增长黑客 ——从RARRA到方法论

整个商业世界正在发生巨大的变化，互联网企业也面临巨大的挑战——市场红利消退、竞争加剧等。如何快速高效地获取用户、并确保客户坚持使用产品以达到高速增长的目的，这是一个巨大的挑战。随着探索，数据中台、精细化运营、增长黑客等概念涌现，这些概念有一个共同点——通过数据驱动，赋能业务、提升效率。

数据驱动增长的理论，在美国已经应用多年，主要因素之一是因为美国互联网红利早于中国到来，获客成本不断增加的背景下，企业需要通过一种方法找到成本获客的最优解。本文围绕增长黑客这一概念进行解析，不管是市场营销、互联网产品运营，还是分析师、工程研发，都可以从增长黑客中找到灵感，所谓“知己知彼，百战不殆”，数据从业者从增长黑客中了解需求背后的深层诉求，从而提升大局观；与业务方同频对话，不再被动接受需求，而是在业务领域提出专业见解以及解决方案。

2007年McClure提出“海盗指标-AARRR（拉新-激活-留存-变现-推荐）模型”时获客成本(Customer Acquisition Costs, CAC)还很低，所以AARRR模型强调“获客/用户拉新(Acquisition)指标”是首要指标。但是今天，市场情况已经完全不同了。你去看现在各大广告/社交渠道的流量价格，获客成本CAC已经高到离谱，市场情况和2007年已经完全不同。所以如果到现在这个发展阶段了，首要任务还在强调获客，已经是不合时宜了。所以我们需要一个更好的增长黑客模型，那个模型就是RARRA（留存-激活-推荐-变现-拉新）模型。

  在RARRA模型中，用户留存Retention是最被关注的要素——因为用户留存率能够真正反映产品的价值。如果你在用户留存率低迷的情况下仍然投入巨额预算去拉新/获客，那么其实就只是在租用流量而已，这根本就算不上是真正的获客，因为不管拉新多少新用户，他们最终都流失了

无论哪一种模型，都离不开5个基本环节，接下来我们重点讲解下这五个环节。

根据美国贝恩公司的调查，5%留存率意味着公司利润30%的增长，同时，老客户接受产品的概率是新客户的三倍。而中国电子商务中心的数据更为残酷：商家获得新用户的成本是维护老用户的5-10倍。无论对于哪种类型的公司来说，高留存都是实现高利润的决定性因素。而在互联网行业，高居不下的获客成本和薅完就跑的用户让许多公司陷入窘境。

        1.1.1你真的理解理解留存么？

用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户。虽然我们都在说留存，但对留存数据统计口径的理解却不尽相同。

一般来说，对留存统计口径会分为以下两种：

 算法一：7日留存率= 第7日发生回访事件的用户数/第1日的激活用户数 

 算法二：7日留存率= 第7日发生回访事件的用户数/第0日的激活用户数

以上两种算法没有对错，只是计算都口径不同。

算法一将用户激活时间的当日计为第1日，下一日为第2日，那么第2日发生回访事件的用户为「2日留存」，依次类推；

算法二将用户激活时间的当日计为第0日，下一日为第1日，第1日发生回访事件的用户为「次日留存」，第2日发生回访事件的用户为「2日留存」，以此类推；这样计算，能够让第7日与第0日在星期上对齐，抵消星期带来的周期性差异。

增长黑客支付肖恩·艾利斯将留存分为三个阶段：初期、中期和长期。不同阶段的留存用户，用户诉求不同，需要采取不同的留存方法。

 得到留存曲线后，如何提高留存呢？

方法1：分组比较

根据分析方法论，我们可以通过对比手段进行分析。留存分析场景也同样使用。比如，通过对比用户属性，可以发现是女性还是男性用户留存更高；对比不同渠道引流而来的用户，可以发现谁的长期表现更好；比如比较不同访问方式的用户留存曲线，如果发现使用网站端产品的用户留存显著低于移动端，就要思考如何完成网页端到移动端的转换。

举个例子，YouTube根据用户不同的行为，把用户分为三类并分析不同用户群的留存特征：

1. 视频观看者：YouTube最大的用户群，留存曲线波动较大，他们留存的驱动因素是平台是否有其感兴趣的视频；

2. 视频评论者：用户数量比“视频观看者”少，他们参与度高，留存率较高，他们留存的驱动因素除了视频的质量，还包括创作者是否与他们有过互动；

3. 视频创造者：用户数量在总用户中占有很小比例，但留存率很高。他们留存的驱动因素是粉丝数、与粉丝的互动程度、收入。

根据用户的行为，绘制不同的留存曲线，了解驱动用户留存的不同因素，可以帮助我们找到产品的不同使用场景，揭开提高留存的魔盒，有针对性地打造最好的用户体验。

方法2：找到产品的Magic Number

用户留下来取决于产品功能能否满足其核心需求。因此我们需要了解用户使用过哪些功能，或者说发生过什么行为后，他们更容易留下来。发现了这些规律，进而优化产品、促进用户使用这些功能，就可能带来更高的留存率。

