你好，我是刘津。

今天我要跟你分享的主题是在实际的增长工作中如何处理不同职能间的矛盾和冲突。

国外很多公司都设有专门的增长团队，直接向 CEO 汇报，为的就是避免和其他部门产生冲突。

因为增长需要全局视角，会涉及到大量跨部门的协同工作，这样很可能会影响到其他部门的日常工作，毕竟资源总是有限的。

另外，就是人们普遍认为增长和体验之间存在冲突，所以需要有增长团队和传统的职能团队同时存在，好形成制衡关系。

增长和体验并不冲突

增长和体验之间真的存在冲突吗？

如果你已经理解了“增长”不是绩效指标的提升，而是以用户为中心带来产品价值的提升；“体验”也不是你理解的要把最好的带给用户，而是把用户最想要的、最核心的给他，同时忽略其它不重要的，用最小成本触发“增长”。

那增长和体验其实并不冲突。

比如，有一款阅读产品，本来用户可以在网络上阅读它里面的完整文章，可现在为了提升 App 的下载量，改成只显示 30% 内容，如果想继续阅读就要去下载 App。

这样下载量确实得到了很大的提升，可设计师认为这样影响了用户体验，背离了“以用户为中心”的初衷，认为增长和体验难以两全。

其实依我看，如果能抓住用户的核心需求，这两者并不矛盾。

就以这个阅读产品来说，如果它的核心优势是文章质量好，那对于用户来说，只要能阅读到他想要的文章就好了，他并不在乎是不是要为此多下载一个 App。

第一讲中提到的 Doodle 的例子也是如此：用户只要能轻松下载到游戏打发时间就好了，他并不在乎画面效果是否够酷炫。

也就是说，只要能满足核心需求，用户完全可以忽略其它的小瑕疵。况且这些“瑕疵”还可能和他的核心需求相冲突呢，毕竟“鱼和熊掌不可兼得”。

所以做增长必须要学会“抓大放小”，而职能角色最容易犯的错误就是过于关注专业性，太过追求“面面俱到”。

中国有很多老话，比如“一白遮百丑”“柿子要捡软的捏”“擒贼先擒王”等等，都是在强调抓大放小，力求用最小成本获取最大价值。

做增长不是抢别人“饭碗”

之前我对外以设计师身份进行增长主题演讲时，台下经常有产品经理问我：你们做的这些事看起来好像把产品经理和运营的活都给抢了？他们不会有意见吗？你们是怎么推行的？

确实，增长这个“新物种”好像成为了传统职能的巨大威胁，尤其是谁都可以做增长这件事，就更让人恐慌了。

但真实情况并非很多人想的那样，增长不是抢别人活的新职能，而是各个职能都需要拥有的底层能力。

我举个例子你就明白了。

有个电视剧叫《法医秦明》，以男主人公法医秦明的视角展开，讲述了他和法证李大宝、刑警队大队长林涛组成的黄金组合携手其他警官屡破要案的故事。

在看剧的过程中，我留意到弹幕中不断出现类似的评论：现在的法医都没事干了吗？法医为什么出现场？有了这样的法医，警察都可以放假了……

的确，在大家的眼中，法医应该穿着白大褂，老老实实地低头解剖尸体才对。离开了手术台，去任何地方都是“不务正业”的表现。

然而实际上，法医出现场以后，结合尸体上观察到的细节，能够帮助刑侦发现更多线索有助破案。而不是仅出具一份验尸报告了事。

这不是跟现在互联网的情况很相似吗？职业分工过细使得很多人只关注自己“份内”的工作，而忽略了彼此协作获取终极价值。

在这个电视剧里，围绕最终的价值“破案”，法医秦明没有拘泥于自己固有的工作范围，而是和刑侦紧密配合，最终实现了更大的价值。

所以你说他有增长意识吗？肯定是有。他做了和增长相关的事情吗？当然是做了。他抢了别人饭碗吗？没有！

这就是我想告诉大家的，做增长不会抢走别人的光芒，而是你好、我好、大家好。

人人都具有增长需要的协作意识，朝着最大价值出发，那么人人都可以获得自己最终想要的。

当然，前提是一定要做好充分的沟通，确保是合作关系而不是闷头动了别人的奶酪。

步步为营做增长

如果真正理解了增长的含义，那么不同职位之间的冲突、增长和体验之间的冲突，理论上都只是伪命题而已。当然，想做好增长，除了掌握方法之外，还要特别注意推行的手段，要戒骄戒躁，“步步为营做增长”。

经常有人问我：你是怎么在公司中把这套东西推行起来的？不会遭到反对及各种阻力吗？

其实并非大家想的那样我们要去“努力”推行什么。如果一件事情一定要特别“努力”的话，说明这件事时机未到或是方式不对。

增长本身是一件四两拨千斤的事情，所以要的是“巧”，而不是费劲气力不讨好。所以对于增长来说，“方法”比“努力”重要的多，大家一定要记住下面这三点。

首先，做增长不能单独行动。

你要先获得领导的支持，然后在过程中拉上相关同事一起，让大家发现这个事情对公司对产品都有很大帮助，这样才容易推行下去。

我建议大家现在就尝试走动起来，和自己的领导以及相关的业务同事好好聊一聊。一方面促进感情为后面的合作打下良好基础，另一方面也是要及时了解领导层的方向及想法，以及其他同事都在做什么、关心什么，这样才可能打通“职能墙”，助力增长。

我注意到很多朋友都不喜欢主动和领导沟通，这是很不利于自己未来的职业发展的。之前有学员在我的鼓励下尝试主动去沟通，效果非常好，困扰自己很久的问题立刻就解决了。

其次，做增长要缓慢推进，不要伤筋动骨大动干戈。

先从一点小事做起，得到认可后再慢慢延展，这样才容易得到支持及需要的资源。

比如在宜人贷，我们最早从优化 H5 营销落地页面开始，再慢慢优化 App 的 H5 介绍页，继而优化 App 其他页面，再到组件化批量增长，最后又到唤醒沉睡用户……

整个过程感觉润物细无声，在不知不觉中就积累了惊人的成果。

所以，我们从来不觉得自己曾经多么“努力”的推行什么，而是一步一个脚印顺势而为。

第三，做增长要寻找合适的土壤和机会。

经常有人问我，你为什么离开阿里后不继续在大公司工作，为什么要选择宜人贷？

一位行业前辈的话可以替我回答：“在大公司，你能学会很多‘套路’，然而靠套路无法成为高手”。这一点我非常认同，套路会深深地把你角色化，让你更有章法地工作，但却不再习惯创新和决策。

就好像我们认为法医一定要老老实实解剖尸体一样，这就是对角色固化的认知。而创新正相反，要突破思维限制找到一个新的发力点，也就是“巧劲儿”，这是做增长的必要条件。

我在之前做线上课时经常要告诉“大厂”的学员去掉不必要的“套路”，寻找关键点。

有“大厂”学员跟我说这个过程让他备感挣扎，因为这意味着要放弃原有的那个“专业”的自我，重组一个新的自我。听到这句话我倍感欣慰，因为我知道他找到感觉了。

好了，我们的预习部分到这里就结束了，后面会进行正式的内容讲解。

欢迎你继续学习，祝你学完课程后“弯道超车”，在工作中取得突破性的进展。

思考题

以文中提到的阅读产品为例，在你的手边有没有类似的机会，通过“抓大放小”，用一种最简单的方式找到实现增长的路径呢？

如果你觉得有点难度，那就尝试主动去和领导沟通一下吧，了解公司目前的大方向，也请他给你一些指引，看看有没有意外的收获？

欢迎你在留言区写下你的想法或者提出自己在工作中遇到的问题，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

预习答疑 | 你需要一张思维导图吗？

你好，我是刘津。

首先，我要告诉你，今天的内容不是正文，是送给你的加餐内容。

两周时间过去，我们的预习部分已经结束了。在经过 4 讲预习内容之后，相信你对“增长”已经有了一定的了解。

不过为了加深你的印象，我想在正文之外做个补充，将预习部分中的内容重新梳理一遍，以帮助你更好地理解。

也是偶然间，我看到有同学以思维导图的形式自行总结知识点，觉得这是一个可以推广的学习方法。

如果你还没有自行建立一个明确的逻辑体系，在这里我想用思维导图的形式帮你搭建一个框架。

这会是一个比较粗略的框架，你可以在这个框架内自行更改、补充。你要注意的是，不要拘泥于框架之中，因为给出它的最终目的，是让你形成独属于你自己的“增长攻略”。

除了这张思维导图之外，我还想把预习中的一些留言问答贴上来给你。

虽然小标题是“问题答疑”，今天的内容中也有几条并不是提问，而是同学们的个人洞见，我觉得他们的想法也可能对你有所帮助。

问题答疑

001

从“从 0 开始做增长”这个题目就可以看出来，学习这个专栏不需要增长基础。

其实增长不分岗位，是一种普适性的思维意识，专栏里面也介绍了很多实践技巧，互联网人群也可以了解以拓宽视野。学“增长”就像读大学一样，更重要的是培养一种思考问题的方式。这就是大学和技能培训班的区别。

002

增长是任何职能都需要具有的一种价值导向的思维。这就好像以前大家都说要有用户意识、体验意识是一个道理。

只不过在互联网进入下半场以后，大家更关心实际的价值，而不再追求泛泛的体验，这是时代的进步。

我认为增长黑客是增长时代的开拓者，率先考虑用创意、营销、数据等方式来驱动增长。“黑客”从字面上理解，有点不按常理出牌、无所不用其极的感觉。它背后缺乏的是可以复用的方法体系，别人学习的时候往往学到的是表面上的“壳”，这样解决不了实际问题。

这就好像初级的设计师经常借鉴他人的创意、风格一样，这些表层的东西有学习的必要，但是无法解决深层次的用户、产品问题。

所以，时代在进步，增长黑客也将面临进一步的升级。

003

“简单有效”不是单指形式上的简单，而是在思路上出奇不意，找到一击制胜的关键点，实现上未必简单。

目前很多企业都在开发金融类微信小程序，只不过它们并不是照搬了 APP 的功能，而是有所取舍做了精简，目标在于导流、客服和宣传。同一个产品的 APP 和小程序，这两者的北极星指标也是不一样的。

004

这让我突然想到前一段时间铂爵旅拍和 BOSS 直聘的电梯广告，让人不胜其烦。后来 BOSS 直聘很快换了一个新广告，虽然也是在不断重复，但是比之前柔和了不少，这让我对它倍添好感。

增长不是简单地复用已知的规律，也不是没完没了的想新创意，而是用“聪明”的方式寻找用户喜好和价值利益的平衡点。

005

其实这种情况我以前也遇到过。开始我以为是老板比较偏执，后来才发现因为我们思考问题不在一个维度上，老板懒得多废话。

所以，我觉得有两种情况，一种是老板确实主观需要通过数据来反馈；另外我们也需要多找老板沟通，了解他背后的想法和诉求。

006

看到这个问题，我突然想到一个朋友的例子可以解释你面临的问题。

有一位开发在头脑风暴会议中提出，每次发售理财产品的时候系统都会预警。这个现象引起了业务方的高度关注，他们经过研究，决定加大对理财产品的投入。

所以，研发想做增长时，不一定要把关注点放在撕需求上，而是可以从自己的优势出发，以技术专家视角提出需求方难以观察到的点，助力增长。

007

其实做增长也需要找到合适的环境和时机。

在产品初创阶段，快速迭代完善功能可能对产品生死来说更加重要，这本质上也是一种增长策略。到了合适的时机，企业才会重视精细化运营，那个时候你的作用就更大了。所以，顺势而为就好。

008

对于这位同学的感悟，我想谈谈自己的一点感想。

普通人喜欢不断地做加法，而大神们喜欢不断地做减法。还记得以前的洗衣机和电视机遥控器吗？上面布满了密密麻麻的各种按钮。但是那个时候大家的认知就是这样，觉得东西越多越好，这样就赚到了，这跟以前的人们从小物资紧缺有很大的关系。

而现在的物质世界太丰富了，所以人们开始去繁求简，这也是时代进步的表现。

所以，过去的经验和教训未必都正确。我们唯一的做法就是跟随时代的进步，改变旧有的意识。这也是为什么需要不断学习的原因。

009

我特别喜欢“以用户为中心增长”的这套理论，有个很重要的原因，就是你必须要学会“忘我”，这也是佛家所主张的，无形无意、顺其自然、无我无形。

这样你才能分出心来发现用户真正要的是什么。这不正是修行之道吗？做增长和修行修心其实也有异曲同工之妙。

010

其实我想讲这个课的初衷，就是希望能帮更多人思想升级，可以更好地把握自己的人生。毕竟在我们的生活中，工作不应该是全部，我们自己的人生“增值”才是最重要的。感谢你讲出了我的心声，也帮助更多小伙伴们理解这个课的终极价值。

问题答疑到这里就结束了，在这里我要感谢这几位同学的精彩提问。

@hua168
@南南
@戚乐乐樂
@Tays
@Geek_00d567
@大番茄
@志
@Kirogiyi
@Dimple

文章中的精彩提问与总结其实远不止这些，这里只是提取了一些有代表性的例子。

通过这些例子，我希望能够把文章中的知识点和同学们的一些个人总结分享出来，也希望同学们之间的思想碰撞能带给你一些不一样的思考。

通过思维导图和评论交流可以加深你的记忆。我想让知识真正地成为你的能力，从而助力增长。

如果你觉得今天的内容对你有些帮助，也欢迎你把文章分享给你的朋友。

05 | 正确目标找不对，天天加班也枉然

你好，我是刘津。

今天我要与你分享的主题是“如何找对做增长时的正确目标”。

我们都知道在做一件事情之前，最重要的是要确立目标和方向，否则就会漫无目的地乱跑乱撞，花费了大量时间和精力，却得不到什么结果。

你可能会质疑：在生活中有很多人都有定目标的习惯，但是最后还是以失败告终了。这是因为光有目标是不够的，你还要保证目标是正确、有意义的。

在实际工作中情况就变得更加复杂了：我们不仅需要目标，还需要正确的、符合企业最高利益的目标，也就是增长目标。否则即使你再努力、再拼命加班，也很难产生什么价值。现实就是这么残酷。

所以今天，我想和你探讨：如何定下正确的增长目标，以帮助我们后续可以少走弯路直达目的地。

找到正确的增长目标

说到增长目标，就不得不提到一个非常棒的概念：北极星指标（North Star Metric），又叫 OMTM（One Metric That Matters，第一关键指标）。

之所以叫北极星指标，是因为这个指标一旦确立，就像北极星一样，高高闪耀在天空中，指引着全公司上上下下，向着同一个方向迈进。目前它已经逐渐成为许多公司指导产品发展的重要指标。

给你举一个行业经典案例吧。早期 Facebook 的北极星指标是月活跃用户数；MySpace 的北极星指标是注册用户数。

Facebook 的领导层认为公司的运营策略要对实际用户价值负责；而 Myspace 的领导层选择了短期利益，即通过运营推广策略疯狂拉新，用漂亮的数字讨好投资人。

最后的结局显而易见：Facebook 逆势赶超，成为世界最受瞩目的社交产品；而 MySpace 却遗憾退出了市场。

所以说，北极星指标不只是表面上看到的一个简单数字，它代表了公司高层对于优先级的判断，判断在企业发展过程中，什么因素是最重要的，该如何衡量。

那么北极星指标和增长的关系是什么呢？

我在前面的预习中讲过：增长的过程是“以用户为中心，通过差异性洞察找到爆破点，持续地以最小成本创造最大价值。这个“价值”不是短期价值，而是反映了企业的长期价值。

比如下图中的几个例子：

所以说，北极星指标其实就是对增长成果的衡量，并且为增长带来了明确的方向。

增长目标 VS 传统目标

第一次听到北极星指标是在 2017 年的 GrowingIO 增长大会上。这个概念源自硅谷的增长黑客，它的出现让人眼前一亮，一下子解决了困扰我多年的问题。

以前我们更多的是用绩效管理工具 KPI 衡量工作成果，这产生了很多问题，比如：

过于强调业绩，可能忽略重要但短期内难以被量化的工作；

为了着急完成眼前的 KPI 有时候不得不损失更长远的利益；

各部门、各职能由于 KPI 不一致可能出现矛盾冲突；

……

类似的问题太多太多，都是因为缺乏一个自上至下的、明确统一的、有价值的指标，使得众多执行人员只见树木不见森林。

最后的结果就是所有人都很忙、很拼命，但是产品或者企业可能并没有往好的方向发展，那当然也就无缘增长了。

北极星指标的出现很好地解决了上述问题，它关注企业发展的长期价值，促使所有人朝一个方向努力，避免部门内耗、大幅提升效率和价值。

但需要注意的是，北极星指标不是目的，而是帮助我们衡量价值并校正方向的工具，最终我们要做到的是通过有针对性的服务用户提升企业的长远价值，这才是目的；这和达成短期 KPI 有本质的区别。

有关北极星指标和 OKR、KPI 这类管理工具的更多区别，我们会在后面讲到。

上述内容大部分都是我从会议、书籍和网上相关文章学到的，对我帮助非常大。但在实践过程中我逐渐有了不同的领悟，也许对前人的观点是个额外的补充，在这里想重点谈一谈。

在天平两端寻找平衡

北极星指标的概念是“第一关键指标”，并且强调“唯一性”。从书上和网上能找到的案例来看，同类型产品的北极星指标也都很类似。

比如电商都是“销售额”、社区都是“文章发布数”或“问题回答数”之类的。但在实际工作中你会发现这太理想化了。

举个例子，淘宝和京东表面上看都是电商，但是再细分下去，二者的模式其实有很大区别。

淘宝是平台模式、京东是自营模式，即使长期价值都是“便捷的网上购物”，最终的北极星指标也是不同的。京东的北极星指标里一定会包含对成本的考量，因为自营的利润很低，成本就是命脉。

再比如宜人贷借款，我们不仅要考虑放款量，还要考虑风险等各项成本，因为对于金融来说，风险控制是命脉。

很多时候，重要指标的关系就像天平两端，一头上去了，另一头必定会下去，导致给企业带来其它的损失。

比如，业绩高了，成本自然会上升或安全隐患事故增加。所以我们要做的是保证企业“命脉”或核心价值稳定的前提下提升业绩，这和“最小成本创造最大价值”的增长概念是一致的。

举几个例子：“低成本高贷款余额”“GMV 提升的同时投诉量降低”“转化提升的同时一线城市用户占比提升”。

这些北极星指标都出现了两个重心。但是因为两个重心之间有互斥的关系，所以设立北极星指标的要点不在于分别处理两个指标，而是要用一种更聪明的方式去把握平衡点。

在实际工作中，推荐寻求一组互斥的指标关系作为北极星指标。

找到这样的北极星指标并不困难，只要你对业务有一定的了解：第一，知道企业的底线，比如安全、成本、质量、体验等等，保证它们不逾越红线；第二，再看企业想要追求的另一端是什么，比如营收、资本利益等等。

然后你就可以造句了：在×××降低 / 提升的同时×××提升 / 降低。

你明白这个思路了吗？是不是很简单？所以增长其实就是把握平衡的过程。

想把握平衡就要像前面文章讲的学会“抓大放小”，抓住事物的主要矛盾忽略次要矛盾而不是面面俱到。

如何抓住主要矛盾？就是以用户为中心，通过差异性洞察找到爆破点，这个爆破点就是主要矛盾。关于怎样做到差异性洞察，我在后面的内容（模块二）里会具体讲解，你不用着急。

除此之外，我还注意到北极星指标并不像很多书中的案例那样是固定的，而是会因时而变。

北极星指标因时而变

以前，我一直以为北极星指标就像产品定位一样，既然定了就不要随便改，否则就失去了意义，但后来我发现这样的理解有些片面了。

企业长远价值确实不会轻易改变，但在产品的不同生命周期，关注点是不同的，聚焦的指标自然也是不同的。

比如，对于一个在线音乐社区产品来说，一开始可以把北极星指标定义为“总收听时间”，但是随着产品的发展壮大，这个指标必然会到达瓶颈。毕竟每个人每天能花在听歌上的时间总是有限的，不可能无限扩张下去。这个时候，我们就需要调整北极星指标了。

在从 0 到 1 的探索期，我们要关注的是如何找到正确的产品方向，这时的北极星指标可以选择与留存、推荐意愿相关的指标。

方向明确后，产品进入高速成长期，我们关注的是如何明确核心竞争优势以快速占领市场，那么北极星指标可以替换为与新增用户活跃度相关的指标。

之后产品发展增速放缓，进入成熟期，我们可能会更关注商业利润，那么北极星指标会倾向于和营业额、成本相关的指标。

再往后，产品可能会慢慢出现稳定甚至衰退的迹象，这时我们就需要继续探索新的方向，开始第二个探索期，如此循环往复。

当然，这只是个简单的示例，实际上我们还是要根据自己产品的情况，先明确商业模式、长期价值、产品底线，在此基础上再看处于什么发展阶段，决定当前最合适的指标。

思考题

你认为你目前所负责的产品或项目的北极星指标是什么呢？你是如何得出来的？

欢迎你在留言区发表你的想法或者提出自己在工作中遇到的问题，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

06 | 活学活用北极星指标

你好，我是刘津。

还记得在上一讲中，我介绍的北极星指标的概念吗？没错，北极星指标是在当前阶段高于一切，唯一重要指标或重要的一组互斥指标关系。

理论上来说北极星指标应该由高层提出，但实际上并不是每个公司都有清晰的北极星指标。但只要你足够理解它的概念，你完全有能力找到正确的北极星指标并影响到更多人。

然而在帮助其他人寻找北极星指标的过程中，我发现还是有很多人会在定义这里出现问题。

由于北极星指标非常重要，一旦定义错误，就会影响到后面所有的工作。所以我认为有必要再多讲一些相关的案例，来带你正确理解北极星指标。

从公司整体价值出发

北极星指标代表了整个公司发展的方向，它无疑是高瞻远瞩的。

大多数人意识不到正确的北极星指标，主要是因为他们在考虑北极星指标的时候，是从自己的职能出发、或者是自己负责的产品出发，而非从公司最高价值出发。说白了就是“视野不够开阔”。

不要受限于职能角度

比如，有位电商产品的交互设计师认为该产品的北极星指标是“提升用户的满意度”。很明显，这是从职能角度出发的。

因为对电商产品来说，产品营收或利润至关重要，而“满意度提升”在其中虽然可以起到一定作用，但不起决定性作用。即使能起到决定性作用，也只能作为次级指标或方向，以服务于最重要的指标。

再比如，某金融产品的负责人认为北极星指标是业绩量。但是他忽略了风险和客户体验，因为风险和客服都是其它团队的人负责，似乎并不是他的份内事。长期这样下去，可能导致表面上看业绩数字很漂亮，公司利润却在不断下滑。

出现这样的错误，也是因为他是从自己的职能出发，而非产品整体利益出发。

所以，在考虑北极星指标的时候，一定要从自己的职能角度跳出来，不要受角色的牵绊，要有意识地提升自己的认知维度，从整体价值出发全盘考虑。

不要受限于功能角度

还有一种情况也很常见，就是受限于当前的产品或功能，而不是从公司整体角度考虑。

我有一个学员最近找我咨询，说项目遇到一些问题，但是不知道问题出在哪里。

我首先看了他的北极星指标是“用户购买店家非热门产品的订单量”。很显然这个指标定义的过细了，他之所以这样定指标，是因为目前产品功能就是要让用户多购买店家非热销的产品。这样直接限制了更大的想象空间。

因为这个产品目前还处于从 0 到 1 的过程，所以重点应该在于不断探索新方向上，而不是卡死在一个方向上。

所以，一定要跳出当前产品功能的限制，追求最终公司要达成的理想结果。如果他的北极星指标改成“新增订单量”，这个问题就迎刃而解。

也就是说，北极星指标的限制越小、视野越大，越有可能做出突破性的成绩。当然，这很难，所以你可以多和老板沟通，多倾听高层的声音。这也是我在专栏中反复强调的。

你一定听到过“降维打击”这个词，的确是这样，站在低维的角度永远不会理解高维的世界。如果不在同一个维度上，我们将难以有效地和老板对话，也难以在工作中发挥更大价值。

另外也要注意多和不同职能的负责人聊聊，便于开阔视野，避免只见树木不见森林。

要明确无歧义

虽然北极星指标不要有太多限制，但却一定要有明确说明，不要让人产生歧义。

比如某产品经理一开始提出产品的北极星指标是月活跃用户数。但是怎样定义“月活跃”呢？比如强制用户登录算不算活跃度提升？很明显应该是不算的。

因为这样做无法真正提升产品价值，但是表面上看活跃用户数确实上去了。

所以为了大家能够更好的理解并执行，她最终把指标改成：用户数增长的同时月交易率提升。这个指标可以进一步分解为：存量用户月交易率提升 + 新增用户月交易率提升。

看到这里，我猜想大家会有问题：刚才不是说不要定的太细吗？怎么现在又说要具体了？那怎么区分这两者呢？其实就是既要具体到清晰的指标，又不要限制做事的方式。

比如，你可以说新增用户月交易率提升，但是你不要限定具体怎么提升、通过什么方式提升，这样你明白了吗？

像 CEO 一样深谋远虑

我们来看一下热门电视剧《琅琊榜》中的靖王是如何在定目标方面完胜竞争对手誉王的。

当时两个人正在讨论赈灾的银子拨付下去，要达到什么样目的，才算灾情平复。

誉王回答的很表面：“灾民有了钱银粮草可以度日，灾情自然平复。”

而靖王却说：“主事之人心中应有全局，须统御上下整合资源，最终的目的就是少死人、不起暴乱、来年春耕不荒，任何一条没达到，灾情就不算平复。”

这段话让皇帝对靖王刮目相看，两个皇子高下立判。

这就好像老板问员工，我们这个季度要达到什么目标？可能产品经理 A 说我们应该做个改版；而产品经理 B 说我们要整合资源，减少用户流失并提升新增用户数量。

两个人说的其实都没错，但是思维和格局完全不一样。

这让我想到了在阿里的一段难忘的经历。

当时我们做的是一个 B 端的大数据产品，用户体验很差，但老板一直不在意。

突然有一天老板提出要做易用性优化，当时我非常兴奋，以为机会来了，因为这正是我擅长的地方。

我非常认真地准备了详细的方案和推导过程，但是并没有得到老板的认同。老板选择了另一个同事的“打补丁”方案，也就是在每个页面上都加一段引导，告诉用户下一步该怎么操作。

我当时觉得这很难理解，因为产品当时的体验已经非常差了，如果再加上没完没了的引导，这不雪上加霜吗？

但老板很平静的说：“你有想过这次改版的目标吗？你知道我们下个月有个大型的运营活动吗？到时会有好几百个开发者涌入我们的平台完成项目，你的方案一个月能开发完吗？能解决我产品的生死问题吗？”

我当时无言以对，即便我的方案很专业、无懈可击，那又能怎样呢？它无法在当前阶段为产品创造真正的价值，就好像誉王只是从表面回答问题，没有更多的深谋远虑。

所以定义或理解北极星指标，除了学习上一篇文章中的理论知识外，我们还需要不断培养自己的眼界和格局，避免被自己的旧有思想限制住。

一切皆可“量化”

很多人苦恼一个问题，就是价值如何用数字来量化。其实只要花点心思，应用好北极星指标，任何内容都是可以被“量化”的。

比如我的理想是成为一个改变行业的人，那么我可以给自己制定当前阶段的北极星指标：今年培养 100 个能掌握这套理论的人。

不仅仅是在工作中，北极星指标在生活中也完全可以应用。

我朋友的妹妹今年在发愁报志愿的问题，请朋友给予指导。朋友想到了我这套理论，就问妹妹未来想过什么样的生活？想成为一个什么样的人？这其实就是在问妹妹的价值导向。

朋友与妹妹一直讨论，深挖到底后，发现妹妹只想过平凡人的生活，但是想离妈妈远一点，过得更自由洒脱一些。

所以，最后妹妹就选择了几所外地的目标院校，而能考上这样的学校就是妹妹当前阶段的北极星指标。

还有一个很好玩的例子，叫“含咪率”。

有一天我朋友神秘兮兮的问我：你的含咪率是多少？我说什么是含咪率？她说就是你微信好友里关注咪蒙公众号的比例，你点击咪蒙的公众号可以看到你有多少好友关注了她，除以你的好友总人数就行了。

我依照她说的除了一下，她说你要提升你的人脉质量啊，你的含咪率太高了。

当然，这是个玩笑。

不过我之前从没想过，一个人的微信好友质量居然可以用这种方式来衡量。假设你认为今年最重要的事情是提升人脉质量，那么对应的北极星指标就是降低“含咪率”，是不是很有意思？

可见只要走心，真的是任何事情都可以被“量化”。

思考题

最后，回顾一下上节课的思考题，看看你的北极星指标够高瞻远瞩、够清晰无歧义吗？有没有需要调整的地方？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

07 | OKR如何助力增长？

你好，我是刘津。

今天我要与你分享的主题是“OKR 如何助力增长”。

听了前面的内容，你可能会有些迷惑？OKR、KPI、北极星指标、包括 SMART 原则，这几者的区别和联系是什么？接下来我们逐一分析。

各种指标体系的区别与联系

OKR（Objective and Key Results）即目标与关键成果法，是一套明确和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法。

OKR 由英特尔公司发明，自 2013 年底由一些从硅谷回国创业的人传入国内，后来逐渐受到 IT、互联网、高科技、海外投资人的追捧，开始流行起来。

KPI（Key Performance Indicator）即关键绩效指标，是一种较为传统的目标式量化管理指标。KPI 是一种工具，可以把企业战略目标分解为一项一项可操作的工作目标，多年来广泛应用于各行各业。

看到字面上的含义，你可能更糊涂了，这两者看着差不多啊？其实，关于这两者，你可以这样理解：OKR 包含了 KPI 的功能。

我们来看一个实际的使用 OKR 的例子。

在目标与关键成果法中，每个目标（O）后面都可以跟着数个关键成果（KR），我们可以把这些关键成果标记为 KR1、KR2……

从图中可见，OKR 中的关键成果（KR）可以分为绩效型和任务型。

比如“每天发布一篇公众号”，这是典型的任务型 KR；公众号点击率不低于 5%，是典型的绩效型 KR。而 KPI 和绩效型 KR 其实没有区别。

所以，OKR 和 KPI 的区别就是：OKR 包含的内容更全面，虽然两者同样都是可量化的，但 OKR 不要求全部用绩效的形式量化。

这其实是比较符合实际情况的，毕竟不是所有事项都能被绩效指标所量化。比如像设计、研发、人力、行政等工作，都非常的重要，但他们的工作很难用绩效指标来量化。

至于上一讲中提到的北极星指标，相当于更高级的总指挥官。它衡量的是公司整体的增长情况，一个北极星指标可以对应很多个目标（O），每个目标下面又对应着很多个关键成果（KR）。而其中有一部分绩效型的关键成果，就等同于 KPI。具体关系请看下图。

聊完 OKR 与 KPI 的区别，我们再简单说说制定目标时会用到的 SMART 原则。

掌握好 SMART 原则可以帮助我们制定目标，这个“目标”包含了北极星指标、OKR、KPI 等等。也就是说，SMART 原则是一个关于制定目标的普适性原则，它包含了 5 点。

具体（Specific）：比如，“提升客户体验”说的就过于笼统，如果改成“减少客户投诉，由 3% 减至 1%”就具体了很多。

可衡量（Measurable）：比如，“安排进一步的培训课程”就难以被衡量，如果改成“2019 年 3 月前完成培训课程，团队成员出席率超过 95%，考试成绩超过 80 分”就能够衡量了。

可实现（Attainable）：在宜人贷的时候老板对制定目标有很高的要求，必须是有挑战性的并且大概率可以实现，也就是那种你要努力踮踮脚才能够到的。所以在制定目标时最好能和领导、下属、相关同事进行沟通，避免制定出难以达成或缺乏挑战性的目标。

相关性（Relevant）：比如公司的北极星指标是“提升总订单量”，那么你为所有人制定的目标都应该和“提升总订单量”这个目标有关，并且要与大家的本职工作相关联，否则就强人所难了。

时限性（Time-bound）：目标要有时间限制，比如“2019 年全年营收达到 1000 万”。

需要注意的是，北极星指标比较特殊，只要提出指标方向就可以。具体的时限和指标，需要在实际应用时分解并完善。

OKR 与 KPI 孰优孰劣？

现在你已经了解了 OKR 和 KPI 的概念，那么哪种更好呢？这是很多人关心并热烈讨论的问题。为了解答这个问题，我们有必要先回到第二讲中关于“创新和绩效指标冲突”的问题。

对于增长来说，创新和绩效都很重要：创新才能带来突破，才可能带来指数级增长，但创新投入大、有风险、也难以很快看到效果；关注绩效更容易维持稳定的增长，而且可以立刻看到成效，但长期来看难以创新，导致增长很快陷入瓶颈。

虽然我们的方法可以很好融合这两者的关系，但是如果没有合理的制度做保障，也很难落地。

比如，我们前面反复提到“通过差异性洞察找到增长爆破点”，可以看作是创新的基础。而在之后进行的数据驱动的实验，可以帮助我们稳定提升绩效。

但是假如公司只有 KPI 制度，要求所有的工作都要尽快看到绩效成果，那像“用户洞察”这种需要花费很多时间和精力的事情也许就只能搁置了，即使它非常重要。

所以为了平衡创新与绩效指标，保证增长，现在很多公司开始使用 OKR 来代替传统的 KPI。OKR 强调愿景和目标，这里面既包含了价值定位、目标，又包含了可以量化的任务型指标和绩效型指标，很好地平衡了创新和绩效之间的冲突。

相信看到这里，你一定已经很明确了。

在做一些偏创新、重要且不紧急的事项、难以短期看到成果但对未来发展非常重要的事情上，应该多考虑 OKR 中的任务型指标，慎用绩效型指标。

而在做一些偏常规、偏执行、重复性高、需要短期尽快看到效果的事项上，直接用 OKR 中的绩效型指标，也就是 KPI 更为合适。

如何制定 OKR？

理解了 OKR 与 KPI 的应用场景后，我们一起来看看如何制定 OKR？

举个例子，假设你现在的公司是一家电商公司，你应该如何通过 OKR 助力增长呢？你可以分三步走。

第一步，明确长期价值及北极星指标。比如，长期价值是“快捷的网上购物”，当前阶段的北极星指标是“总销售额”。

第二步，将北极星指标拆分为多个目标：O1、O2、O3……比如 O1：提升产品转化率；O2：增加商户及商品数量；O3：提升客单价……

第三步，根据目标拆解 KR 指标。比如，就 O1 来说，可以拆解为 KR1：降低 bug 数量 20%；KR2：提升首页转化 10%；KR3：上线商品推荐功能……

