总的说来，一路野蛮生长，跌跌撞撞，体内吸收了不少混乱的能量。然而那些在当初看来任性妄为、无足轻重的经历，终将在某一日连点成线，开花结果。
正如乔布斯在斯坦福毕业典礼上的演讲：“你不可能从现在预测到未来，只有回头看时，才会发现事物之间的联系。所以你必须相信，那些生命中的点点滴滴，将会在你未来的生命力，以某种方式串联起来。你必须始终相信一些东西——你的勇气、宿命、生活、因缘，随便什么，他们将给你追寻内心真正所想的自信，带你走离平凡，变得与众不同。”
接下来，告诉你三个问题的答案：
为什么选择这本书？这本书都讲了什么？哪些思路值得借鉴？
1. 为什么选择这本书？
“互联网是由用户、终端、应用、公司、收入和理念构成的生态圈，这个生态圈已互联网公司为主体，以用户思维为理念，通过产品满足用户需求和获取用户，获取大量用户后再转化用户价值获得收入”
13年毕业的误打误撞进入互联网，无论是百度LBS，还是后续的qunar、美团，都是大体量公司，上线一个很小的功能点都能立刻获取用户和商家反馈，不曾体验过冷启动。待过的团队都依托在较大的流量优势上借力打力，用户流量不用发愁。
15年做官网代购代理商工具，项目上线半年后稳定到1000张票/日，一直没有找到突破的方法，直到后续出现了优惠券码，带了一波节奏；今年在海外酒店参与团队业务增长时，也跟着思考过如何借助美团的流量优势进行平台内用户转化。
最开始工作时，关注如何提高沟通能力，着力在打磨每一个细节点；后来主R一个项目时，关注如何更快协调资源获取支持，在更短的时间内拿到更好的结果。现在，我开始关注，一个业务如何冷启动，如何从数据中获得目标信息，到业务瓶颈时如何破，如何立。
于是，封面写着“创业公司的用户与收入增长秘籍”的《增长黑客》进入我的视线，想带着一些问题在书里找答案：
① 在不同的阶段需要关注哪些关键数据？（这个也是面试时我跟Frank说我需要提高的能力）
② 增长意味着什么？
③ 如何实现增长？
2. 这本书都讲了什么？
“创业没有银弹，这不是一本告诉你如何不劳而获坐收渔利的葵花宝典，也没有人能代替你主动思考。任何增长黑客都无法挽回一个无药可救的垃圾产品。我只不过在抛砖引玉，而我所说的也可能是错的”
最后一句话倒是影响了后面的很多人，包括李善友教授在混沌里面每次讲课都会先提一次。
好奇心、痴迷数据和创造力结合诞生了增长黑客。
书的第一章用较长的篇幅介绍了增长黑客的崛起，涉及定义、职责特质、担任的团队角色、成长路径和常用的工具。作者以Andy Johns为例，详细说明了他在Facebook、Twitter和quora等公司的增长部门如何实现新增用户、活跃度提升和用户留存。是我觉得本书最有意思的实例，具体列出给大家参详。
Facebook：新增用户
背景：2008年最开始的时候公司设下的指标：12个月内获得2亿新用户。
路径：特地招了一批聪明人，发起了一个深度研究项目，围绕Facebook海量的用户行为数据进行研究，试图找出驱使用户注册和活跃的因素。
执行：
① 面向用户提供带有个人Facebook基本资料的博客小挂件，用户可以对外展示炫耀
→ 每月带来数十亿次展示炫耀、千万次点击和百万级的注册。提高搜索引擎权重。
② Facebook收购了一批来自第三世界国家的通信录服务提供商。获取其关键技术，更快拿到潜在用户的email地址，进行数据挖掘，精准的广告推送
→ 2008年5月，独立访问用户量提升。
Twitter：用户增长和活跃度提升
① 背景：最早的landing page是由外包设计，页面上包含了大量繁杂的元素
路径：改造landing page，砍掉繁杂元素，将需要重点突出的登录注册区域扩大到占据整个页面的三分之一。引导用户focus到登录注册上
结果：24小时内用户注册率提升了约250%
② 每当有新用户注册，立即向他们推荐关注至少10个用户，让新用户有事可做，提高活跃和留存。
③ 充分挖掘电子邮件的作用，主张将这一切机制化，开发了邮件自动发送功能，提高单位时间内发送的数量。改进后，每当用户又获得新分析或者被转发，都会第一时间收到邮件提醒，让他们回来看看。
Quora：琢磨活跃用户的行为模式
探寻到活跃用户的行为模式，归纳为一套“标准动作”，然后引导其他用户也去执行这套标准动作。
后续的第二到第七章，作者从创造正确的产品讲起，给出了关于如何获取用户、激发活跃、提高留存、增加收入和病毒传播的不同路径和思路。第八章详细介绍了Airbnb、Tinder、GitHub、美丽说和外卖库的增长实例。关注具体每一个增长环节的童鞋可以到具体的章节中获取几种不同的方法参考。