再进一步，比较发生不同行为的用户留存率，找到留存效果最好的用户行为和发生次数，我们称值为Magic Number(魔法数字)。换言之，Magic Number，就是用户在执行了某些操作后，更容易成为一名忠实用户。这个数值可能是用户了解到产品价值并转化为终身用户的临界点。

Magic Number如何寻找呢？分享一个Facebook经典的例子：

一、确定Facebook的用户互动功能。Facebook有多个用户互动功能，包括添加好友、添加关注、发送消息、点赞、分享、上传文件等等。

二、分析用户行为与最终留存率之间的相关性。通过留存曲线，发现一周内点击7次关注的用户留存为57.5%，一周内点击5次关注的用户留存为54.4%，一周内点击6次点赞或评论的用户留存为52.6%。

三、筛选出合适的Magic Number。对比不同行为的留存数据，Facebook决定将“一周内关注7个用户”作为产品的Magic Number。

四、采取相应的策略。确认Magic Number后，Facebook开始鼓励用户添加好友，为用户推荐更精准的好友。从而实现最初的目的，培养用户对产品使用习惯、提高用户留存率，促进增长。

在PC网页时代，对于SEM投放，是按照链接被点击的次数来计费的。也就是用户只要被引导到网站，就要付费。至于后续有没有真正带来价值，搜索引擎公司并不会关注的。在APP时代，对于DSP 广告投放，许多平台结算方式就是以用户激活计数的。一个有效的激活用户的定义是：“用户下载 APP 并且启动”。但是，在大部分情况下，我们看到一个用户虽然启动了APP，但并没有真正地使用产品。归根到底，是我们延续了PC网页的激活思路，在APP中把用户的下载、注册和用户的激活混为一谈。

1.2.1激活的定义

用户下载产品后，理论上，用户就已经完成了对产品的一个最基本的认知，我们默认，这个时候来到我们产品里的用户，都是对我们产品有需求的用户。

那么用户是否能够留下来，是否能够认可产品对他的价值，就取决于进入产品后的激活过程。这个过程往往是用户与产品交互的过程，可能是一个功能的使用，可能是一篇推荐文章的阅读，也可能是一个特色服务的体验。在这个过程中，如果体现出足以让用户持续使用的价值，那么这一次的激活就算是正式完成。

如果更具象化的来说，激活就是：进入产品后，用户感受到持续使用产品的价值。产品价值更直接更快速地被感受，才能获得更多用户的认可，留存自然而然就上去了。因此我们需要特别分析，在产品价值呈现过程中，能提升价值传递效率的单个或多个功能以及其价值点。

所以，用户激活和留存是连接非常紧密的两个阶段，紧密到大多数人可能都会忽略激活的这个阶段。如果想要提升留存，聚焦在激活阶段，对用户激活的过程进行分析，是最为重要和性价比最高的方法。

明确用户激活的定义和重要性后，我们再来梳理下用户全生命周期中，最为重要的激活过程都发生在哪些时刻？

1.2.2用户激活的三种状态

严格来讲，用户激活的状态可分为3类：

在这三类中，最为重要的还是第一类——新增用户激活。新增用户激活最直接、最有效，做得好甚至有一劳永逸的功效。第二类回流用户激活更多地考验召回的功力，通过召回文案和优惠活动来召回用户。第三类最难，涉及场景和状态最复杂。如果做的好，就可以打造出用户生命周期的闭环，不断地挖掘用户价值。

1.2.3实现用户激活的六个实用技巧

1.找到Aha moment（惊喜时刻）

新用户对产品的认识，通常会从一个模糊的概念到清晰的认知。Aha moment就是新用户第一次清晰地感受到产品带给他价值和改变的瞬间，比如：第一次使用在线叫车平台，实现足不出户就能打到出租车的瞬间。

找到Aha moment的意义，在于帮助我们找到哪些行为促进了用户的留存，以及为团队定义一个清晰的聚焦目标。同时，这个指标在激活与留存环节中，有着比较重要的指导意义。

2.基于核心价值设计引导任务

引导流程常见的错误是把产品每个新功能、新特性都秀一遍。在新用户评估产品价值的时刻，产品需要的是在新手引导中快速展现帮用户解决问题的能力，而非完整地展示产品功能结构。相比口头讲述/纯展示的引导流程，交互式任务能够更好地帮助用户体会并获知产品的核心价值。