当然这只是个非常简单的示意，实际情况肯定会复杂很多，大家需要根据自己项目的情况去分解，并在指标上增加时限和其它具体说明。

看到这里，你可能会问：这些目标是怎么得出来的呢？指标具体应该怎么拆解呢？我在后面的文章里会详细讲解。这里，你要重点了解的是这一系列的整体思路。

OKR 如何助力增长？

OKR 虽然有利于创新和增长，但并不是使用它就可以安枕无忧了。事实上，如果北极星指标或 OKR 用的不好，也同样会出现传统 KPI 导致的各种问题。

在第 5 讲中我已经提到过一些 KPI 的弊端，其实它还有很多众所周知的常见问题。

没有人对最终结果负责，每个人只对自己的部分负责；

人的主观能动性被压抑；

高度依赖管理者的指令；

为完成 KPI 导致作弊；

……

但如果你在使用北极星指标及 OKR 时，依然抱着大家应该各司其职、不能“越界”的传统心理，你会发现不管用什么方法及制度，结果都相差无几。所以，制度仅仅只是一种辅助工具，最重要的是你怎么看待和使用它。

比如，借款产品的风险团队为了降低坏账率，最简单的方法就是一刀切，直接提高借款门槛，降低总量。这样的话风险团队自己的 KPI 就完成了，但是业务方的 KPI 就会受到影响。

但是如果大家联合起来，共同目标是在保证业绩量不变的情况下降低风险，那么风险团队就需要多做一些测试。

假设，风险团队经过测试最终发现降低 10% 的总量和降低 20% 的总量时，风险表现情况一致，这样就可以帮业务方多争取 10% 的业绩。

所以，在运用北极星指标及 OKR 时，首先要确保大局观。制定周全的北极星指标，在向下分解时倡导各部门的协同，而非从职能角度割裂它。

宜人贷在过去的两年里一直实行项目制，配合 OKR 取得了很好的成效。每个人都可以申请立项成为项目经理，然后找到合适的同事搭配，大家朝着共同的目标一起达成任务。这样就杜绝了不同职能间彼此不互通的问题，做到高效创新。

当然，这对领导层的组织协调有较高的要求。他们需要判断什么样的项目可以做，是否已经有其他人在做类似的事情，需要什么样的资源，是否对达成北极星指标有重要的作用等等。

当然，很多公司可能没有项目制，没有 OKR，那是不是就不能做增长了呢？当然不是。

你仍然可以通过大局观、沟通协调能力，互惠互利地去团结你的“战友”做最有价值的事情。这样，增长离你还会远吗？

思考题

你会如何根据北极星指标制定目前你自己项目中的 OKR 呢，你需要和谁一起协同呢？

欢迎你在留言区写下你的想法或者提出自己在工作中遇到的问题，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

08 | 不懂用户调研？那就对了！

你好，我是刘津。

从今天开始，我们进入专栏的第二模块。前面我反复提到，做增长要先“通过差异性洞察找到增长的爆破点”，现在我们终于来到了这个部分。

差异性洞察离不开用户调研，所以今天我要跟你分享的主题就是用户调研。

说到用户调研，我发现一个奇怪的现象。就是在企业中，用户调研似乎是一个可有可无的事情，用户研究员也是一个很尴尬的存在。

为什么这件事这么重要，但却好像并没有被放在一个很重要的位置上呢？

我认为一方面是因为大家以为做用户研究需要很高的门槛，另一方面是最终的调研结果总是很难落地。成本高，又看不到什么成效，那自然就如同鸡肋了。

令人兴奋的是，经过这些年的观察，我发现，“专业”未必等同于“价值”。

传统的用户研究方法往往过于强调专业、面面俱到，而忽视了调研的目的，以及如何快速达到目的。动辄几个月的调研过程、厚厚的调研报告、缺乏业务洞察的结论，经常让需求方感到无从下手或只能简单参考。反倒是一些看似不专业的“野路子”，能够轻松落地，产生巨大价值。

“野路子”也能创造巨大价值

这里，我就跟你探讨一下这些“野路子”，教你“四两拨千斤”的调研方式。

先给你举两个例子，你会发现用户调研其实并没有想象中那么难。有的时候，找人闲聊几句、看看行业数据就可能收获意想不到的发现。

史玉柱在他的自述里说过他的经历。

在脑白金还在试销的时候，他亲自带了几个人去公园实地调研。一些老头老太太在公园亭子里聊天，他就上去找他们搭话，问他们对脑白金是否了解。大部分人说，对脑白金有兴趣，但是没吃过。

他好奇地问：“为什么不吃呢？”结果老人们回答：“买不起。”史玉柱继续跟他们聊天，最终发现，老人们并不是不想吃，而是等着儿女给他们买。

调研回来后经过讨论，最终就有了那句让人记忆深刻的广告：“今年过年不收礼，收礼还收脑白金。”

分众传媒的老板江南春在《抢占心智》这本书里提到：

阿里巴巴、京东等电商平台的数据显示，中国绝大多数的电商流水产生于早上 10 点、下午 3 点和晚上 9 点这三个时段。通过这个时间数据，江南春发现中国人最核心的消费决策都发生在公寓楼和写字楼。

于是，他萌生了在公寓楼和写字楼做电梯广告媒体的想法，这在当时是一条全新的道路。在那之前，人们普遍认为用户是看到电视以及大街小巷的广告才做出决策的。

分众创立短短两年之后，就登陆了美国纳斯达克证券交易市场，成为第一家在美国上市的中国广告传媒公司。

通过这两个例子，我们可以发现，通过简单的方式或关键的行为，就可能洞察到巨大的机会成为未来的增长爆破点。反而是看似专业的调研过程和冗长的报告，价值未必明显。

从关注“专业”到关注“洞察”

讲到这里，你可能会说像史玉柱、江南春这样的大佬是非常少见的，大部分人很难迅速找到如有神助的切入点。作为“普通人”，应该从何入手呢？

在这个模块的文章里，我会介绍一种全新的调研思路，手把手地帮你做出可以落地的结果。和传统调研强调专业方法不同，新的思路强调“洞察”，即使你是 0 基础也不用担心。

为什么要强调洞察呢？

你看下面这幅图：在图中，你第一眼看到的是什么？是那把红色的雨伞，对不对？

传统调研报告就好像图中的绿色雨伞，内容充实却泛泛，让人的目光难以聚焦。而图中的红色雨伞虽然只有一把，却能牢牢吸引住我们的视线。“洞察”成功的结果就像是发现了一片前所未见的新大陆，激动人心。

比如史玉柱发现老人是脑白金的用户、却不是购买者，这可能跟他们之前预想的非常不同；江南春发现用户的购买决策发生在公寓楼和写字楼，这也和传统认知相违背。

所以，洞察其实就是发现差异、发现未知的过程。有的人通过直觉、经验、对行业的敏锐度洞察，比如第一讲中提到的 doodle 的例子；有的人通过有针对性的数据或访谈洞察，比如史玉柱、江南春。

今天我先教你几个简单的小技巧，大幅提升洞察成功率。

4 个小诀窍帮你大幅提升洞察效率

1. 通过百度指数分析

调研离不开数据分析，可是在实际工作中，作为一线的执行者，很多人是没有权限调动数据资源的。另外，在大部分规模不大的公司里，你面临的窘境很可能是没有足够的数据。这个时候，百度指数在一定程度上可以帮助我们解决很多问题。

通过百度指数这款产品，我们可以比较自己和竞品的数据，看看有没有明显的差异。

举个例子，比如你正在做少儿在线英语教育的产品，你想了解市面上这些同类产品之间有什么差异。

那么最简单的方法就是打开百度指数，在搜索框里先输入 A 产品名称，点击“开始探索”，然后在结果页面点击“添加对比”按钮，输入 B 产品名称，点击“确定”。

在“人群画像”一栏里，就可以看到两者在地域、年龄、性别上的差异。通过对比，你可能会发现 A 产品比 B 产品人群更加年轻化，男性比例也更多一些。

来源：百度指数

根据这一点，你就可以继续深挖下去，看是什么原因导致的。而这个原因很有可能就是该产品的核心竞争力。那么未来，你就可以放大这一点成为一个新的卖点或定位。以我自己的经验，“地域”“年龄”“性别”三项的差异已经足够看出很多问题了。

百度指数还有很多其他功能，你可以进一步挖掘。

比如随意输入一个产品名称，在“需求图谱”一栏里，就可以看到相关的搜索热词，凭此我们可以判断该产品用户还对什么感兴趣。这对挖掘用户喜好以及潜在的商务合作机会都有很大帮助。

来源：百度指数

当然，如果你有条件的话，建议还是用实际业务数据进行分析。

要注意的是，数据获得只是一方面，更重要的是数据背后的洞察——发现差异点，分析差异点，你才能有可能抓住增长爆破点。

2. 分析用户留言及评论

在 App Store 里或安卓的应用市场、论坛、微博等很多地方都可以看到用户对你产品的评论。按照正常情况来说，大部分用户是不喜欢评价的，除非遇到让自己非常愤怒的事情。

有了这种糟糕的体验，他可能再也不想使用你的产品了。所以，我们对差评需要特别关注，它往往反应了用户认为非常重要且没有被满足的核心诉求。

3. 访谈老板

很多朋友表示，自己是做 B 端产品的，在百度指数上搜不到什么信息，这种情况下你就可以考虑访谈老板。

很多人害怕接近老板，宁可自己乱猜也不敢去问，其实这是非常低效的。多跟老板聊聊天，借这个机会了解产品的目标、方向、核心资源及优势、用户等等，完全可以起到事半功倍的效果。

我自己一开始也不习惯问别人，认为独立思考、独立解决问题，不麻烦别人是一种美德。但后来我慢慢想通了，如果能在 10 分钟内解决问题，为什么要花上好几天呢，而且还不一定能解决。

在增长时代，我们一定要注重协作、注重信息的互通，而不是单兵作战。我特别欣赏一句话，那就是“好的人脉关系都是互相麻烦出来的”。

对于 C 端产品来说，可以多访谈身边符合条件的用户或朋友，在这个过程中你也会收获很多。

4. 留意行业分析及用户行为报告

在网络上，你经常可以看到各种各样的行业报告，这些报告时常可以给人启发。

在百度上搜索“你所在的垂直行业 + 报告”，就可以查到很多。另外通过微博、行业相关的微信订阅号，也可以看到很多信息。

前面提到过，江南春通过阿里巴巴、京东等电商平台的数据，发现了中国人最核心的消费决策的发生地点。我再举个自己的例子，多年前，我在网易做电商时，看到京东发布的一份用户搜索报告，发现用户在不同时间段的心态及购物行为完全不同。

来源：2012 京东数聚汇

基于这个观点，我们分析了网易电商几条主营产品线的广告在不同时间段的表现：发现电影票广告在周末和节假日点击转化效果明显、而彩票正相反。

于是，我们在周末加大力度投放电影票广告，取得了很好的效果。我们还在另一条产品线上尝试了分时段投放的策略，广告的总体转化率和产品销量都提升了 2 倍以上。

今天给你分享了 4 个小诀窍，都很简单，目的是为了树立你的信心，不要因为“不够专业”而气馁。诀窍很简单，但是真的能做好却并不简单。下一讲开始，我们探讨如何用简单实用的方式做一次完整的用户洞察。

思考题

你可以尝试用百度指数分析自己和竞品的差异点；也可以分析网络上的留言和数据报告；或者和老板聊聊天。看看在这个过程中，你能否得到不一样的收获？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

09 | 调研目标：在差异性洞察中找到爆破点

你好，我是刘津。

从今天开始，我会正式教你如何在全新的调研方式中获取洞察。

传统的调研方式大概有以下几个步骤：制定调研计划、发放问卷、数据分析、线下访谈、写调研报告。这种方式的缺点是过于重视方法及流程，结果冗长缺乏重点，更是谈不上什么洞察。

其实用户调研并不需要那么麻烦，我们只需要先考虑调研目标，再考虑看什么数据（包括数据分析和访谈信息），如何分析数据，结果如何落地，就可以了。

锁定目标用户

在开始调研之前，我们首先要锁定用户范围。下面我给你简单地举几个例子，看看不同的产品如何锁定自己的用户范围。

需要进一步明确定位的产品

我刚去宜人贷的时候，宜人贷已经有了数千万体量的用户，在业内位居前列。

但即使是这样，公司内部也没有人能说清楚和众多竞品相比，宜人贷的核心优势到底是什么，产品定位是什么，在营销层面应该如何宣传等等。

大家都是凭感觉，看数据来判断。但即使数据好了，也并不清楚它背后的原因是什么。

这是因为在产品前期、中期，大都是快速迭代、野蛮生长，所以往往不会把太多的精力放在调研上，这是一种很常见的现象。

但是那个时候，宜人贷已经在行业占据了稳定的位置，且增长正在逐步放缓。如果继续放任这种情况，产品增长将很快陷入瓶颈，并浪费大量资源。

所以，在那个时候，宜人贷很有必要针对现有用户进行一次大规模的调研，摸清楚用户特征及产品差异化的定位，助力进一步增长。

需要转型或扩大规模的产品

除了像宜人贷这样需要进一步明确定位的产品，急需转型或者扩大规模的产品也需要做好用户范围的锁定。我想用小红书为你举例。

小红书是一款用户数上亿的分享社区 App，90 后和 95 后是其中最活跃的用户群体。

我前些天听了一场小红书的分享，得知他们在一线城市的渗透率已经很高了，如果想要更多人使用，就要下沉到二线城市。

这个时候，小红书要关注的，更多的是潜在用户。

除了需要调研已经在使用小红书的二线城市用户，看看这些用户率先使用的原因是什么。同时，还需要调研未使用过小红书的二线城市用户，看看潜在用户不使用小红书的原因以及他们的诉求。

从 0 到 1 探索方向的新产品

对于从 0 到 1 的产品来说，一开始没有成型的产品，也没有用户，那么该如何定位目标人群呢？我还是举分众传媒的例子来说明。

首先，分众明确了要寻找一个细分市场，把产品做在一个足够小的点和足够小的客户群上，并且要将它做透，做到完美。这也是“分众”名称的由来。

那么如何找到这个细分市场呢？那要看现在主流的市场是什么，再和它差异化竞争。

当时主流的广告媒体是电视，而央视是其中的巨无霸。但是分众察觉到年轻人很少看电视，而有钱人没时间看电视。既然央视已经专门针对有时间看电视的用户，那分众就去做没时间看电视的用户。

明确市场定位之后，分众又继续思考如何确定目标人群。这时候北极星指标就至关重要了：做一个广告传媒产品，最重要的是用户容易被品牌影响并促成购买。

顺着这个思路，分众首先排除了 8 亿农村人口，因为绝大多数做广告的产品都是针对都市人群的。

然后。分众又将剩下的 5 亿城市受众中 20 岁以下的青少年和 50 岁以上的中老年人排除在外，因为青少年没有消费能力，而中老年人不容易被新的品牌影响。

最后，再筛选出月收入 3000 元以上的人，这样符合分众北极星指标的人就只剩 1.5 亿人了。这 1.5 亿人虽然只占中国人口的 10%，但却占据了城市消费的 70%。

所以，分众将主要的客户群体定位为月收入 3000 元以上的城市人群。

讲到这里，可以简单总结一下。

如果你的产品已经有了大量的用户，但是不清楚定位，那就去调研现有用户，摸索清楚定位。

如果你的产品定位比较明确，但目前增长陷入瓶颈，面临转型或扩大规模，那么就需要重点调研潜在用户。

如果你的产品还处于 0 到 1 的阶段，那么就需要顺着北极星指标先定位目标人群，再进行调研。

后面我主要以第一种情况为例详细说明如何做调研。因为第一种情况学会了，后面的情况你也能轻松地举一反三了。

分析全量数据

无论是上述哪一种情况，我们都需要先对全量数据有大致的了解，方便我们有整体上的认识，原因主要有三个。

第一，传统用户研究比较倾向于问卷数据或访谈数据，这种小样本的数据势必会导致结果上的偏差。

第二，在现今这个时代，产品越来越多元化、用户也由过去的一二线城市不断下沉，拼多多的崛起足以证明这点。

而不同城市的人群在生活方式上的差异非常大，所以随着时代的发展，我们平时能接触到的用户，可能和我们的主流用户相差甚远。因此，一定要通过全量的真实数据帮助我们做进一步的决策。

第三，全量数据的结果往往和我们的日常认知大相径庭。

比如罗振宇在 2019 年跨年演讲中提到：淘宝 2018 年计划在春晚做广告，他们知道春晚流量很大，但是不确定有多大。毕竟身边的人都在讨论双十一，而看春晚的人却是越来越少的。

为了稳妥起见，他们决定在 2017 年双十一的基础上再扩容 3 倍，来应对春晚流量。结果呢？春晚当晚登录的实际峰值，远远超过了双十一，是双十一流量的 15 倍。

这个事件让我十分感慨。我们经常想当然地做出判断，却对真相一无所知。这个时候，如果能提前做一些准备，多做一些调研，会帮助我们有更清醒的认识。

这也解释了为什么我们从传统调研报告中很难得到深刻的洞见。样本量的限制、受访人群的限制等，都阻碍了我们获得事实的真相，使我们难以发现和原有不同的认知。最终得到的似乎都是一些本来就知道的讯息。

铁人三项基础

全量数据分析很重要，但听起来似乎操作会非常复杂。随着技术的发展，你现在能够收集到的数据越来越多，很容易就看花了眼，不知道该从何入手。

这里给你提供一个“捷径”，你可以先从最基本的三大数据项着手，即“性别”“年龄”“地域”，我称之为“铁人三项”数据。

“铁人三项”数据是最基础的数据，所有产品通用，而且非常容易挖掘出差异点。

毕竟男人和女人之间的差别、不同年龄层产生的代沟，不同地区的人迥异的生活方式都足够写出好几本笑话集。除了上一讲中介绍过的百度指数这样的小工具外，如果有条件的话还你可以进行更深入的分析。

今天的内容就先到这里了，在下一讲中我们一起探讨如何具体地进行数据分析。

用户调研知识地图

有关用户调研这一部分的知识很多，我以自己讲到的内容为主线画了一张“用户调研知识地图”。

随着专栏的推进，这个知识地图的内容会越来越丰富。同时，我也希望你在阅读的过程中自己进一步总结归纳，在地图中加入你自己的认知、经验、感悟，使它最终成为属于你自己的、独一无二的增长知识地图。

思考题

你的产品属于哪种情况：是定位不清晰，还是增长陷入瓶颈，还是从 0 到 1 呢？你锁定的目标人群是什么？

欢迎你把自己的想法写在留言区，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

10 | 数据分析：在“花式对比”中发现玄机

你好，我是刘津。

我们接上一讲内容，继续探讨用户调研中如何进行数据分析。

“比较”胜过千言万语

前面我们说了要强调洞察，也就是发现差异、探索未知。那如何发现差异呢？唯一的办法就是“比较”。如果没有比较，差异就无从谈起。

比如，你想在淘宝上卖一个小巧的录音笔。那么你拍照时，可以在录音笔的旁边再放一个苹果手机或者一张银行卡，这样你的顾客就会清楚地知道这个录音笔到底有多大。一个简单的比较胜过千言万语的描述。

这就解释了为什么在企业中，传统的调研报告内容虽然面面俱到，却难以让人收获意外惊喜，答案就是“缺乏比较”。传统的调研报告只有各种平铺直叙的结论，很难让人有抓到重点、眼前一亮的感觉。

坐标不同，结论不同

那么如何做好数据的对比分析呢？

如果以“铁人三项”数据中的地域数据为例，首先你可以看一下各省 / 市 / 城市类型（比如一线 / 二线 / 三线……）的占比，然后可以再分别做如下几项对比：

和全国或全网平均水平的对比；

和同行业平均水平的对比；

和主要竞品的对比。

对比分析时，你要注意一点，对比的顺序应该主要按照“从大到小”的原则。为什么呢？当我们想去了解一件未知的事情时，首先需要宏观了解，然后再微观了解。

比如，对一个从未见过树的人形容树，你一定是先说树又高又大，然后再说树上面的枝叶、树纹等其它细节。如果这个顺序颠倒过来，那就似盲人摸象了。

我们来看一个例子。

假设，某借款产品的一线用户占比（一线城市用户占总用户比例）为 5%，而一线城市人口占全国比例为 4%。这样对比来看的时候，似乎这款产品在一线城市的渗透率还可以。

但如果同行业产品的一线城市用户平均占比达到了 10%，该产品比行业平均水平低了 5%，这就说明该产品在一线城市其实是有较大的进步空间的。

如果市场规模相似的竞品在一线城市用户占比达到了 20%，那就说明该产品在一线城市和它的竞品相比差距很大，你就需要去挖掘差距产生的原因。

如果不方便拿到行业数据或竞品数据，那只看和全国的对比（可参考人口普查结果），也能看出很多问题来。

比如上图，如果单独看借款产品的地域数据（当地用户人数占产品总用户人数比例：红色柱状图），我们可以看到该借款产品用户数量在二线城市占比最高，再往后是三线城市、四线城市，一线城市排的很靠后。

这样看来好像该产品适合做人群下沉，去更多小城市发展。但事实真的是这样吗？

如果你结合了全国的人口数据（当地人口占全国人口比例：蓝色柱状图）再进行分析，你会发现一线城市和二线城市的相对比例远高于三线、四线城市。也就是说，该借款产品明显更受一二线城市用户的喜爱。

而三四线城市用户绝对占比之所以比一线城市多，只是因为三四线城市的人口基数大而已，并不能证明产品更适合他们。

这个例子足以说明，如果不加以对比，光看表面数据很容易得出错误的结论。这也是传统调研报告的结果很难被采用的原因。

打破沙锅探究到底

当然仅仅通过对比来解读数据还是不够，这只是让我们能够明白表象，接下来还需要明白为什么会呈现出这种表象，也就是要探寻本质，这样数据才有价值。

所以，数据的使用过程，是先从收集数据开始，然后进行对比，在对比中解读，最后探寻本质。现在很多公司尚未迈出第一步，还有大量的数据分析师和用户研究员停留在第一步。但其实最有价值的是后面两步。

如何通过数据提供的表象探寻本质呢？接着前面的例子来说：在对比中我们发现这个借款产品的地域分布和全国平均地域分布有较大差异，为什么会这样呢？这就是一个很好的切入点，可以继续深挖下去。记住，只要在对比中出现重大差异，都值得我们去研究，顺藤摸瓜很可能就会得出惊人的洞察。

想一下，“地域”这个字段还有什么相关属性值得进一步分析呢？如果你没有头绪，可以先从如何界定地域这个角度来看。

比如，我们现在判断地域，是看用户目前在哪个城市，但是其实他可能并不是当地人。所以每个用户其实可能出现两个地域：一个是出生地，一个是现在生活的地方。

根据这个特殊性，我们可以分析一下不同类型的城市中本地人和非本地人口的占比。

在这里，我们又可以发现特殊的差异：一二线城市的非本地人口占比远高于本地人口占比。而越是外地人占比多的地方，用户就越偏爱这个借款产品。

这是为什么呢？通过后面的用户访谈，我们发现外地人生活压力大，需要买房、贷款、还有教育、日常开支等。而本地人往往都有房子住，生活压力小很多，自然就没有太多贷款需求。所以，对于这个借款产品来说，未来考虑“人群上移”可能比“人群下沉”更合适。

不知道你有没有发现，分析到这里，其实又出现了一个新的问题：对于一二线城市的用户来说，可以接触到的借款产品非常多，那这个产品的核心优势是什么呢？这个确实难以通过数据呈现出来，所以我们后续还需要通过用户访谈来洞察。

分析完地域，我们可以以此类推，分别分析“性别”“年龄”数据。接下来，我们还可以把铁人三项数据进行交叉对比分析。任意选择两个字段，比如“年龄”“性别”，就可以看到不同年龄段性别比例的差异。如果在两个不同的年龄段，性别比例差异过大，那么就值得深挖一下了。

比如上图，如果一款产品的用户性别比例是 30% 女性、70% 男性。

那么正常情况下，该产品在任何一个年龄段的性别比例数值都应该是相近的。如果在某一个年龄段，比如 31~35 岁，突然出现了女性 10%，男性 90% 的情况，那么这个地方就值得去探究了。

怎么样？整个过程是不是就像探案一样？任何与常理违背、或者和平均水平不一致的地方，可能都是金矿。

我再带着你把整个“探案”的过程回顾一遍：

调取产品“性别”“年龄”“地域”数据。

在对比中发现“性别”“地域”与全国平均水平差异较大。

增加地域字段进一步交叉分析，发现和外地人占比多少有关。

通过常识或后期调研判断出，本地人和外地人生活方式不同导致对产品需求不同，外地人需求更大。

“性别”“年龄”“地域”间可再交叉分析，进一步探索差异（可省略）……

以上这些思路只是参考，欢迎你在实际工作中多多发散，发掘出更多有意思的“花式对比”和“探案”心得。

用户调研知识地图

今天我们的用户调研知识地图推进到了数据分析的部分。希望你可以在知识地图中，根据自己的见解和实际情况进行补充。

思考题

尝试分析一下目前你负责的产品的用户数据，试着通过对比来解读，看看有没有不一样的发现？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

11 | 用户分类：围绕北极星指标细分人群

你好，我是刘津。

今天我们来学习在数据分析的基础上细分人群，为进一步差异化洞察做好准备。

不过在开始之前，我们先回顾一下上次的内容。上一讲我们学习了数据分析的思路，但是具体该如何操作呢？

收集并分析数据实践

收集数据的方法有很多。

你可以找专业的数据分析师帮你跑一下后台业务数据，如果只分析“性别”“年龄”“地域”的话，由于字段不多，所以过程并不复杂。没有专业的数据分析师的话，你也可以自学 SQL，并申请数据权限自己分析（模块五）。实在不行你还可以参考百度指数。

如果暂时不方便进行数据分析，你也可以通过发放问卷的方式收集用户信息。

问卷中除了收集用户性别、年龄、地域这三项基础信息之外，你可以根据产品属性，增加任何你认为有意义的信息，比如职业、受教育水平、从什么途径了解到产品等等。你还可以询问产品相关负责人，看看他们有什么想了解的信息，酌情加入到问卷里。

注意，问卷内容不要太多，最好控制在 25 个问题以内；尽量少问开放性问题，避免用户反感。在正式发放问卷之前，你最好先找几个人试填一下，确保不出现大的问题。

准备好问卷内容后，你需要通过问卷工具撰写内容并收集结果。

网上可以搜索到很多免费的问卷工具，之前我们用过腾讯问卷，感觉还不错，可以很方便地查看数据统计并进行交叉分析。当然你也可以去探索其它的问卷工具。

发放问卷可通过邮件、短信、PUSH、公众号图文消息、产品（比如首页、Banner 等）。注意在整个过程中都需要和相关同事打好招呼，避免重复性工作并获得必要的支持。

发放问卷后就要等待回收了，这里需要提醒的是，收集问卷要特别注意样本量。

如果样本量不够，会严重影响结果的真实性。

你可以参考下图内容选取样本量。比如你的用户量是 10 万人，那么就需要收集 1% 的样本，也就是 1000 份左右问卷才有代表性。

使用问卷调查的弊端是周期较长，因为需要回收到足够的样本量才可以进行分析，需要等待至少一到两周的时间。

收集并分析完用户数据后，如上一讲提到的，我们还需要跟其它数据做对比。

全国的人口数据在网上都是可以查到的。竞品数据如果没办法直接拿到，我们可以通过搜索网络文章、百度指数、问卷调研等方式参考。在对比的过程中，我们就能够了解人群普遍的特征。

用户分类的意义及问题

接下来，我们还需要了解细分人群特征。

因为产品不可能满足所有人。前面我们一直提到，做增长要抓大放小，抓住主要矛盾，忽略次要矛盾，所以首先你要找到最重要的那个用户群体，在普遍特征的基础上进一步挖掘该目标群体的差异性。

要找到最重要的用户群体，首先我们需要把现有用户群体进行分类，再排定优先级。但是具体要怎么分类呢，该遵循什么标准呢？

传统的用户分类主要通过聚类分析，它是一种对多个样本进行数据分析的多元统计分析方法。听起来是不是特别绕？

简单一点说，就是通过专业的软件和方法，用若干分类维度把大量的用户数据分成不同的几类。

看起来很专业，但是就我以往的经验来看，无论是后台全量数据还是问卷信息的聚类分析，它们的效果都不好。因为涉及的分类维度过多，最后得出的分类往往不伦不类，难以清晰描述。

以上图为例，某生鲜产品（苗苗生鲜为化名）按照购买原因、购买经历、购买倾向、人口学属性等多种维度，把用户分成三类，分别称为“吃货尝鲜型”“居家日常型”“精明实惠型”三类。

接下来，传统用户分类还会再分别描述每类人群的主要特征。

这种方式确实可以帮助我们更加了解自己的用户，对用户有了更加感性的认识，但实际上却很难落地。

比如说，我该如何找到“吃货尝鲜型”，并有针对性地为他们做改进？用户又如何得知自己属于什么类别，以更好地接受我的服务？

正是因为分类的维度过多，导致每个类别都有一种四不像的感觉。类别之间的边界模糊，无法一针见血地突出该类用户的特质，自然就很难应用。

为此，我专门请教了几位专业的用户研究员和数据分析师，了解他们一直使用这种方法背后的原因。

首先，他们认为一定要够严谨，所以才会使用尽量多的维度来做分类，保证每种可能都考虑到。其次，他们并不负责落地。所以专业和严谨才是他们最看重的。

这让我想起多年前我刚开始做交互设计时也一直用“事无巨细”的要求提醒自己，保证每种可能性都要考虑到，这样才够专业。

的确，在我们刚从事一项工作时，注意专业、注意细节是非常重要的；但是当我们已经熟练掌握工作技能后，就需要改变角度，从追求执行转变为追求策略。

但是非常可惜的是，很多人意识不到需要做各种转变，以至于在职场中蹉跎多年，没有质的提升。

围绕北极星指标做分类

好了现在我们切回正题，既然传统的方式被证明是不实用的，那么应该如何做用户分类呢？我认为应该尽量满足三点：

单一维度或可以清晰定义的维度；

不同类别之间应具有明显的差异性；

和北极星指标相关并由此判断优先级。

实例 1

对于宜人贷来说，北极星指标是“低成本高贷款余额”。

根据业务常识，我们可以按照“职业”这个维度把用户分为工薪族及小微企业主等几类人群。因为不同职业的人群有足够明显的差异。工薪族风险表现好，可以降低我们的成本；小微企业主风险表现略差，但是借款需求量大。

所以，从宜人贷的长期发展来看，工薪族的优先级应该更高。

实例 2

我以前做过一款彩票产品，北极星指标是销量。而销量和用户量以及客单价有直接关联（客单价：平均交易金额）。从“客单价”这个维度出发，把用户分成低客单价的小白彩民和高客单价的专业彩民两类。

小白彩民的特点是偶尔只买一注 2 元的双色球，这类人群占比接近 90%；专业彩民的特点是会在彩票上投入数万到数百万不等，占比 10% 左右。

这两类人群虽然数量悬殊，但对销量的贡献基本持平。所以两者都很重要，不分伯仲。

实例 3

如果你的北极星指标是活跃度，那么你就可以根据活跃程度把用户分成若干类型。

当然，“活跃”的定义略为复杂，所以需要通过数据分析来做分层。

比如最近一次发帖、发帖频率、发帖数量这三个维度可以把用户分成不同层级的活跃类型，针对不同的活跃类型可以制定不同的运营策略。

注意，这和前面说的聚类分析里的“多个分类维度”是不一样的。因为聚类分析的多个分类维度之间关联度弱，而和活跃相关的多个维度之间关联度强。所以分类的结果也会更有针对性。

如果有兴趣的话可以在网上搜索“RFM 模型”，道理是类似的。

实例 4

我有个朋友是做网约车的，北极星指标是“低补贴下提升 GMV（一段时间内的成交总额）”。他们的产品体量非常大，所以人群分类意义并不大。这就好像如果你想按活跃度对微信用户进行分类一样，你会发现很难有差异，因为人人都很活跃。

我们不妨再围绕北极星指标，想想 GMV 和什么关联最大？

GMV= 订单数×客单价

提升订单数可以通过拉新、促活等，但需要较多的补贴，这和北极星指标不符合。再看看客单价，很明显网约车的客单价和场景有关，比如跨城、接送机场景的客单价明显比日常打车要贵很多。

这样分类就很明确了，最终可以按照“场景”这个维度分成“日常约车”和“商务出行”两类。

通过上述这几个例子，我想你已经明白，在做分类前需要先明确北极星指标，再考虑和北极星指标最相关的因素是什么，然后分类也就自然而然地出来了。

这么做的好处是不需要特别专业冗长的分析过程、业务针对性强、便于落地，并且也容易产生后续价值。

用户调研知识地图

根据今天的专栏内容，用户调研知识地图又添加了一些新支点。

在地图中列出的 3 级支点之下，还有更细致的东西。我希望你可以根据自己的认知、经验、感悟进行补充。

思考题

你认为应该如何根据北极星指标对你的用户群体进行分类并定义优先级呢？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

12 | 用户访谈：像侦探一样寻找破案线索（上）

你好，我是刘津。

今天我会和你探讨如何通过用户访谈进一步挖掘用户的差异点，达成调研目标。

在上一讲中我讲了如何做用户分类。分好类别后，我们可以通过现有的数据生成简单的用户画像。当然，仅有这些信息肯定是不够的，为了更深入地挖掘差异点，还需要结合用户访谈。

传统访谈常见的问题

我参与过很多次的用户访谈。可以说，这是一项比较耗时的工作，每个用户都需要访谈 1~2 个小时左右。如果是大型的用户调研，可能需要正式访谈十几名用户，最后还要汇总报告。

从表面上看，整个过程严谨、专业、有条不紊。但实际上，这里可能会产生很多问题。

首先，愿意来到你的办公室接受访谈的人群，本身可能就比较特别，并不能代表平均水平。这样研究的结果会存在偏差。

其次，很多调研人员并不了解业务，这可能导致研究出的结果很难落地。

第三，来自同一个城市的用户，难免都比较相似，难以帮助你洞察到有价值的差异点。

第四，用户说的未必代表自己的真实想法。

有个经典的故事，说的是某公司为一款即将面市的游戏机做调研，请了很多用户过来。其中一个问题是问用户希望这款游戏机是什么颜色的，很多人都选择了黄色。访谈结束后公司拿出了不同颜色的游戏机让用户挑选以感谢他们配合调查，结果发现绝大部分用户都拿走了黑色的游戏机。

当然，这不能怪用户“言行不一致”，而是用户在看到真实的颜色之后，可能发现和自己想象的并不一样。

所以，访谈其实是门学问，要把握好用户的心理和场景，不能用户说什么就是什么，这样反而是在给自己“挖坑”。

在接下来的两讲中，我会给你介绍访谈时的一些注意事项，帮助你用最短的时间最高效地获取到洞察，而不会像传统方式一样费力不讨好，甚至得到错误的方向，那样就太得不偿失了。

