Facebook、Airbnb、Dropbox的增長案例已經老生長談，這些明星公司過去某個階段的增長策略，甚至多少有些過度追捧和傳播，過去我們會關注他們早於我們的一些方法論、思想和實踐。但現在回頭來看，國內網際網路的發展環境要遠比國外複雜，人口基數帶來的技術挑戰和突破、行業競爭激發出的產品創新程度以及增長實踐也都非常值得我們挖掘和研究，比如外賣、出行、教育等領域的產品增長。

產品註冊轉化率80%是高還是低？次日留存40%是高還是低？其實某一指標是高還是低，是否要定義為“有提升空間”，這完全取決於團隊對自身業務、產品的定位和要求，特別是對於一些業務形態和變現模式比較清晰的產品，對核心業務指標的不斷提升和最佳化就是團隊每一個角色需要不斷追求的。

核心指標提升是增長的前提

以我們正在服務的一個教育客戶：腰果公考為例，“腰果“諧音”要過“，是教育行業公務員考試這一細分領域的線上教育產品。產品已完成了涵蓋題庫、公開課、大班課、小班課、一對一的產品矩陣。目前累計服務超過750w的公考考生。公司於去年完成了數千萬人民幣的融資。

對於腰果這樣目標人群非常清晰的產品，每一個來訪使用者、啟用使用者（註冊使用者）都值得關注和期待，當然，在期待使用者進行付費、傳播等貢獻價值之前，首先要解決的就是提升產品留住新使用者的能力，所以，更高的留存是團隊一直在追求的指標，特別是次日留存。

Tips

圖1：常見的留存圖曲線

很多團隊面對留存曲線不知如何下手，其實幾乎所有的留存圖都表現為次日留存斷崖式下跌，之後相對平穩的趨勢，所以，如果你面對留存圖不知道該做些什麼，那就著手去提高你的次日留存吧。當有了這樣的目標，相信你的運營策略也會更清晰。

如何提升留存？要知道，當你在基於這樣的目標去思考和制定方案的時候，就是在實踐growth hacker，當然，他更離不開資料和科學的方法論。

1、篩選分析樣本

為了讓猜想更合理，腰果公考的增長團隊篩選了一段時間的新增使用者作為樣本使用者，當然，這個時間段選取還要考量使用者質量的均衡性，比如增長相對平穩，沒有大規模推廣，沒有其他外在因素影響等。

圖2：樣本使用者篩選示例

2、定義人群

對樣本人群進行分組，分為“活躍使用者”和“不活躍使用者”，在分組過程中，最重要的是對活躍的定義。你限定一個時間段，以及使用者在這一時間段內的活躍情況進行定義，如下圖：

圖3：“活躍使用者”和“不活躍使用者”的定義

3、人群對比 獲得啟發

首先排除一些理所當然的差異，比如活躍使用者必然會比不活躍使用者訪問時間長等等。然後對剩下的一些差異，探索其背後的原因。產品團隊最終發現瞭如下一些有趣的差異：

1）活躍使用者在下載啟用app 後的一天內，觸發“進入練習題頁面”的比例，遠高於不活躍使用者；

2）活躍使用者在下載啟用app 後的一天內，觸發“練習題錯題收藏”的比例，遠高於不活躍使用者；而「練習題錯題收藏」只有使用者在「進入練習題頁面」後才會觸發

在透過資料獲得這些差異點之後，團隊大膽猜想，進入練習題頁面也即讓使用者儘快進行習題練習可能是提升使用者體驗與快速傳遞產品價值的核心點。

4、進一步驗證 明確猜想

你可以直接基於3中的分析結果進行實驗，但為了儘可能保證每一次實驗都能夠獲得正向的結果，團隊又從另一個維度，驗證了這一猜想。

團隊對樣本人群進一步進行了分組，即新增後1天內觸發「進入練習題頁面」的使用者群和新增後1天內沒有觸發「進入練習題頁面」的使用者群進行了留存指標的對比，發現前者的次日留存要遠高於後者。