如：CANVA（一款在线图片设计工具），在早前的版本中用23秒的无语音视频帮助用户快速查看他们即将实现的功能，然后引导用户完成一些基础操作。快速让用户体会到无需安装、也无需专业学习就能做出好看图片的快感！

3.告知每个操作行为的意义，前置预期并增强动机

用户在完成引导任务过程中，难免会产生惰性情绪。在任务进行前，讲清楚用户将获得的好处，有助于提升用户行为的动机。如：脉脉希望用户尽可能完善个人的职场资料，因而在用户引导的过程中做了这样的功课：

首先，通过百分比的方式让用户了解其个人资料的完善度。当用户看到与“100%完成”的差距时，更容易产生去填补这个差距的动力；继而，引导文案又将完善资料这一行为的结果进行了说明——“提升你的影响力和来访人数”。这样引导，绝对会比生硬的一句“完善你的职场资料”更加有效。

4.建立循序渐进的新手任务系统

对于高门槛的大型复杂项目，渐进式的新手任务系统能更有效进行用户激活。它在所有阶段的互动中综合运用了对用户不产生任何干扰作用的学习指南、提示和激励方法。

通过从易到难的操作引导，在任务清单与进度条的助推下，“承诺与一致”的心理将帮助新手提升耐心程度，并可以帮助新手用户以更低的成本理解和使用产品。通常专业性较强的企业软件、大型游戏会采用该策略进行新手引导。

5.去除障碍，给予用户“可控感”

在用户引导中，给予“可控感”是对用户的一种尊重——产品引导流程可以有自己的主张，用户也有权利按自己的习惯进行操作，两者需要适当权衡。因而，对于那些操作费时或让用户纠结的任务，应该明确地为用户提供“跳过”的步骤，并告知可待后续完成。这也在一定程度上减少用户接受新事物的焦虑感，从而降低激活环节的流失率。

6.善用产品之外的触发

新用户引导中，用户可能随时被各种外在因素打断操作并离开产品。对于这种不可控因素的暂时离开，产品需要有一定的机制，通过产品之外的渠道（如邮件、短信、应用push等）再次告知并召回用户，帮助他们继续完成被暂时搁置的激活流程。

 如airbnb房东新户添加房源过程被中断后，airbnb会发送好几封Email，告知并引导用户继续完成新手任务，以保证后续的服务流程可以顺利进行。

AIDA模式也称“爱达”公式，是国际推销专家海英兹·M·戈得曼总结的推销模式，它是指顾客购买路径变化，AIDA是四个英文单词的首字母。A为Attention，即引起注意；I为Interest，即诱发兴趣；D为Desire，即刺激欲望；最后一个字母A为Action，即促成购买。

1.3.1分类

我们过去面对的是沉默的一群人，我们今天面对的是有声的一群人。让可以发声的人为你传播，就要利用人性的特点来做营销，例如：喜爱、逐利、互惠、炫耀、稀缺、求助等，这都是一些基本的人性。

1.喜爱

网易云音乐的地铁营销，文案是来自于用户的精选评论，是“从用户来到用户去”的神仙做法。当用户被打动的时候，就会愿意在朋友圈分享。通过走心文案引发用户主动传播，然后再促使用户打开网易云音乐查看更多乐评，从而养成用户留言和查看评论的习惯。

2.逐利

无论是趣头条的“收徒赚钱”，还是聊天宝的“送换夺”活动，人都是趋利避害的生物，金钱的诱惑会带来大量的流量。在产品做的比较好的前提下，一定的物质奖励可以加速产品的口碑传播。但是要注意一点的是，不到万不得已，不要直接给用户返现。因为：

所以在用利益驱动的时候，尽量用优惠券、打折等这样的一些利益进行诱惑，送抵扣券、现金券、红包等，还可以拉动产品的出货量。

3.互惠

Airbnb鼓励用户向朋友发出注册邀请并尽力使这种影响力产生实际的用户增长。它采用的策略是：当用户邀请他人完成注册流程时，并且新注册用户通过Airbnb完成首次旅行行程后，Airbnb会给邀请的发出者和接受者的Airbnb账户中各充值25美元。

Airbnb在做用户推荐这个项目的时候，做了A/B测试，他们在邀请的邮件上同时设计了两种文案：A：“邀请你的朋友，你可以获得$25”和B：“赠送$25给你的朋友，让他/她去旅行”。结果表明后者的转化率更高，因为前者给人的感觉是在赚朋友钱，后者给人的感觉是在给朋友提供价值。相比于赚的那点钱，大家可能更在乎情感的价值。