选择有代表性的用户

首先是要选择有代表性的用户，否则就会南辕北辙，离目标越来越远了。所谓的“有代表性”的用户，就是结合前面的数据分析和分类结果，选择符合特征的人选。

比如宜人贷把用户分为工薪族及小微企业主，结合之前对“年龄”“性别”“地域”的分析结果，选择若干二线城市、25~35 岁之间、数量接近的工薪族男性及小微企业主进行访谈。

访谈人数没有固定的要求，可以是各 5 个，也可以是各 10 个，最重要的是在这个过程中我们是否可以洞察到有价值的信息。

寻找远离自己的用户

在前面的文章里，我提到只要看三项数据“年龄”“性别”“地域”就可以挖掘到很多信息。

尤其是“地域”：国内外的差距、北方和南方的差距、甚至同一个省的不同城市，都有巨大的差异。这里面的学问真是太多了，访谈的时候很容易挖出东西来。

先拿国内外的差异来说吧。

分众传媒的电梯广告，在中国的传媒领域是个创举，但这个点子在美国就行不通。因为美国地广人稀，楼也不会建的很高，安装成本又高……

国外很多不错的产品来了中国频繁遭遇“滑铁卢”，而国内却不断有原创的产品冒出来领先全球，比如共享单车、手机支付等等，这无疑是和国内特殊的国情有关。

再拿国内的差异来举例。

我有个朋友在银行工作，她参加了两年微众组织的全国银行业调研。参与实地调研的时候，她发现，国内不同地域的用户特点相差非常大。

比如深圳和扬州，两地人的收入不同、家庭结构不同、房价不同、购房资金来源不同、贷款压力不同、视野不同……太多太多了。

扬州房价 2 万一平米，基本都是本地人，结婚一般都是家长全款买房，所以很多年轻人都是挣多少花多少。深圳房价 8 万一平米，大部分都是外地人，所以千方百计地理财。

除了地域外，年龄也是如此。它后面隐藏着很多，比如你的家庭结构、人生节点、重要开支等等信息。

当然这只是从金融的角度看。如果从不同业务来看，都有不同的信息隐藏在“性别”“年龄”“地域”这三个主要因素后面。

我这个朋友之前还做过旅游产品，当时她就发现：扬州年轻人有钱想消费了，就特别喜欢去南京，他们觉得去省会就很开心；但是深圳年轻人就喜欢去香港或者出国。所以，地域信息中还隐藏着旅行偏好。

因此，为了能更了解我们的用户，一定要尽量走出习惯的办公环境，多走到用户身边，尤其是和我们距离很远的用户。这样我们更容易发现原先不知道的信息，也更有可能获得洞察。

在宜人贷，我们当初选择去哪里访谈用户时，有很多二线城市可供选择。但我们并没有选择石家庄这样临近的城市，而是选择了更远的武汉。

一是因为我们武汉的用户占比高于占全国人口的比例，也就是倾向度更高；二是因为武汉离我们远，我们对当地情况不了解，这就意味着容易有更多收获和发现。最后事实也证明，那一次的调研效果非常好，有了重大的发现，在下一讲我会具体提到。

讲到这，你可能会说：“我没有机会去外地调研啊。”可你真的一点办法都没有吗？不是的。

一方面，你需要主动找领导争取机会；另一方面，也可以退而求其次寻找你身边符合条件的人。你可以先确定想要访谈的用户特征，比如男性、25-30 岁、在武汉打工。然后可以寻找身边符合条件或条件接近的朋友、亲戚，或是朋友的朋友。

好好利用你的“朋友圈”进行调研，说不定你会洞察到非常有价值的信息。

不要“照本宣科”

选定好用户，接下来就可以正式进行访谈了。

一般来说访谈有个大致的范围，可以参考下图。

我们一般会以此为蓝本撰写访谈大纲，并逐一询问用户。除了用户的基本信息外，里面包含有使用动机、使用行为与偏好、使用感知与推荐意愿、工作及生活状态、价值观调研等等。

有大纲本来是件好事，但是千万不要过于依赖大纲。

这些内容仅作为参考，重点是挖掘它背后的东西。所以一定要随机应变、保持警醒，一旦发现什么“不对劲”的地方就立刻深挖下去。

我们之前所有洞察到的关键点，几乎都不来自于这些常规问题，而是在“临场发挥”的新问题中得到的。

我记得早年在网易工作时，我们有个专门做用户研究的同学邀请了产品经理旁听他的访谈。产品经理事后很不满意，说这个用研太不懂业务了。明明很多问题都可以进一步深挖的，用研却点到即止，只是机械地完成大纲里的提问。

所以我经常觉得，做调研不需要多专业，而是要有一颗好奇心，其实它和破案没有什么两样。

用户调研知识地图

根据今天的专栏内容，用户调研知识地图中补充了“分析”这部分的新支点。重点在于如何做好用户访谈。

思考题

试着按照我说的方式列出筛选条件及分好类别的用户名单，并准备访谈大纲。访谈时注意随机应变，看看会不会有什么意外的发现？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

13 | 用户访谈：像侦探一样寻找破案线索（下）

你好，我是刘津。

在上一讲中，我介绍了如何选择受访用户，以及准备访谈大纲。今天我们来谈谈访谈时的要点以及事后如何总结。

关注特殊人群

我们在访谈的过程中，要特别关注“特殊人群”。真正的洞察往往出现在调研“特殊人群”的过程中。

什么是特殊人群呢？特殊人群的种类很多。

比如“高价值用户”，也就是最活跃、付费最多的那群“死忠粉”；“精明型用户”，也就是喜欢货比三家的人；“爱表达型用户”，说起话来滔滔不绝；“深入思考型用户”，有独立的思想对产品有深入的见解；性格及举动奇怪的人，比如狂热收藏者或特殊癖好者；老弱病残孕等等。

这些特殊类型的用户可以放大各种细微的情感及体验，帮助我们得到洞察。

举个特别简单的例子，我曾经参加过一个为期 5 天的线下活动。活动场地只有垫子没有靠背，一天下来腰酸背疼，但是也觉得可以忍受。

有一天有个孕妇自己带了个带靠背的垫子，但是除了主办方，谁也没多留意这个细节。之后再参加这个活动时，我们发现所有的垫子都被替换成了带折叠靠背的垫子，还增加了折叠小桌子。

那一期活动的口碑爆棚，大家赞不绝口，说太舒服了。这就是一个很典型的通过特殊人群带给我们洞察，并得到改进机会的例子。

再举个宜人贷的例子。

在宜人贷调研过程中，我们开始调研了好几位用户，虽然也有不少收获，但并没有特别激动人心的发现。直到我们遇到了一位用过十几款同类产品的用户。我问这些产品之间有什么区别，什么情况下用我们的产品，什么情况下用其它产品？用户的回答出乎意料：“当我需要借几千块时，我就用其它产品，当我需要借几万时，我就用宜人贷。”

这个回答让我惊喜万分，原来对于二线城市的用户来说，我们的产品借款额度远高于其它竞品，这是有绝对优势的。

而这一点我们以前都不知道，毕竟自己试用的话同类产品给的额度都差不太多，但是没想到对于二线城市用户来说有如此大的差异！

所以我想，在产品日益多元化、用户群体多元化的今天，坐在办公室里体验各种竞品差异的时代已经过去了，只有亲自接触真实、有代表性的用户，才能有所发现。

当然特殊人群比较难遇到。想要找到他们，一方面可以通过数据分析及问卷设置相关问题来筛选，另一方面，我们要有耐心且有一双善于发现的眼睛。

我有个学员跟我说：“我们这个部门是个特别严谨的部门，所以我拿不到用户的有效数据和资料，我就开始调研周围的朋友，朋友的朋友的朋友，终于发现了一个跟我们日常认知不一样的点。借着一次公司开科技大会的机会，我把我的发现讲了出来，引起了大家的高度重视，现在推动了整个产品的研发。”

所以不要再抱怨没有条件做数据分析或访谈了，只要有心，你就能克服一切困难！

后来我还有一个新的感悟，就是如果想在访谈中获取洞察，前面讲到的几点因素缺一不可。

比如宜人贷调研的成功，我认为有三点原因。

我们选择了远离自己的城市武汉，接触到了和我们平时遇见的非常不一样的人，自然容易有不同的发现。

没有严格遵循访谈大纲的问题，根据情况适当调整、巧妙追问。

很幸运遇到了一位特殊的用户，并且留意到了他的特殊。

也就是说，一个成功的洞察是这几种因素共同起作用的结果，而非单一原因导致的。

先定性挖掘，再定量验证

需要特别注意的是，访谈中得出的任何结论，都不可以作为最终定论，因为这有可能只是个别现象，不代表它具有普适性。尤其是在“特殊人群”身上发现的洞察，就更需要谨慎验证。

比如在宜人贷调研中，我们发现很多用户为了贴补家用都在兼职创业。也就是说他们有一份稳定的工作，但是与此同时可能还是保险代理员，或者合伙开了家美发店，或者投资了家餐厅，又或者做一些兼职工作等等。

为了验证这个发现，我们投放了一次问卷，提供了多种职业类型选项，并允许用户多选。最终确实验证了大部分用户都是兼职创业人群。

反之，如果通过问卷分析，我们发现大部分用户并非兼职创业者，那就证明访谈得到的这个洞察只是个别现象，并不成立。

传统的用户画像为什么不好用？

访谈及定量验证完成后，我们需要按照不同的用户分类描述特征。传统的调研报告往往事无巨细，不仅包含各个字段的详细分析，还会生成用户画像，例如下图。

用户画像把访谈时的发现提炼并虚拟成一个人的形象，优点是帮助项目组成员了解用户，而不是像以前那样通过一堆冷冰冰的数字来想象用户。

但它的缺点也显而易见，其实还是之前说的那个老问题——不落地。

因为内容过多，导致看的人记不住、抓不住重点，难以形成深刻的印象，最后自然很难落地。这也和我们“发现差异点”的初衷相去甚远。

我有个做代驾产品的朋友，最近也遇到类似的问题。他们的代驾产品想主打高端人群方向，所以对高端人群做了深入的调研。

但是并没有得到什么特别的发现，结论非常普通，诸如：用户最关注的是安全，其次是专业、舒适、便捷，再其次是尊重、优越，最后是关爱。

你看了这些结论有感觉到“差异性”吗？很明显，没有。

朋友说他已经非常尽力了，这个项目做了好几个月，进行了各种专业的分析，但确实结果平平，没有什么惊喜。

这就是传统调研的通病，最后得出的总是这些“不痛不痒”的结论。那应该如何改善，找到令人眼前一亮的“差异性”呢？其实很简单，就是两个字：对比。没有对比就不可能看出差异。

对分类人群进行对比探寻差异

拿朋友这个案例来说，北极星指标是“提高运营收入”，运营收入 = 客单价 * 下单量。可以从消费频次这个角度把用户分成高频用户和低频用户两类。

通过把两类用户进行对比，朋友马上有了重要的发现。

高频用户使用的主要原因是商业应酬，普遍在晚上十点以后下单；而低频用户使用的主要原因是朋友聚会，普遍在晚上十点以前下单。前者有帮客户叫车的需求，所以对服务、体验特别在意，对价格不敏感；后者主要是自己用，注重性价比和效率。

我们都知道中国人好面子，对商务人士来说更是如此：自己受点委屈没关系，如果客户不满意了，单子丢了那可是天大的事情，前面所有努力就都白费了。

你看，这么一对比，一下子从表面上的“安全”“专业”“关爱”这些平平的字眼上升到了背后对人性的洞察。所以，“洞察”一定不能停留在表面，而是要挖掘用户背后潜在的诉求和细微的心理活动。

有了这样的洞察，朋友对后面的优化有了明确的想法：之前为了体现“专业”和“关爱”，他考虑完善会员制度；但现在他决定把重点集中在“帮客户叫车”的新功能开发上。也就是说，不一样的洞察使他在决策质量上有了天壤之别。

我有个做了多年用户研究的朋友听过我的理念后，说最近突然领悟到：这就好像淘金一样，你不冲到最后一粒金就还是一堆沙，没用的。

我很喜欢这个比喻，的确，无论是做市场分析还是用户研究、数据分析，都是一样的，必须有淘金者的耐心和魄力，才能真正从沙子中淘到黄金。而不是像以往那样交了一摞分析报告就了事。

用户调研知识地图

根据今天的专栏内容，用户调研知识地图中补充了“分析”这部分中有关用户访谈的新支点。

思考题

列出北极星指标以及你的用户分类思路，根据访谈及定量验证结果，对比不同的用户类别挖掘差异点，注意要上升到对人性的思考。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

14 | 提炼用户差异，发现增长契机

你好，我是刘津。

前面我们明确了调研的目标是发现用户差异点，随后进行了数据对比看整体差异、又对用户进行分类对比，进一步挖掘目标用户的差异，那么接下来如何落地呢？

在阐述具体落地方式之前，首先需要你理解两个重要的观念：用户数量不是越多越好，用户特征不是越细越好。

用户数量不是越多越好

传统互联网产品普遍把追求用户数量放在首位，认为用户越多越好。包括用户增长这件事，很多人也是认为增长的首要表现就是用户量在增加。

然而现在形势已经发生了转变，“大而全”的产品几乎完全被巨头垄断。现在以及未来，更多的机会在于垂直领域的“小而美”产品。在这种情况下，用户量不是越多越好，而是越“对”越好。

举个例子，如果宜人贷盲目追求用户量，吸引了错误的用户来借款，那么表面上用户量和业绩量蒸蒸日上，而实际上这里面可能有大量用户不还款，反而导致公司在赔钱。

获客成本打了水漂还是次要的，数万的本金可不是小数目。可以说对于借款产品来说，一个错误的用户将使企业付出巨大的成本。

如果想找对用户，就需要先进行分析，通过挖掘用户差异点了解“对”的用户具有什么特征，从而借此找到更多“对”的用户。虽然一开始你会觉得有点花功夫，但是后面你就可以体会到这么做事半功倍的效果。

盲目进行营销裂变可能让你快速品尝到甜头，但却发现后期增长乏力。这是因为增长的基本功没有打好。

用户特征不是越细越好

找到了正确的用户，就万事大吉了吗？当然不是，结论是一方面，能够真正落实到工作中才是最重要的，否则再正确的结论也只是一张废纸而已。

要想把正确的结论落实下去，就要学会精简、一针见血地陈述结论。而不是像传统调研分析报告那样包罗万象、缺乏重点。

具体如何做呢？我拿宜人贷的例子整体回顾一下。

在数据分析“铁人三项”对比的过程中，我们发现男性用户居多、二线城市用户居多且绝对占比和倾向度都更高。

接下来围绕北极星指标“低成本高贷款余额”，我们把用户粗略地分成“工薪族”和“小微企业主”两类。基于风险成本的考虑，我们把“工薪族”视为最重要的用户群体，想进一步挖掘这类人群的差异特征。

我们来到较有代表性、且距离较远的二线城市武汉，分别挑选了若干工薪族和小微企业主用户进行访谈，受访用户均为男性。

在访谈的过程中，我们意外地发现两类人群差异并不明显，原因是大部分用户都在兼职创业：除一份稳定的工作之外，一般还需要做些其它的事情来增加收入，比如投资个美发店、饭馆，做兼职的保险代理员等等。

这是因为当地男性外地人较多且结婚生子较早，所以家庭重担很大，而当地收入又不高只有几千元，所以兼职创业贴补家用也就不足为奇了。

这和一线城市的情况差别还是很大的，如果你一直生活在一线城市恐怕是很难感受到的。这次调研让我感到十分震撼，果然“一个人的行走范围，就是他的世界”。

对于做产品来说，你的行走范围越小，世界也就越小，又怎么可能吸引更多的用户呢？

所以做用户增长，光坐在办公室里研究数据是肯定不够的，你需要先改变自己的世界。

由于后台数据获取不到用户的职业信息，所以我们之后又投放了一轮问卷，验证了有“兼职创业”特征的用户确实占多数。他们并不是纯粹的工薪族或者小微企业主，这颠覆了我们之前的分类假设。

相应地，借款用途和我们之前预想的也不一样，我们本以为用户借款用于日常大额消费，而实际上当时的用户借款主要用于资金周转。

现在，如果让我归纳核心关键点，我会说：“二线城市用户”“兼职创业”“资金周转”这三个关键词。因为这几点是我们在调研之前尚未意识到的，或是和我们预期的差别较大，这些内容讲出去更容易吸引到受众的注意，从而改变产品决策。

提炼用户核心差异特征

现在我们回归到今天的主题，也就是如何落地调研结果。

我们可以把前面提炼出的关键特征归纳到一张纸上形成改良版的用户画像。需要特别注意的是，要把数据支撑及必要的相关性说明附在后面。这是因为如果没有必要的数据支撑，调研结果将不具备说服力。具体请参考下图。

比如说“二线城市多”这个观点，后面必须要有对应的说明来证明这个观点。

当然最好的方式就是对比。比如二线城市用户占比是多少，全国占比是多少，这样一比较就能看出来。在陈述“兼职创业多”这个观点时，我们列举了工薪族的占比，以及其中兼职创业投资者的比例，这也是一种对比方式。

如果你有两类或两类以上的用户，那么你可以先对比他们之间的用户特征，再进一步提炼核心差异。比如上一讲提到的代驾案例里的两类人群对比：

根据对北极星指标的贡献度，把高频用户群体作为第一优先级。基于对比，我们很容易发现高频用户群体的几大特征：除了表面上的“代驾频率高”“车型好”“下单晚”“应酬多”“注重服务”以外，最重要的是这个发现：有帮客户叫车的需求，更重视客户的感受。

我们需要在每一条发现后面补充说明。比如，针对“下单晚”，可以附上：下单时间晚于 22:00 的用户比例。针对“应酬多”，可以附上：因为应酬而叫代驾的用户比例。其它内容以此类推。

需要注意的是，不同的补充内容，数据来源可能是不同的。比如“下单晚”可能来源于后台数据分析；而“应酬多”可能来源于问卷分析。所以在正式汇报时，最好能再详细说明一下每一条信息的数据来源和样本量等信息，好让你的结论更有说服力。

我们可以看到，这和传统的调研报告非常不一样。

传统的第三方调研报告、用户调研报告动辄十几页甚至几十页，侧重于描述具体的信息。包括用户分类，可能会分成若干类别，并把每类人群的画像都展示出来，最后的结果就是让受众没有概念、没有感觉，或需要自行“人肉对比”。

而我们的提炼侧重于在差异对比中体现出关键信息。这些关键信息一定是大多数人之前不知道的，或是和预想中有很大出入的，所以才非常的有价值。就好像在破案的过程中，往往是一个不经意的细节，一个违背“常理”的发现，成为了破案的关键所在。

总之，增长强调少而精、一针见血，这体现在我们工作的方方面面中：比如北极星指标（只有一个或一组）、数据分析（基础三项）、用户分类（尽量单一维度）、用户画像（最关键的差异点）……你发现这个规律了吗？

用户调研知识地图

今天的用户调研知识地图又补充了新支点，欢迎你在地图中补充自己的见解。

思考题

请在前面用户分类的基础上，进一步提炼核心用户群体的差异特征，辅以数据补充及说明，以及你从中得到的体会。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

15 | 挖掘产品优势，打破增长瓶颈

你好，我是刘津。

在上一讲，我们了解了如何提炼目标用户群体的差异性，然而这只是漫漫长征第一步，接下来我们需要在此基础上挖掘产品的定位，为后面找到增长的爆破点打下基础。

用户差异与产品优势匹配

如果你还不了解“定位”，可以看看杰克·特劳特（Jack Trout）写的《定位》这本书，它主要讲的就是如何差异化地避开竞争对手的优势，找到一个市场空缺点，然后通过营销的手段把它根植到用户心中，成为这个领域的第一。

《抢占心智》这本书举了一个例子，说明“定位”的重要性。

在苹果一家独大的市场格局下，OPPO 手机的差异性是“拍照很好的手机”，Vivo 手机的差异性是“音乐手机”，金立手机是“超级续航手机”，小米手机是“性价比很高的手机”，而华为手机说自己是“商务手机”。

与之形成明显反差的是联想。联想手机经常说自己有三大优势和七大卖点，这其实相当于没有优势。虽然联想手机确实存在优势，但如果不能将其用精辟的语言表达出来，就无法像利剑那样直击消费者心智。

当然每一种差异性定位，都对应着某个特定的群体。有句古话叫“甲之蜜糖，乙之砒霜”，还有句话叫“人和人的区别比人和猪的区别都大”。

所以，做透某部分群体，了解他们的差异特征，再提供对应的差异化的产品，那么这个产品自然就不愁增长。

前些天有一家老牌电商公司找我咨询，说目前的产品增长遇到了很大的瓶颈。他们认为是“用户感知”这里出了问题，也就是说很多用户并不能理解这个产品是做什么的或者优势在哪里。

他们之前在页面上做了一些改进来帮助引导，但是效果并不好。细聊下来我发现：他们当前的目标用户人群和产品核心优势并不对等。这就好像把商务手机卖给学生，学生又怎么可能领会商务手机的卖点呢？

这就是我们之前要花这么多精力去探索用户差异性的原因：找到正确的人，提供正确的产品或服务，才能成就正确的产品定位。如果定位不清晰，仅靠创意营销、数据驱动、AB 测试等“外功”，如同大海捞针，虽有作用，但注定步步维艰，胳膊毕竟拧不过大腿。

增长的重中之重，便是正确的“定位”。

如何找到定位？我们首先要学会发现产品的“最长板”。

如何找到产品的“最长板”？

如果有兴趣的话你可以在网上搜索“新木桶原理”：一个木桶能装多少水，其实取决于它的最长板有多长，而不是最短板有多短。

对于增长也是如此，只要你的长板够长，并且是用户急需的，那么他们完全可以忽略你其它的短板。第四讲有相关的例子，你可以再回顾一下。

产品的最长板应该满足以下几个条件：

首先，和竞品相比具有独一无二的优势，且这个优势很难被挑战。

其次，对用户来说是雪中送炭而非锦上添花。

第三，对于提升北极星指标非常关键。

想找到产品的最长板，我们可以通过多种方式。

1. 借用户的眼睛直接找产品长板

不同的人看到的风景是不一样的，同理，不同的用户看到的也是不一样的。

之前你已经挖掘到了用户的差异性，那么这群具有差异特征的人群看到的产品必定也是不同的，他们更容易发现你的产品的特点，也正是产品的特点吸引了这部分特殊的群体。

记住，这个特点未必是产品本身的特点，而是你的用户感知到的特点。

因为产品本身怎么样不重要，重要的是你的用户怎么看它。就好像大家都认为沃尔沃的特点是够安全，而实际上沃尔沃的安全性并不一定比奔驰或者宝马更好，但那又怎么样呢？

以宜人贷为例，在线下访谈时，我们发现对于二线城市用户来说，宜人贷借款产品的额度远高于竞品。

所以，如果用户缺几千块，那他可以有很多选择，这个时候放款速度、利息等可能都会成为他考虑的依据；而如果他缺几万块的话，他就只能考虑宜人贷了。

额度是我们和竞品相比，最突出的优势。这个优势和我们的风控能力有关，而风控需要多年的积累，宜人贷做得比较早，因此这个优势很难被挑战。

另外，借款额度过万这点，对缺几万块钱的用户来说肯定是雪中送炭；而其它因素，比如放款速度、利息、平台背景、借款体验等都是锦上添花。

最后，额度高这个优势，和北极星指标“低成本高贷款余额”非常相关。

综上，我们把“额度高”这个优势作为宜人贷最长的那根木板。

2. 从用户需求出发跨界寻找长板

我有个学员之前是做共享汽车的，他们的高层认为该品牌的优势是：车型较多、高端、车况较好。

很明显这个优势并不成立，它连长板的第一条“和竞品相比具有独一无二的优势，且这个优势很难被挑战”都不满足。

因为一想到出行用车，除了滴滴外我还会想到很多老牌的租车公司，比如神州、一嗨等，难道他们的车型不比共享汽车的更多、更高端吗？感觉这么看的话，共享汽车的这些优势并不打动人。我建议他从用户出行的角度找竞品并分析共享汽车的优势，而不是从同行业或自身功能这么局限的角度出发。

这位学员恍然大悟，说他们之前只盯着共享汽车品牌看，从来没有考虑过间接的竞品。按他们的话讲就是自己做短租不做长租，所以就没考虑看长租的竞品，但其实做长租是更容易盈利的，说不定这是一个可以探索的新方向。他还感慨，之前一直陷在产品现有功能角度拔不出来，这使他们一直感觉困难重重，尤其是拉新方面。

还是那句话：做增长视野很重要。做产品久了特别容易局限在某个角度出不来，如果从用户的角度看需求，跳出产品现有的框架，一切就可能迎刃而解。

3. 细分场景后找到竞品寻找长板

我有个朋友是做网约车的，他说他们的品牌基本已经垄断市场了，所以没有竞品可以参考。

后来他围绕北极星指标，按照出行场景把用户分成“日常约车”和“商务出行”两类。之后他通过访谈用户，得到的产品长板是：高确定性。也就是说你用这个软件叫车接送机的话，大概率可以约到车。

然而实际上并非如此，在接送机领域相关的竞品很多，其它品牌是出了名的服务好、体验好，而且更容易叫到车。我问这个朋友，是否有跟相关竞品做对比，他说没有。后来经过讨论，我们一致认为他的产品的优势是更便宜，而不是更好的服务或更高的确定性。

因为现在巨头垄断，所以越来越多的产品都在发力细分领域。即便你的品牌占有率市场第一，在切到细分领域后也一样会遇到竞品，这个时候你依然需要对比。所以在对比中发现差异，是我们不变的增长主旋律。

上述例子告诉我们，竞品的选择以及差异性对比都是非常重要的。不同的参考坐标系会得出不同的结论，所以视野要足够大。这和前面我们讨论数据分析时，选择对比的参考坐标系很重要是同样的道理。

4. 专家视角发现产品长板

在实际工作中，我们还有可能通过不同角色的视角发现异常情况，从而找到长板。比如我有个朋友说：他们公司的一位开发人员在头脑风暴会议中提出，每次发售理财产品的时候系统都会预警。这个现象引起了业务方的高度关注，他们经过研究，决定加大对理财产品的投入。

很多人问我研发人员怎么做增长，说日常只能去撕需求。其实你不一定要和其它角色正面厮杀，而是可以从自己的优势出发，做别人难以做到的事情。这和找产品优势其实是一个道理。

用户调研知识地图

根据今天的专栏内容，用户调研知识地图又添加了“落地”部分的新支点。

思考题

经过今天这一讲的学习，你能不能说出针对你独特的目标用户群体，你的产品最长板是什么？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

16 | 定位营销差异，抢占用户心智

你好，我是刘津。

在上一讲我们了解了如何找到产品的最长板，这就是定位的基础。

定位对于企业来说至关重要，它找到用户心智中暂时空白的领域切入进去，创造一片蓝海。

我发现很多拼命加班的公司业绩不一定很好；很多业绩好的公司，员工反而比较轻松。

因为增长的本质是“四两拨千斤”、是一种“巧劲儿”，第一个找到蓝海的人躺着也能赚钱。反之，你杀入一片红海，累到半死最后也是举步维艰。

所以，与其努力拼搏，不如找对方向，而这里的方向也就是在说定位。

营销定位的三级大炮

如何找到定位呢？

光有产品优势是不够的，还要结合公司综合实力踩中竞争对手的软肋，并把它宣传出去抢占用户心智。

定位不仅能打造蓝海，更能够加固竞争壁垒。

下面举几个例子。

超出产品范围看优势

我有个朋友做政企类的产品，他非常尴尬地说，他们唯一的优势是有政府关系背景，产品没优势；
有个朋友在做教育类产品，他们在该细分领域已经是第一了，却认为和竞品比功能都差不多，没什么优势；
还有个朋友做大众消费类产品，总说产品品质一般，也觉得自己没优势……

可真的是这样吗？

实际上，对政企类产品来说，有政府关系就是最大的优势；对教育类产品来说，目前已经排名第一就是最大的优势；对大众消费类产品来说，渠道广、容易购买是他们巨大的优势。

综合优势和上一讲提到的产品长板之间必然存在联系。

比如，前面提到的宜人贷对于二三线城市额度更高，是因为本身的风控能力强。这和公司成立早实力背景雄厚有关系。但在调研之前，如果只看功能和体验的话，确实会觉得没有什么优势。

所以在找优势这方面，不仅要看产品本身的优势，更要看广义的竞争优势，也就是公司整体实力，并且找到两者之间的关联。这样你才能确保找到的优势是优先级最高的核心优势。

“碰瓷”对手凸显优势

另外，不同的人有不同的喜好和观点。

你的优点在某人看来可能是缺点，而你的缺点在另一个人眼里可能反而是优点。所以没有绝对的优点或者缺点，而是看你如何巧妙地利用。

比如，天猫的优点是商品多，价格便宜，这是平台模式天然的优势；但是相应地，产品品质和物流体验都不在自己的把控范围内，这又变成了它的劣势。

作为追赶者的京东，如果比拼商品数量和价格，那显然不是天猫的对手，因为这正是自营模式的缺陷。但相应地，自营模式保证了产品品质和快递速度。

因此京东在宣传上扬长避短，突出产品品质和送货速度，并在此基础上“踩”竞争对手的劣势。比如，“买点好的”“不走猫步”“别人叫你亲，不如质量精”等等，都是这个套路。

这样通过对比就进一步凸显了自己的优势。

再比如可口可乐是老牌产品，新的百事可乐该如何超越呢？

老牌产品的优势是经典、深入人心；但对应的缺点也很明显，就是不够新潮。所以百事可乐顺势用一句广告语“百事可乐，新一代的选择”成功占据市场，和可口可乐分庭抗礼。

所以在营销中，不要和竞争对手正面较量，而是拿自己的优势去对应它的软肋，笼络和它完全不同的一批新用户，抢占空缺市场。

综上我们可以看到，营销定位的基础有三点：

公司整体优势或独特的商业模式；

二是在此基础上发展出的核心产品优势；

三是对应的目标群体。

如果你能找到这三者，逻辑也说的通，那你的营销定位模型就有了。

下图用炮弹的样子形象的描绘了这个模型。

比如宜人贷的营销定位三级大炮：炮身是行业领军企业、雄厚的风控实力；炮弹是额度高；炮弹最易击中的人群是二线城市用户。

事实上，很多老板或者高管比较清楚炮身，但是却搞错了炮弹或目标，因为他们平时一般不会接触到执行细节。而一线的工作人员虽然经常接触炮弹和目标，但由于对炮身了解的不够深入，可能选择了并不匹配的炮弹。

拿宜人贷来说，一开始老板期望面向的用户是一二线城市的白领，而通过长时间的运营，实际用户却和预期的有所偏离。

与此同时，一线的运营人员认为放款快和额度高、平台靠谱等都是我们的优势，摸不准哪个才是最长板的优势。在这种情况下去做营销，力量注定是分散的，难以产生最好的效果。

这就是我们前面需要花这么多时间和精力去做用户调研的原因，就是为了找到最合适的炮身、炮弹、目标组合，形成强有力的增长基础。

帮产品找到“最佳人设”

找到营销定位三级大炮，算是组装出了增长的底座。接下来我们需要在它的基础上盖上华丽的幕布，把它巧妙包装成讨巧的“人设”。

说起“人设”大家都不会陌生。

我听过一个朋友抱怨：为什么我的朋友圈点赞的人这么少？另一个朋友说：因为你没有“人设”。

的确，没有“人设”的人，别人是记不住你的。这对个人、对明星、对产品来说都是这样。

现在的当红明星，大多都有很固定的“人设”，比如“老干部”“吃货”“好爸爸”“少女感”等等。很多年纪大的人记不住明星的名字，但是只要一提起来就会说：“哦，我知道，是不是那个特别能吃还长不胖的姑娘？”

看，有了“人设”，是不是大家就更容易记住你了？这不就是营销的目的吗？

那么怎么帮自己的产品找到“最佳人设”呢？

一方面，我们需要结合产品核心优势与目标群体的关注点；另一方面，我们也需要了解产品目前处在什么样的发展阶段，用什么样的表达方式最合适。

可以参考下图的营销 4F 模型。

一般来说，当用户对一种产品模式还不够熟悉的时候，从“事实”角度去宣传比较好，比如“在线一对一英语教学”。

当用户对产品已经很熟悉，但是不知道你和竞品的差异时，从“功能”角度宣传比较好，比如“充电 5 分钟，通话 2 小时”。

当你的产品已经基本在市场上站稳脚跟，你可以从情感角度打动用户，比如“照亮你的美”。

当你的产品已经处于垄断地位，或是做企业内部宣传时，可以从概念的角度宣传，比如“用心引领”一类的宣传语。

拿宜人贷举例：

从事实角度看，我们的核心优势是可以提供用户更高的额度帮助他筹到足够的钱；

从功能角度看，我们更专业、更便捷；

从情感角度看，我们的用户在意家人、渴望自由、充满梦想；

从概念的角度看，所有这一切都是为了爱……

显而易见，就当前的阶段来看，从事实层面宣传是最合适的。

因为专业、便捷听起来不够有差异，让人记不住；情感角度宣传让人感觉太虚。而额度高听起来让人眼前一亮，既和北极星指标相关，又能够占领市场空缺位置，所以它是一个合适的宣传点。

用户调研知识地图

根据今天的专栏内容用户调研知识地图又添加了新支点。

思考题

你目前负责的产品的营销三级大炮是什么？你认为当前阶段最合适的宣传表达方式是什么呢？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

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17 | 一级方向：找到增长爆破点

你好，我是刘津。

前面我们已经基本明确了营销定位，也就是大方向清楚了，那么对应的方针策略是什么呢？这就是我们今天要探讨的主题：找到“增长的爆破点”。

关注趋势，校正营销定位

但是先不要着急，我们再回头看看营销定位。

定位是一场持久战，一旦确定了某个营销方向，就最好不要轻易改变，否则可能前功尽弃。

我们现在耳熟能详的各种广告语，都是通过多年不断的重复，才能逐渐抢占用户心智。

这就要求定位不仅立足当下，更要考虑未来。而调研得到的往往都是目前的情况，我们还需要推断未来的市场变化趋势。

拿宜人贷来说，营销定位三级大炮中的前两级：公司综合实力和额度高的优势，不会很快发生变化，但是目标群体就很难说了。

调研中，我们发现目前用户普遍集中在二三线城市，那未来十年呢？就算不看未来，目前二三线城市用户虽然多，但是否已经接近饱和了呢？不管怎样，我们需要的是更有潜力增长的人群。

在第 10 讲中提到过：通过分析数据，我们发现，越是外地人口占比多的地区，用户越偏爱宜人贷产品。而一二线城市的外地人口占比远高过其它线城市。

所以，未来我们可以尝试聚焦一二线城市偏年轻、偏精英化的群体，也就是通过整体的人群上移，去寻求用户增长的蓝海空间。

为了验证我们的假设，宜人贷在一年一度的大型营销活动“梦想体验师”中首次尝试与天津交通广播这样的传统媒体跨界合作，面向当地有车一族进行宣传。同时，还和燕郊商贸市场进行了合作，专门面向小微创业者进行宣传。在宣传内容中，重点突出“额度高”以及活动利益“本息全免”。最终在当年整体行情并不好的情况下，活动的放款人数转化环比提升了 50% 以上，成为行业内的经典营销案例。