綜合業務於是確定了最佳化方向：讓使用者儘早的開始習題，可能能提高使用者留存。

5、基於猜想 最佳化產品

和其他功能入口相比，舊版的習題入口與其他功能保持平級，為了讓使用者儘快進入習題頁面，在新版，把習題的列表索性平鋪放置首頁。如下圖

圖4：舊版vs新版

6、結果衡量

改版後，繼續篩選一段時間的新增使用者，並分析了這一人群的次日留存，效果明顯，次日留存提升了30%。從啟動次數統計，資料也有明顯提升。

自動化營銷提升精準轉化

在上文的案例中，我們用資料、透過分析工具並結合方法論，找到了產品設計方面的一些猜想並指導實驗，其實在精準營銷，資料也在發揮著更重要的價值。

圖5：課程轉化漏斗（圖示資料為脫敏資料）

團隊就發現使用者的購買轉化率有很大的提升空間，為了提升付費轉化，總是透過各種運營手段去刺激使用者付費，但效果忽高忽低，且難以界定效果。

透過“智慧觸達”，腰果團隊很容易的篩選出目標使用者，並在觸發相應條件時自動推送相應內容那些有潛在付費學習動機但未能夠完成購買的使用者，可以輕鬆喚回。

圖6：智慧觸達 定向優惠券（圖示資料為脫敏資料）

經過一週的資料跟蹤並實時關注營銷策略的轉化效果，腰果團隊發現，對於200元的衝刺班，優惠券使用率在20%；對於790元的全程班，優惠券使用率在11.7%；最終實現了喚回8.2%的流失使用者付費轉化。

這次增長給團隊帶來大大的啟發，加快了團隊資料發現-制定策略-快速驗證的實踐。

透過上述分析和營銷案例，我們會發現，實踐一次增長其實並不難，在分析過程中沒有絕對的正確與錯誤，關鍵是分析的每一步、得出的每一個結論我們都要知道背後的種種假設，也即，在什麼樣的前提條件下我們做出了什麼樣的猜想、獲得了什麼樣的結果。當然，分析不是目的，增長是我們持續尋找的，特別是基於資料的精準營銷。

一生二、二生三，三生萬物。這就裂變效果。

如果我們用技術手段來實現這個效果，就是增長駭客。

題主問的規律，我不知道具體是指什麼。但是我發現一個規律就是。

很多已經在用增長駭客方法低成本獲客的團隊，並沒有天天糾結增長駭客理論。

而那些天天研究增長駭客理論的人，大部分是沒有實際動手操作的。

Facebook、Airbnb、Dropbox的增長案例已經老生長談，這些明星公司過去某個階段的增長策略，甚至多少有些過度追捧和傳播，過去我們會關注他們早於我們的一些方法論、思想和實踐。但現在回頭來看，國內網際網路的發展環境要遠比國外複雜，人口基數帶來的技術挑戰和突破、行業競爭激發出的產品創新程度以及增長實踐也都非常值得我們挖掘和研究，比如外賣、出行、教育等領域的產品增長。

產品註冊轉化率80%是高還是低？次日留存40%是高還是低？其實某一指標是高還是低，是否要定義為“有提升空間”，這完全取決於團隊對自身業務、產品的定位和要求，特別是對於一些業務形態和變現模式比較清晰的產品，對核心業務指標的不斷提升和最佳化就是團隊每一個角色需要不斷追求的。

核心指標提升是增長的前提

以我們正在服務的一個教育客戶：腰果公考為例，“腰果“諧音”要過“，是教育行業公務員考試這一細分領域的線上教育產品。產品已完成了涵蓋題庫、公開課、大班課、小班課、一對一的產品矩陣。目前累計服務超過750w的公考考生。公司於去年完成了數千萬人民幣的融資。

對於腰果這樣目標人群非常清晰的產品，每一個來訪使用者、啟用使用者（註冊使用者）都值得關注和期待，當然，在期待使用者進行付費、傳播等貢獻價值之前，首先要解決的就是提升產品留住新使用者的能力，所以，更高的留存是團隊一直在追求的指標，特別是次日留存。

Tips

圖1：常見的留存圖曲線

很多團隊面對留存曲線不知如何下手，其實幾乎所有的留存圖都表現為次日留存斷崖式下跌，之後相對平穩的趨勢，所以，如果你面對留存圖不知道該做些什麼，那就著手去提高你的次日留存吧。當有了這樣的目標，相信你的運營策略也會更清晰。

如何提升留存？要知道，當你在基於這樣的目標去思考和制定方案的時候，就是在實踐growth hacker，當然，他更離不開資料和科學的方法論。

1、篩選分析樣本

為了讓猜想更合理，腰果公考的增長團隊篩選了一段時間的新增使用者作為樣本使用者，當然，這個時間段選取還要考量使用者質量的均衡性，比如增長相對平穩，沒有大規模推廣，沒有其他外在因素影響等。