4.炫耀

过年期间，「面相研究院」小程序在朋友圈爆红。

据官网介绍，AI面相研究院让AI学习近20万拥有108个定位点的真实人脸样本数据。用户提交照片后，从测量三庭五眼等多标签、多维度分析，再到综合的大数据分析，会生成一份完整的报告。这份报告一定包含事业、家庭、爱情运数等，最后会有一个针对面相的综合打分。如果面相打分高的人，就会忍不住在朋友圈炫耀 ，我们往往会相信第三者的强有力证言，而“天选之子”这种强有力的证言，自然而然会被转发传播。

5.稀缺

 在专业性社区领域，知乎是早期依靠“稀缺”做好的UGC内容沉淀。

2011年1月26日，知乎低调上线，早期采用邀请制让用户相互推荐。这个被称为中国版Quora的产品，在早期吸引了包括李开复、薛蛮子、徐小平、雷军、Keso等业内知名人士，还有很多投资圈、媒体圈人士。作为知乎的投资人，李开复在初期亲自参与社区建设，为知乎带去不少人气，名人效应+资源稀缺，促使知乎邀请码达到了一码难求的局面。直到2013年3月，知乎才开放了注册。

6.求助

求助比较常见的就是“助力”、“加速”和“砍价”模式，如搬家app“蓝犀牛”。搬家是一次价格不菲的消费，砍价是一个极为常见且较为有效的增长方式。而且搬家不是一种高频的行为，在朋友之间分享，朋友也愿意为乔迁新居的朋友添一份力。

1.3.2分享指标——“K因子”和“NPS分值”

K因子最初来自于传染病学，也被称为病毒系数，用来衡量推荐的效果，即：一个发起推荐的用户可以带来多少新用户。

K因子=感染程度*转化率

举个例子，馒头商学院的微信公众号有一个【邀请卡】的工具，邀请三人即可免费获取听课资格。早期为了积累用户，有的课程不给用户设计付费入口，只能通过邀请三个好友，助力成功才可听课，也是很任性。

 假如我现在有5万用户，每个人需要向三个好友发出邀请，转化率是30%，那么：

K=3*0.3=0.9，也就是说一个发起邀请的用户最终可以带来0.9个用户。

NPS（Net Promoter Score）净推荐值，又称净促进者得分，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。一般用在To B的业务中，或者线下零售渠道中。通过用户口口相传，进行传播。在无法获得推荐和转化率的情况下，NPS分值是较为常用的评估指标。NPS通常通过问卷方式，询问用户有多大意愿向身边的朋友推荐产品。NPS分值为0-10分，其中0-6分为不推荐，7-8分为不纳入NPS计算范围，9-10分为推荐者。

 NPS=【（推荐用户数—不推荐用户数）/返回分数的用户数】*100，通常认为，30分为不错，50分为很好，70分为优异。值得一提的是，在2017年3月进行的一项调查中，特斯拉的NPS分值为97分。

1.4.1 “三级火箭”商业模式

引用知名产品经理梁宁的看法，互联网的商业模式是产品、流量、转化率。

 三者如果能够顺畅配合，就不失为一个成功的商业模式。目前，比较成体系的一个商业模式就是——“三级火箭”模型。

火箭作为运载工具，它的功能是把卫星或飞船送入轨道。但是，如果火箭燃料和卫星在一节中，是没有办法突破大气层的。二战时，德国提出了一个方案：制作一个动态的喷射燃料系统，抛出火箭壳，降低负载。那么，使用这个方案的火箭需要几节呢？火箭有一个特性，级数越多，单个级需要的燃料就越少。那么，是不是火箭级数越多就越好呢？事实上，级数越多，整个系统的不可控程度就越高。这就像一个商业模型，如果过于复杂、变现链条过长，就会玩脱；所以人类最后在动力与重力之间的平衡中，选择了三级火箭。

三级火箭是一个成本和可控性平衡的选择。

那么，什么是三级火箭??的商业模型呢？

应用这个模式成功的互联网企业很多，如小米：

小米的一级火箭是手机。手机用户是小米的头部流量，虽然业界很多人批评小米价格低、利润薄，让竞争对手不好做，但是小米以独特的战略定位，抓住了这部分群体。

小米的二级火箭是打造一系列的零售场景，如商城、小米之家。1000家小米之家、100万个小米小店，营造成了小米的科技零售生态，覆盖更广泛的人群，沉淀更多的商业场景。