当然这个假设是否真正成立，我们还需要在后续的营销活动中反复验证。

关注变化，灵活调整定位

需要注意的是，虽然传统的定位理论强调不要轻易改变，要持续不断地宣传同一个口号。但是互联网环境瞬息万变，即便我们考虑了未来的趋势，也不能保证可以做到长期不变。

所以，根据产品的成长阶段，定位有可能会做适当调整。尤其是在产品从 0 到 1 的探索阶段，方向可能会非常多变，这个时候最需要的是“灵活”，而不是“固定”。

所以在应用时也要注意实际情况，要让定位成为我们的利器，而不是障碍。

营销定位与一级方向

说完营销定位，我们再来看看一级方向。

一级方向是企业当前最关注的，需要集中最大精力去做的事情。很多人搞不清楚一级方向的概念，总是和二级假设混淆。这里简单说说它们的区别：

首先，一级方向不会很多，因为它代表了当前最重要的方向。

其次，一级方向要足够“大”。比如“公司从今年起要开始向互联网转型”“今年有四大变革”……诸如此类，听上去就很像一级方向。而像改进某个功能、优化页面这种类型的事项，绝对不会是一级方向。

第三，一级方向和定位息息相关。

下面我再给大家举几个一级方向的例子。

实例 1

宜人贷的定位是：二线城市用户大额首选。对应的一级方向是：突出额度高。所以后续我们在所有的品牌宣传、营销活动、产品首页、借款流程……也就是但凡用户能接触到产品的地方，都突出强调额度高，转化效果均有了明显的提升。

实例 2

在第 1 讲中我们提到的手机游戏公司 Doodle，它的定位是：面向大众人群的容易下载的休闲小游戏。对应的一级方向是：游戏文件控制在 5M 以内。

实例 3

在第 8 讲中提到的脑白金，它的定位是：面向老年人，但付款者是儿女的保健品。对应的一级方向是：宣传“送礼”。

实例 4

现在非常流行的“小蓝杯”瑞幸咖啡，它的定位应该是面向职场白领的具有无限场景的大师级咖啡。

因为它洞察到职场人群对咖啡的品质、品味有较高的要求，但平时又很忙，没有时间总是泡在咖啡馆，更多是在平时工作、开会的时候喝。

所以，小蓝杯对应的一级方向是：场景由线下搬到职场；突出咖啡的高品质；裂变拉新……

虽然这里的一级方向有多个，但是它们都是围绕定位来的。很多人一说到增长就急着问裂变拉新怎么做，其实它只是增长的一种手段，而且未必适合所有的产品，还是要看具体的定位是怎样的。

就瑞幸咖啡来说，因为它强调无限场景而不是固定的店面，所以为了低成本获客，裂变拉新就变成了必要的手段。

我们在使用一种手段之前，一定要知道为什么要这么做，它是否合理等等，而不是机械地考虑怎样执行。

增长爆破点的梳理过程

现在我们把前面所有的关键信息整体梳理一下，做个系统的回顾。

当然整理的结果也非常适用于宣传和汇报，这是非常非常重要的。你做了再多的事情，如果无法让你的领导认可，无法让你周围的同事理解并支持，也是完全没有意义的。

我个人感觉，做事情和汇报，应该各占一半的比例才对。做产品营销也是如此，好的产品如果没有好的宣传，最终也很难成功，这是一样的道理。

为了让周围的人可以快速理解我们的思路，我们把重要的步骤和结论浓缩成一页纸，我把它称为“一级方向画布”。

一级方向画布主要包括：

产品目前所处阶段及关注点（探索期 / 成长期 / 成熟期 / 新的探索期）；

当前阶段的北极星指标；

用户范围 / 分类 / 优先级（围绕北极星指标）；

用户画像（用户差异性洞察，需要数据支撑）；

定位（三级大炮）；

一级方向（围绕定位最高级的事项）。

我用宜人贷的例子帮你串一遍：

产品目前所处阶段及关注点：成长期到成熟期，关注发展速度及商业价值；

当前阶段的北极星指标：低成本高贷款余额（包括业绩增幅）；

用户范围 / 分类 / 优先级：用户范围为近 3 个月放款成功的用户；初始分类为小微企业主（带来业绩）、工薪人群（降低风险成本），工薪人群优先级高；后经过调研，发现只有一类兼职创业人群；

用户画像：男性、25-35 岁；二线城市多、兼职创业多、资金周转多（数据略）；

定位：二线城市用户大额首选；

一级方向：突出额度高。

这里提供一个简单的模版供你参考。

由于它不可能囊括所有产品的所有情况，所以里面的内容只是点到为止，没有办法直接套用或复用。

所以，在应用时切忌生搬硬套这个模板，一定要灵活运用、举一反三。

以用户为中心，通过差异性洞察得到增长爆破点的内容到这里就结束了。这部分是最难、最重要的，也是我增长体系中的独家内容，希望你可以反复多看几遍，多去体会。

有了这部分内容作为基础，你才能在后面通过类似增长黑客的手段以及可复用的方法，做到“持续地以最小成本创造最大价值”。

否则，你看再多的增长案例也只是拿到了一个个现成的壳子，使用时才发现根本套不到自己的实际情况上。

这就是只知其然，但不知其所以然。

用户调研知识地图

截至今天，用户调研知识地图的支点罗列完毕。在地图中列出的支点之外，你还有没有要补充的知识点呢？

思考题

请试着写出你目前负责产品的一级方向画布，注意逻辑要清晰、前后要连贯，看看是否对产品方向有了不一样的理解？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

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18 | B端产品如何调研？

你好，我是刘津。

看到这里，估计有很多同学已经按捺不住地要问：B 端产品怎么做洞察？

的确，前面讲的调研内容明显更适合 C 端产品。C 端产品是用户说了算，而 B 端产品往往是老板说了算、客户说了算。况且 B 端产品的用户量相对 C 端会少很多，所以一般来说很少用到数据分析，访谈会更有价值。

说到这里，很多人就会问我：没有数据怎么做增长啊？怎么验证成果呢？其实，这还是陷入到了对增长概念的误区当中。

增长不仅仅是数据的增长。数据只是衡量增长的一种手段而已。实际上任何和企业价值有关的事情都是增长。所以，即便产品初创期没有什么数据、即便 B 端产品数据量不多，我们也一样需要增长。

那么 B 端产品怎么做增长呢？和 C 端产品一样，调研也是非常重要的，只不过调研的重心和方式有所不同。

B 端产品的双层差异性

对于 C 端产品来说，我们需要以用户为中心，通过差异性洞察明确差异性的市场定位，并得到对应的一级方向。

这是因为中国的市场实在是太大了，即便是 C 端产品也不可能满足所有人。能做好细分群体，收益就已经相当可观了。

所以，我们需要细分出某部分群体，把它做好、做透。这样就需要非常了解被筛选出的群体的差异特征是什么，如何差异化地满足，最终也就得到了“定位”。

而 B 端产品要服务什么人群，是非常明确的。比如，有的产品是为交易平台上的商家服务的；有的是为办公人员服务的；有的是为公司 HR 服务的……

所以 B 端产品想做好增长，首先，需要深入了解特定行业差异；然后，是该产品和行业对比的差异性。

这就好像你向别人介绍某个叫 Linda 的女孩长什么样子时，你可能会说她有金黄色的头发，鹅蛋脸，鼻子高高的……这其实就是在把她和普通大众做对比，强调她的特点。

但是如果你向别人介绍某个来自偏远地区的神秘部落的少年，你首先需要介绍这个部落原住民的特征，比如这个部落的人都比较胖，他们都有深棕色的皮肤、明亮的眼睛……然后再说这个少年和部落里的其他人相比，他的特点又是什么。

所以，和 C 端产品相比，除了可能缺少数据分析的环节以外，B 端的调研内容只多不少。

B 端产品调研对象及内容

B 端的产品一般来说业务属性强、逻辑复杂，要了解清楚产品脉络并不轻松；而调研客户又有很多限制和难度。

我之前在网易、阿里都做过 B 端产品。由于客户的地位较高，所以公司只允许个别人员直接接触客户。那么面对这种情况，许多一线工作者为了了解清楚业务和客户情况，会“曲线救国”，调研老板和相关业务人员，这样也能够达到同样的效果。

因为，对于 B 端产品来说，用户量少且类型集中，而老板又非常精通这个领域，所以他掌握的信息一般是非常全面的。而 C 端产品用户量极大，且类型较分散，所以很多情况下，老板并不一定了解一线的实际情况，这个时候研究用户是比较靠谱的。

在调研内容方面，你可以参考下面这个模版。

从这些问题中，我们就可以得知现有产品的来龙去脉，而不再是一头雾水的状态。这里需要特别说明的是价值评估和业务优先级。

我之前在阿里做了两年的 B 端产品，老板会花很多的精力去讲这件事情对公司、对客户的意义和价值。因为 B 端的产品首先要在内部获得公司的支持才会有足够的资源。不仅如此，它还要在外部获得潜在客户的支持。这和 C 端产品强调通过差异化占领用户心智其实是一个道理。

但是 B 端产品因为受众有限所以不会像 C 端产品那样到处做广告。那么，想清楚它的意义和价值并做好内部宣传也就显得至关重要了。

另外，业务优先级也是非常重要的，如果说 C 端产品以用户为中心，那么 B 端产品很大程度上是以业务为中心的。

还记得我在第 6 讲中提到那段经历吗？老板在业务紧急的情况下，选择了体验相对欠佳的方案而不是体验完美但开发时间冗长的方案。

因为 B 端的产品解决的不是娱乐或休闲的问题，而是和业务、商业相关的问题。所以，对客户来说只要能解决问题就可以，体验只是锦上添花。这和 C 端产品是迥然不同的。这也是我前面反复强调的“抓大放小”，即重点解决核心问题、忽略次要问题，用有限的资源“四两拨千斤”地创造价值。

但是 B 端产品的业务是非常复杂的，想做到“抓大放小”更加困难，所以，一定要紧跟上老板和业务的节奏，才不会走冤枉路。

不仅是 B 端产品，像宜人贷借款产品也是类似。相对于是否能借到钱这个关键需求来说，界面体验好不好并不是很重要。在这种情况下，如果一直坚持专业性，那就会很受挫。在格局和眼界面前，专业显得微不足道。

B 端产品的一级画布

访谈完之后，我们需要汇总整理成 B 端产品的一级方向画布。它的内容和 C 端产品的有一些区别。

我们先回顾一下 C 端产品的一级方向画布：

B 端产品的一级方向画布包含如下内容。

这里我简单解释一下两者的差异。

首先，B 端产品的一级画布去掉了“产品目前所处阶段”，因为 B 端产品的发展周期非常的缓慢。整体来说它和 C 端产品探索期的情况有点类似，用户量都比较小，数据也少。

其次，B 端产品的重点不在探索和竞品的差异性上，而在于说清楚客户和产品的具体情况。

因为一方面，B 端产品的客户群体和业务范围是比较明确的，本身差异就明显。另一方面，B 端产品复杂且难以理解，所以你需要先说清楚它的具体情况，在此基础上才可能说清楚和行业同类产品的差异。

这方面需要整理的资料比 C 端产品要多很多。二三四条都是如此。

第三，C 端产品强调差异性定位及对应的一级方向；而 B 端产品强调业务计划和优先级。

因为C 端产品难就难在捕捉人性上，用户自己也未必知道自己想要什么，所以我们需要花费很多的精力在调研中洞察人性。

但是 B 端产品恰恰相反，需要满足什么业务需求，提供怎样的服务，都是十分明确的。如果说 C 端产品“顺人性”，那 B 端产品就是“逆人性”。

所以，B 端产品可以较直接的列出业务计划和优先级并落地执行（如果这里有困难也可以先写出最重要的一级方向，再通过后面的用户增长地图得出其它工作计划）。

思考题

如果你正在做 B 端的产品，试着写出一级画布。如果你没有做过 B 端产品，也可以总结一下两者的差异。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

19 | 全局规划增长机会

你好，我是刘津。

今天我们终于来到了第三个模块：发现“四两拨千斤”的增长机会。

这个模块内容不多，但却起到了非常重要的承上启下的作用。在这一模块里，我们沿着北极星指标和一级战略方向，通过用户增长地图梳理若干二级增长策略，然后再具体落地执行。

虽然大部分一线工作者接触的都是具体的执行工作，但是如果我们能够再往前跨一步，了解具体的增长策略是怎么制定出来的，那你无疑就在人生的职场道路上向前跨出了一大步。

能否制定增长策略，也是市场稀缺的增长产品经理和普通产品经理最大的区别。

增长黑客最爱的“AARRR”

怎么制定增长策略呢？

常见的增长黑客惯用思路是通过 AARRR 模型找到增长机会点。虽然在这里我并不打算用这个方式，但作为基础还是为你简单介绍一下。

AARRR 是 Acquisition（获取用户）、Activation（激发活跃）、Retention（提高留存）、Revenue（增加收入）、Referral（传播推荐）这五个单词的缩写，它们分别对应一款移动应用产品生命周期中的 5 个重要环节。

1. 获取用户

比如通过线下线上广告推广或福利刺激，让更多新用户下载应用。

2. 激发活跃

如果用户仅仅下载应用却不使用的话是没有意义的。所以，除了新增下载量以外，还要关注活跃度。比如，大家常说的 DAU（日活）、MAU（月活）等指标。此外，还有使用时长、启动次数等相关指标。

通常情况下，活跃用户是指在指定周期内有启动的用户。但是“启动”未必等于“真的活跃”。具体采用什么指标，如何定义活跃用户，要看产品类型和诉求。比如，对于新闻产品，日活就很重要；而对于借款产品，日活就相对不那么重要了。

3. 提高留存

有些应用在解决了活跃度的问题以后，又发现了一个新问题：用户来得快、走得也快。这就说明这款应用没有粘性，也就是留存率低。

通常情况下，保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成本，而留住老客户考验的是产品的核心价值。

如果产品没有自己的核心价值，只专注于疯狂拉新，那就好像朝一个有大窟窿的桶里倒水，一方面不断地开拓新用户，另一方面又不断地有大量用户流失，最终得不偿失。

4. 获取收入

这应该是最核心的部分。不论是获客、激活、留存还是传播，最终都是为了获取收入。

如果没有收入或看不到获取收入的前景，产品就无法存活，尤其是在人口红利萎缩、资本越来越慎重的当下。即便是免费应用，也应该有盈利的模式，比如功能付费或者广告。

5. 传播推荐

以往的运营模型到第四个层次就结束了。

但是随着社交网络的兴起，病毒式传播成为获取用户的一个新途径。这种方式成本低、效果好。但它的前提是产品自身要足够好，对用户来说有核心的价值，有很好的口碑。

从传播推荐到再次获取新用户，形成了一个螺旋上升的轨迹，优秀的应用在这个过程中不断扩大用户群体，发展得越来越好。

AARRR 模型代表了完整的用户生命周期，它让我们可以从更全面的角度看到产品获取用户的过程，这里包含了推广、运营、产品、设计等方方面面。

如果只看其中一部分，而忽视其它部分，或只关注自己职能“份内”的事情，任由用户在其它部分自生自灭，那么产品是一定做不好的。

增长黑客的崛起，就是因为它不再按照运营、产品、推广等职位区分工作内容，而是贯穿用户生命周期做用户增长，所以取得了很好的效果。

为什么“AARRR”落伍了？

不过 AARRR 也有它的缺陷和瓶颈。

好的地方是：AARRR 很符合增长的要求，打破职能墙，从用户的角度关注他们使用产品的整体过程及数据情况。

坏的地方是：时代在发展，产品类型也越来越多样化，但它并不能兼容所有情况。下面我们一个一个地说明。

首先，随着人口红利的萎缩，获客成本越来越高了。

从几年前的几毛钱，慢慢提高到几块钱、几十块，甚至几百上千块。这让越来越多的企业开始转而关注留存及传播推荐。

然而，不管是做好留存还是做好裂变，本质上都是要先把产品价值做上去。也就是说，用户增长的前提是你要有一个好的产品。

在这种情况下，有人甚至提出把 AARRR 改成 RARRA，即先关注留存、再关注激活、然后是传播推荐、变现、最后才是获客。也有人提出，产品发展到一定阶段，才需要增长黑客上场，否则增长黑客来了也没用。

这样的话，相当于把营销推广和产品价值体验割裂开来了。但其实，两者是密不可分的。产品在任何阶段，都需要提升产品价值的“慢功”以及营销推广的“快功”同时运用，以发挥更大功效，这就意味着我们需要新的增长模型。

第二，AARRR 模型不适用于所有类型的产品。

早期的产品类型比较单一，AARRR 还是比较通用的。但是近几年，产品类型越来越多样化、垂直化，AARRR 能适用的情况也越来越有限了。

比如，对于 B 端产品来说，最重要的是能把产品卖出去，能有收入，并且客户能持续购买、持续付费。所以，维护客户关系、提供定制化的解决方案是非常重要的。况且，B 端产品用户量小、数据也少，未必需要像 C 端产品那样要紧盯着激活、留存等数据。

再比如，宜人贷借款这样的产品，更重要的是每个步骤的转化，而不是看留存、传播推荐等数据。因为借款用户的使用周期很长，再次使用可能要几年之后，所以留存数据意义不大。借款用户也不太可能去跟别人分享借钱的经历，所以让用户自发传播也是不太可行的。

也就是说，AARRR 里的数据在实际工作中未必都用的到，要看产品的具体情况。而每个产品需要看的关键指标也是不一样的。

第三，AARRR 过于宽泛，无法起到具体的指导作用。

我们看很多围绕 AARRR 展开的增长案例都会有这样的困惑：这个策略怎么定出来的？为什么获客这部分要这么做？我的产品好像并不适用耶，那我应该怎么做？……

这是因为如果只把 AARRR 作为增长策略的框架，那实在是太简单了。单说获客这一点，可能就有成百上千种做法。这就导致了市面上虽然有大量的增长案例，但真的就只是案例，很难被复用，因为背后没有详细的可供指导的方法论做基础。

第四，AARRR 不是线性流程。

获客、激活、留存、变现、传播表面看是流量漏斗，但实际上并不完全遵循漏斗的线性规律，更像是五个独立的部分。所以，这个模型其实是个半成品：它比按照职能分类要先进得多，但尚未做到完全从用户角度出发、彻底打通增长路径。

那我们具体该以什么为指导去规划增长路径呢？答案就是用户旅程。

因为做增长既要以用户为中心，突破职能从全局视角审视，又要考虑最终想要达成的最大价值。那么最好的方式莫过于通过用户旅程分解北极星指标，得到最适合自己产品的增长框架。这比粗略的按照 AARRR 来划分要合理的多。

用户旅程分解北极星指标

什么是用户旅程？它就是用户接触产品的全部过程。

当然不是要记录每一个可能的分支过程，而是要记录关键过程。所谓关键过程，就是和达成北极星指标有直接关系的行为。

比如，一个电商网站，它的北极星指标是销售额。那么对于这个电商网站来说，比较重要的和北极星指标相关的用户旅程可以是：潜在用户看到广告→下载 App→打开 App→选择商品加入购物车→结算并支付成功。

这里面的每一个行为节点，都有对应的数据指标。比如下载 App 对应着下载率，打开 App 对应着打开率等等。这些关键的数据指标之间也有关系。比如，广告浏览量×广告转化率×下载率×打开率×购物车加车率×购物金额 = 销售额。

当然我这里写的非常简单，实际的情况会复杂很多。这里只是作为一个示意，帮助你理解。

通过用户旅程分解北极星指标，我们面对任何产品，都能够快速“定制化”地输出增长路径。然而，这只是制定增长策略的第一步。在下一讲，我会再继续展开介绍。

思考题

请基于北极星指标，写出你的产品的关键用户旅程。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

20 | 统筹全局的用户增长地图

你好，我是刘津。

在上一讲中，我们学习了通过用户旅程分解北极星指标，这只是制定增长策略的第一步。同时它也是我今天要教你的新工具“用户增长地图”中的一部分。

用户体验地图与增长地图

什么是用户增长地图呢？

用户增长地图是用来帮助我们在一级方向的基础上规划二级增长策略的，它的前身是用户体验地图。

说起用户体验地图，产品经理和设计师们应该都不会陌生。它通过画一张图，用一种讲故事的方式，从用户视角出发，记录他们与产品或服务接触、互动的完整过程，从而帮助我们找到改进体验的机会。

用户体验地图的出现，可以帮助设计师一览全局地俯视整体体验情况，避免过度关注局部细节；可以帮助产品经理从用户视角考虑问题，避免过度关注功能逻辑。

上图是一个示例，我们可以根据情况在此基础上增加或删减内容。由于用户体验地图不是我要讲的重点，在网上也能查到很多相关内容，所以这里只做简单介绍。

用户体验地图大体包含如下内容：

1. 人物角色

简单的用户画像，以及目标和动机。比如：二三线城市的兼职创业者，需要借几万块用于资金周转。

2. 使用路径

类似上一讲提到的用户旅程，只不过这里可以尽量详细。比如：看到广告→注册→下载 App→选择借款产品→申请借款→放款成功→按时还款。

3. 服务触点

这是指用户接触到产品或服务的方式。使用路径上的每一个节点都可能对应着多个触点。比如“看到广告”这个节点，可能对应着电视广告、网络广告、户外广告等多个广告触点。

4. 预期问题

用户在每一个节点下，他的预期是什么？问题又是什么。

比如注册时，用户预期可以看到详细的产品说明，并快速注册通过；而他遇到的问题可能是信息不全不足以帮助他做决策，或者注册流程出现问题等等。

5. 情绪曲线

用户处在每一个节点中的情绪是高兴的还是愤怒的？连成曲线，我们就可以知道哪个地方的体验还不错，哪个地方的体验很糟糕。这样可以帮助我们优先改进体验糟糕的地方，从而提升整体体验。具体打算如何改进呢？你可以把相关的洞察和想法写在对应的节点下面。

用户体验地图的好处是能够从用户视角全局化地改进体验，这是做增长的基础。

我们前面一直在说，要以用户为中心增长。很明显，用户体验地图确实是“以用户为中心”，但却未必能带来增长，也就是未必能带来总体价值上的提升。因为用户在某个点体验不好，不代表他最终体验不好。即便最终体验很好，也不代表他会为产品持续贡献价值。

举个例子，对于借款用户来说，只要能借到足够的钱就行，过程中每个节点的体验问题只要不影响到最终借款，用户其实都不会那么在意。

再比如，朋友请我去五星级酒店吃饭，我感觉体验特别好，但我自己很可能不会去，因为我不是目标人群。

可见，体验是增长的基础，但并非直接相关。我们最重要的是满足好用户的核心需求，并把它做透，而不强调把每一点都做到极致。在资源有限的情况下，一定要“四两拨千斤”而非“面面俱到”。

因此，我们可以在用户体验地图的基础上稍做改良，把它变成以价值为导向的用户增长地图。

用户增长地图的绘制

用户增长地图同样从用户视角出发，记录他们与产品或服务接触的关键过程。我们一直强调“以用户为中心增长”，所以这点是至关重要的。此外，用户增长地图以增长为导向，帮助我们在全局中找到“四两拨千斤”的关键环节并提出相应的增长策略。那么它是怎么做到的呢？来看看增长地图的内容吧。

1. 北极星指标 & 一级方向

既然要做增长，那一定离不开北极星指标做方向指引，所以我们把它写在最上面。紧接着是一级方向，前面我们已经讲过，它是围绕北极星指标的最重要的战略方向。

2. 用户旅程 & 增长指标

在上一讲我提到过，用户旅程是用户接触产品或服务的过程，这里要求选择和北极星指标相关的关键路径。这样，我们就把一个大的北极星指标分解成了若干个关键的二级增长指标。

3. 二级洞察

前面我们花了很多篇幅讲如何围绕北极星指标做一级洞察，这里其实也是类似的。只不过这里的指标变成了从北极星指标分解出来的二级增长指标而已。

4. 二级机会

我们具体要做什么事情，才能围绕一级方向提升北极星指标。之前我们结合北极星指标和差异性的用户洞察，得到了一级方向。这里需要结合二级增长指标和二级洞察，得到对应的二级机会。

二级洞察与二级机会

前两部分在上一讲已经简单提到过，现在我们重点说说二级洞察和二级机会。其实整个过程相当于一级方向的迷你微缩版。我们先来回顾下一级方向画布，看看一级方向是怎么得来的。

指标：

产品目前所处阶段及关注点（探索期 / 成长期 / 成熟期 / 新的探索期）

当前阶段的北极星指标

洞察：

用户范围 / 分类 / 优先级（围绕北极星指标）

用户画像（用户差异性洞察，需要数据支撑）

定位（三级大炮）

假设：

一级方向（围绕定位最高级的事项）

这里面可以分成三大块：指标、洞察、假设。它们之间的关系是：通过洞察，提出能够最终提升指标的假设。而在用户体验地图里，我们只是直接改进体验让用户变得更加满意。

你可以看到，这两者的思维是截然不同的。因为用户满意并不代表对应的指标就能够提升。前者是制造惊喜，而后者只是弥补漏洞。

洞察里包含三部分内容：用户是谁？他的差异特征是什么？如何差异化的满足？

二级洞察则以此类推：通过二级洞察，提出能够最终提升二级增长指标的二级假设。二级洞察以一级洞察为基础，在此基础上需要额外关注：用户当前特别关注什么？如何差异化的满足？

由此我们得到一系列二级机会：比如拓展某个营销渠道、开发某个功能、优化某个页面等等。当然，不管做什么，都需要围绕一级方向。

举个例子，比如你的一级方向是“突出额度高”，那么你的某个二级机会“优化营销 banner”，则需要在 banner 上突出额度高。

在下一讲，我们会通过若干实例来进一步讲解用户增长地图，帮助你找到具体的增长机会。

思考题

今天的思考题是，请基于北极星指标和一级方向，试着写出你的产品的用户增长地图。不过写不清楚也不要担心，我们在后面几讲还会继续详细讲述。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

21 | 案例解析：定义关键增长指标

你好，我是刘津。

在上一讲，我们简单了解了用户增长地图的内容。而在这一讲，我会通过若干实例，手把手地带你定义关键增长指标。

案例 1：音乐产品用户增长地图

我们来看一下第一个案例，这是一个音乐产品。

假设有一个听歌应用，当前阶段的北极星指标是“总听歌时间”，一级方向是：“注重关联推荐”。

那么它的用户旅程及对应的增长指标可以是：下载应用（下载量）→注册账户（注册率）→首次听歌（首次听歌比例）→持续听歌（持续听歌比例、平均听歌时长）。

如果不考虑用户流失情况，那么理想的总听歌时间 = 下载量×注册率×首次听歌比例×持续听歌比例×平均听歌时长。

这样，我们就可以把这几个指标定为二级关键增长指标，通过分别提升它们，来提升总的北极星指标。我们也可以通过这个公式来判断要优先提升哪个指标，提升到什么程度最有利于提升北极星指标。

当然，这是最最理想的情况，比如这里没有考虑成本、流失和其它细节问题，实际的情况要复杂很多。当然如果你不是专门负责运营及数据的同学，只是想了解工作重点和方向，那做到这一步也基本足够了。注意要考虑产品具体情况，不要生搬硬套。

接下来我们再看这款产品的二级洞察。

首先，我们先明确产品的一级洞察：用户是谁？它的差异特征是什么？如何差异化地满足？

假设该产品的用户是一群口味独特的小众人群，他们的差异特征是“喜欢比较小众的音乐”，但又找不到风格类似的。所以，我们需要通过强大的关联推荐能力，来找到他喜欢的同类型音乐。

以“下载应用”这个旅程节点为例，在此基础上的二级洞察是用户当前特别关注什么？如何差异化地满足？

假设在“下载应用”这个地方，目标用户特别关注在这个应用里能不能发现更多他喜欢的音乐。那么，我们可以通过醒目的相关宣传来满足用户的需求。

这样得出的相关二级机会可以是：优化应用市场宣传。而优化的内容以突出关联推荐能力为主。其他的节点也是以此类推。

案例 2：电商产品用户增长地图

第二个案例是一款电商产品。

假设有一个电商产品，不考虑其它复杂因素，当前阶段的北极星指标是“总销售额”，一级方向是高品质低价格（自营品牌）。

这款产品的用户旅程及对应的增长指标可以是：访问电商网站（新用户访问量）→注册账户（注册率）→第一次买东西（首次购买率、新用户平均订单金额）→重复购买（已有老用户数、老用户复购率、老用户平均订单金额）。

如果想更精确地计算销量，这里我们可以把新老用户分开，计算公式是这样的：总销售额 = 新用户访问量×注册率 * 首次购买率×新用户平均订单金额 + 已有老用户数×老用户复购率×老用户平均订单金额。

我们可以通过公式计算当前阶段的优先级，把新老用户分成两张用户增长地图处理。也可以先用一张图表示，后期执行细节时再分开。

假设在先不分开的情况下，我们来看二级洞察。

该产品的用户主要来自一二线城市、收入中等。用户差异特征是接触到的高品质商品很多，但是又消费不起。所以，这家电商通过自营品牌做到高品质、低价格，满足了这类人群想使用更好的产品的诉求。

以“第一次买东西”这个旅程节点为例，在“高品质低价格”的宣传下，用户对于首次购物会更加谨慎。比如：这家网站到底怎么样？品质是不是真的这么好？不满意能退货吗？……

为了提升用户的购买欲，我们可以通过突出“高品质、低价格”、展示大量用户评论、提供超长期的售后服务、对新用户提供额外福利等多种方式刺激用户购买。在这个过程中打消用户疑虑、建立好信任度。

我们可以看到，整个过程都充满了“差异化”：人群是有差异的、诉求是有差异的、产品定位是有差异的……

相应的，在每个旅程节点，用户的想法也是有差异的。因此，为了创造价值，对应的二级机会自然也是会有差异的。

案例 3：B 端产品用户增长地图

第三个案例是一款 B 端产品。

假设，有一个 B 端数据产品，不考虑其它复杂因素，当前阶段的北极星指标是“月付费活跃用户数”，一级方向是“定制数据”。

用户旅程及对应的增长指标可以是：访问产品着陆页（网站访问量）→注册试用（试用注册率）→在试用期间使用产品（试用购买率）→升级为付费用户（已有用户付费数）→持续使用付费版本（付费用户活跃比例）。

北极星指标月付费活跃用户数 = 网站访问量×试用注册率×试用购买率 + 已有用户付费数×付费用户活跃比例。你可以把这几个指标作为二级关键增长指标。

接下来我们再看有关它的二级洞察。

假设该产品的用户为平台商家，非常需要数据帮助他们做决策。但是现在能接触到的数据太少，满足不了需求。所以，该产品通过独家的定制数据能力去满足这类客户需要。

以“注册试用”这个旅程节点为例，在“定制数据”的大方向下，用户首次试用会有很多疑惑：到底怎么个定制化？能满足我的需求吗？有没有效果案例？具体怎么使用？怎么收费？……

为了打消客户在这个节点的疑虑，就需要在页面上突出注册试用能够获得的价值，以及对应的付出，使用户能够放心尝试。

案例 4：金融产品用户增长地图

前面几个都是虚拟的例子，现在我们来看一个真实的案例。

宜人贷曾经（在当时的阶段）的北极星指标是“低成本高贷款余额”，一级方向是“突出额度高”。

用户旅程及对应的增长指标可以是：被吸引（各渠道浏览广告新用户×广告点击率 + 其它渠道注册访客）→注册（注册转化率）→下载 App（下载率）→在首页选择借款模式（借款转化率）→借款流程（流程转化率）→放款成功（放款成功率×平均放款额）→按时还款（逾期率）。

因为新用户还款周期很长，如果不考虑再次借款的话，贷款余额 =（各渠道浏览广告新用户×广告点击率 + 其它渠道注册访客）×注册转化率×下载率×借款转化率×流程转化率×放款成功率×平均放款额。

再看成本，假设不考虑运营成本、人力成本等，那么只要尽可能降低逾期率到合理范围即可。

综上，这些指标都可以作为二级关键增长指标。从这里你可以看到，在实际工作中接触到的增长指标可能会有很多，我们需要为这些指标排列优先级。这个在后面两讲中我会详细讲到。

接下来我们再看宜人贷的二级洞察。

宜人贷当时的用户主要是二三线城市的兼职创业者，对额度的要求比较高。因此，宜人贷具有额度高的优势可以很好地帮助到他们。

以“注册”这个旅程节点为例，在“突出额度高”的大方向下，用户就会想了：这个平台靠谱吗？自己能借的到吗？操作会不会很麻烦呢？……这些是在我们之前访谈的过程中发现的，当然如果你足够了解用户和业务，通过常识也可以判断。

围绕一级洞察和二级洞察，我们需要在注册页面上首先突出额度高，其次是平台靠谱、操作便捷等信息。这就是对应的二级机会。

思考题

请在上一讲思考题的基础上，继续完善你的用户增长地图。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

22 | 正负双向洞察，找准切入点

你好，我是刘津。

在上一讲，我们重点了解了用户增长地图的关键指标，简单学习了二级洞察和二级机会。今天，我们详细了解一下如何做二级洞察。

在一级洞察中，我们发现用户的差异点，然后结合自身优势，扬长避短，差异化地满足用户。我曾经强调过：产品差异化一定是要找最长板，而不是找短板。但是在二级洞察中，我们既需要结合优势，也需要正视缺陷。

举个例子吧，前面提到过的游戏公司 Doodle 洞察到：用户需要简单容易下载的游戏打发无聊时间，而刚好它也不具备制作顶级游戏的能力，所以它开创了休闲小游戏的方向。这是有关它的一级洞察和一级方向。

但是，在实际执行过程中，一方面它要通过各项工作保证游戏文件控制在 5 兆以内，去体现它的容易下载的优势；另一方面，也要解决过程中出现的各种问题，比如运营推广是否到位、使用流程中是否有 bug、体验是否流畅等等。

也就是说，在定大方向时，我们要看到自己的优势和与众不同；但是在具体执行时，既要想办法发扬优势传递给用户，又要注意掌握技巧控制问题，避免影响最终效果。

还记得我在北极星指标那里讲过的一组互斥指标吗？二级洞察也是一样，需要同时平衡正向和负向。增长黑客和传统的产品经理以及用户体验设计师往往是在负向上发力，也就是查找问题、改进优化，但做增长其实是一个平衡的过程，这样才能用最小成本实现最大价值。

我们先来说正向。

正向二级洞察

正向二级洞察主要是在一级洞察的基础上进行细分。

我们回顾下一级洞察的核心内容：用户是谁？它的差异特征是什么？如何差异化地满足？此外还包含用户使用产品的目的、场景和预期等等。我们可以把一级洞察的这些内容放在用户增长地图的某个固定位置上做参考。