圖2：樣本使用者篩選示例

2、定義人群

對樣本人群進行分組，分為“活躍使用者”和“不活躍使用者”，在分組過程中，最重要的是對活躍的定義。你限定一個時間段，以及使用者在這一時間段內的活躍情況進行定義，如下圖：

圖3：“活躍使用者”和“不活躍使用者”的定義

3、人群對比 獲得啟發

首先排除一些理所當然的差異，比如活躍使用者必然會比不活躍使用者訪問時間長等等。然後對剩下的一些差異，探索其背後的原因。產品團隊最終發現瞭如下一些有趣的差異：

1）活躍使用者在下載啟用app 後的一天內，觸發“進入練習題頁面”的比例，遠高於不活躍使用者；

2）活躍使用者在下載啟用app 後的一天內，觸發“練習題錯題收藏”的比例，遠高於不活躍使用者；而「練習題錯題收藏」只有使用者在「進入練習題頁面」後才會觸發

在透過資料獲得這些差異點之後，團隊大膽猜想，進入練習題頁面也即讓使用者儘快進行習題練習可能是提升使用者體驗與快速傳遞產品價值的核心點。

4、進一步驗證 明確猜想

你可以直接基於3中的分析結果進行實驗，但為了儘可能保證每一次實驗都能夠獲得正向的結果，團隊又從另一個維度，驗證了這一猜想。

團隊對樣本人群進一步進行了分組，即新增後1天內觸發「進入練習題頁面」的使用者群和新增後1天內沒有觸發「進入練習題頁面」的使用者群進行了留存指標的對比，發現前者的次日留存要遠高於後者。

綜合業務於是確定了最佳化方向：讓使用者儘早的開始習題，可能能提高使用者留存。

5、基於猜想 最佳化產品

和其他功能入口相比，舊版的習題入口與其他功能保持平級，為了讓使用者儘快進入習題頁面，在新版，把習題的列表索性平鋪放置首頁。如下圖

圖4：舊版vs新版

6、結果衡量

改版後，繼續篩選一段時間的新增使用者，並分析了這一人群的次日留存，效果明顯，次日留存提升了30%。從啟動次數統計，資料也有明顯提升。

自動化營銷提升精準轉化

在上文的案例中，我們用資料、透過分析工具並結合方法論，找到了產品設計方面的一些猜想並指導實驗，其實在精準營銷，資料也在發揮著更重要的價值。

圖5：課程轉化漏斗（圖示資料為脫敏資料）

團隊就發現使用者的購買轉化率有很大的提升空間，為了提升付費轉化，總是透過各種運營手段去刺激使用者付費，但效果忽高忽低，且難以界定效果。

透過“智慧觸達”，腰果團隊很容易的篩選出目標使用者，並在觸發相應條件時自動推送相應內容那些有潛在付費學習動機但未能夠完成購買的使用者，可以輕鬆喚回。

圖6：智慧觸達 定向優惠券（圖示資料為脫敏資料）

經過一週的資料跟蹤並實時關注營銷策略的轉化效果，腰果團隊發現，對於200元的衝刺班，優惠券使用率在20%；對於790元的全程班，優惠券使用率在11.7%；最終實現了喚回8.2%的流失使用者付費轉化。

這次增長給團隊帶來大大的啟發，加快了團隊資料發現-制定策略-快速驗證的實踐。

透過上述分析和營銷案例，我們會發現，實踐一次增長其實並不難，在分析過程中沒有絕對的正確與錯誤，關鍵是分析的每一步、得出的每一個結論我們都要知道背後的種種假設，也即，在什麼樣的前提條件下我們做出了什麼樣的猜想、獲得了什麼樣的結果。當然，分析不是目的，增長是我們持續尋找的，特別是基於資料的精準營銷。

一生二、二生三，三生萬物。這就裂變效果。

如果我們用技術手段來實現這個效果，就是增長駭客。

題主問的規律，我不知道具體是指什麼。但是我發現一個規律就是。

很多已經在用增長駭客方法低成本獲客的團隊，並沒有天天糾結增長駭客理論。

而那些天天研究增長駭客理論的人，大部分是沒有實際動手操作的。

謝邀，最近剛好讀了人人都是產品經理的一篇關於增長駭客的文章，作為運營主要關注3個點：支點、力點、重點。支點：資料監控與分析，給團隊試錯、最佳化一個合理依據；力點：有了支點，運營增長團隊才會將資源配置效益最大化；重點：就是我們試錯最佳化的物件，比如一個頁面、一句營銷語言。最重要就是資料監控與分析，找到槓桿值，透過它來找到增長駭客的規律。