小米的三级火箭是一个高利润的产品，虽然雷军还没有公布，但是业界猜测，应该是整个智能家居生态甚至是整个智能生态。

三级火箭的商业模型和AARRR模型都十分注重早期流量的迅速累积。无数的用户经过留存、激活、传播等一系列动作之后，就成为了流量。依托于这些流量，我们可以从数据分析的角度，沉淀出某类用户的商业场景。每个公司的商业模式不同，提高用户终身价值的方法也不同。如电商、O2O 产品，把「最终下单量」视为衡量变现的重要指标，而SaaS、社交类产品往往将「注册人数」作为转化指标。

1.4.2数据助力寻找商业模式

1. 分析：绘制变现漏斗

假如我们的产品正在探索商业模式，从免费走向付费；或是产品已经具有变现模式，转化却不明显。绘制变现漏斗的方法，可以帮助我们理清思路，找到商机。我们需要了解用户经历了哪些步骤，最终完成了这些转化。可以从以下3个方面拆解：

1. 转化路径的长短。过长的转化路径，会导致用户的流失；但过短的路径，也不利于用户的决策。

2. 标记用户获益点。我们可以在用户路径上标出用户可以从中获益的功能，进而推广该功能，提高功能渗透率和用户的转化比例。

3. 根据变现漏斗找到阻碍用户支付的地方。我们需要分析转化率低的页面或功能，进而制定填补收益漏洞的方法。

2. 聚焦：各类用户群体的贡献

在变现环节，我们需要按照群体贡献的收益特点进行划分，举例几个方式：

按用户创造收益的高低进行划分：

1）按照用户消费额度的高低进行划分，如一定周期内支付金额、订单量等；

2）按照用户订阅档位的高低进行划分，如会员等级、产品等级、会员期限长短等；

3）特殊：广告类产品，大部分按每个用户带来的平均收入作为变现指标，影响这个指标的因素可能有：app停留时长、浏览页面数或观看视频数等。

按用户画像划分群组：

1）用户资料：职业、性别、年龄、地域；

2）用户行为：经常购买的商品类型、经常使用功能、获客渠道、使用产品设备，甚至最近下单时间、登录时间、周期内下单频次、选择的支付方式等。

3 .实践：贴合用户需求

通过分组，我们了解了用户特征，接下来就是针对不同特征用户，去满足他们的需求。增加收入的核心，就是对不同群组的用户提供有吸引力且最能满足他们需求的产品和服务。

丰富变现场景

不同行业，不同产品的商业模式虽然不尽相同，但是都可以通过丰富变现场景达到变现增长的目的：如电商，可以提供更多的品类、节日促销活动、IP内容周边、线下体验等；也可以通过增加个别新功能去刺激持续营收。

个性化推荐

变现环节，个性化策略也是一种很好的变现手段。根据用户的搜索历史、购买记录、浏览习惯以及其他相似用户的习惯等数据选择向用户推荐商品和内容，让用户获得独一无二的体验。需要注意的是，个性化推荐要注意用户的隐私边界。我们可以先邀请一部分用户尝试使用，收集这部分用户的反馈，评估个性化推荐的效果，最终考虑是否全面推广。

1.5.1认知：你的拉新健康吗

2018年1月，瑞幸咖啡在神州优车集团建立起第一家门店，2个月后，瑞幸咖啡如春笋般在北京、上海、成都、厦门等11座城市建立自己的线下门店；7月，瑞幸咖啡完成2亿美元A轮融资，估值超过10亿美元……至2018年底，以补贴和优惠获取用户的瑞幸，卖出了 8,968 万杯咖啡，入驻40多个城市，开出 2,073 家门店，消费客户数为 1,254 万，三个月内的复购率超过 50%，进行第2轮融资，估值近22亿美元。

这一亮眼的成绩单背后，随之而来的是超强扩张的负面影响：开业9个月亏损8亿，最近又传出通过抵押咖啡机、奶箱、粉仓获得中关村租赁4,500万元融资……

瑞幸借助了互联网手段，通过打折优惠、分享奖励、新媒体广告等方式，大量烧钱补贴，快速获取用户。比如，用户第一次注册app，就可以免费领取一杯咖啡，拉一个新用户还可以再免费领取一杯咖啡；之后用户还会不断的收到推送优惠券。但是，补贴吸引用户的策略能够维持多久，瑞幸的商业模式是否能够走得长远，这些都需要打上一个问号。

据第三方数据报道，在2018年的前九个月之中，瑞幸咖啡的累积营收为3.75亿元，净亏损达到8.57亿元。利润呈现负增长的状态。如果前九个月卖出的咖啡数量在3,000万杯的话，那么每卖出一杯咖啡，瑞幸的亏损就达到10元之多。