二级洞察则需要在一级洞察的基础上添加额外的考虑：用户当前特别关注什么？如何差异化地满足？这个“当前”指的就是某个用户旅程节点。

虽然每个产品的用户旅程都不一样，但总体来说，还是有共通之处的。重要的“当前”一般集中在：用户接触产品之前、注册、浏览首页、决定付费、决定是否再次使用的时候，等等。

如果你不知道从何入手做正向的二级洞察，可以参考下面这五个常规问题。

1. 用户关注什么，如何差异化地宣传？

这个问题问的是，在使用产品之前，用户一般是通过什么途径知道你的产品的？是什么点打动了他？后续要如何强化这个点，才能达到更好的获客效果呢？

2. 用户能得到什么价值，如何差异化地体现？

用户接触到你的产品后，你很可能希望触发他的某个关键行为，比如注册或试用。可是，你要如何“说服”一个陌生人完成这些关键行为呢？其实很简单：了解他想要什么，然后尽量用让他印象深刻的方式告诉他，他可以从中获得什么。

这和增长黑客理论中的惊喜时刻（Aha moment，也称“啊哈”时刻）很类似，即用户体验产品时发现产品核心价值、感到惊喜的时刻。

3. 我们需要用怎样差异化的方式去给推荐用户内容？

这个问题的意思是，当用户看到你的首页，你希望引导他去哪里？哪种内容或方式最有利于他，同时又能提升产品的北极星指标？

4. 用户付费的动力或规律是什么，如何差异化地引导？

通过这个问题，你需要了解用户因为什么愿意付费？活跃用户有什么样的特征或行为上的规律？结合这些特征，你如何更好地引导用户付费？

5. 用户因为什么原因持续留存，如何差异化地服务？

用户因为什么持续留存？又因为什么流失呢？留存下来的用户有什么样的特征？如何改进产品问题并扩大优势，通过有特色的服务吸引更多的用户持续留存？

这些内容有一部分可以通过前面的访谈获得，还有一部分需要结合数据分析。公司内部一般都有例行的数据分析报告，从中可以得到相关洞察。方法上并没有什么特别的，所以这里就不多讲了。如果确实找不到对应的信息，也可以根据问题再做专项的调研。

接下来我们说说负向二级洞察。

负向二级洞察

在一级方向正确的基础上，我们需要审视在过往的工作中，在整个用户生命周期过程中，我们是否做了错误的决策，导致公司的价值没有提升。这就是负向的二级洞察。

如果你之前对此毫无经验，可以从以下几个方面探索。

1. 是否在用对的方式获取用户？

这个问题是在问，我们是否获取到了合适的目标人群？获客的成本是否高于收入呢？每个渠道的效果怎么样？每个获客触点的效果怎么样（比如从看到广告，到落地页面，再到下载页面）？做品牌宣传的效果怎么样？……

如果效果不好，你需要分析是哪方面出了问题：内容、视觉、还是渠道？……

2. 是否在用对的方式激活用户？

通过这个问题，你要去了解你的用户是否意识到了产品的核心价值？转化效果如何？

这里是否使用了打折促销等手段？成本与收入如何？是否需要调整策略以提升转化？

3. 是否吸引到了正确的用户？

前两步吸引到的用户，他们的活跃及留存情况如何呢？

比如，某公司发现，新用户的留存率在持续大幅度下降。针对这个问题他们制定了一个目标：希望提升第一周的留存率。为了达成目标，需要进行数据探索，做流失用户画像分析，看看流失用户有哪些特征。

通过分析流失用户使用产品的次数，他们发现近 70% 的流失用户是只用了一次产品就流失了。通过进一步访谈流失用户，他们又发现：超过半数的用户没有感受到产品价值，或不知道产品怎么用。所以，这里获得的二级洞察就是：要让用户快速发现产品价值。

再比如，该公司通过数据分析，发现一周内点赞超过 5 次的人留存超过 50%。那么二级洞察可以是：鼓励用户一周内点赞超过 5 次。

像这种用户行为与最终留存或核心指标的相关性，也被称为“魔法数字”。比如，数据分析发现：LinkedIn 用户在一周内添加 5 个社交关系，Facebook 用户在 10 天内添加 7 个好友，就能够保证较高的留存率。

但是找到魔法数字并不容易，也不是每个产品都有。

一般情况下寻找魔法数字是通过数据分析，探索用户做了哪些行为后留存率较高而得到的。但我个人不太推崇这种方式，因为通过数据倒推效率很低，也不见得能成功，多少有些碰运气的成分。

我建议你先明确产品的核心竞争优势和价值，然后通过重要功能、界面、操作等内容，把价值呈现到用户面前，激发用户使用意愿及留存。这样，我们也能够通过“正推”快速找到魔法数字的行为线索。

除此之外，正常的产品功能迭代也可以提升留存。

4. 变现能力如何？

这个问题主要是为了让你了解活跃及留存用户的消费能力如何？生命周期价值如何？是否可以通过优化界面、体验来提升付费转化？是否可以通过提供优惠促销、提升单价等方式来提升营收？如果用户不愿意付费，是因为什么原因？

总之，负向的二级洞察大部分可以通过数据分析获得，还有一部分可以结合访谈获得。总体来说，正向的二级洞察定性挖掘多一些，负向的二级洞察定量挖掘多一些。

负向的二级洞察其实很类似增长黑客做的工作，通过数据和营销驱动增长。数据的好处是容易帮助你发现问题，但是难以知道数据背后的原因，也难以做出新的决策。所以，还是需要定量分析和定性分析相结合。

另外，惊喜时刻和魔法数字是两个比较重要的概念。首先，我们要清楚产品的核心价值并突出展示。其次，如果我们能通过数据发现某些关键用户行为与最终核心指标的显著关联，就可以在增长中取得事半功倍的效果。

别忘了，增长永远是一件“四两拨千斤”的事情。

思考题

完善你的用户增长地图中的正向二级洞察和负向二级洞察。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

23 | 用户增长地图常见问题

你好，我是刘津。

在前面两讲中，我们学习了如何通过用户增长地图明确关键增长指标，以及如何借助二级用户洞察发现对应的二级机会。这些内容表面看起来并不难，但在实际的使用过程中，还是很容易出现问题的，我们今天来一一剖析清楚。

警惕数据陷阱

首先，不要独立地看待增长指标，要警惕数据陷阱。

举个例子，你为了提升 banner 的点击率，使用了抓人眼球的标语，结果点击率确实高了很多。但是用户点进去之后发现上当了，结果在下一步的转化率又大幅降低了。所以，如果独立地看某个指标的好坏是没有意义的，我们必须看整体的数据情况，看某个指标的调整是否真的对最终的北极星指标的提升起到了好的作用。

再举个比较复杂的例子，某借款产品通过优化流程、缩减不必要的步骤提升了借款转化率，表面上看促进了业绩的提升。但经过一段时间，却发现逾期率提升了。后来风险的同学建议增加借款门槛来降低逾期率。

这让我想到了一个心理学方面的发现，大体意思是：你在某方面付出的时间和精力越多，放弃成本就越高（沉没成本）。

所以，有的公司会故意设立很多轮面试，来提升候选人接受 offer 的概率。假设你面试了十轮才拿到一个 offer，你自然会格外珍惜，就算不想去也要好好考量一下。借款也是这样，骗贷的人往往没有太多耐心，而真心实意想借款的老实人往往不太在意繁琐的步骤。

类似的案例还有很多很多，这些故事告诉我们，评估一件事情的好坏，要从整体角度去看，而不是只看局部细节。数据也是这样，拆分指标有助于我们落地执行，但并不意味着是把整体工作完全割裂开，最终还是要看整体指标的情况。

得出完整的二级洞察

在上一讲我详细介绍了正向二级洞察和负向二级洞察。这两者都非常重要，正向帮助我们稳固核心优势脱颖而出；负向帮助我们改进现有问题避免拖产品后腿。

传统思维一般来说更倾向于负向，也就是改进现有问题。但是如果产品核心优势没有巩固，改进再多问题也依旧平庸。

以我在宜人贷的工作为例：一开始我们先从正向入手，明确目标用户人群及产品定位：二三线城市用户大额首选；产品的核心价值：额度高、平台靠谱、操作便捷。这些都是我们通过之前的调研洞察得到的结论。

接下来，我们需要考虑如何差异化地推荐用户内容、引导用户借款，以提升“低成本高贷款余额”这个北极星指标。通过数据分析，我们发现公积金产品模式的用户风险表现最好、逾期率最低、放贷金额最高，所以公积金人群是我们的最优质用户。对应的，我们可以在一些重要的页面，比如产品首页上突出公积金产品的优势，吸引这部分人群。

看完正向，我们再看看负向。

随着获客成本越来越高，一味地通过优化功能、内容、视觉来提升转化也逐渐于事无补，我们更需要从根源解决获客成本高的问题。宜人贷经过多年的运营，积累了千万级的注册用户，而其中成功放款的用户只占一小部分。如果能唤醒这些沉睡用户，岂不是性价比更高吗？

这个洞察主要来源于数据分析及内部沟通，我们最早是从一位数据分析师那里了解到的，他通过专家视角给出了很好的洞察。后来我们成立了“唤醒沉睡用户”的项目组，并且取得了很好的成绩。

找到“力所能及”的二级机会

明确了洞察，我们就可以由此得到二级机会。不过这里有一点需要特别注意：这里的二级机会不是所有的二级机会，而是从你的专业角度出发，看看能为北极星指标贡献什么。

比如从设计的角度看，可以结合洞察，通过优化营销落地页、首页、流程体验等二级机会提升关键指标；从运营的角度看，可以通过优化渠道、活动、裂变营销等方式提升关键指标；从产品经理的角度看，可以通过完善功能、体验优化等方式提升关键指标……

很多人误以为二级指标就是把北极星指标拆成自己的工作指标。举个例子，设计师可能以为这个过程是把北极星指标拆解成设计指标；其实正确的观点应该是：从设计角度看，我们能为提升北极星指标做什么。

这样，我们既能立足自己擅长的部分，又能跳出固有的职能范围，为整体利益贡献更多。

这也验证了之前所说的：任何职能都可以做增长，同时不抢别人的“饭碗”。

排列二级机会的优先级

二级机会确定后，还需要排列优先级。毕竟做增长是一种“四两拨千斤”的能力，也就是要从千头万绪中找到最关键的核心问题，通过解决核心问题创造最大价值。可以说判断优先级的能力贯穿做增长的始终。

怎么判断优先级呢？这里提供几个思路供你参考。

首先，通过增长公式计算。

比如，北极星指标月付费活跃用户数 = 网站访问量试用注册率试用购买率 + 已有用户付费数付费用户活跃比例 =1000050%30%+200080%。优先提升哪个指标，提升到什么程度最有利于北极星指标提升呢？把拟定的数字代入公式计算就可以得到答案。这样优先级高的指标下对应的二级机会优先级自然也高。

其次，按重要程度细分。

我们可以按照渠道、用户类型、业务线等因素绘制不同的用户增长地图，然后区分它们之间的优先级。比如不同渠道的用户，后续转化及付费效果可能截然不同，用户旅程及对应的二级洞察、二级机会也会不同。可以按照效果为不同渠道区分优先级并绘制对应的用户增长地图，这样优先级高的渠道的二级机会自然也就排在前面了。

再次，根据产品阶段判断。

在产品早期，一般先关注和留存相关的指标，然后再关注获客。因为产品如果体验不好、价值不明显，用户来了留不住。在这种情况下贸然获客，用户来的越多走的也越多，效果自然是不好的。尤其是现在获客成本变得越来越高，就更需要慎重。到了产品中后期，产品价值及体验已经经过了市场的验证，这个时候就可以加大力度获客。

最后，根据实验成本判断。

在若干二级机会中，一方面我们要考虑最容易提升北极星指标的机会，另一方面也要考虑成本。如果其中一个二级机会只要一天就能完成，但是另一个二级机会要开发一年。那么即使后者的效果比前者可能好一倍，我们肯定也不会优先考虑它。

在实际工作中，往往要几种因素结合来看。

比如在宜人贷早期的用户增长地图中，设计团队决定先优化借款流程，保证用户来了以后使用顺畅；然后再优化 H5 营销落地页、产品介绍 H5 页面，最后优化 App 首页和其它页面。这是因为优化 H5 成本低、见效快；而 App 要考虑发版时间，相对来说麻烦很多。所以可以先优化 H5，在实验的过程中发现规律，然后再把规律复用到 App 页面上，让 App 的提升一步到位。

思考题

请继续完善你的用户增长地图，为你的二级机会排列优先级并说明理由。或者你也可以用“四两拨千斤”的思路试着把手头的工作重新安排一下，定出合适的优先级来。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

24 | 为一家濒临破产的公司制定增长策略（上）

你好，我是刘津。

模块三的内容马上就要收尾了，到现在为止，我们已经了解了一级方向和二级机会。也许你觉得自己的概念已经学习的不错了。不要着急，我们很快就会在模块四中，学习怎么具体地落地执行。

在下一个模块开始之前，我们先用之前学习到的内容来分析一个案例，做一个小练习。因为篇幅有些长，所以我分成了上、中、下三讲。

这个练习是这样的：把一个市面上的增长案例用我们学过的方法套用、演练一遍。

这样做，一是为了熟练掌握我们前面学习过的内容；二是通过这个练习，以后你可以尝试把自己知道的增长案例复盘一遍，做到知其然，并知其所以然。这样就解决了以往我们学习增长知识，只能看别人的华丽案例，却不知如何复用的窘境。

这个练习使用的是一个海外案例，这个“逆风翻盘”的案例非常有意思，你可能曾经看过，我在这里简单叙述一下。

美国潮牌电商巨头 Karmaloop 由于扩张过度，不幸破产，公司被廉价转手于人。一位传奇人物德鲁·萨诺茨基（Drew Sanocki）临危受命，出任这家公司的 CMO，围绕获客、激活、留存、增加收入这几个关键点，用一系列增长策略挽救了这家公司。

如果你有兴趣的话，可以上网搜一下这个案例，文章中我就不再赘述了。

这一讲中的内容主要是结合前二十几讲的内容，谈谈我自己对这个案例的理解和一些不一样的观点，帮助你在下一讲更好地进行模拟分析演练。

打江山与守江山同样重要

很多人看完这个案例后都会惊叹于德鲁超强的营销能力。

但其实一家公司想要成功，开创者的作用是不容忽视的。德鲁之所以能在这么短的时间让一家公司起死回生，本质上是因为这是一家定位正确、对用户有价值的公司。否则德鲁再怎么运作都于事无补。

这家公司的开创者，名字叫格雷格·塞尔科（Greg Selkoe），本科毕业于罗林斯学院人类学专业。2000 年的时候，格雷格在他父母的地下室里创建了 Karmaloop 这个潮牌电商平台。这起源于他自己爱好的街舞、涂鸦等”边缘文化“。同时，他还患有多动症（注意缺陷多动障碍）。在 2013 年的一次采访里，他还重点表达了多动症是怎样帮助他取得成功的。

还记得我前面说过的做增长很重要的一点是发现自身优势，寻找最长板吗？这位创始人的个性特征和学业背景可能并不符合主流的社会要求，但是他另辟蹊径，在另一个小众群体里找到了自我价值。

后来，这家公司不断壮大，每年的营收都是成倍增长，甚至有嘻哈巨星为他站台点赞。2013 年，公司登上顶峰，营业额达到上亿美金，远远甩开其它潮牌电商，稳居行业第一，成为了美国最大的潮牌经销平台。但由于格雷格经营不善，大肆扩张，在 2014 年公司就已经出现了巨额亏损。

中国有句古话叫“打江山容易，守江山难”。的确，开拓一个新领域和妥善经营业务，对人的要求是完全不一样的。

开拓一个新领域需要大胆创新，结合自己的优势找对目标人群，提供差异化的服务，也就是我们说的“一级方向”。而稳定妥善地经营业务需要的是励精图治，既要秉承一级方向，又要精细化运营，得出“二级机会”。这两者缺一不可。无论是创新者还是经营者，其实都在为增长发挥巨大的作用。

“魔法数字”不是万能的

如果你去看过 Karmaloop 的案例，你就会知道德鲁是通过数据分析，发现了高价值用户的秘密：80% 的情况下，高价值用户会在第一次购物后的 30 天内完成第二单。

我在第 22 讲也提到过：LinkedIn 用户一周内添加 5 个社交关系，Facebook 用户 10 天内添加 7 个好友，就能够保证较高的留存率。

这就是增长黑客口中津津乐道的“魔法数字”，第三方数据分析平台 GrowingIO 甚至还为此做了一个功能，帮助你找到“魔法数字”。

表面上看，“魔法数字”好用又神奇，但其实在实际应用中想要使用它是困难重重的。因为大多数的公司，根本找不到自己的“魔法数字”。这就好像大海捞针一般，可遇不可求。

包括在第 11 讲提到的“聚类分析”，也属于类似的情况。通过数据分析把用户分成不同的类别的方法未必每次都能奏效，你需要不停地调整分类维度来“碰运气”。

德鲁之所以能成功地找出“魔法数字”，是因为他并不完全依靠数据，而是先提出了问题：高价值用户究竟花多久完成第二次购买？顺着这个问题，他才发现了重要的规律。

但是如何提出正确的问题呢？这可让很多人犯了难。毕竟不是所有产品都能直接套用这个思路。这也是很多人看了若干经典增长黑客案例，在实际工作中还是无从下手的原因。

抓大放小，把重要事情做到极致

格雷格之所以没有坚持到最后，是因为他想做的事情太多了，但是哪件都没有做好。

2008 年，格雷格拿到了一大笔融资，有了花不完的钱，之后就开始大肆扩张，建立了一系列品牌。你还记得因广告语“凡客体”火遍大江南北的凡客吗？不得不说，太过快速的扩张也是压倒凡客的重要原因之一。

当然，现在说起来你知道这样做是不对的，但是作为当事人，这样的情况真的很难避免。因为一家公司势头正好的时候，卖什么都很赚钱，当发现不对劲的时候往往为时已晚。这时即便做出一系列举措去节约成本，公司也已经元气大伤了。

格雷格不仅热衷于扩张品牌，还筹划了一档电视节目，去进一步强调自己在潮流界的地位。这时公司赚钱的速度已经远远赶不上烧钱的速度了。结果，所有扩张计划均以失败告终，仅电视节目就烧掉了 1400 万美金，节目也没有上线。

为了偿还贷款，格雷格在紧急情况下又做出了一系列错误的决策。比如采取降价策略清理库存，很多高端品牌都能看到 40% 以上的折扣。这完全违背了产品的核心价值，不仅没有挽回收入，反而使得众多品牌商纷纷撤出。

为了进一步降低成本，格雷格决定采用直发模式，即自己不囤货，是顾客下单后由品牌商直接发货。但是，当时的客服和物流根本跟不上订单进度，经常会出现顾客收不到货又退不了款的情况。这一举动让 Karmaloop 的老客户们也逐渐失望离去。就这样，一步错，步步错，2015 年的时候局面彻底失控，公司的营业额缩水到原来的一半，公司正式宣告破产。

可以看到，在运营公司方面，格雷格和德鲁的风格完全不一样。

格雷格是粗放型的花钱，烧钱引流，但也正因为他敢想敢干，才开创了这家公司。而德鲁是精细化运营，力图把一件事情做到极致。比如，德鲁首先去寻找高价值用户，因为他知道这 20% 的高价值用户可能贡献出的是 80% 的收入。然而现实中，我们大多数时候却把这 20% 的高价值金主当作普通人来对待，这显然是不合理的。

这也就是我在专栏里一直在反复强调的，做增长要抓大放小，找到关键核心，把它做深做透，才能“四两拨千斤”的增长。

如何找到万能的增长思路？

德鲁的案例基本还是来自于 AARRR 的思路，即获客、激活、留存、变现、传播。顺着这个思路，德鲁做出了很棒的策略，取得了很好的效果。

但这个时候你可能就会问了：这些具体策略怎么得出来的？换到我的产品里怎么办？

很明显，AARRR 的思路过于宽泛，里面的这些决策细节是无法被复制的。但是你可以通过前面二十几讲中的内容和思路，把这个例子复盘一遍，明白要如何通过一定的程序得出具体策略。

如果你现在无法自行复盘也没有关系，在下一讲，我会带你手把手地把这个例子串一遍，用“一级方向”“二级机会”的步骤一步步地帮助你复习。

你也可以用这套方法去分析其它的增长案例，都没有问题。因为这是一套通用的、解决问题的、非常具体的思考框架，它可以用在任何产品上。它的目的就是解决大量增长案例背后缺乏具体的方法论基础、很难被复用的问题。

思考题

今天的思考题要求你先去看 Karmaloop 的增长案例以及这篇文章，自行做个复盘。这里不强求你马上就会套用“一级方向”“二级机会”的体系，也不建议你简单复制别人长篇大论的评价，更多的是希望你有些自己的、不一样的思考在里面。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

25 | 为一家濒临破产的公司制定增长策略（中）

你好，我是刘津。

今天我们需要按照一级方向和二级机会的思路，复盘 Karmaloop 这家公司的增长案例，看看你能否为它制定出合适的增长策略。

回顾一级方向画布

还记得我们的一级方向画布中有几个要点吗？忘记了也没有关系，我们来一起回顾一下它的内容吧。

产品目前所处阶段（探索期 / 成长期 / 成熟期 / 新的探索期）；

当前阶段的北极星指标；

用户范围 / 分类 / 优先级（围绕北极星指标）；

用户画像（用户差异性洞察，需要数据支撑）；

定位（三级大炮）；

一级方向（围绕定位最高级的事项）。

分析一级增长方向

现在，我们尝试用一级方向画布来分析 Karmaloop 的增长案例。

1. 产品目前所处阶段

第一步，是产品目前所处的阶段。

很明显，Karmaloop 这家公司的经营方向是潮牌电商，这个方向已经经过了市场的验证，并且曾经为它带来了可观的营收，后来只是因为经营不善才倒闭的。所以，这家公司的方向是非常明确的。因此，它可以算作是处在成长期。

2. 当前阶段的北极星指标

第二步，当前阶段的北极星指标。当然，案例里 Karmaloop 的“当前”已经是过去时了，不过为了方便讲解，我们还是这样称呼吧。

通过第一步，我们知道了该产品处于成长期。而产品在成长期一般追求高速增长，结合 Karmaloop 当时资不抵债的实际情况，关注点在于把量做大的同时还要盈利，让这家公司起死回生。

所以，“用户量增长且盈利”是该产品当前阶段的北极星指标。

3. 用户范围 / 分类 / 优先级

第三步，是围绕北极星指标划分用户范围，做好用户的分类和优先级排序。

如果你根据潮牌产品的“小众”特性和之前 Karmaloop 的经营已经积累了一大批忠实用户的实际情况来思考的话，在用户范围上，你就会很自然地把重点放在唤醒老用户上。当然，也需要适当拉新。

在用户分类上，围绕北极星指标“用户量增长且盈利”，我们可以把用户简单地分为两类，一类是让公司亏钱的用户，一类是让公司赚钱的用户。没错，不是所有的用户都让公司赚钱的，当时有很多用户都在让 Karmaloop 亏钱。

由于该公司有近 10 年的交易数据，所以通过 RFM（最近一次交易时间、交易次数、交易金额）模型很容易建立用户价值分层。再结合各项成本，计算出满足什么条件的用户在为公司赚钱，满足什么条件的用户在让公司亏钱。结合性别、年龄、地域等信息，对满足条件的用户进行访谈，再定量验证，得到用户分类及典型特征对比。

你可以在图片中看到，让 Karmaloop 赚钱和亏钱的用户分别有什么特征。

通过对比，你可以明显地看出来：目前的赚钱用户是发自内心的喜欢潮牌，愿意为了潮牌多花钱，而且会经常穿；而亏钱用户就只是抱着尝试的心态，发现不合适自己也就不再购买了。

看到这儿，你可能会觉得肯定是赚钱的用户是我们的目标。

其实不一定。围绕北极星指标“用户量增长且盈利”，我们需要从两方面考虑：一，是谁的量更大；二，是谁的利润高（由于之前对所有人的优惠策略一致，所以这里粗略的看消费金额就可以了）。

通过数据分析，发现赚钱用户只占 1.3% 的访问量，很明显这个量实在是太小了。但是，他们在访问量只占 1.3% 的情况下，贡献了 43% 的收入。这个对比是不是很惊人？但是，由于这部分人太少，他们的贡献收入也没有过半，所以我们还是需要考虑到更大的那部分“亏钱用户”。

亏钱用户的数量是有了，但是这部分人群体量越大赔的就越多，如何才能两全其美呢？办法只有一个，那就是尽量把他们变成赚钱的用户。可是，对潮牌根本不感兴趣的用户，能转变成赚钱的用户吗？

在第 1 讲和第 13 讲里我都提到过，理解用户要上升到“人性洞察”的层面，挖掘到用户的潜在需求。

很多用户确实是抱着试试看的想法购买，买回来觉得不满意就不再买了。但是，这里面可能包含了各种因素，比如刚好买到了一件不合适的衣服，刚好号码不合适，刚好购物体验不好，刚好没有得到闺蜜的夸奖……如果你能投其所好，适当地挽回，有可能他就会变成你未来的忠实粉丝。

“访谈”就是用来解决这个问题的。你可以针对这部分人群做深入的访谈，看看他们放弃的原因是什么。如果能找到答案，说不定你只需要付出很小的努力就可以挽回大量的用户。

从案例里，你应该已经看到了，德鲁更多的是用测试的方式。比如，为了唤醒流失老用户，他把流失的老用户划分成许多个 10000 人的小组，逐步测试不同的方案。

10-30% 范围内的折扣；

下次购买返现金；

送礼品卡；

CEO 亲笔信及电话

……

经过不懈的努力，在经历过 20 多次失败的测试后，德鲁才找到了一套最佳组合。

这里不是说测试不好，而是想指出：在缺乏洞察的基础上测试，真的无异于大海捞针。这样虽然也有可能成功，但无疑是非常低效的。你我都不是德鲁，可能连试错的机会都不会有他那么多。在没有那么多机会可以去试验的情况下，一开始就找好方向，对我们来说更为重要。

4. 用户画像

第四步，是用户画像。

通过常识来分析：在 Karmaloop 经营的如此糟糕的情况下，留下的这些“赚钱用户”绝对是真爱粉，他们是实实在在认可潮牌价值的。但是潮牌毕竟是小众文化，如果想把量做起来，就不得不重视大量“跟风”的用户群体。

就拿名牌包来说吧。真正认可它的品牌价值，且符合这个消费档次的人群并不多。它的销量很大程度上是靠普通人撑起来的。

为什么很多收入不高的普通人也会买很贵的包？从人性的角度来说，是为了抬高自己的价值，满足内心的缺失感。看着手里几千块的月薪，却能有朝一日换一个名牌包，这带给人的是一种满足感，好像自己也变成了有钱人。

潮牌也是如此。它与名牌产品一样，是带有符号价值的。穿上潮牌会让人感觉很酷、很潮、很有个性，这是很多大众内心期盼的，而不一定要真正的拥有“潮”的精神。

至于价格，大众一般都会在意价格的。但是如果你的东西能满足某种人性的需要，即使是一个爱讨价还价的人也会变得非常慷慨，就好像我说的名牌包的例子。

这也符合增长的实质，找到用户潜意识中最需要的点，忽略其他次要的点。现在，让我们来看看经过校正的用户画像。

通过这个画像，你可以看到抓住“渴望潮流”这个人性诉求，正是“四两拨千斤”的关键。

5. 定位

接下来我们再讨论定位，这是第五步。

这里就要用到我们的营销定位三级大炮了。通过前面的分析，我们已经得出了 Karmaloop 的公司优势、产品优势和目标群体。

很显然，Karmaloop 的公司优势是：创始人的潮牌精神在大众心中根深蒂固，并且做得比较早占领了市场；产品优势是建立了潮牌文化，自营模式能够保证体验；目标群体是认可潮牌价值及渴望潮流的人。

6. 一级方向

第六步，就是得出一级方向了。

围绕“用户量增长且盈利”这个北极星指标，我们最重要的方向是什么呢？当然是要突出和强调潮牌定位。尤其是要让人感觉它并不是一个特别小众的文化，只要穿上我们的衣服你也能变成潮流达人。这样才能拉拢那些渴望跟风、仰望潮牌的群体。同时，这样也能够让大家不会太关注价格，提高利润。

分析到这里，一级方向的部分就完成了。接下来你知道要做什么了吗？没错，接下来我们就要围绕一级方向去制定二级增长策略。由于篇幅有限，我们会在下一讲内容中继续。

看到这里，我想你也有所体会。这和增长黑客的思路的确不太一样，增长黑客更倾向于直接进入二级策略部分，通过经验、假设，以及大量的实验得出结论。这种方式的弊端显而易见：缺乏洞察导致实验效率较低；缺乏底层的方法论支撑，假设及经验难以被复用等等。

而我这里讲的思路其实是产品极客和增长黑客思路的结合，非常的偏重前期的洞察和分析，后面还要结合数据实验验证。

我知道很多同学可能非常期待看到具体的、能即学即用的实操案例，而不是太多的理念和分析。但是我想说的是，即学即用、立竿见影的东西是不存在的。掌握底层方法和思路，才是“弯道超车”的唯一法门。

思考题

今天的思考题是，请你试着用一级方向画布去分析其它的增长案例，看看是否能找到人性洞察背后那个最关键的点。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

26 | 为一家濒临破产的公司制定增长策略（下）

你好，我是刘津。

今天我们接上一讲内容，看看要如何围绕一级方向，通过用户增长地图为 Karmaloop 制定二级增长策略。

回顾用户增长地图

我们先来回顾一下用户增长地图的内容，你还记得吗？这里一共有 4 点。

北极星指标 & 一级方向

用户旅程 & 增长指标

二级洞察（正向 & 负向）

二级机会

现在，我会带着你逐一完成这些内容，告诉你要如何用这几点来分析案例。我建议在每个具体部分展开之前，你能够先按照自己的理解把它们写下来，然后再参考我的内容，这样更有助于你日后的实战。

分析二级增长策略

准备好了吗？现在我们来尝试分析 Karmaloop 的二级增长策略。

1. 北极星指标 & 一级方向

第一步，是北极星指标和一级方向，我们已经通过上一讲的内容得出了结论。

根据上一讲的内容，Karmaloop 现阶段的北极星指标是“用户量增长且盈利”；一级方向是“突出和强调潮牌定位”。

2. 用户旅程 & 增长指标

第二步，是用户旅程和增长指标。

Karmaloop 是个海外产品，你应该是没有用过，所以为了方便你理解，我会按照常规电商网站的流程来梳理。那么用户旅程和对应的增长指标可以分为 5 点。

被吸引：广告曝光及朋友推荐；

访问网站并注册：网站访问量、注册率；

选择商品并加入购物车：加车率；

支付：首次购买率、新用户平均订单金额；

持续购买：已有老用户数、老用户重复购买比例、老用户平均订单金额。

通过表格，相信你能更清楚直观地看到这个用户旅程。

3. 二级洞察

接下来我们加入第三步，二级洞察。这里，我们要先回答一级洞察的核心内容，即用户是谁？它的差异特征是什么？如何差异化地满足？

通过上一篇文章的分析，得到的一级洞察是：用户是认可潮牌文化的小众群体，以及渴望潮流、渴望被认同的大众群体。应该通过强调潮牌地位的领先者来差异化的满足用户群体。

那么与这个一级洞察对应的二级洞察是什么呢？还记得之前讲过的正负双向洞察吗？这里就要用上了。

我们先来说正向二级洞察，因为优点比缺点更重要。还记得那五个关于二级洞察的参考问题吗？我把这五个问题与用户旅程对应，一一列在下面这个表格里供你参考。

对应的，我们可以以二级洞察参考问题为方向来得到正向二级洞察。这些洞察有的是来自前面的用户洞察，有的是来自于数据分析。数据分析可以是跟自己产品相关的，也可以是行业数据带来的启发。

现在我们再来看看负向的二级洞察。

表格里同样是根据负向二级洞察的参考问题来得到负向二级洞察。你可以自行查看。

4. 二级机会

第四步，也是最重要的一步，我们需要结合正向的二级洞察和负向的二级洞察得到增长机会。

这里需要注意的是：所有的二级机会不管怎么做，都需要围绕一个核心，那就是突出潮牌精神，强化 Karmaloop 的潮牌领导地位，强调它的价值和文化。缺少了这个核心，再怎么做都只是机械的操作和执行，最终的效果自然也很难令人满意。

这就好像画匠和大师的区别，画匠虽然可以画其“形”，却无法画其“神”。我们学习增长案例，既要关注他们的操作手段，更重要的是要揣摩背后的核心精神，这些东西才是最重要的。而市面上总结的增长案例恰恰隐藏掉了这些关键的东西，只是把表面上的策略告诉你。所以你即便完全照做，也觉得效果并不好。

说这些是真心希望大家不要太依赖具体的案例和操作，如果你不知道背后的思考路径，只是简单的模仿和复制，那其实和你想要快速见效的初衷反而会背道而驰。

总之，一级方向画布和用户增长地图给我们提供了清晰的框架，帮助我们明确大方向并做好重要的决策而不遗漏关键的内容。相信通过它们，以后不管再遇到什么案例，你都可以按照这个逻辑去梳理，而不是看着别人的“经验之谈”不知从何下手。

希望你可以多加练习，慢慢地，你就会融会贯通，看到市面上任何增长案例都能知道它从何处来，又能到何处去，因为你心中已经有了一个非常坚实的逻辑框架。

好了，到现在，最艰难的“拔高”的部分终于结束了，感谢你坚持到这里。从下一讲开始，我将为你讲解具体落地执行的部分。

思考题

按照我教你的方法，复盘市面上的某个增长案例，找找感觉。

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27 | 为什么数据怎么优化都不提升？

你好，我是刘津。

结束了前面的增长方向和增长策略的内容，今天我们开始学习落地执行方面的知识，也正式进入了第四个模块：打造百发百中的增长闭环。

说到“百发百中”，你可能会怀疑，真的有这么神奇吗？现实工作中遇到的经常是数据怎么优化都不提升的情况吧。

传统方法为什么不灵了？

其实只要方法对了，“百发百中”的增长是可以成为常态的。你之所以觉得这很不可思议，是因为我们传统的工作方法并不是以增长为目的，而是以改进问题为目的。

这就是我前面说过的“正向”和“负向”。

传统工作方式更多在于解决问题，也就是“负向”为主。而创新和增长更重要的是解决“正向”的问题，即通过洞察发现差异化的优势，带来四两拨千斤的增长效果。这可比单纯的改进问题含金量高多了，自然价值也大得多。

我们先来看看传统流程。

首先，是发现问题，这里包括用户反馈的问题、业务提出的问题、技术 bug 等等。罗列出各种问题后，把这些问题做个归类，归纳出几类重点。然后围绕这几项重点提出改进建议。落地执行后，再看数据反馈情况。