优秀的地方在于，附录作者提供了增长黑客应当关注的常用指标，甚至给出了国外优秀的增长黑客名单，简直不要太贴心。
3. 哪些思路值得借鉴？
我没有专注在用户增长领域，能从书中借鉴的是如何用作者这一套用户增长的思路应用到业务增长上。
业务增长，一方面是用户的增长，一方面是交易量的提高。交易量的提高中排除用户相关的因素（用户新增、活跃和留存）外，最关键的就是转化率的提升。书中有几点是业务增长中可以参考的：
如何用数据分析思路解决实际问题
我们会在需求前调研时带着问题去分析数据，会在需求上线后带着期待的心情去提取数据。虽然都是带着问题，但两个时刻对数据的关注点是不一样的，调研时我们希望看到当前的问题，评估时我们期待数据如预期的表现。这时往往会focus在我们心里的数据上，而忽视其他的数据。书里给的建议是：
① 首要环节明确分析的目的。脱离具体目标的单纯数据查看没有价值。
② 其次是了解数据来源的相关信息，包括各项指标的定义、采集点和上报机制。不同产品对指标的定义应当建立在品类特性和自身提供的服务核心价值上。比如一款及时通信应用，每日启动数就没有消息发送量重要。
③ 最后就是对数据进行定性和定量的分析。前者是对事物的性质做出判断，定义“是什么”，后者是对事物的数量进行统计，衡量“有多少”。正确的数据分析是定性分析和定量分析相互结合，不断验证的过程。
我们实际工作中解决问题其实跟科研（比如我研究生的课题羟硅铍石的形成研究）的思路是一致的，即 提出假设、设计方案、分析数据、验证或推翻假设、最终抽丝剥茧，一步一步接近真相。
寻找关键路径
之前耗子姐请来Airbnb的前工程师给我们分享一个有意思的point“aha moment”，他当时提到的Airbnb在增长中做的一些里程碑，在书里也有提到，如请专门的人去给民宿拍照、心愿单。还有一些是书里没有提到的，比如更改Airbnb的logo设计，当时也引发了急速增长。
用书里Andy Johns的例子来看，最明显的就是在Quora进行“标准动作”探索的实例。增长黑客们相信，活跃的用户或者较高的用户转化率一定存在一套或者几套比较固定动作序列，或者操作路径，利用数据分析，可以找到这些路径和标准动作，然后引导用户或业务的增长。当下已经有不少公司已经利用机器学习做数据挖掘或者模型建设，真正实现大数据在业务上的广泛应用。
比如LinkedIn的SaaS企业内部有个非常强大的电销团队。他们每天产生了多少销售线索，每个线索分配给了多少销售员，每个销售员打了多少电话，若干电话产生了多少真正的商机，商机逐渐的转化成了成熟的商机，最后成熟的商机变成了一次demo（产品展示），产品展示之后有几次会议的跟进，会议跟进之后最后这个用户是否成单，整个这个流程是被一套非常系统化的CRM的分析机制在管控，我相信他们内部也一定是有数据进行关键路径的寻找和锚点，用于指导CRM系统分析和管控。
A/B test思维
在产品开发过程中，有些选择轻而易举，比例面向大众偏理性的产品，主色调定位蓝色最权威稳重而广为接受（如百度和Facebook）；强调安全的服务（链家、瓜子和360），绿色就是常规之选。不过有些时候，备选方案模棱两可，需要进行A/Btest，关于A/Btest的思想和方法相信很多PM都很熟悉，在产品设计中，常用于减少页面障碍，提升转化率、确定改版方案、新功能的小范围测试，比较成功的如Airbnb的“保存到心愿单”，将收藏图标从星形改为爱心，就让心愿列表的使用率提升了30%。作者还补充了奥巴马竞选、OkDork的A/Btest等实例，其中关于OkDork成功将订阅人数从1.2w提升到5w的实例值得C端童鞋详细阅读。
不过书中提供了一些案例，让我们当心A/Btest的陷阱：即二者唯一，必须选一个。百姓网的“投递简历”和“拨打电话”就是一个反例。
A/Btest不仅在选择中作用数据支撑外，在单一选择的方案设计中，也是一个可以思考的方向。Tinder中单一的“喜欢”不如增加“不喜欢”按钮，就是利用人们吝啬的认知分配，不愿意多思考去做出选择。即，don't make me think，没有中间状态，要么喜欢，要么不喜欢。
整体来说，这本书更多提供的是一些现有方法的整理和实例罗列，并没有很多的思维的深入和扩展，也没有系统的底层逻辑。
如果你想知道用户红利消失后如何低成本的获取用户、提高活跃和留存，相信这本书都能给你提供一定的“术”和“道”可参考。不过关于如何在天花板边界进行“破”和“立”，这本书就有点局限了。
而你，是何其有心，能看到这里，不如带着你的问题去看看，相信有很多思路可以交流。
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