不考虑最后把公司卖出套现的做法，盲目的烧钱最后都会走向疯狂，事实果然如此……

做生意的本质是什么？我们都知道的一个公式：利润=收入-成本

想要赚钱，就要“有利可图”。在新用户的获取上，需要考虑用户在整个生命周期中给企业创造的价值（LTV : Life Time Value）是否大于获取这个新用户所需要的成本（CAC: Customer Acquisition Cost）。否则，拉来的用户越多，公司赔得就越多，这也是瑞幸目前的状态——“赔本赚吆喝”、“用华尔街的钱请中国人喝咖啡的良心企业”。

目前，越来越多的初创企业会参考一些指标来进行商业决策，其中最常使用的指标是：LTV / CAC（客户全生命周期价值/客户获取成本）的比值。一般来说，LTV / CAC 比值的良好基准是 3。Pritzker 的风险投资认为，LTV / CAC大于3，公司做到盈利的比率比较大；而LTV / CAC小于1时，则会认为是一个无盈利的死亡三角。

不同的产品有不同LTV计算方式。如视频类订阅制产品，就是：每个用户平均订阅多少个月的服务*每个月的平均收入（因为内容类产品边际成本较低，提供产品品类单一，所以LTV计算较为简单）；游戏类产品盈利模式就较为丰富了，包括：付费下载、产品内购买、交叉推广、广告等，游戏类产品的LTV计算方式为：LTV=（每日收入÷每日活跃用户）×生命周期时长；如果是电商产品，LTV的计算方式是用户平均订单价值*每年购买次数*平均留存年数来计算。

CAC（Customer Acquisition Cost）用户获取成本，计算方式为：CAC=（营销总费用+销售总费用）/新增用户数

此外还有混合CAC、付费CAC和满载CAC等概念，这些都是对CAC的细化。如：混合CAC是把付费渠道和天然渠道（包括口口相传、社交媒体、天然搜索）的用户获取成本进行混合计算；付费CAC是对付费渠道用户获取平均成本的计算；而满载CAC则包括了员工薪酬、各类工具和设备费用。

需要注意的是LTV / CAC比率高就一定好吗？我们还要注意PBP（Payback period）。PBP是成本回收的速度，或者说资金流转的速度。即使LTV>CAC，但是PBP过长，仍然有GAME OVER的危险。一般市场上认为PBP在一年以内为佳。因为LTV的计算是可以长达5-10年的，但现金流和融资压力却是逐年累积的。PBP越短，越有利于公司的现金流和再投入，也能减轻公司的融资压力等。可以说，市场好的时候，投资人重视LTV，市场不好的时候，投资人更重视PBP。

1.5.2利器：不可不知的精细化拉新步骤

1.熟知产品定位

拉新，第一步还是要做到PFM（市场和产品的吻合）。我们可以从面向对象、产品形态、所在行业、盈利模式、用户平均生命周期价值考虑。我们以知识付费领域两款产品：得到、混沌大学为例：

从上面四个角度来看，知识付费行业的产品形态、盈利模式大体相同，但是，两者成功的地方在于“产品内容”和“面向对象”的成功定位。

「得到」通过对专栏的打磨，从《薛兆丰的北大经济学课》开始，逐渐确立了一种知识精英在互联网时代打破围墙的概念，后续得到大学限定人数、少年得到的内容制作，都是沿袭着一种精英的气息；「混沌大学」定位于创业者则更加小众，所以混沌大学更偏重于线下大课和线上社群，因为社交属性对于创业者来说更具吸引力。

两者如今如此成功，很大程度上归功于它们的产品定位清晰，并成功地将产品传递给了用户，让用户感知到产品的定位。因此，企业找到目标用户的前提是找到自己产品的定位。

2.分析用户

任何一个用户获取的策略都是建立在了解目标用户特征的基础之上。一般来说，产品有一个大概方向，再通过内测、种子用户调研、早期用户分析，慢慢定位出用户群体画像。

简单来说，一共有三个步骤：

1. 从现有用户中找到「真正用户」。真正用户就是高留存、进行核心行为频率高、核心行为完成度高的用户。举个例子，一个二手书线上交易书店，如果用户留存高但是没有过交易行为，那么也不算是真正用户。

2.  找到真正用户的特征。找到「真正用户」之后，我们可以分析一下这些用户的特征。

3.  按照此特征找到用户。通过这些特征，我们需要形成用户画像、确定推广渠道。我们在这些用户特征中，确定了用户多集中于高校、科研院所、知识密集型工作区或是CBD，消费多倾向于社科类书籍。最终，通过用户画像，我们确定依旧采用人拉人，而非广撒网的地推模式进行拉新。

3. 分析渠道

增长黑客的目的是用最低的成本，以最快的速度，达到最佳的效果。一切高成本、低收益的增长手段都算不上增长黑客。在流量这件事情上，增长黑客可以通过数据分析手段，找到价值被严重低估的渠道和资源，以极低的成本实现扩张。 