这就是传统的解决问题的思路，虽然看上去无懈可击，却并不高效。

就像我在前面内容里不断提到的：我们并非要面面俱到地解决所有问题，也不是要把自认为最好最专业的带给用户；而是通过差异性洞察，在千头万绪中找到最关键的足以影响到增长的爆破点。

所以，传统工作方式耗时耗力，却未必能带来关键指标的提升，就是这个道理。大部分人都在急着填补目前的漏洞，不是在优化功能、性能，就是在追赶竞品，每天都在“救火”。但如果沉下心来想想更关键的起决定性作用的事情，你也许就能出奇制胜。

以终为始打造高效的增长闭环

既然传统的工作方式存在弊端，那我们应该如何改变呢？这里给你介绍一个新的思路，我把它称为“精益闭环”。

精益闭环秉承了“以用户为中心增长”的核心理念。“以用户为中心增长”我想你已经不陌生了，就是通过深入的用户洞察找到用户最关心的、最能带来增长的爆点。此外，再结合增长黑客最爱的增长思维，即“数据驱动 + 低成本快速实验”，形成新的工作流程。

精益闭环分为四个步骤，分别是：指标、假设、分解、实验。

1. 指标

指标主要是通过北极星指标分解得来的。具体可参考用户增长地图中的关键指标。当然，也需要考虑具体场景。比如首页改版，既需要考虑用户旅程中对应的关键指标（比如转化率），也需要考虑和首页相关的指标（比如跳出率）。

2. 假设

假设是通过洞察得到的可能提升指标的方式。从指标到假设，可以帮助我们避免做太多无用功，而是专注在与增长相关的关键问题上。

举个例子，有个朋友想改进一个营销落地页面，通过头脑风暴大家一起提出了 10 项改进建议，他问我这样是否可以？我问他这个页面的指标是什么，他说是提升转化率。我又问这 10 项改进建议，哪些和提升转化有关，他看了一下，说只有 2 个。这样就可以优先做这两个改进，剩下的 8 个往后排排。

3. 分解

每条假设都可以分解成若干个变量，有助于量化结果。之所以要再分解，是因为我们做的很多工作都未必能带来关键指标的提升，这让我们误以为很多东西是难以被量化的，尤其是偏创意、设计类的工作。但其实只要学会科学的分解，任何事情都是可以被量化的。

你还记得曹冲称象的故事吗？大象很大，但是秤很小，所以无法称量大象的体重。但是曹冲想了个很聪明的方法，把大象转换成同重量的石块，然后一一称量石块的重量，再累加就可以了。这不就是“分解”后量化的一个极佳的例子吗？

所以，当我们无法验证数据结果，或数据结果不好的时候，我们就可以通过分解去探寻究竟，看看到底做什么事情会带来数据提升，做什么事情会导致数据下降。这样就把增长从偶然、撞大运变成了一件常规的事情。

举个例子，假设你做了一次大改版，数据没有提升，这是因为在这次改版中你做的事情实在太多了。你可能改进了 100 个地方，其中 50 个地方带来了提升，50 个地方导致了下降，最终就互相抵消了。但是，如果你把完整的方案拆成 100 个变量，再去一一的看，你自然就知道哪个改进效果好，哪个改进效果不好，那么增长也就是板上钉钉的事情了。

通过分解，我们验证的结果可以被不断复用。

比如，你发现蓝色比红色效果好，A 文案比 B 文案好等等，这些结论都是可以被复用到其它页面或类似的产品上的。但是如果用的是传统方式，你就无法判断出是因为什么导致了最后的结果好还是不好，所以也很难复用，这当然是十分低效的。

4. 实验

在经过指标、假设、分解这三个步骤后，我们需要通过实验结果来验证每一个被测试的变量的效果。这里面会涉及到一些较专业的统计方面的知识，我在下一个模块会专门介绍。

实验的结果自然有好有坏，好的结果我们可以不断复用，不好的结果我们以后可以尽量避免。所以每一次的结果都是非常有价值的。

通过指标、假设、分解、实验，看实验结果是否提升了指标，形成了一个“以终为始”的闭环。“闭环”这个词你肯定不会陌生，现在很多商业大佬都在讲闭环，因为闭环是最高效的。

说到“以终为始”，我想举个例子来为你说明。

前几天，我参加了一个作者交流会，有幸听了知名畅销书作家李笑来老师的分享。他说，如果你想写一本畅销 10 年的书，你一定要先问问自己：这本书 10 年以后还会有人愿意看吗？如果答案是否定的，那他就不写。这不就是“以终为始”的思路吗？也就是你做一件事情之前，先想想你希望产生什么样的结果，然后再把这个结果作为目标倒推出你要做什么事情。

后来他又说，你想让你的书畅销，那你一定要找差异化，看看自己的内容和其他人的内容有什么区别，优势在哪里？比如，别人都在谈时间管理，而他在书里却提出了“时间是不可被管理”的新思想。这不就是我之前说的“差异化洞察”吗？所以说，做产品也好，做人也好，写书也好，道理都是一样的。

在实际工作中，精益闭环能引导我们找到可量化的与产品核心价值相关的指标；并以此为方向找到提升指标的假设，避免做无用功；再通过分解明确导致数据提升的原因，并且可持续复用；最重要的是，它能够驱动创新，改变了我们寻找问题、改进缺陷的旧有思路，而是把更多精力放在更直接的创造价值的事情上。

复合型思维解决多样性问题

精益闭环的思路不限产品阶段、不限优化对象、也不限产品、运营、设计等职能限制。它甚至可以帮你解决重要的人生决策问题。

它之所以能如此通用，是因为本质上它是跨界产物，它既包含了增长思维，又包含了精益思维，还有创新思维和敏捷思维。而做增长，恰恰需要结合多种思维，融会贯通。

在下一讲，我会为你讲解我工作中遇到的实际案例。

思考题

审视一下你过去的工作方式，看看是查缺补漏的情况多，还是创新、抓重点的情况多呢？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

28 | 案例解析：打造增长闭环（上）

你好，我是刘津。

上一讲中，我们介绍了精益闭环的思路。今天，我会通过几个简单的案例帮助你进一步理解它的使用方法。

由于精益闭环处在三级的位置，所以在正式讲解案例之前，我们还需要回顾下一级和二级的内容。了解好“来龙”，才找得到“去脉”。

以宜人贷为例，围绕“以用户为中心增长”的思路，我们通过差异性洞察得到一级方向画布，内容如下：

产品目前所处阶段及关注点：成长期到成熟期，在保证稳定的基础上谋求快速发展

当前阶段的北极星指标：低成本高贷款余额

用户范围 / 分类 / 优先级：现有用户群体 / 兼职创业人群

用户画像：二线城市多、兼职创业多、资金周转多（数据略）

定位：行业领军企业、雄厚的风控实力—> 额度高—> 二线城市用户

一级方向：突出额度高

围绕一级方向，我们制作了二级用户增长地图。还记得我在第 23 讲里提到的为用户增长地图排列优先级吗？我在地图上标出了当前阶段内三件最重要的事情。

怕你忘记，我在这里再简单复述一遍排列优先级的思路。

以设计团队为例，我们需要考虑结合我们的能力，如何提升北极星指标。结合用户增长地图，我们决定先优化借款流程，保证用户来了以后使用顺畅（否则通过营销手段拉来的用户到了后面留不住，前面的工作也相当于浪费了）。然后再优化 H5 营销落地页、产品介绍 H5 页面，最后优化 App 首页和其它页面。

这是因为优化 H5 成本低、见效快；而 App 要考虑发版时间，相对来说麻烦很多。所以，可以先优化 H5，在实验的过程中发现规律，然后再把规律复用到 App 页面上，让 App 的提升一步到位。

现在我们就按照这个优先级来逐一介绍案例。

案例 1：流程优化

由于以前的借款流程较复杂、体验欠佳，所以我们用传统的用户体验地图的方法重新优化了借款流程。

我们在用户体验地图中罗列出用户的关键路径，看每个路径节点下会遇到什么问题，并进行改进。优化后的流程简练了不少，页面数量也比以前少了，大家都对这次优化充满信心。

然而上线后却发现效果无法评估，这是为什么呢？

因为数据波动太大了，而这个波动和这次改版无关，是各种业务因素导致的正常波动。对于借款流程来说，风控规则的改变、数据的清洗和抓取等都会影响到转化，这确实不是通过界面优化就能改变的。

这也体现出无数一线工作者，比如设计师、开发人员的心声：我们做了这么多工作，最后该如何验证这些工作的价值？

这确实很难，因为影响最终数据的可能因素太多了，而每个职能贡献的只是其中一部分。那么如何评估某个职能在其中的具体作用，就非常困难了。这也是为什么很多人想转型产品或项目经理的原因，因为负责人更有话语权，也更容易“代表”其他人的工作成果。

这是传统工作方式导致的明显弊端，如果用精益闭环的思路，这个问题就迎刃而解。拿这个案例来说，验证这次改版的价值，关键就在“分解”。

我们具体分析一下这段流程的具体节点。

节点一，是用户填写资料并提交。很明显，这部分的转化不会受业务因素的干扰，完全取决于界面体验。

节点二，是用户提交资料后的审核。能否审核通过需要考虑的因素就非常多了。比如，刚才说的风险政策、数据抓取情况等等。这些因素都是不确定的，所以会导致转化率明显波动。

节点三，是展示审核结果，也就是告诉用户是否可以借款，能借多少钱，需要还多少钱等等。然后，用户需要确认他是否要借钱。这部分的转化涉及的因素也比较多，包括审核结果、用户意愿、客服跟进等等。

所以，我们可以把重心放在节点一，重点看流程优化后，这一节点的转化情况。结果果然不出所料：节点一的转化率环比提升了 27%；节点二无法验证，因为数据波动明显，通过 AB 测试也只提升了 2%；节点三的转化率环比提升了 5%。

通过分解的思路，我们解决了传统方式下设计优化难以被量化的问题。

我再带你用精益闭环的四个步骤回顾一下这整个过程。

首先是指标，通过用户增长地图，我们可以看到对应的指标是“流程转化率提升”。其次是假设，为了让流程转化率提升，从设计团队的能力出发，目前最好的方式是优化界面流程体验。再次是分解，根据前面的分析，我们把整个流程分解成三部分。最后是实验，对于受业务因素影响较大的部分，可以进行 AB 测试，其它的看环比数据即可。

说完流程优化的案例，我们再看看另一个 H5 营销落地页优化的例子。

案例 2：H5 营销落地页优化

这个页面本来是运营找外部的合作方设计的，并不归我们团队负责。但是经过分析，我们知道 H5 营销落地页对提升北极星指标起到至关重要的作用，所以我们找到运营同学商讨，要主动参与这个页面的优化工作，得到了运营同学的支持。

为什么说它特别重要呢？

因为我们当时主要的获客方式就是精准营销，在这方面会投入很高的营销成本，而用户点击了精准营销的广告后都会来到这个营销落地页面进行注册，继而下载 App 成为我们的用户。假设每年公司在精准营销上投入 1 亿，如果你能把营销落地页的转化提升 100%，那么就相当于为公司节约了 5000 万的成本。这不就是对工作成果最直接的量化方式吗？

但是在实际优化的过程中，我们发现困难重重。设计同学出了各式各样的方案，效果都不理想，数据均没有明显提升，甚至还下降了。

这是在我们过往的工作中经常遇到的问题，数据提升好像和你多“专业”，花费了多少时间精力没有必然联系。所以，很多人都认为设计是不可被量化的。其实并不是不能量化，而是设计没有做到“点”上，这个“点”就是我之前反复说的那个增长的爆破点。

我们还是用精益闭环的思路来捋一下 H5 营销落地页的优化过程。

首先是指标，通过用户增长地图，我们可以看到对应的指标是“注册转化率提升”。

其次是假设，怎样做才能提升转化呢？为什么之前做了全面的改进却总是不行呢？我们和运营同学进行了深入的探讨，运营同学通过他们的投放经验告诉我们：“虽然你们觉得仪表盘风格貌不惊人，但同样风格的 banner 的点击效果可是非常好呢”。所以，运营建议先不要改首屏，这样风险太高了。听取了运营同学的建议后，我们决定先优化首屏下面的部分，也就是产品介绍部分。

接下来是分解，产品介绍部分具体应该怎么优化呢？是整体优化，还是只改颜色，只改版式，只改文案？……可以改的东西实在是太多了。在这里，我们遵循“从大到小”的原则，先大改，大改效果不好，再小改，这样是效率最高的。

说到“从大到小”，你是不是觉得有点耳熟？没错，在第 10 讲，我们提到过探索数据需要遵循“从大到小”的原则，先宏观比较，再微观比较，这也是我们认识世界的通用逻辑。可见真理总是相通的。

最后是实验，因为是 H5 页面，我们可以采用 AB 测试的方式，同时上若干版本，看哪一个效果更好。比如第一次我们同时上了四个版本，当然都是首屏不变只改动首屏下面的部分，一共 3 个样式，方案 2 和方案 4 只是颜色不同。最后的结果是方案 3 胜出，同时在方案 2 和 4 之间，方案 2 胜出，这样我们就可以确定蓝色比红色效果好。

经过 AB 测试，我们发现方案 3 的注册转化率居然提升了 30% 以上。这个结果让业务领导和运营的同事都非常吃惊，因为这个页面的转化本身就很高，也是很多同行效仿的对象。在我们日常的优化中，转化很少能提升超过 5%。所以对这个结果，大家都感到欣喜万分。

你看到了吗，同样的设计师，同样的设计水平，只是换了做事的方法，就导致了结果的迥然不同，可见方法的重要性。

有了这么好的成绩，是不是就完了呢？当然不是。

别忘了，我们只是改进了这个页面的一部分，接下来我们还可以用更小的分解因子去改进其它部分。比如，分别改进头图区、功能区、图标区等等。这就是分解的好处，它可以让改进源源不绝，而不是成为一锤子买卖。

每一次的改进，数据都有所提升，不过因为分解的颗粒度变小了，所以数据提升的幅度自然也小了，但好在每一次优化都会有提升。经过 40 天的集中实验，最终这个页面的转化累计提升 70% 以上，为公司节约了巨额的营销成本。

有人问我那是不是以后想改某个页面，就这样不断分解、测试就可以了，是不是就不需要前面的用户洞察和一级方向了。其实不是这样的，早期的这些无效版本都是我们在做用户洞察之前设计的，而后面的版本是在用户洞察之后做的，可以看出来差别非常大。

因为访谈过用户，我们才能真实的感受到用户是一群什么样的人，他们勤劳、朴实，喜欢醒目、直接的信息。所以我们的布局变得更规整、内容更详尽、信息更醒目，视觉风格更“接地气”，这些都和访谈时得到的洞察有关。另外围绕一级方向，我们也特别突出了额度。

可以说，如果没有这些洞察，测试效率会变得很低，只能靠无限“猜测”，自然就不会在这么短的时间内有这么多的提升了。

思考题

如果你有接触过类似的工作，尝试用精益闭环的思路重新梳理一下，看是否有不一样的结果？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

29 | 案例解析：打造增长闭环（下）

你好，我是刘津。

今天我们接上一讲的内容，继续介绍一个关于首页改版的案例。

案例 3：首页改版

说到首页改版，我想你一定不会陌生，这是全公司都会关注的大事。别看好像只是一个页面，但里面会牵扯到多方利益资源。所以，首页的优化非常不好做，需要协调各种关系，让大家都能尽量满意。

但是内部满意了，用户又不一定会满意。任何的调整都可能会引起用户短期的不适应，但是一直不改又不行。所以，首页改版这事真的是横竖都不好做。

我们团队最近就遇到过这样的窘境：由于业务有所调整，需要把首页的产品模块由 6 个改成 3 个。设计师机械地照做，结果发现页面不够长，撑不满一屏，只好把上面的 banner 和图标区域加大了一些，又在底部加了个 logo。很明显这完全谈不上任何规划和“设计”，只是用补洞的方式在被动支持需求。

最后的结果显而易见，所有人都不满意。包括设计师本人也觉得这样改很丑，但是需求就是这么提的，他也觉得很无奈。

图中最左边是改版前，中间是第一次修改的版本，右边是最终的方案。从图中可以看到，修改后的版本虽然满足了需求，但是整个界面看上去捉襟见肘。这是因为界面是一个整体，任何一点改动都可能会影响到整体。

这让我突然想起一位美术老师说的：“你把最好看的眼睛、眉毛、鼻子、嘴、脸型摆到一起，未必是一个美女，因为局部好看放到整体未必是好的”。我想这是一样的道理。

所以，好的产品经理或设计师，一定要学会全局规划，而不是头痛医头，脚痛医脚。

那么具体应该怎么优化呢？在过往的工作经验中，我发现大家在做具体优化的时候又容易走另一个极端，就是过度分析。

比如上图，这位设计师写了近百页 PPT，用到了各种方法论、做了非常全面而细致的分析，并给出了两个设计方案。这样做耗时耗力不说，还非常容易遭到产品经理的质疑：“这个地方不符合我的要求，我的业务诉求是这样子的……”可以说双方完全是在鸡同鸭讲，因为他们的思路根本就不在一个频道上。

不考虑整体也不行，面面俱到的分析也不行，那到底要怎样呢？我们还是来试试精益闭环的思路。

指标

首先是指标，从用户增长地图上我们可以看到“优化首页”对应的指标是借款转化率，也就是说这个指标是一个基础的必须要考虑的指标。另外首页有一个很重要的作用，就是流量分发，把正确的用户引导到正确的地方去。

那么在这里应该如何确定主推什么内容呢？还记得我们在这里做过的二级洞察的内容吗，就是公积金人群的资质更好、获批通过率更高、获批额度更高、逾期率更低。这完全符合我们低成本高贷款余额的目标。

所以，我们需要在首页引导更多用户点击公积金产品。也就是说，首页“公积金点击提升”是我们另一个重要目标。鉴于当时公司更关注降低成本，所以我们只要在保证“借款转化稳中有升”的情况下“提升公积金产品的转化率”就可以了。

当然这个指标不是说我们自己知道就行了，还要让大家达成一致意见，并根据指标排列优先级。

所以，我们约了一个会议，把所有相关的产品经理和运营都叫过来，明确这次改版的目的和指标。在得到大家的认可后，再让所有人畅所欲言的提需求，把这些需求一一记录下来。这里面当然也包括一些看起来不太靠谱的需求，比如换肤，比如照着某某竞品做个一样的酷炫的功能等等。

接下来，我们根据北极星指标排列优先级，把和提升指标关联度强的排在前面，关联度小的排在后面。完全无关的，比如换肤之类的划掉。由于有了指标做指导，即便可能会有损个别人的利益，大家也都能快速达成一致。

比如，我们以前一直把 banner 放在最明显的位置，但实际上 banner 点击率很低。而且经过测试后发现，banner 放在底部也并不影响点击率，最重要的是它的优先级肯定不如产品推荐更重要。这样的话就可以把它放在不那么显眼的位置，取而代之的是固定的产品推荐位置。

假设

说完指标，我们再看看假设。

因为指标是“借款转化率提升，公积金点击提升”，而其中公积金转化提升更加重要。所以，对应的假设就很容易得出了，分别是“借款入口醒目”“突出公积金”“降低视觉噪音”。

分解

第三步是分解。围绕每一个假设，我们需要考虑用什么样的方式能够达成。

比如，针对“借款入口醒目”这个假设，对应的分解策略是“借款产品入口置顶”“banner 区和工具区置底”。原因我之前已经分析过了，banner 区和工具区对提升北极星指标都没有那么重要。之前把它们放在上面只是因为思维定势，因为大家都是这么做的，或者已经习惯 banner 放在最上方了，却没有认真的思考背后的意义是什么。

针对“突出公积金”这个假设，对应的分解策略是“通过数字和大按钮引导点击”“公积金入口置顶”。以前公积金模块只是相对来说位置靠前、面积更大一些，但并没有特别突出的感觉，现在则做了很大的调整。

针对“降低视觉噪音”这个假设，对应的分解策略是“中性色展现专业感”“大面积颜色区分功能区域”。视觉的同学最终通过颜色对比，很好的突出了重要的区域，弱化了不重要的部分。

而我们再看以前的版本。旧版本在视觉表现上明显缺乏层次感，看不出优先级的区分。这是因为当时的设计者对于优先级并没有十分明确的判断。

实验

最终的方案说明如下图。以前我们总是需要写很多页的方案推导及详细的说明，但现在只要一页纸即可。

从图中你可以看到，借款区替代了原来 banner 的位置，放在了最显眼的地方，颜色十分突出，衬托出大大的数字“200000”，展现了我们的高额度。banner 和工具区则被放在了下面的位置上。当然，这个方案还有一些其它的小细节。比如最上方有“宜人贷，大额借款首选”字样，突出产品定位等等。

右边是辅助说明，比如每个具体的假设和对应的分解是什么，如何体现在界面中。这样我们通过精益闭环思路和方案阐述这两页纸，就可以非常清楚的阐述整体设计方案，并且保证和业务方站在同一个频道上对话。这种方式完胜过去的百页 PPT 或者不经大脑的“补洞”行为。

上线后数据表现完全超出了预期，虽然整体借款转化提升不多，但公积金入口的点击提升了 44%，公积金用户占比的提升极大地降低了风险成本，为公司带来了可观的收益。

思考题

如果你有接触过类似的工作，尝试用精益闭环的思路重新梳理，看是否有不一样的结果？

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30 | 案例解析：唤醒沉睡用户（上）

你好，我是刘津。

前面我介绍了几个简单的使用精益闭环的例子，今天我来为你介绍一个比较复杂的例子：唤醒沉睡用户。

为什么我们要做唤醒沉睡用户这件事情呢？

还记得我说的负向二级洞察吗？前面三个例子是由正向二级洞察得到的机会，而唤醒沉睡用户是从负向二级洞察中得到的。如果你印象不深了，可以再回顾一下第 22 讲和第 23 讲的相关内容。

当时宜人贷已经有了亿级的注册用户，再想新增用户自然就很难了，毕竟中国的人口是有限的，其中有借款需求的人就更少了。况且大家都知道，最近几年获客成本越来越高，所以我们再继续付费做精准营销已经不是最合适的方式了。

那么在这种情况下，要如何进一步做增长呢？

我们找了不同职能的同事去了解增长机会点，最终从一位数据科学家口中得知（专家视角），在这上亿的注册用户里，真正在我们这里借款的只占很少一部分，大部分用户注册后并没有产生后续行为，成为了我们的沉睡用户。如果我们能适当唤醒这部分用户，哪怕只是很小的一部分，都可以用更小的成本带来更多的实际借款用户。

这个发现让我们感到十分振奋。但是可惜的是，公司当时并没有足够的资源深入地做这件事情，也尚未有人发起申请，所以我们决定主动找运营的同学合作，尝试用研究分析加实践的方式，唤醒沉睡用户。

由于之前我们并没有运营经验，也没有做过类似的事情，所以刚开始也不知道该从何入手。运营的同学之前采用的方式比较简单，就是在特定时间内群发短信，并且没有再后续跟进。我们希望能找到更好的方式。

这时候我想到，能不能用精益闭环的思路试试呢，说不定会有新的启发。于是，我们开始了这次探索。

围绕北极星指标明确项目 OKR

为此我们专门立了个项目——“睡美人项目”。首先，我们要做的是给这个项目明确目标。

需要注意的是，由于“唤醒沉睡用户”涉及到多个用户旅程节点，所以无法直接从用户增长地图上找到对应指标。但是，我们可以参考北极星指标给出适合项目的目标。

比如，当时的北极星指标是低成本高贷款余额，那么对应“唤醒沉睡用户”这个项目，项目目标自然就是“低成本、高效地唤醒沉睡用户”了。

OKR 的 O 有了，接下来要分解 KR。很明显，这里可以分出两个 KR，分别是：

KR1，唤醒×% 沉睡用户；

KR2，唤醒成本在×元以内。

这里的具体数值是通过和运营同学深入探讨得到的。他们会通过经验告诉我们，什么样的数字会让他们感觉效果一般，什么样的数字会让他们感觉惊喜。我们一般会选择让他们感到惊喜的数字作为目标。

关于 OKR 制度，当时的老板曾经提出过非常明确的要求：一是要足够创新；二是要行业领先；三是对公司有价值。这些要求令我受益匪浅。所以我们定目标，一定不会定容易实现的目标，而是要尽量定有挑战性的。

通过常识找到假设的思路

指标定下来，接着就要提出假设了。你可能会以为，要想提出正确的假设，一定要有非常扎实的运营基础、有专业的知识和技能才能提的出来。而实际上未必如此，有的时候依据常识就可以提出假设。这正是增长的魅力，它亦正亦邪，既可以遵循逻辑，也可以不按牌理出牌。只要能提升价值，可以无所不用其极。

就这个案例来说，我们提出的三大假设是：找到对的人，在对的时间，用对的方式来唤醒。

你看，这需要所谓专业的技能和经验吗？完全就是常识。所以不要畏惧你不熟悉的领域，很多情况下问题并没有那么复杂，只是我们习惯用专业的思路去想的很复杂而已。

现在我们针对这三大假设逐一进行分析。

找到对的人：高潜用户

首先，我们要找到“对”的人，如何找呢？还记得我们在第 11 讲中学过的吗，围绕北极星指标把目标用户做个分类，通过对比，明确目标用户特征。这里其实是类似的，只不过这里是以项目为单位，所以看项目指标，也就是“高效低成本唤醒沉睡用户”就可以了。

要想高效低成本唤醒沉睡用户，当然要去找容易被唤醒的用户了。越容易被唤醒，成本就越低。

什么样的用户更容易被唤醒呢？

我们主要看两点，一是用户资质，二是借款意愿。为什么要看用户资质呢？这和我们的业务属性有关系。对于借款产品来说，用户并不是有借款意愿就能成功，我们还需要审核用户的资质，资质过关了才能够获批额度。所以这和普通的电商产品类的转化是不一样的。

至于借款意愿，主要是看用户行为，比如曾经操作到哪一步了，是否离终点已经很近了。还有就是最近活跃的时间，离现在越近，越容易被唤醒。

所以，可以根据资质、关键行为、最近活跃时间这三个维度，对用户进行分层。这和 RFM 模型是类似的。

1. 用户资质

如何明确用户资质呢？可以先把用户分成两类，一类是成功借款用户，一类是未成功借款用户。分析这两类人群的画像对比，得到一些规律（以下内容非真实信息，仅做示例）。

这里面涉及到很多数据分析的工作，而我们团队的同学之前并没有数据分析的经验，为此还自学了 SQL。其实 SQL 并不难学，一两周足以了。说这些其实是想分享给你一个观点：做增长并不限定固定的职能或技能，而是要以价值为导向不断拓宽自己的各项能力。增长的能力模型永无边界。

找到了这些特征后，我们可以根据用户是否符合这些特征以及符合的程度，把他们的资质做个类别划分。比如资质高、中、低。

2. 关键行为

说完资质，我们再来看用户关键行为。还记得我在第 19 讲中提到过的用户旅程吗？在这里，我们列出用户沉睡的关键旅程，然后找到其中的沉睡点，分别是：注册未激活、激活未申请、申请未完成。

如果排优先级的话，应该是注册未激活＜激活未申请＜申请未完成。因为用户实际走过的流程越多，说明借款意愿越强，也就越容易被唤醒。

正因为这样，之前运营的同学已经对容易被唤醒的用户进行了一些工作，而注册未激活却没有人做过，因为这确实是块难啃的骨头。但是换个角度看，注册未激活的用户量是最大的，也是最有空间的，所以我们迎接挑战，把它也作为这次工作的重点。

3. 最近活跃时间

接下来我们再看最近活跃时间，按照用户最后活跃时间距离当前天数，分成短、中、长三类。

用户分层

明确分类的维度、优先级，以及每个维度下的细分变量及优先级，就可以对用户进行分层了。由于这里有 3 个分层维度，每个分层维度下又有 3 个细分变量，所以可以把用户分为 3×3×3=27 类。

很明显这个分类太多了。还记得我以前说过的抓大放小、四两拨千斤吗？这里我们可以只抓最重要的，也就是用户资质高、最近活跃过的用户。然后在这些用户里，再分成注册未激活、激活未申请、申请未完成三类就可以了。

到这里，我们就已经找出了高潜用户，并明确了他们的分类。在下一讲，我们继续探讨如何找到正确的唤醒时间以及正确的唤醒方式。

你有没有发现，这个项目并不是一个简单的执行工作，里面需要做大量的分析。而这里面的分析其实已经不限于三级了，而是涉及到前面讲的很多一级、二级方面的东西，比如用户分类、对比，用户旅程等。

所以，一级、二级、三级并不是绝对的，而是要灵活运用。就这个项目来说，难度要比前面两讲介绍的界面优化的项目复杂很多，需要定义方向、策略的能力，所以即便这是一个三级项目，也需要用到一级、二级方面的知识点和能力。

思考题

你可以仔细总结下这个案例，看能不能用前面讲过的方法自己分析一下类似的工作？

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31 | 案例解析：唤醒沉睡用户（下）

你好，我是刘津。

今天我们接上一讲内容，继续介绍唤醒沉睡用户的案例。

上一讲中，我们提出了三大假设：找到“对的人”、在“对的时间”、用“正确的方式”唤醒用户。并且明确了“对的人”，也就是高潜用户及分类。今天我们继续分析对的方式以及对的时间。

找到对的方式：最佳唤醒方式

如何找到最佳唤醒方式呢？还记得用户增长地图里根据洞察提出机会的方式吗？这里也是类似的。

我们之前把用户分成了三类，分别是注册未激活用户、激活未申请用户、申请未完成用户。这三类也刚好代表了三个重要的用户旅程节点。

围绕这三个旅程节点，我们可以结合数据分析及用户访谈，试图洞察出用户沉睡的原因，并提出唤醒方式。

比如对于注册未激活用户，他们在 H5 营销落地页面上注册了以后，发现还要下载 App，可能就望而却步了。因为一些用户手机设备一般，对流量敏感，不想额外耗费太多流量。对于这样的用户，可以推荐用户关注微信公众号，在公众号上也可以实现借款或引导下载 App。

而对于激活未申请用户，他们虽然下载了 App，但却没有进一步的行为，是因为一些用户没找到合适的借款产品或觉得费率太高。针对这些用户，可以提供更详细的解释说明并尝试发放还款抵用金，或推荐用户一些优惠活动等。

最后是申请未完成用户，他们已经填写了部分信息，但没有走完全部借款流程，很可能是在借款的过程中受到了阻碍，或不符合当前产品的申请条件。如果这个时候有客服提供帮助，就很可能促成转化。当然如果能针对用户常见的问题适当改进界面说明及体验，也会有一定成果。

所以，最佳的唤醒方式，就是针对不同类的人群，提供最适合的方式。

找到对的时间：最佳唤醒时间

找到对的人和对的方式后，如何找到对的唤醒时间呢？其实这相当于对“时间”这个大变量维度做小变量分解，所以我们还是遵循分解从大到小的原则。

首先以年和周为单位，看需求旺盛期。因为借款是有旺季和淡季之分的，每年 12 月到春节前是贷款旺季。另外，工作日比节假日贷款需求更高。这些结论一方面可以通过数据统计得出，另一方面也可以根据常识得出。

接下来以天为单位，看转化窗口期。也就是看用户有实际行为后的第几天最有可能被唤醒。

我们分析历史数据并做成图表，看用户最后使用产品的第一天、第二天……到第 N 天的自然转化情况（图片仅做示意，非真实数据）。找到曲线中的“转折点”，也就是没有按照自然规律直线下降的时间节点，尽量把握住这个时间节点唤醒用户。

当然，这里不能盲目地观察数据，还要多和内部同事交流，看某一天转化提升真的是因为自然转化，还是其他团队的同学做了什么事情导致的。

最后，是以小时为单位看借款活跃期。通过数据可以看到，从上午十点到晚九点之前是活跃时间。

这样我们就大致了解了唤醒时间这个“大变量”下面的“小变量”。

通过分解层层细分变量

前面我们已经大致梳理了三大假设，即对的人、对的事、对的时间，以及对应的分解思路。

然而这些只是最基本的，我们还需要在此基础上分解或平行发散更多必要的内容，直到完全可以落地执行。

比如，“提供刺激”表面上已经是在三级假设的基础上做的分解了，但很明显它还可以再进一步分解。因为“提供刺激”这个思路又能衍生出很多种方式，可以提供实际的优惠、也可以用通知的方式鼓励用户回来等等。

再比如“对的人”这里，除了前面分析的用户类型外，还可以再考虑用户来源、用户属性等等，建议越多越好。因为变量越多，做实验就越有可能找到效果好的。100 个选择总比 10 个选择更好。当然在后面实际测试时，我们还是会从中做筛选。

这里我也忍不住想补充上一讲说的那个问题：一级、二级、三级只是个不断向下分解的思路，它们的位置不是绝对的。如果一个三级项目够复杂，那可能不仅用到一级、二级的思路，还能再向下做很多级分解。当你面临一个问题不知道该如何下手时，就可以按照这个思路不断分解到最小颗粒度，直到解决问题为止。

正交试验大幅提升实验效率

现在我们要进行到实验环节了，但是有个很大的问题，就是这么多的变量组合，这要实验多少次才能穷尽啊？

这和前面的优化流程或者界面的实验难度，可完全不是一个量级的。我们最终的目的是从所有种可能中找出一种最佳组合。

这里为你介绍正交试验的思路，它可以大幅减少实验次数。正交试验设计也叫 DOE（Design of Experiment），它是由罗纳德·费雪（Sir Ronald Aylmer Fisher）在 20 世纪初提出的，最早用于工业设计，后来由日本统计学家田口玄一发扬光大。

如图，假设现在有 3 个维度，每个维度下有 3 个细分变量，那我们一共需要实验 3×3×3=27 次。但是统计学家发现，其实并不需要进行完所有的实验才能找到效果最好的组合，只要选择其中有代表性的变量组合进行实验就够了。因为通过过往的统计经验，不具代表性的变量组合效果并不好，可以直接忽略。

图中绿色的节点就是有代表性的点，它们的特征是均匀分散、齐整可比。在网上可以找到正交表，通过正交表就能够查到具有代表性的点，如果不明白可以询问公司里的数据分析人员。通过正交试验，原来需要测试 27 次，现在只要测 9 次就可以了。这大大提升了实验效率。

最终，我们仅做了 9 次实验，就从若干变量组合中找到了一组最佳变量组合。使用这组变量组合唤醒用户，唤醒率比之前提升 1 倍，唤醒成本比之前降低 59%，试验次数比之前减少了 89%。

当然，如果有条件的话，也可以用机器学习的方式分析最佳变量组合。

精益闭环思路唤醒沉睡用户

在项目一开始的时候，我就问项目成员，我们是否可以用精益闭环的思路来做这个项目。当时我心里其实也没有底，毕竟我们之前从来没接触过正式的运营以及数据分析工作，也没有用精益闭环的思路处理过这么复杂的问题。但大家最终还是愿意抱着试一试的心态去探索，没想到成功地帮助我们解决了问题，并取得了用户数量快速增长的效果。

