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书名：增长黑客实战

作者：范冰

豆瓣评分：7.6

出版社：电子工业出版社

出版年份：2017-6

页数：224

内容简介：《增长黑客实战》围绕硅谷前沿的增长黑客职业，讲解增长理念的树立、增长团队的组建、流程制度的创立、技术营销的运用等团队运营成功实战经验。作者以自身创业经验为蓝本，结合真实案例，并融入一些伟大创业者的智慧，创建了一套思考、验证和追求卓越增长的理论体系。那些想要验证自己的创意、解决实际增长问题和拥有成功事业的人，可以将《增长黑客实战》当成一套清晰的实践指南、一幅组建增长团队的指导蓝图，或者一套值得反复玩味的 *** 论。

《增长黑客实战》适合希望成功创业的CEO、公司经理、开发人员、产品经理和市场运营人员，以及任何有创意并且想创业的人。

增长黑客的意思是什么？

随着时代的发展， *** 的黑客越来越多。他们入侵用扫描器到处扫描，用IP炸弹轰炸人，漫无目的地入侵和摧毁。它们不利于计算机技术的发展，却有害于 *** 安全和 *** 瘫痪，给人们带来巨大的经济和精神损失。黑客通常是指对计算机科学、编程和设计有很高了解的人。

对于黑客来说，学习如何编程是很必要的。计算机是为编程而设计的。运行程序是计算机的唯一功能。数学也是不可缺少的，运行程序其实就是运算，离散数学，线性代数，微积分等等！成长黑客是指创业团队在数据分析的基础上，利用产品或技术手段获得自发成长的操作手段。随着互联网时代的到来，各行各业逐渐发现了广告资源浪费、转化率低的弊端，我们也找到了新的玩转流量的方式。

有运营和成长部门，他们善于发现数据背后的机会，调整策略，并对创新、激活和保留负责。成长黑客本身是一个产品管理的理论框架，而不是一个实践框架。除了一个完美的成长团队，它还需要产品作为内容，工具作为执行手段。成长黑客这个词在高科技领域已经很流行。花你所有的钱去获得尽可能多的用户和收入。重复上述步骤a、B和C，直到你的公司被另一家公司收购或首次公开募股。

它更适合那些有一定商业成功的产品团队。对于初创企业或冷启动产品，成长黑客不是更佳选择。创始人和员工将建立一个真正的公司，而不是稀释他们的持股比例，这对投资者是有利的，他们也不会受到无法提供长期破坏性业务和短期业绩的投资者的持续压力。许多公司在创造产品和获得早期客户时，需要找到投资者来保留债务，但每一家值得尝试的公司都应该在某个时候赚钱。

增长黑客：你能不能玩增长营销的5点建议

增长黑客的循环方式：

1分析数据并收集观察；

2提出试验想法；

3排定试验优先级；

4运行实验 *** 并测试；

5再回到分析阶段审视结果，决定下一步行动。

增长黑客的循环方式和我们平时做产品迭代的方式是差不多的，但是这种方式更像是敏捷开发方式。

用小步快跑的方式，以一到两周作为一个迭代周期。

在这种方式中，提出的试验想法不仅仅需要做到以“用户为中心”，还需要考虑增长的目标在其中。

这也是现在国内很多UED团队转变的方向和思维方式。

什么是增长黑客？

增长黑客的概念起源于硅谷企业家Sean Ellis，是介于技术和市场之间的一个新角色。它主要依靠技术和数据的力量来实现营销目标，而不是通过砸钱来获得用户的传统手段。这一概念引入中国后，“用户增长”成为其知名度的核心。在早期的成长圈中，企业使用的成长手段包括但不限于渠道投放、任务体系、线下活动、优化路径等，行业内曾有一个不成文的规定，不管怎样，只要能带动成长，就去做。

增长的概念在初创企业中很常见。它的手段与营销团队的手段相似，常常混淆。以“成长型产品经理”为例。产品经理主要负责产品开发，以提出用户需求和解决问题为导向；营销团队负责新用户数量和用户参与度；而成长型产品经理处于产品与市场之间，目标是用户成长，通过对用户行为的分析，促进一定指标数据的成长。一般来说，成长团队的运营资金远远少于营销团队。因此，我们应该用更直截了当的语言来理解增长团队在做什么——使用低成本甚至零成本的“技术”手段来实现有效增长的目标。更具体地说，在成长目标的前提下，成长成员观察用户行为，分析行为，划分优先级，然后设计并启动实验进行测试。

目前，国内用户增长可分为“产品导向型”和“新媒体导向型”两类公司。以产品为导向的公司，比如今天的头条新闻，有一个成长团队的目标，就是让用户更频繁、更长久地使用他们的客户。所以成长团队的工作就是通过分析数据寻找机会，通过检验设计“实验假设”，分析结果，看看假设是对是错。假设适用于右翼；如果错误被纠正了，假设就被纠正了，下一个实验将继续。因此，成长团队的大部分工作都与“试错”有关。在这个过程中，掌握SQL技能可以帮助您成长。

媒体导向型企业，由于其“媒体属性”，不仅要随时关注新的增长点，更需要有强烈的内容意识来判断一个话题是否会成为热点。最后，分享运营用户增长的“常规”：aarrr，即获取、激活、保留、实现和推荐。这是最基本的增长 *** 。简而言之，我们应该关注用户的生命周期，并以数据为导向，直到商业化。