4.开始投放，持续优化

通过上面几步，找到最初的用户获取渠道之后，我们需要持续优化，有几件事情值得我们关注：

1. 制定新用户的获取目标

2. 决定市场预算的分配并进行渠道的日常运营

3. 通过广告设计测试、用户定位测试，优化已有的渠道表现

4. 不断发现和探索新的渠道

前面花大篇幅介绍了增长黑客RARRA模型，容易让人形成一些误区，增长黑客就是RARRA模型，实际上，增长黑客是一个涉及产品、运营、时长、技术、乃至战略、环境、竞对等的复杂体系。因此要想要做好用户增长需要系统化的思维和方法论。接下来我们从更宏观的角度来讨论增长黑客的方法论，旨在解决“为什么了解零星的增长额黑客知识，仍然无法形成系统化的增长思维，做不好增长黑客”的痛点。

1.产品出现之前

在我们不断追求增长，增长黑客潮愈演愈烈之时，用户增长的最根本的“因”往往被抛之脑后。我们大都忙着用增长额黑客经典的AARRR或RARRA漏斗模型，去分析那哪一环节出了问题，可以优化提升哪一环节来促进用户增长；

一说起增长黑客，大部分时候都是指有了产品之后的用户增长，也就是产品和市场匹配之后，痛点论证的结果正确之后的用户增长，而忽略了在痛点证伪之前，如果找不到用户痛点，产品和市场不匹配，那么做出来的产品不管通过什么样的方式和手段进增长，最终的增长都会成为无源之水，不会长久。

也就是说，当一个公司还没有找对用户痛点，没有发现用户的真实需求，不能为用户提供正确的产品解决方案时，那么用户的增长必定是不会长久的。伪痛点和错误的产品解决方案，只会让用户增长昙花一现。其实在产品出现之前，用户增长就已经开始了。

2. 产品出现之后

在发现用户痛点和用户需求之后，我们需要通过产品验证痛点，看看产品和市场是否匹配，用户增长的基础工作准备充足之后，接下来就是通过产品、创意、渠道手段和方法去释放痛点，从而快速引爆用户增长。

3.突破生命周期

我们都知道任何产品都具有生命周期，会经历引入期、成长期、成熟期、衰退期，最终到死亡或淘汰的过程。我们现在所谈的增长黑客更多的是指某个产品生命周期内的用户增长

在这个产品生命周期内，我们能通过产品、技术、运营、市场等手段获得用户，甚至延长产品的生命周期。但在这里存在一个最大的问题，即不能跨越产品的衰退周期，无法避免用户增长的放缓直到最终的停止增长，乃至产品的死亡。

真正的增长不仅要在产品周期内保持增长，而且要思考如何才能突破产品的生命周期，保持用户的可持续增长。

1.产品出现之前：找到增长的根本驱动因素

1.1 如何发现痛点

想要准确发现痛点，需要考虑用户、场景、问题三要素，因为不同的用户群体，在不同的场景下遇到的痛点也不一样。我们需要知道：我们的目标用户是谁，他们的年龄、学历、收入是怎样的，他们喜欢什么，讨厌什么，有什么样的行为和心理，他们的生活方式是什么样的……

痛点看起来很多，但痛点背后的人的本性是不会变的。实际上，很多痛点我们可以从这5个维度去思考：生存、效率、价格、角色、精神。

1.2 用户增长的价值型分析

痛点是用户增长的根本动因，但用户增长还会受到产品的价值性影响。用户增长价值分析的主要目的是判断未来用户的增长趋势和增长空间，为增长是否能够持久提供初步的判断和依据。这里影响用户增长的价值主要迫切性、成长性、替代性三个特性。

2.产品出现之后：快速引爆增增

发现痛点后，分析未来增长趋势和增长空间后，接下来就是如何快速引爆增长。

2.1制定增长指标

想要引爆用户增长，首先要确认月增长方向和指标。

好的数据看板如好的文章，主次鲜明，框架清晰。数据罗列一大堆，什么都看等于什么也没看。所因此，我们要在众多指标中找到增长的第一关键性指标，即北极星指标，以便我们能够集中精力聚焦到最关键的点上。

在找到北极星指标之后，我们需要对指标进行拆解，以便发现影响增长的问题，并采取对应的解决方案。这一过程中，不管我们的第一关键性指标是什么，增长都不离不开上面提到的增长黑客模型RARRA：留存、激活、变现、推荐、获客这5个环节。而这些环节又会受到渠道、产品、创意三个要素的影响。