这充分说明了精益闭环的通用性，它可以解决各种职能的问题；也说明了正确的思路不亚于传统的专业、技能、经验。

也许在不远的将来，不会再有这么多职能的区分，大家都能够用类似的思想去做事情。职能变得不再重要，因为技术和数据越来越受到重视，它们可以替代大量的简单重复性工作。剩下的是能够提出策略的人以及少量的执行者。

思考题

继续总结这个案例，看你是否能通过它深入理解精益闭环的思路，并应用到自己现在的工作中？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

32 | 没有分解，就无缘增长

你好，我是刘津。

通过前几讲的案例，我想你已经对精益闭环的理念和实战有较深的理解了。

精益闭环里的四步：指标、假设、分解、实验，其实和前面的内容息息相关。比如“指标”对应的是北极星指标分解下来的指标，北极星指标是我们第一模块的内容；“假设”要通过洞察提出，这在第二模块、第三模块花了大量的篇幅重点讲解。最后的“实验”我们将在下一个模块重点学习。

很显然，在第四模块里，“分解”是我们非常重要的内容。你发现这个有趣的规律了吗？

分解的宏观意义

分解就好像火箭发射一样，一级一级地解体。

最开始是指标，然后围绕指标、通过洞察得到一级假设（一级方向）；再用同样的指标、洞察、假设的思路分解一级假设得到二级假设（二级机会）；然后再用指标、洞察、假设、分解、实验的思路，分解二级假设落地三级增长；接下来沉淀实验的成果，不断复用、延展，带来四级批量增长。

可以说整个增长过程的核心，就是分解。确定目标，也就是未来想要达成的方向，然后从一级分解到二级、再到三级、再到四级……直至增长落地并不断持续下去。这就是宏观的分解。

分解的微观意义

关于一级和二级的分解，我们前面已经阐述过很多了，这里就不再赘述了。现在我们重点讲讲三级的分解。

很多人问我，精益闭环里的分解具体应该怎么分，如何决定分解的颗粒度。其实这是一个很大的话题。就前面几个案例，你可以发现分解的程度都不一样，有的分的比较粗，有的分的非常细，那么这是由什么决定的呢？

产品生命周期

想要知道这个答案，我们就不得不从产品生命周期说起了。假设，我们把产品的成长过程分为四个阶段：探索期、成长期、成熟期、二次探索期。

探索期：从 0 到 1 摸索方向的阶段；

成长期：方向稳定后的快速扩张阶段；

成熟期：用户体量十分庞大、增长放缓阶段；

二次探索期：成熟期之后的新的方向探索，好继续带来指数级的增长。

这和增长黑客倡导的企业发展要经历的四个阶段：PSF、PMF、CPF、EMF 本质上是一样的。在这里我简单地解释一下。

PSF（Problem-Solution Fit）阶段：问题和解决方案阶段。这是一个从 0 到 1 的提出价值假设的阶段。在这个阶段，更多的是发现市场上的问题，然后做方案去解决问题，看与市场需求是否匹配。这相当于刚才说的探索期。

PMF（Product-Market Fit）阶段：产品和市场匹配阶段。这是一个从 1 到 N 的提出增长假设的阶段。在这个阶段，需要吸引更多的用户进来，来验证 PSF 阶段的想法是否具有更大的市场空间。这相当于成长期。

CPF（Channel-Product Fit）阶段：渠道与产品匹配阶段。通过精细化运营、数据分析、数据驱动调整各种营销渠道、营销方式和产品之间的适配性，大幅提升增长效率。这相当于成熟期。

EMF（Enterprise-Market Fit）阶段：企业与市场匹配阶段。思考在下一个阶段整个公司如何和市场进行下一次匹配。也就是如何通过创新寻找下一个增长点，这可能需要 CEO 进行各种各种的战略布局。这相当于二次探索期。

还记得我之前提过的 Karmaloop 的案例吗？创始人格雷格解决的就是探索期和成长期的问题，之后的 CMO 德鲁解决的则是成熟期的问题。一般来说，增长黑客要到 PMF 阶段以后才会参与进来，他们认为好的产品才是增长的根本。

所以，千万不要把增长黑客和增长混淆起来，很多人其实是分不清楚这两者的，以为增长 = 增长黑客 = 营销裂变，或者以为增长就是各种“术”的操作，这是非常狭隘的理解。

企业发展要经历的这四个阶段都属于增长的范畴，因为增长不仅仅是数字的提升，增长代表了价值。

另外我们也可以发现，这四个阶段和产品生命周期的四个阶段本质上并无区别，是完全可以一一对应上的。那为什么行业内还会出现各种各样的概念呢？这是因为产品生命周期的概念是从产品的角度提出的，而企业发展要经历的那套字母阶段是增长黑客从营销的角度提出的。角度不同，概念自然也就不同了。

我在写《破茧成蝶 2》的时候就发现，产品和设计上的各种概念其实完全可以统合起来，“以用户为中心”和“以产品为中心”其实没有任何区别。因为你可以理解为“做产品即做用户”，做设计本质上也是服务用户。

而现在，产品和运营的概念也一样可以统合起来。因为无论是做产品，还是做营销，本质都是在做增长，即提升产品价值。所以无论是产品、运营、设计、技术，还是其它职位，大家都是在为同样的目标努力，不一定非要从自己职能的专业角度出发创造“专属”概念。

很多人问我做增长具体需要学什么课程，其实你不管学习什么课程，都少不了各种概念和名词，因为目前大家还会本能的受限于各种职能角度。如果维度不够高，难免陷入到眼花缭乱的概念里。但是如果你理解了本质的东西，再看各种概念，就很容易融会贯通了。藏在各种概念外壳中的真理，往往无比简单而纯粹。

增长本身就是要打通职能角度，综合地看问题。它既不是产品、也不是运营，我们在学习时一定要注意打破“本能”的思维限制。

确定分解的颗粒度

既然产品的发展阶段可以统合起来，那这里我们就统一用探索期、成长期、成熟期、二次探索期来解释吧。

为什么要分成四个阶段呢？因为不同阶段的目的不同、关注点不同，对应的策略、工作方式、相关指标等都是不一样的。比如探索期需要颠覆性创新，成长期需要大胆创新，成熟期需要规范、科学严谨。这就解释了为什么 Karmaloop 的创始人格雷格能创办一家有趣的公司，却无法带领它走向辉煌。创新不能墨守成规，但运营可是需要精细化操作的。

至于分解，也是类似的：探索期的分解是要保留最核心的功能及特质，看它是否能跑通，是否有人愿意使用，如果不对就立刻换方向再继续尝试；成长期的分解是在此基础上不断增加新的功能模块，让它日臻完善；而成熟期的分解是要精雕细作。就像前面说的 H5 营销落地页一样，小到颜色、字号、图标样式等，我们都在不断测试。

举个简单的例子，你就明白了。假设你有一片森林，里面有数万棵树木，你需要选择其中一棵把它雕琢成理想的形象。可是这么多树木应该选哪一棵呢？一开始你需要一把大锯子，快速砍开看，如果发现不是自己想要的，就立刻换下一棵树。等你找到了理想的树木后，你需要一把斧子，快速把它劈成你想要的大体形状。接下来你需要一把小锉刀精雕细琢，直至把它雕琢成一件艺术品。

如果用错了分解的工具会怎样呢？想象一下，当最开始挑选木材时，如果你使用的是小锉刀，那么当别人已经试验过无数方向，积累了无数宝贵经验时，你还在原地踏步。但如果在该用小锉刀的时候，你使用了一把大斧子，那就会立刻前功尽弃。

这就不难解释为什么我们一开始优化营销落地页总是不能成功了，因为我们用错了工具，一上来就大刀阔斧的修改，但其实现在需要的是一把小锉刀精雕细琢。

如果你不能确定当前的阶段以及应该如何分解，那就“从大到小”去探索，这样是效率最高的。也就是先用锯子，效果不好换成斧子，效果还不好就换成小锉刀。这样就能让我们快速找到合适的分解颗粒度，从而落地增长。

思考题

对于你现在正在负责的产品，你认为它处于什么阶段，应该如何分解？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

33 | 四个要点颠覆传统需求文档

你好，我是刘津。

前面我们学习了精益闭环的思路，也讲解了不少案例。其实精益闭环的思路可以应用在各种事项上，今天我们就来讲解一个有意思的延伸应用的场景——需求文档。

“写需求文档”这件事，如果用精益闭环的思路来做，会有怎样的效果呢？现在你可能还想不明白，不过没关系，我想先从一个问题引入。

在工作中，你可能经常要接触“需求文档”，可你喜欢写、喜欢看需求文档吗？我想你的答案是否定的。

为什么会这样呢？这是因为常规的需求文档就像一本厚厚的遥控器使用手册，看起来很专业，但是你宁可自己去试着摆弄、探索各种功能按钮，也不会愿意一页一页地读下去。除非实在是遇到了搞不定的问题，你才会从使用手册里有针对性地寻找相关内容。

同样的，在实际工作中，很多研发人员也会更愿意看图文并茂的原型说明（原型图是需求文档的部分表现形式，不能代表需求文档），而不是一堆干巴巴的文字。

我们为什么需要需求文档？

但是，需求文档又十分的重要。

如果需求文档写不清楚，产品经理就无法向设计师和研发人员传达具体的要求，也就是说这会让设计师和研发人员不知道该做些什么。需求文档其实可以看作是产品经理与设计师、开发人员之间的一种“协议”，或者说是“契约”，可以约束双方。而且，后面在进行上线前的测试时，需求文档也会被用做产品质量验收的衡量标准之一。

不过由于传统型需求文档写得“没人愿意看”，时间长了，需求文档就如同鸡肋，食之无味，弃之可惜。

四个要点写好需求文档

既然需求文档这么重要，传统型需求文档又啰嗦繁杂，那么我们怎样写需求文档才能清楚、有逻辑地传达信息呢？

先来看看传统的需求文档一般包含哪些内容。我试图从网上下载现成的需求文档模版，发现内容太多了，这里只展示一个大概的逻辑框架：包含需求背景、需求目标；功能特性列表、主要逻辑、特性功能点；性能需求、数据情况等。

你有没有发现，常规的需求文档和传统的设计思路出的是同一个问题：面面俱到，却没有重点、缺乏针对性。怎么证明要做的这若干事项都是必要的，都是能达成目标的，而且是最高效的？感觉完全是需求方一个人的独角戏。而位居下游的设计师和开发人员只能照单全收，加班加点的完成，却不知道这很可能是白费时间。

现在其实已经有不少公司把“普通”产品经理和设计师划进平行的部门，平等对待。即产品经理不再是设计师的上游，而是把有能力出策略的产品经理单独提出来，放到更上游的位置，为“普通”产品经理和设计师提需求。这是因为有越来越多的人认识到，不会定策略的产品经理一样属于执行角色，应该处于下游位置。

传统的需求文档模版在多年前帮助很多小白快速上路，但却明显不再适应目前时代的发展，禁锢住了更多人前行。不过好在现在有了精益闭环的思路，我们看看如何用它解决问题。

具体的解决方法和前面做设计的思路一样，我们可以去繁求简，只保留最核心的内容，用这四点一一拆分，这样入手是不是就简单多了？而且逻辑也变得更清晰了。我们做每一件事都应该有对应的目的，而不是再像以前那样，好像是为了做功能而做功能，却不明白意义和如何验证结果。

下面我来具体讲解一下，这四点中每一点对应的内容可以怎样分解成我们最终拿到手的需求文档。

1. 指标

在第一点“指标”这一模块里，需求文档需要体现出的至少有四点：需求背景、用户群体、需求所在业务模块、量化指标 / 非量化目标。

写需求背景，就是要说明这个需求产生的来源，阐述明白我们为什么要做这个需求。比如它对达成北极星指标有什么样的意义，是否围绕一级方向等等。这是一个产品的立足之本。

在需求背景说明后，我们还需要在指标模块里考虑用户群体。考虑用户群体，就是在考虑“谁在使用这个产品”，包含我们早先讨论过的用户范围、分类、优先级、差异性洞察等等。这些内容不仅帮助项目组其他人更好地理解需求，也影响着需求的优先级和开发方向。

接下来是需求所在的业务模块。我们如果要量化指标，必须要有个进行切分的入手之处。比如围绕公司当前阶段的北极星指标，分解到目前所在的业务模块和当前的用户需求，指标应该怎么定，分解的依据是什么。

而且，用需求所在的业务模块做划分的话，你会发现自己写需求文档会越来越轻松。因为当你在写新的需求文档时，你会发现，同种类的业务模块中的需求总有类似的。时间一久，你自然会了解这一类型的业务模块中，总会出现什么样的需求，对问题和需求的描述也会越来越清晰、完备。

之后要完成指标的量化切分。我们可以把所有的需求点按照业务模块或者针对的用户群体做好划分，这样才能一点一点整合信息，避免需求点太过零散琐碎。比如，我们如果是用业务模块做的划分，再细分下去的话，可以再分为具体功能模块，具体功能模块下才是真正的需求点。而这些需求点对应用户旅程的哪个部分，可以解决用户的什么问题，对应什么样的拆分指标以达成北极星指标呢？根据上述这些内容综合排列优先级，这样阅读需求文档的人就可以清楚、轻松地看懂哪些需求可以放在哪些版本中。

2. 假设

得到量化出的需求后，我们就可以进行假设步骤了。这里分为 3 点：历史假设验证记录、本次数据洞察 / 用户洞察、本次需求假设。

在假设环节的第一步，我们要先查看历史假设验证记录。这份记录应当包括版本号、验证内容、验证时长、验证结果等信息。我们可以从之前的历史假设中分析成功或失败原因。成功的话，证明该假设成立，可以在此基础上继续分解需求点进行实验；失败的话，则证明该假设不成立，那就要避免未来再测试类似的假设。

第二步，我们看本次数据洞察 / 用户洞察。结合历史假设记录，以及近期的数据分析及洞察，我们发现了什么，计划本次在什么方向上继续探索呢？

第三步，再看本次需求假设，它是在前两步基础上得出的结论，即本次的假设范围。

3. 分解

在得出假设后，我们需要逐步分解假设，形成需求假设拆分列表。每一个分解点里要包含具体的内容、流程图、页面及功能、后台系统交互等等。除需求假设拆分列表外，其他部分和传统的需求文档内容差别不大，只要让项目组其他人能清楚明白该如何实现即可。

到这里我们已经可以看到，使用精益闭环思路撰写的需求文档，和传统需求文档有两大主要区别：一是需要花更多的心思想明白需求是怎么来的；二是围绕目标排列优先级，只做最重要的事情。这样原先十个功能，也许现在做一到两个，也可以达到同样的效果，起到四两拨千斤的作用。

4. 实验

接下来还需要拟定上线计划。里面包含：上线时间、测试方案、数据统计报表 / 埋点文档等等。

测试方案里需要包含测试方法、测试内容、测试时长、验证数据等。关于实验的部分，我会在下一个模块具体讲解。

这才是一个完整的需求计划，包含指标、假设、分解、实验四部分。这里面从思考到具体落地执行都有了，而传统的需求文档内容只是这里面很小的一部分，并且由于前期思考的不够深入，也容易给出错误的方向。为了得出正确的需求，我们既需要知道它是怎么来的，为什么这么重要（why），也需要知道它具体是什么（what），还需要知道如何落地执行、如何检验（how）。这明显是对产品经理提出了更高的要求。

当然，这里面已经尽量考虑到了所有的情况。可以根据实际情况适当删减，不要生搬硬套。

看，经过这样的改进，一个执行层的产品经理一下子就变成了有增长思维的增长产品经理了。是不是效果立竿见影？

思考题

你是看需求文档的人？是写需求文档的人？还是对需求文档有很多意见的人？听完这节课，你打算如何改进需求文档或对需求文档提出更多建议呢？

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34 | 三级落地：无限场景应用

你好，我是刘津。

前面我们学习了精益闭环的思路，也讲解了不少案例。其实精益闭环的思路可以应用在各种事项上，今天我们就来讲解一些有意思的延伸案例。

如果让你构思“啥是佩奇”

不仅产品设计、需求文档可以用到精益闭环的思路，创意类的工作也同样适用。你还记得年初刷爆朋友圈的短片“啥是佩奇”吗？

这条不到 6 分钟的短片在发布后的短短几个小时就成星火燎原之势，像病毒一样蔓延了全网，仅在微博就达到了两千多万次播放。如果你还没看过的话，可以上网搜索一下。

当时我就在想，这导演怎么这么有创意呢？这么有意思的短片是怎么构思出来的呢？同时，我想知道如果用精益闭环的思路能帮助我构思类似的创意吗？答案是可以的。

指标

首先，我们来看指标。制作这个短片是为了宣传电影《小猪佩奇过大年》。所以肯定是看的人越多越好。从一些新闻中，我得知这个短片的制作经费非常有限，所以不可能请明星宣传或花钱投广告。

那么这个短片的指标很明显，就是要达到自传播（网络中称为“自来水”）的效果，也就是通过大家的口口传播、自发宣传，让更多人看到。

在同样的推广成本下，受众的自发传播可以让我们获得远高于成本本身能达到的推广效果。在有限的制作、推广经费的限制下， 整个视频能借助的平台和曝光度都不会很多，但是如果形成自发传播，就可以让视频的平台数量和曝光度呈指数型上涨。

假设

接下来是假设。我们先看一下宣传主体——《小猪佩奇过大年》，因为这个短片就是为了宣传《小猪佩奇过大年》，所以短片里必须要体现出“小猪佩奇”以及“过大年”的元素。

但是，如何能让更多人愿意口口相传呢？也就是说如何打动大众呢？

这时我们就不得不引入“集体意识”这个概念。集体意识是社会成员全体在长久的日常的社会交往活动中，通过协作、沟通、相互作用而形成的。简单来说，就是能得到大众认同的，约定俗成的，且代代相传的情感或认知。利用好集体意识，更容易引起大众的共鸣。

所以，我们有了三大假设，分别是“过大年”“小猪佩奇”“集体意识”。

分解

现在要分解了，围绕每一个假设，我们都能联想到很多相关元素。

过年是我们的传统风俗，围绕“过大年”，我们可以联想到“几代人的团聚”“喜庆”“回乡”“买票难”等等。而围绕“小猪佩奇”，看到过这个动画的人可以联想到“童心”“搞笑”“创意”等等。但并不是所有人都看过小猪佩奇。所以，这里需要倚重“过大年”的假设。“集体意识”里面有很多东西，这里可以重点寻找和“过大年”“小猪佩奇”有交集的部分，另外也要尽量靠近社会热点，这样才能让大众关注。

你可以试着自己联想一下，联合三点假设，这样是不是就很容易联想到了“留守老人”“代沟”“反差”“亲情”等关键点了？这些都是可以打动人心、引起社会关注的内容。

在这个过程中，你可以给每条分解都标个序号，通过各种组合，得到几个不同的序列组作为备选方案。看，这样就可以出多个创意方案了，是不是很有意思？

新手参加游戏比赛如何胜出

精益闭环的思路不仅适用于撰写需求文档、优化产品设计方案、挖掘创意，还适合于解决特定问题，比如规划项目。

我有个朋友参加了一个名为“48 小时开发游戏”的活动，虽然她们没有取得最后的胜利，但是还是有很大的收获。她们认为最后失败的原因是游戏设计的太复杂了，优秀的获胜作品都非常非常得简单。

如果用精益闭环的思路你会如何规划这个项目呢？

指标

首先，我们来看北极星指标，大家既然来参加这个比赛，肯定是希望取得胜利。那么如何取得胜利呢？当然是要先搞清楚比赛规则。

这个比赛的主题是“家”，每个小组需要围绕主题，用 48 小时进行设计及开发，之后会给每个小组 1 分钟的时间进行展示，然后结合现场反响及评委的意见给出最终的结果。

很明显，这 1 分钟的展示至关重要。你需要在 1 分钟内展示完整个游戏，还要让人留下深刻的印象。要满足这两个限制条件，这个游戏就不能太过复杂，并且需要配合精彩有感染力的演讲。

而朋友那个小组的游戏光是讲思路就得至少花 5 分钟，还画了一百多组家具场景来配合，最后的结果可想而知。

假设

接下来我们再看假设。怎么做才能在 1 分钟内让人完全理解这个游戏，并印象深刻呢？我想到了三个关键词：思路简单、有创意、好实现。

这样就明确了工作方式：把更多的时间花在思考创意上，而不是用在设计和开发上。

分解

现在我们再来分解假设，围绕“思路简单”，可以发散出各种各样的想法，比如“包饺子”“找钥匙”“逃离”“思乡”“相遇”……

然后再看怎么能让这些想法变得非常有创意。比如，有个小组用中国古文化诠释“相遇”的意义，这个思路让人眼前一亮。他们的游戏也非常简单，就是两个人各自控制手柄，在一个球体上随机行走，走过的地方就会长出小草；当二人相遇时，就会在那个位置开出一朵花。虽然听起来十分简单，但是正因为简单才好记忆，才能给人留下深刻的印象。

最后，是“好实现”，前面大家一定会讨论很多的创意，最后衡量取舍的标准，就是看哪个容易实现，毕竟只有不到 48 小时的时间。

实验

完成游戏开发后的演讲，我认为就相当于实验环节了。在这个过程中可以清晰地看到在场人员的反响，然后反思哪些地方做得好，哪些地方做得不够，需要以后再继续改进。

如果当初可以用这个思路去规划工作的话，我想朋友就不会在比赛中失利了。其实很多人都是如此，在接到一个任务后就直接考虑该如何执行，最后不仅费时费力，效果还不理想。不如先花一点时间进行方向定位、任务拆解和时间规划，这样更容易取得事半功倍的效果。

如何判断自己的工作是有价值的

看到这里你有没有联想到，在实际工作中大家也经常会遇到类似的情况呢？大多数人都是被动完成领导安排的工作，或是想当然地做一些自认为很有价值的工作，任劳任怨、兢兢业业，最后却并没有得到领导的重视或好评，这是为什么呢？

因为工作分很多种，有对公司重要的，也有不重要的，我之前经常强调“四两拨千斤”，很可能你把“千斤”扛住了，却和最关键的“四两”无缘。看起来干的很多，但却并不是非常有价值。

那么如何判断自己的工作是对公司、对老板有价值的呢？这确实不太容易直接量化。但是我有个朋友提出了一个很好的假设：让你的工作成为老板年终汇报的一页 PPT。

你的工作能否成为老板年终汇报的一页 PPT 呢？

如果不能，那就要好好反思一下了。毕竟老板的目标就是北极星指标，如果你做的所有工作都对提升北极星指标毫无帮助，那自然就不会出现在老板的视野里。所以，这确实是一个很好的假设。

接下来再进行具体事项的细分：比如认真思考一下老板的目标是什么，然后想想他以往会汇报哪些内容，看看自己未来可以在哪方面发力去帮助老板达成目标，具体要做什么等等。

这样做，我们就离想达成的目标不远了。

到这里，精益闭环的部分就完全讲完了。在下一讲我们会进入一个新的模块。希望你可以活学活用，尝试在生活中用精益闭环的思路解决问题，产生不一样的结果。

思考题

今天的思考题是，你最近有遇到什么困难的任务或选择吗？尝试用精益闭环的思路，看看是否能够更好地解决？

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35 | 手把手教你设计一次成功的实验（上）

你好，我是刘津。

今天我们进入了第五个模块：小小实验让增长稳稳落地。

这一讲我们来学习如何设计并执行一次成功的实验，由于内容较多，会分为上下两讲。

想做好一个实验，需要注意以下几点，分别是分解实验变量、多维度排列优先级、可视化时间安排、量化结果并复盘。为什么这几点这么重要呢？我想通过一个“题外”的故事来为你解释。

今天我看到了一篇文章，讲的是一个曾经很普通的女生如何通过正确的方法，用短短一个假期的时间从班里的“差生”逆袭成优等生，并陆续考上了清华、哈佛的故事。带着满满的好奇心，我阅读完了她的学习方法。

读完之后，我发现其实她的方法和精益闭环如出一辙：先定大目标，然后把目标分解成一个个关键事项，结合时间轴（相当于优先级）列出完整计划，再把计划贴在家里明显的位置提醒自己。就这样，仅仅经过一个暑假，她就脱胎换骨，成绩由原来的中下游变成了前几名。大家都对她的变化感到十分震惊。

她是这样解释的：成功不仅需要清晰的目标，还要把目标化成一个个可量化、可实现的阶段性“待办事项”。不仅知道要什么，还要知道怎么做，时刻关注自己的表现，时刻看到自己的进步，自然就不再迷茫。

另外，通过可视化的方式把时间规划和待办事项结合到一起，让自己既有清晰的目标和具体事项安排，又有明确的时间。

最后，把这些内容写在卧室的白板上，抬头就能看到；或者设成手机屏保，每次用手机都能看到。这是源自心理学上的“曝光效应”。也就是多看目标，多提醒自己目标的存在，越看就越想实现，不断刺激我们的情绪和斗志。

这个思路让我感触很深，最初我们的用户增长设计团队也只是一个非常普通的支持团队，工作质量一般、效率也不高。但是使用精益闭环的思路后，我们用很短的时间就创造了一个又一个奇迹，让领导刮目相看，与此同时我们也没有增加很多额外的工作量。

也许你的工作一开始就顺风顺水，这时你很可能不会去思考什么问题，只以为一切都是天时地利人和。但当你开始遇到问题、解决问题，并回头分析自己的行为时，你才有可能明白：好的方法真的是可以让普通人快速逆袭的。

下面我就逐一介绍一下实验的要点。

分解实验变量

首先是分解实验变量，这个在前面已经讲了不少了。常见的有单变量测试和多变量测试。

单变量测试的应用很好理解，比如说我们这次单独测试按钮颜色，其他的都不改变。那么按钮颜色就是单独的测试变量。即便你要测无数种颜色，这也是一个单变量测试。

多变量测试就是同时测试多种变量，像我在第 31 讲里提到的“唤醒沉睡用户”的案例，就是多变量测试。

如果还拿优化按钮样式来举例，那么通过分解，你可以考虑优化按钮颜色、位置、形状。如果优化其中一种，就是单变量测试；如果同时优化两种或三种，就是多变量测试。

在每个变量下面，我们还需要再细分测试变量。比如按钮颜色，可以分解出 a1 红色；a2 绿色；a3 蓝色……按钮位置，可以分解出 b1 上方；b2 中部；b3 底部……按钮形状，可以分解出 c1 直角；c2 圆角……

假如我们同时选择按钮颜色和位置这两个变量做测试，那么就需要交叉所有的小变量组合，其中有：a1b1；a1b2；a1b3；a2b1；a2b2；a2b3；a3b1；a3b2；a3b3。一共 9 种组合。

当然这里只是个示例，给你展示如何分解变量做测试。但如果真的是优化界面，我是不建议用这种机械的方式来测试的。很多公司或个人太过推崇实验文化，而越来越不愿意动脑去思考。实际上，实验只能从已知的组合中挑出最好的，却不能帮助我们探索未知。所以，我们还是尽量要用洞察 + 验证的方式来做增长。

还记得我在第 28 讲举过的营销落地页的例子吗？当时只是讲了最基础的设计思路，优化了界面风格及内容。后来我们一直在持续优化，提出了更多的假设并进行分解。我想这也是很多人关心的问题：如何能源源不断地提出假设和分解？我们是怎么做的呢？

首先，我们进行了一轮头脑风暴，模拟用户看到这个页面的场景（前提是我们之前已经做了深入的用户调研），思考他希望看到什么、他想到了什么、希望听到什么、可能会说些什么……然后提炼出用户痛点和用户诉求。

接下来我们把用户诉求提炼成几个典型的分类，这些分类就是三级假设；再把其它内容分别摆放进对应的分类位置里，这些内容就是每个假设下面分解出来的具体事项。

如果是传统的设计思路，可能会根据实现难度排列优先级，然后全部优化后进行开发。但在这里，我们需要先经历一轮又一轮的筛选机制。

多维度排列优先级

首先，是看指标，即这些内容是否可以提升指标；如果比较确定，则保留进测试计划；如果认为不能（比如根据过往实验经验）则删除。

其次，是看提升指标的可能性，可能性越大的排在前面，可能性小的排在后面。

再次，是秉持“从大到小”的思路，先做大优化，再做小细节优化。

最后，是看实现难度。对于 H5 页面来说，这项几乎可以忽略不计。

按照这几个维度去筛选并排列优先级，并标出序号，比如 a1、a2、a3……b1、b2、b3……

当然对于大神来说，也许并不需要这么麻烦，他可以很快地根据前期洞察想到提升指标的假设。但如果是一群普通人打增长持久战，那就需要这种成体系的方法了。

结合这个案例，我们可以使用单变量测试的方式，这样有助于我们了解到底什么情况下能够提升指标，什么情况下不能。比如 a1 代表“查看用户评论”，那就可以做个 AB 测试，A 版本可查看用户评论，B 版本保持不变。这样我们就可以明确“查看用户评论”的功能是否能够提升转化。

这引出了两个新的问题：一个问题是做 AB 测试应该切多少量；另一个问题是什么情况下用单变量测试，什么情况下用多变量测试。

为了谨慎，一般我们不会五五分做 AB 测试，而是切出一个较小的渠道，或较小的量级来进行测试，如果实验效果不错再切出更多的流量测试。比如，可以先保持 90% 的流量不变，剩下的 10% 流量里各切 5% 进行 AB 测试。当然也得看总量，一般来说 AB 测试要保证每个样本量上千。如果想要更严谨的话，可以进行置信区间的计算，这个我们在下一讲会具体介绍。

至于什么情况用单变量测试，什么情况用多变量测试，我认为也是要综合来看。如果变量之间有强烈的关联，那么就需要多变量测试。比如唤醒沉睡用户的案例，对什么样的人在什么样的时间用什么样的方式去唤醒，很明显这些大变量之间有极强的关联性，是无法独立测试的。另外就是看产品发展阶段，越到成熟期越推荐单变量测试，因为我们需要精细化的考量独立因素对最终指标的影响。

思考题

你可以尝试做一个实验计划，分解出待测试的事项并排列优先级。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

36 | 手把手教你设计一次成功的实验（下）

你好，我是刘津。

今天我们接上一讲内容，继续学习如何做一次成功的实验。

以营销落地页优化为例，上一讲我们已经确定了待测试的事项，并排列好优先级，现在我们就需要制定具体的时间计划了。

可视化时间安排

可视化时间安排，是为了让你可以更直观地接收时间计划。没有时间计划，一切的安排都是空谈。最好能按照下表，制定一个详尽的实验计划表。里面包含了具体时间、实验目的、实验假设、设计内容、实验结果及实验结论。

当然，你需要让所有相关成员都能看到这个表，对近期的实验计划了然于心。如果能把它贴在白板上，或是大家都能看到的最显眼的位置就更好了。这样可以提醒大家按计划完成工作，并及时了解实验进度及结果。

量化结果并复盘

每一次实验的结果，我们都需要把它记录下来并进行分析。不过，你表面上看到的实验结果，可未必是可靠的。

别再被 AB 测试结果误导

举个例子，当你抛一次硬币的时候，它可能是正面朝上；你抛两次或者三次，可能它还是正面朝上。但是你能说正面朝上的概率是 100% 吗？肯定不能。当你抛到一定次数时，你会发现正面朝上的概率基本稳定在 50% 左右。所以，做实验必须保持一定的量级，否则结果不具有代表性。

另外，做实验需要考虑时间周期。比如一个大型的首页改版，一般要看一个月以上的数据，因为一开始用户会感觉不习惯，经过一段时间才能养成新的习惯。所以不能看几天数据就盲目判断结果。

即使一个小型的实验，也需要看一段时间的数据，待数据基本保持稳定了再下论断。

我们再来看下面这样一个测试数据：A 版本 UV1000，注册数 30，注册转化率 3%；B 版本 UV1020，注册数 41，注册转化率 4.01%。先不考虑时间的问题，你能判断 B 版本比 A 版本效果更好吗？

通过前面的分析，我们知道无法确定 B 版本比 A 版本好，因为不知道样本量是否足够。那么到底该如何判断实验结果呢？这就要引入置信区间的概念了。

置信区间：评估 A/B 测试结果的利器

置信区间是一个统计学名词，它以区间形式对产生这个样本的总体的参数分布中的某一个未知参数值给出估计。相对于点估计（用一个样本统计量来估计参数值）而言，置信区间还包含了估计的精确度信息。

这个概念可能有些难懂，不过用在 A/B 测试里，你可以简单地理解成：置信区间是用来表示实验的误差范围的。

要知道，早期科学实验中科学家们是不承认实验有误差的。因为他们认为所有的测量都必须是精确的，只要出现了误差，那一定是实验出现了错误。不过现在我们都知道了，其实误差是不可避免的。即使实验条件再精确，也是无法完全避免随机干扰的影响。所以，做科学实验时往往需要实验能够复现，而且要测量多次，再用取平均值之类的手段才能得出最终的结果。

为了排除偶然因素，进行多次测试是有效的办法。就像前面说的，只要你扔硬币的次数足够得多，正面朝上的概率总是能接近 50% 的，但却不会绝对等于 50%。

所以，在科学实验中，总是会在结果上加一个误差范围。

给你举个通俗一点的例子吧，假设有个天才儿童小明，经过测量，我们得知小明的智商是 140，测量误差是±10。也就是说，小明智商数值的区间是 [140-10，140+10]。给出这样一个智商范围，你能知道他的确切智商吗？很明显，你无法确切地知道。虽然我们确定小明的真实智商值只有一个，但这个数值可以是这个误差范围内的任意数字。

这里的误差范围，或者说误差区间，在统计概率中就叫做置信区间。

置信区间的计算方式

做过抽样调查的人都知道，由于样本量不足，实验结果可能产生很大的偏差。于是，很多人会产生这样的问题：在抽样调查中，样本能在多大程度上代表总体？有没有公式可以拿来表示？

其实这个问题本质上就是想知道数据统计的误差范围是多少，也就是置信区间。为了了解置信区间的计算方法，我在网上查阅了很多内容，这里面包含了点估计、区间估计；中心极限定理与大数定理；标准差与标准误差、置信区间公式等等。如果你没有专业的数理统计知识，理解起来还是比较费劲的。

我原来也整理了这些数学原理的内容，但是后来还是删掉了。因为我在给自己的朋友们讲解测试方法的时候发现，对于大部分人来说，他们并不需要知道背后复杂的数学原理，只需要有人快速告诉他们这个实验结果靠谱不靠谱就够了。

判断实验结果是不是靠谱，我们就需要看置信水平了。简单来说，如果置信水平为 95％，就意味着当我们抽样 100 次的时候，可以得到 100 个区间，而这其中大约 95 个置信区间是符合我们设定的条件的（95% 是统计学中常用的置信水平，如果置信水平过低容易得出错误结论）。

回到刚才那个例子，你只需要知道常用的置信水平是 95%（也可以定为 99%）。也就是说，如果我们能证明 B 版本比 A 版本好的概率在 95% 以上，就可以认为 B 版本更好了。