2.2从0到1增长

从0到1及时增长的初始阶段，也是增长最关键的阶段，是产品的MVP和冷启动阶段。这个阶段主要是通过最小可行性产品（MVP）去验证痛点和用户增长功能，主要可分为MVP开发、测量、迭代三个环节，三个环节形成一个循环。如果验证失败，则需要不断进行方向的调整和迭代。如果痛点被验证正确，那么我们接下来就可以进行真正意义上的产品开发，以快速获取用户。

2.3产品驱动增长

首先，在产品发展初期，我们可以从业务方向、产品本身、用户感知等方面去强化痛点，打造无形的增长引擎。在业务方面，我们要聚焦核心痛点业务；在产品上，我们要确定产品的主线功能；在用户感知上，我们要增强用户痛点感知。强化产品，以形成强大的竞争壁垒和增长势能。产品好才是真的好，一款不好的产品，再强的增长团队也无从下手。

其次，我们需要打造一些能让产品自增长的功能和模块，为产品增加自增长基因。

最后，还可以通过产品矩阵和组合来驱动增长，即通过不同的业务线和产品组合，共同构成一个产品增长集群。这些业务和产品在整个产品矩阵中承担着不同的职能和角色，他们相互协同，发互为支持，相互导流，共同带动用户增长。

2.4通过渠道拉动增长

渠道可以为用户增长带来巨大的流量。渠道的好坏，将直接决定获客的质量，而获客质量又会影响后续用户的激活、留存、变相等增长黑客的各个环节。

在移动互联网时代，渠道从中心化到去中心化，用户以圈层的形式围绕多中心的节点进行聚集，因此要影响用户必须通过圈层，圈层在移动互联网时代对用户增长尤为重要。

2.5通过创意引爆增长

增长除了好产品、精准的渠道之外，还离不开好的创意。创意要想有效的驱动用户增长需要做好以下几方面的事情。

1） 创意原动力

创意原动力是指我们要找到用户愿意使用、传播、分享我们产品背后的根本原因。真正有传播力、影响力的内容创意主要回收三大原动力的影响。即动物本能、社交驱动、情感刺激。这三种原动力主要从本我（动物的人）、自我（社会的人）、超我（情感的人）三个维度定义的。

2)创意三原则

在具体的创意和执行过程中，我们还要重视3个原则，分别是：

3)创意的转化

影响创意转化有两个重要的关键因素：产品位置和落地页。产品位置是指产品在用户心目中和竞争环境中的位置，位置的不同，直接决定了我们对用户讲什么，而所传播的信息如果不对，则会影响创意最终的转化。落地页的好坏也决定了创意的转化，一个好的落地页应该具有较强的内容、表现和体验。

3.突破产品生命周期的增长：开启增长第二曲线

每个产品都有生命周期，想要避免产品衰退和死亡，就必须突破产品的生命周期，找到产品的第二增长曲线，实现可持续增长。

第二曲线要在第一增长曲线到达顶点前开启，不宜过早或过晚。如果开启过早企业没有资金和资源的投入；如果开启过晚则会容易错过开启第二增长企业的机会。

开启第二增长曲线有两种方法：找到衍生型痛点和颠覆型痛点。衍生性痛点主要诞生于第一增长曲线，而颠覆型痛点则更多来自外界。但因第一增长曲线和第二增长曲线的基因往往是不同的，因此，如果想要让第二增长曲线能够成功，那么第二曲线的业务和产品最好能够独立发展，并投入足够多的资金和资源，以进入新的用户增长循环模式。

总结一下，增长黑客是数据驱动的一套方法论，使用AARRR或RARRA模型去分析哪个环节出现问题，推动产品优化以达到闭环。同时，产品根据生命周期分为3个阶段，每个阶段的主要关注点、打法策略又不尽相同，需要根据具体情况具体分析。在分析各环节问题的同时，不可忘记渠道、产品、创意才是增长的原动力，抛开这些单纯谈指标、做分析意义不大，必须结合具体的产品业务场景，找到深层的原因，才能对症下药，有的放矢。限于篇幅，增长黑客的细节，如制定北极星指标的原则、通过工具类产品搭建留存看板、设计“上瘾”的产品背后的人脑机制等；有了总体的概念框架后，需要在工作中结合具体的场景，不断打磨才能让增长黑客真正落地，引领业务向前。

最后，如果对增长黑客感兴趣的小伙伴，想要进一步研究增长黑客，推荐以下几本书，感谢阅读。

参考 ：

《用户增长方法论》

《首席增长官》

循序渐进的增长黑客指南：如何提高用户留存（数据分析篇）-人人都是产品经理

PS:三个阶段方法论部分，引用了增长黑客的方法论内容，部分内容有修改