通过上面这张图里的数据例子，我们得到 B 版本转化率优于 A 版本的概率有 89%。如果置信水平定为 95% 的话，那么不能证明 B 版本效果更好。

我们再来看另一个例子：A 版本 UV2000，注册数 60，注册转化率 3%；B 版本 UV2020，注册数 82，注册转化率 4.05%。

最后计算出的结果是：B 版本转化率优于 A 版本的概率有 95% 以上。因此在 95% 置信度的限制下，我们可以得出“B 版本比 A 版本效果更好”的结论。

具体的计算方式其实并不难，只需要把关键数值代入到公式里就可以了，但这依然有些麻烦。于是我们研发了一个免费的置信区间小程序，新手不需要学习专业的统计学知识，不需要套公式，也能快速评估实验结果。

不懂置信区间，独家小程序帮你忙

在微信小程序里，搜索“置信区间计算”，就可以看到这个小程序了。

这里，我们只要把 A、B 方案的转化率和测试次数分别输入进去，就可以立刻得到结果了。是不是很方便呢？

当然了，希望大家在实验中不要过于依赖置信区间的概念，毕竟增长是一件灵活、四两拨千斤的事情，而且我们也一直在强调“去专业化”。专业虽然是必要的，但是太执着于“专业”就没必要了。更重要的是洞察和判断，你千万不要被“专业”绑架。

分析实验结果，准备下一次实验

即便有了明确的实验结果，也不要盲目的做论断，还要分析数据背后的原因，知其然更知其所以然，这个实验才有意义。

比如下图这个实验，A 版本是原始版本，B 和 C 是测试版本。AB 测试的结果是 A 版本数据好于 B 版本数据，B 版本数据好于 C 版本数据。

那我们就需要分析了，为什么原始版本最好。根据以前的调研结果，我们很容易理解用户喜欢简单易懂的图形，不喜欢太多视觉元素干扰。并且凭借常识我们也可以判断，加了人物形象后页面有点营销的味道，而用户想要的是稳定、可靠、值得信赖的感觉。

但是为什么男性形象比女性形象更好呢？这就有点让人摸不着头脑了。毕竟我们大部分用户都是男性，男性不是应该喜欢看美女才对吗？经过反复讨论，我们认为这和一个心理学现象“代入感”有关。

用户更喜欢看到和自己类似的，或者自己想成为的人。比如 B 版本，会让人感觉到，自己也能像那个男性一样成功借到钱，非常开心的样子。但是他看到 C 版本，就不会有这种感觉，会觉得这和自己没有关系。

所以从这个实验中，我们不仅可以知道哪个版本效果更好，还可以得出两条重要的结论：

用户更喜欢简洁的视觉元素，画面应该重点强调专业、信赖感。

用户喜欢和他相关的形象，产生场景代入感。

有了这样的结论，就可以指导我们在此基础上准备下一次的实验，而不会像没头苍蝇一样乱打乱撞了。

思考题

今天的思考题是，继续上次的实验计划，加入可视化的时间安排，以及对实验结果的预期和分析。

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37 | 积少可成多，别针换别墅

你好，我是刘津。

今天我们又来到了一个新的模块，第六部分：巧妙复制让增长遍地开花。在这个模块里，我们来谈一谈，如何让增长积少成多，源源不断地自行运作下去。

了解理财的人都知道，如果你每月固定存下一笔钱去做基金定投，那么坚持若干年，将产生可观的复利。

增长也是这样，如果你养成了科学实验的习惯，每次增长一点点，坚持一段时间，就会积累出巨大的成果。

比如说宜人贷的营销落地页，经过 40 天的实验，最终累计提升转化 70%。

又比如《增长黑客实战》提到过的微软案例，微软的 Bing 搜索引擎曾通过 A/B 测试反复调试页面配色方案，最后的胜出方案与旧版色差极小，通过肉眼几乎无法识别，却提升了 1000 万美元的年化营收。

再比如 2015 年雅虎发布 Yahoo Mail 期间，团队花费整整 10 周时间进行了 122 次测试，通过将 3%、5%、8% 的优化成果不断累加，最终将下载转化率提升了 13 倍，成功挤入 App Store 免费排行榜第五名。

优化增长的复利效应由此可见一斑。

当然，增长是一个很广义的概念，既可以是价值的升级，也可以是细节的优化。总体来说，我认为增长的积少成多有三个层级，分别是：价值导向的创新迭代、成功经验的二次复制、实验结果的批量复用。

价值导向的创新迭代

还记得我在第二讲提到的微信和头条的模式吗？

微信非常注重思考和创新，围绕定位不断扩展新的功能。每一个新功能的诞生，都会引起大家的关注，带来一波又一波话题。

而微信的定位是什么呢？“一个生活方式的工具”。

围绕这个定位，微信从单人聊天拓展到群聊，在群聊的基础上又有了朋友圈，后来又有了公众号和小程序。

它的每一个功能都不是空穴来风或盲目跟随，而是来自对生活、对用户的思考，一步一个脚印地走到了今天。

而每一个功能的创新，也都为微信带来了指数级的增长。

所以，增长的迭代可以很大，也可以很小，可以是在原有的基础上不断创新，也可以是细节上的不断改良，这些都算是增长的迭代，通过长时间的积累形成巨大的增量。

而这些创新也都不是零散的点子，而是围绕定位有序地开展。表面上看好像彼此毫无关系，实际上每一次创新积累的经验和成果都为下一次创新奠定了基础。

成功经验的二次复制

与微信不同，头条非常重视技术和算法。一旦验证某个模式可以取得成功，就会不断复制该模式到其它产品上，从而取得更大的成功。

比如通过算法推荐，每个用户都能看到不同的内容，形成了真正的“千人千面”，这种模式让今日头条在众多新闻类产品中脱颖而出，成为一匹黑马。

头条尝到了这种模式的甜头，又将这种模式拓展到了当下非常火爆的短视频领域，做出了火山小视频、TOPBUZZ、抖音等产品。尤其是抖音，已经成为当下最受欢迎的短视频产品。

虽然这种模式并无太多惊喜和创意，但它能快速复制、快速占领市场，这也是一种非常聪明的增长方式。相当于取了一个配方，然后通过批量生产达到更大的经济效益。

所以微信和头条，一个像是手工自制的老字号，一个像是批量生产的工厂，两种不同的思维最终都能带来惊人的增长。因为它们都做到了积少成多，而不是把增长变成了一锤子买卖。

实验结果的批量复用

当然，对大多数人来说，这两种方式都离我们比较远。

在实际工作中，我们可能既无法做到腾讯这样的功能创新，也没有办法像头条那样从 0 到 1 做几款可复制的产品。那么现在我就介绍第三种积少成多的方法：实验结果的批量复用。

其实原理很简单，就是我们每做一次实验，都会积累相应的结论。如果实验成功，我们就会知道怎样做可以带来数据提升；如果实验失败，我们会总结经验教训，明白做什么样的事情不能带来数据提升。

那么经过一段时间的积累，我们很可能从这些实验结论中找到增长规律。

在实验结果中找到增长规律

还是拿营销落地页的实验举例，我们通过一段时间的连续实验，找出最有代表性的三个方案。其中第一个是原始方案，第二个是提升转化 30% 的方案，第三个是最终提升 70% 的方案。

通过这三个方案的演变，我们可以明显发现其中的规律：方案越来越“浓眉大眼”了。

具体体现在以下几个方面：比如视线垂直、元素简单、布局规整、颜色清爽、图大字大、图标反白等。

如果不通过实验的对比，仅仅是通过设计师“专业”的设计，我们是很难发现这样的规律的。所以，专业能力只是基础，在实际操作中还要配合合理的方法，才有可能做到增长。

复制增长规律

接下来，我们要把这些增长规律沉淀下来，形成我们新的设计规范，让团队所有人都去遵守规范，并复用到其它的场景中。

比如，我们用同样的风格修改某条业务线的 H5 介绍页面，转化立刻提升了 20% 以上。之所以要先在 App 里的某个 H5 页面上尝试，是因为 H5 页面可以立刻看到效果，如果效果不佳也可以立刻替换回原先的版本，降低错误的风险。

批量应用到更多场景

由于我们有多条业务线，所以后来我们索性把所有业务线的 H5 详情页都替换了新的风格。并且我们也同时优化了 PC 端的营销落地页。

结果不出所料，效果非常好，所有改进后的页面转化都有了 20% 以上的大幅提升。尤其是 PC 端营销落地页，提升了 145%。而在此之前，我们团队的设计师同学优化了不下十个方案，数据均没有明显提升。

增长链

由上面这些内容我们已经可以清晰地知道，无论你用什么方式积少成多，增长都有一条内在的链路在运作，绝不是无序的、灵光乍现的、撞大运的结果。

我把这条链路叫做“增长链”，有了它，你的一点点增长成果都可能会像滚雪球一样，最终带来巨大的变化。

拿我们团队的例子来说，我们一开始锚定在 H5 营销落地页上，因为从用户增长地图上我们可以看到，这个页面的优化对提升北极星指标来说非常重要，对公司的价值也非常大，并且 H5 页面优化起来成本很低，可以立刻看到效果。

持续优化了 40 天以后，累计转化提升 70%。在这个过程中我们做了很多次的实验，每一次实验都可以得到对应的结论。但是别忘了我之前说过的“抓大放小”，我们可以找出最重要的三个方案，观察这三个方案演变的规律，得到其中明显的增长规律。

接下来，我们把这个规律复用到 App 中的 H5 产品详情页面上，结果三条业务线的产品详情页转化都提升了 20% 以上。

之后，我们计划把所有 App 里的页面都替换成新的风格。但是很显然，这么做难度很大。因为要这样做，我们会面临一个新的问题：这么大的工作量，一个设计师肯定完不成，但是如果多个设计师一起做，风格是难以保持统一的。于是我想到了组件库的概念，这样可以用更智能的方式来替代人力，既节约了成本又提升了设计质量。关于组件库，我会在下一讲重点介绍。

这就是我们团队的增长链，稳扎稳打、步步为营，最终带来了批量的增长。

当然，每个公司的情况不一样，大家的职能也不一样，我的增长链可能并不适合你，但是你可以根据这个思路去打造合适的增长链，让增长毫不费力的遍地开花。

思考题

你能否找到属于你的增长链呢？不一定是工作方面的，个人增长方面的也可以。

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

38 | 四级延续：增长组件库案例

你好，我是刘津。

今天我们来看一个实际的有关增长链的案例——增长组件库。

当然这个例子只是为了抛砖引玉，希望你可以根据自己的项目情况，结合自身技术，找到更多的智能增长方式。

什么是 GPL 增长组件库

通过上一讲的内容，我们已经知道，通过不断的测试，我们总结了一套设计规律。之后把规律复用到一些关键页面上，使得转化都有了显著的提高。

这个时候，我们自然希望所有的页面都能复用这套风格，然而这个工作量非常大，而且很难保证质量。因为每个设计师都有自己的风格，很难完全遵循某种特定的规律。

之前我就想当然地给团队成员展示了这种风格，我以为大家都能够意会，但是最后成员做出的结果五花八门。每个人对视觉的感觉和理解的细微差异使得最终的呈现结果都是不一样的，所以我只好打消了这个念头。

后来我想到了在阿里工作时接触到的 DPL（Design Pattern Library）组件库。

简单地说，组件库就是一套详细的设计样式控件库，它把交互规范、视觉规范、前端代码融合到了一起。我们看到的每一个标准样式，背后都对应着现成的代码。那么在实现的时候，只要找到样式，对应的代码就可以直接使用了，非常方便。

和传统设计方式相比，它的好处是可以保证体验的一致性，减少人力成本，提升效率。我们不需要再一个一个页面逐一设计、制作，而是抽象、提炼出常见的控件，定义它们的使用标准和规范，根据需要随时“拼装”出不同的页面。

就好像这张图，以前要盖一个完整的楼，盖完一个才能再盖下一个，不同的人盖出来的很可能都不一样。现在我们有了现成的积木块，可以各种拆解复用，不仅方便快捷还保证了样式的统一性。

但是它的缺点也显而易见：与增长无关、耗时耗力、很难推动。

为了要推一套组件库，你需要提前抽象出所有必要的组件，并且要借着大改版的机会全部替换掉原来的样式，工作量不仅大，还很难推动。一般都是高级领导在征得业务老大的同意后，强行推动才行。如果设计团队话语权不够，推动力量不强，是很难做到的。毕竟业务方看中的是业绩，而组件库和改版更像是“面子工程”，很难带来什么实际的效益。

而且，业务线多且集中的地方才有推组件库的必要，所以我们很少在小公司里看到这种方式，这也是它的局限之处。

针对上述这些缺陷，我们决定结合增长规律和传统的 DPL 组件库，升级成全新的 GPL（Growth Pattern Library）增长组件库。

与传统 DPL 组件库的区别

GPL 和 DPL 是完全不同的，它们的不同体现在目标、实现方式和结果上。

首先，是目标不同：GPL 以增长为导向，强调的是用最小成本带来最大价值。而 DPL 仅仅是提升工作效率、统一样式。

其次，是实现方式不同：GPL 强调先在一个点进行实验，效果好再逐渐推动到线、再覆盖到面，用精益的思维逐步尝试，才能以小成本保证最终的批量增长。而传统 DPL 是一步到位，是一个浩大的工程。

最后，是结果不同：GPL 可以用小成本带来批量增长；DPL 推动成本很高，却并不能带来数据的批量增长。

其实就是我们之前一直在说的用户增长设计思维和传统产品设计思维的区别：一个强调以用户为中心，通过差异性洞察找到增长爆破点，用最小成本创造最大价值；一个强调专业、面面俱到。

GPL 和 DPL 的差异也是如此，表面上看都是组件库，好像也没有什么区别，但背后是完全不同的思考逻辑。GPL 的每一个组件设计都源于前期的深刻差异性洞察及后期的反复试验，而不是通过表面上“专业”的推导及“个人经验”得到的。

就好像同样都是手机，看上去也没什么区别。但是苹果手机背后是一个的生态系统，而 Nokia 就真的只是个手机。

之所以要讲这么多，是因为以前我在分享的过程中，我发现很多新手始终无法理解这其中的精髓，觉得它看上去和传统方式“差不多”，就认为这只是包装了一个概念，其实并非如此。

这就像很多外行人通过“速成班”学钢琴，几周时间就能弹出一支像样的曲子，引得众人喝彩。但是内行一看就知道是刚学的。任何一个领域，没有数年的积累都很难一眼看破玄机。

虽然专栏的名字叫《从 0 开始学增长》，但这里的 0 只是指零增长基础。如果没有若干年的工作经历，没有其它方面过硬的专业技能，可能也很难领悟。

通过 OKR 和项目制推行

说了这么多，现在我们言归正传，看看具体要如何着手进行 GPL 组件库的执行工作呢？由于我们有项目制，所以在征得领导的同意后，根据 OKR 的思路立了一个项目。

每个项目都需要有项目愿景，你可以理解为是项目的北极星指标。当时的领导层要求项目愿景要满足三个标准：创新、行业领先、对公司有价值。

基于此，我们最终定下的项目愿景是：打造行业内第一个能批量提升转化的组件库。围绕这个愿景，对应得到三个 O（目标），分别是：批量提升转化、大幅提升工作效率、批量提升页面质量。

接下来，我们再细分 KR 指标。有了目标，我们现在要考虑如何执行。很显然，传统组件库那种“憋大招”的方式无法带来增长，增长的前提是深思熟虑的洞察分析 + 提出假设反复验证。因此，在推动方式上，我们采用了“精益”的思维。

首先，在营销落地页上反复测试，得到增长规律；然后再把这些规律复用到 App 中的若干 H5 页面上看效果，后来发现转化有了显著的提升；接下来我们向不同业务线的产品经理兜售这套方案，最终有一条业务量较小的新业务线愿意采用这套样式。

我们打算先以这条业务线为基础，提炼一套适用的组件库。这样，我们就不需要完成所有的组件规范，暂时只考虑这一条业务线就可以了。当然，也要适度考虑延展性，避免未来出现和其它业务线不兼容的情况。

该业务线上线组件库后，数据效果惊人，所有页面的转化都有了显著的提升。拿着这个成果，我们又去找了其它业务线的产品经理，受到了他们的认可，最终得以在不同业务线上去推动。

就这样，我们非常轻松的推动了组件库的落地，而不需要通过高级别领导的施压或“政治斗争”来完成。毕竟大家都是讲利益的，只要能共同推进业绩提升，没有人会拒绝能带来增长、提升效率的好点子。

组件库完成后，各业务线转化提升了 10% 以上。之后再做大改版，只要替换库里的样式就可以了，不需要再重新开发，这样减少了原先 80% 的开发工作量。日常的版本迭代也减少了 30% 的工作量。设计质量以及统一性得到了彻底的解决。还原度问题降至 0。原来需要 5～6 个设计师维持版本迭代，现在只需要 0.5 的人力维护组件库即可，剩下的人可以去做更有创意的事情。

即使不做组件库，只是统一并维护、执行这套增长设计规范，也能大幅降低设计人力成本，提升设计质量并带来增长。

但如果你的公司业务线不多，或者不同业务线面向的人群或场景不同，可能并不适用于做组件库，这就需要根据情况具体地评估了。

高维打低维才是王道

当然，这个例子只是抛砖引玉，目的是为了让你明白如何用更聪明、更省力的方式解决日常增长乃至管理的问题。

还记得我在第 2 讲提到的吗？问题不会在发生的那个层次解决，只有上升到更高的层面才能解决。这就是我们常说的“高维打低维”。

我之前也招过设计管理，结果人来了以后就开始盯着每个人的产出，不断地指导、改进，整理设计规范，最后弄得所有人都非常累，设计质量在短期内也没有明显的提升，界面体验和还原度问题依然非常严重。

而我却反其道行之，对设计规范不管不问。因为我认为没有得到验证的成果，是没有任何意义的。然后，我一直专注在营销落地页的测试上，不断总结适合的设计规律，时机合适了再不断延展复用到其它场景。

这波操作让很多资深的设计师理解不了，不明白我在干什么，以为我不务正业。等到各种增长结果如雨后春笋般涌出，他们依然不明就里，以为我们只是运气好，碰巧数据上去了。

所以，增长真的不是常规思维可以理解的。不是说你在那天天加班，表现的自己很专业、很忙碌，就是有价值有产出。这段时间我做增长的经验就是，如果没有想清楚，还不如什么都不做呢。做的事情越多，可能越是南辕北辙。

思考题

你有遇到过这样的情况吗，每个人都非常辛苦，项目还是很快失败了，你认为原因是什么？

欢迎把你的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

预习答疑 | 你需要一张思维导图吗？

你好，我是刘津。

首先，我要告诉你，今天的内容不是正文，是送给你的加餐内容。

两周时间过去，我们的预习部分已经结束了。在经过 4 讲预习内容之后，相信你对“增长”已经有了一定的了解。

不过为了加深你的印象，我想在正文之外做个补充，将预习部分中的内容重新梳理一遍，以帮助你更好地理解。

也是偶然间，我看到有同学以思维导图的形式自行总结知识点，觉得这是一个可以推广的学习方法。

如果你还没有自行建立一个明确的逻辑体系，在这里我想用思维导图的形式帮你搭建一个框架。

这会是一个比较粗略的框架，你可以在这个框架内自行更改、补充。你要注意的是，不要拘泥于框架之中，因为给出它的最终目的，是让你形成独属于你自己的“增长攻略”。

除了这张思维导图之外，我还想把预习中的一些留言问答贴上来给你。

虽然小标题是“问题答疑”，今天的内容中也有几条并不是提问，而是同学们的个人洞见，我觉得他们的想法也可能对你有所帮助。

问题答疑

001

从“从 0 开始做增长”这个题目就可以看出来，学习这个专栏不需要增长基础。

其实增长不分岗位，是一种普适性的思维意识，专栏里面也介绍了很多实践技巧，互联网人群也可以了解以拓宽视野。学“增长”就像读大学一样，更重要的是培养一种思考问题的方式。这就是大学和技能培训班的区别。

002

增长是任何职能都需要具有的一种价值导向的思维。这就好像以前大家都说要有用户意识、体验意识是一个道理。

只不过在互联网进入下半场以后，大家更关心实际的价值，而不再追求泛泛的体验，这是时代的进步。

我认为增长黑客是增长时代的开拓者，率先考虑用创意、营销、数据等方式来驱动增长。“黑客”从字面上理解，有点不按常理出牌、无所不用其极的感觉。它背后缺乏的是可以复用的方法体系，别人学习的时候往往学到的是表面上的“壳”，这样解决不了实际问题。

这就好像初级的设计师经常借鉴他人的创意、风格一样，这些表层的东西有学习的必要，但是无法解决深层次的用户、产品问题。

所以，时代在进步，增长黑客也将面临进一步的升级。

003

“简单有效”不是单指形式上的简单，而是在思路上出奇不意，找到一击制胜的关键点，实现上未必简单。

目前很多企业都在开发金融类微信小程序，只不过它们并不是照搬了 APP 的功能，而是有所取舍做了精简，目标在于导流、客服和宣传。同一个产品的 APP 和小程序，这两者的北极星指标也是不一样的。

004

这让我突然想到前一段时间铂爵旅拍和 BOSS 直聘的电梯广告，让人不胜其烦。后来 BOSS 直聘很快换了一个新广告，虽然也是在不断重复，但是比之前柔和了不少，这让我对它倍添好感。

增长不是简单地复用已知的规律，也不是没完没了的想新创意，而是用“聪明”的方式寻找用户喜好和价值利益的平衡点。

005

其实这种情况我以前也遇到过。开始我以为是老板比较偏执，后来才发现因为我们思考问题不在一个维度上，老板懒得多废话。

所以，我觉得有两种情况，一种是老板确实主观需要通过数据来反馈；另外我们也需要多找老板沟通，了解他背后的想法和诉求。

006

看到这个问题，我突然想到一个朋友的例子可以解释你面临的问题。

有一位开发在头脑风暴会议中提出，每次发售理财产品的时候系统都会预警。这个现象引起了业务方的高度关注，他们经过研究，决定加大对理财产品的投入。

所以，研发想做增长时，不一定要把关注点放在撕需求上，而是可以从自己的优势出发，以技术专家视角提出需求方难以观察到的点，助力增长。

007

其实做增长也需要找到合适的环境和时机。

在产品初创阶段，快速迭代完善功能可能对产品生死来说更加重要，这本质上也是一种增长策略。到了合适的时机，企业才会重视精细化运营，那个时候你的作用就更大了。所以，顺势而为就好。

008

对于这位同学的感悟，我想谈谈自己的一点感想。

普通人喜欢不断地做加法，而大神们喜欢不断地做减法。还记得以前的洗衣机和电视机遥控器吗？上面布满了密密麻麻的各种按钮。但是那个时候大家的认知就是这样，觉得东西越多越好，这样就赚到了，这跟以前的人们从小物资紧缺有很大的关系。

而现在的物质世界太丰富了，所以人们开始去繁求简，这也是时代进步的表现。

所以，过去的经验和教训未必都正确。我们唯一的做法就是跟随时代的进步，改变旧有的意识。这也是为什么需要不断学习的原因。

009

我特别喜欢“以用户为中心增长”的这套理论，有个很重要的原因，就是你必须要学会“忘我”，这也是佛家所主张的，无形无意、顺其自然、无我无形。

这样你才能分出心来发现用户真正要的是什么。这不正是修行之道吗？做增长和修行修心其实也有异曲同工之妙。

010

其实我想讲这个课的初衷，就是希望能帮更多人思想升级，可以更好地把握自己的人生。毕竟在我们的生活中，工作不应该是全部，我们自己的人生“增值”才是最重要的。感谢你讲出了我的心声，也帮助更多小伙伴们理解这个课的终极价值。

问题答疑到这里就结束了，在这里我要感谢这几位同学的精彩提问。

@hua168
@南南
@戚乐乐樂
@Tays
@Geek_00d567
@大番茄
@志
@Kirogiyi
@Dimple

文章中的精彩提问与总结其实远不止这些，这里只是提取了一些有代表性的例子。

通过这些例子，我希望能够把文章中的知识点和同学们的一些个人总结分享出来，也希望同学们之间的思想碰撞能带给你一些不一样的思考。

通过思维导图和评论交流可以加深你的记忆。我想让知识真正地成为你的能力，从而助力增长。

如果你觉得今天的内容对你有些帮助，也欢迎你把文章分享给你的朋友。

39 | 以用户为中心增长

你好，我是刘津。

我们的课程终于接近尾声了，今天是最后一个模块，也是最后一讲。这一讲其实没有太多新东西要讲，主要是对整个专栏做个收尾和总结。

改变已经骤然发生

就在写专栏的这几个月里，我发现整个行业已经发生了巨大的转变。去年上半年我提出这个理念时，感觉还很“超前”，但现在再看已经要变成主流的观点了。

这让我感到有点惭愧，因为我并没有超前太多。近期不断有公司围绕新的形势调整组织结构、建立增长团队、合并冗余的职能……这个行业确实发展太快了。

越来越多的公司开始强调业务（增长）导向，也就是图中的 1 级和 2 级；产品经理和设计师更倾向于执行，也就是图中的 3 级；并且职能融合的趋势越来越明显，复合型人才开始受到青睐，只有一技之长的人则感到越来越困难。

行业的快速调整让很多人措手不及，与其说今年大环境不好，不如说很多人没有提前做好准备，没有跟上时代的快速变化。

增长是种怎样的思维

不仅仅是互联网，各行各业都在快速增长，也都有着共通的规律。

比如动画业，虽然传统的 2D 动画给我们留下了非常美好的童年回忆，但是不得不说它已经慢慢淡出了我们的视野。早年迪士尼曾经给了 2D 动画师很长的时间去学习 3D 动画技术，但是依然有很多人不愿意接受改变，最后不得不离开。

2D 动画和 3D 动画在实现上是完全不同的：2D 动画需要逐帧制作，但 3D 动画是通过建模再用电脑辅助调整动作，所以模型可以被反复使用，效率很高，也便于展现人物及场景细节。

但无论是 2D 动画还是 3D 动画，都需要深刻理解动画规律。所以 2D 动画师只要稍加学习 3D 技术，依然是市场抢手的人才。

只可惜，成也萧何，败也萧何。很多人习惯了一种做事方式后，就很难再接受另一种方式。而且迪士尼的动画师如果去其它小一些的动画公司，也能再靠 2D 手艺维持很多年。他们明知道新的趋势就在眼前，却还是只想着拖延，不去面对，最终被时代抛弃。可见在职场中，空杯心态真的很重要。

说完动画业，再说一个建筑方面的例子。你应该听说过大名鼎鼎的“伦敦碗”，也就是 2012 年伦敦奥运会的主场馆。和其它奥运会场馆不同，“伦敦碗”采用了一种全新的可拆卸的方式，这样极大的降低了成本，在奥运会结束后拆除下来的部分可以用于其它方面，不会造成浪费。

做出这样的决定是非常不容易的，毕竟奥运会是对一个国家国力的展现，各个国家对此都不惜血本，生怕折了面子。但是奥运会结束后，这些场馆可能就没什么用了，毕竟不是一直都有这么多的观众看比赛，所以建奥运场馆真的是一件挺劳民伤财的事。

但是“伦敦碗”的设计者顶住了压力，运用增长思维，也就是从用户需求出发，用最小成本实现了最大价值。

这里面包含了几个要点，分别是：以价值为导向、系统性的考虑、拆解式的执行、组件化的复用。

界面设计也是一样，传统设计追求工匠精神、精益求精、不惜成本；增长思维注重实验、追求低成本、快节奏。

这让我想到了日本人做寿司，他们可以几十年做同样的事情，务必做到完美。这种不在乎外界干扰，不忘初心的把每一件小事都做到极致的精神，真的非常让人感动。

那么问题来了，我们到底应该充满情怀的把一件事情做到极致，做成艺术品；还是应该点到为止，快节奏的试错，拿数据结果说话呢？

其实，两者都没有错，关键还是那个词：价值！如何看待“价值”，决定了你做事的方式。

如果你是一个企业家，那么大多数情况下，你都是要赚钱，要追求规模或利润的；如果你是一个独立的艺术家，或一个工匠，那么你当然可以追求理想和情怀。

这也是令很多职能工作者，比如设计师、开发纠结的问题：我到底该把界面做的潮流、精致，或者我该成为一个技术大神；还是我应该从公司追求利益的角度出发，通过我的专业能力考虑如何帮公司更上一层楼？

从现在凄凉的大环境看，很明显我们更应该选择后者。毕竟我们不是一个独立的个体，我们依附于某一家公司，公司发展的好，个体才能变得更好。况且目前也别无选择，环境不好，公司招聘也变得非常的理智，不能给公司带来实际价值的，哪怕专业能力再强，也很难被录用。

当然对于增长来说，专业能力是基础。你不可能指望一个毫无工作经验的人立刻就能上手做增长。在国外一般要工作十年以上才有这个资格。也许你增长 0 基础，但如果你互联网经验 0 基础，是很难直接学会增长的。

无处不在的增长思维

对于用户增长设计的那套方法，贯穿了本专栏的始终。我一直在想，我应该用什么方式带你复习总结一遍。刚好前几天我又去电影院看了一遍《千与千寻》，我想不如就用这个电影的情节为你串一遍具体方法吧，一定会帮助你更好的理解。

在电影里，每一个来到油屋的人都会忘记自己是谁，要不然就是好吃懒做等着被屠宰，或者换个时髦的说法，你要么努力干活；要么等着被割韭菜。

那么如何脱离这个看似无解的困境呢？

首先，你要有一个清晰的目标（北极星指标），比如“在这里好好生存下去，找机会救爸爸妈妈回家”。正是这种信念，支撑着主人公千寻再苦再难也要走下去。

其次，你要做到足够差异化（通过差异性洞察得到一级方向），这个差异化需要上升到对人性的洞察。油屋里面所有的人都有一个共同的特征：迷失自我。比如千寻父母随意吃别人的东西；白龙为了学法术忘记自己身份；无脸男变得贪婪邪恶；油屋的人唯利是图，为了金子可以不顾一切……只有千寻是最与众不同的，她从始至终保持纯真，不要钱也不要别的，心中只有她的目标。她的这种特质也吸引了很多好心人的帮助，最终得以挽救父母。所以这里的一级方向就是“保持纯真”。

第三，有一张清晰的导航地图（通过用户增长地图得到二级机会）。为了能够救父母，千寻需要几经辗转到汤婆婆那里签约，还要克服自己“笨手笨脚”的毛病，努力做事。这些对一个不到十岁的小女孩来说，挑战实在是太大了。但是为了达成她的目标，她都鼓起勇气一一克服了。

第四，以终为始打造闭环（通过精益闭环落地三级增长）。在导航地图的引导下，千寻完成了一个个闭环，比如“恳求锅炉爷爷收留”“找汤婆婆签约”“给河神洗澡”“拯救白龙”“拯救无脸男”“拯救父母”……她是如何完成这些闭环的呢？其中最重要的假设是“爱和勇气”。

第五，复盘及延展应用（通过增长链延续增长成果）。每一次成功的闭环，都帮助千寻积攒更多的爱和勇气，直至完成终极目标“救爸爸妈妈回家”。在这个过程中，千寻完成了对父母的救赎，也完成了自我的蜕变。

增长思维不仅仅指导我们做事，更能帮助我们在突破常规的过程中创新，甚至引领变革。但这些都不是最重要的，最重要的是，它指引了我们人生的方向。你可以试试看，当你在人生的每一件小事上都融入了增长思维，你的人生将产生怎样的改变。

很舍不得和你说再见，衷心地希望你能把增长思维内化到生活的方方面面，感受它带给你的变化。

欢迎你把自己的思考和疑问通过留言分享出来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

尾声 | 结束意味着新的开始

你好，我是刘津。

时间过的好快，经过三个多月的前期筹备和三个月的正式更新，历经半年，我终于完成了这个专栏。专栏更新的这段时间，我一直感到压力很大，生怕不能如期完成，不过还好，最后非常顺利。

感谢这段时间你的陪伴，我看到很多同学都在坚持打卡，坚持做笔记。有的同学甚至每节课反复看好几遍，这些都让我非常感动。你们的支持是我最大的动力。

很抱歉的是，《从 0 开始做增长》的标题可能让很多同学期望太高，以为很容易就能学会做增长。但其实做增长真的不容易，虽然我会尽量讲得通俗易懂。

另外，我知道有很多同学期望看到大量案例，他们以为案例看多了，照着实践很快就能学会。但是可惜的是，如果不明白背后的原理和逻辑，看再多案例也只是些心理安慰，还不如踏踏实实学好内功。

不知道你记不记得《射雕英雄传》中郭靖学习武功的经历。

江南七怪虽然对郭靖倾囊相授，教他各种招式，他却怎么也学不好。但是一位全真教的师傅仅仅是教了他两年呼吸吐纳之术，就让他的武功大为精进。这个片段让人印象深刻，它其实是告诉了你一个道理：想成为武林高手，就不能只学些招式，一定要先稳扎稳打地修好内功。

鉴于市面上的增长案例和课程已经很多了，所以我更希望做出差异化，提供一套自成体系的方法论，甚至世界观，我想这才是这个专栏最有价值的地方。

当然这么做也有很大的风险，因为越高维、越抽象的认知，能够理解的人越少。

太多人已经习惯了急功近利。即便“授人以鱼，不如授人以渔”的道理谁都听过。但浮躁的环境，让更多人已经忘记了应该如何学习、如何思考、如何改变自己，而只想快速解决眼前的问题。

但最后你会发现，急功近利的人由于缺乏底层的思考能力，面临的问题会源源不断产生。他们会像个救火队员一样四处灭火、焦头烂额，却根本找不到“起火点（问题）”越来越多的原因。

现在想来，如果再有一次机会，我也许不会再为专栏取“从 0 开始”这个标题。因为增长真的不简单。要在短短几个月的时间里学会增长精髓，对零基础者来说确实有难度，它需要你真切领会、认真思考，并结合自身实际去实践。这对零基础者其实可以说是一项挑战了。

如果你已经有了多年的工作经验，或者在某个领域已经非常精通，是会比零基础者要更容易学会的。

当然，我也非常感谢很多认真的小伙伴，从你们的留言中我也收获良多。看到大家有思考、有认知上的提升，我真的特别开心，特别有成就感！

写这个专栏对我自己来说是个很大的挑战，因为这的确是个很新的原创理念，没有太多可参考的东西。我需要在自己的实际工作中总结经验，并通过小班线上课程不断打磨、迭代，才有了今天你们看到的这个专栏。今后我还会继续沉淀、继续积累，希望未来可以带给你们更好的内容。

学习，真的不是一件容易的事情，告别了这个专栏，我希望我们还可以继续在不同的时间和空间一起，保持学习的习惯，共同成长。希望你可以通过这个专栏的内容，实现人生的增长，这才是我最乐于看到的！

感恩你的出现，再会！