1.0引言
开篇的话。
Growth hacking是去年以来国外互联网从业人士提出的新概念，虽然也曾引起一定的关注，但远没有时下流行的data science，3d printing，wearable devices那么火爆。究其原因，一方面是因为互联网圈子喜新厌旧，新概念层出不穷，各领风骚三五天，另一方面也是因为这一概念本身并没有十分明确的内涵，导致其生命力并没有概念提出者预期中那么强（这一点，在后文中涉及到的地方我会展开说明）。
即便如此，我仍然认为growth hacking是一个值得关注的领域，并且在近一年的时间里结合自己工作实践对其做了一些初步的思考。年底将近，我想是时候将这些思考做一个简单的整理了。这样既能够为自己提供一个系统化反思的机会，还可以将笔记发出来，抛砖引玉，供一些有共同兴趣的朋友讨论和批判，以便自己更好地学习和进步。

首先做一个说明，由于我对hacking这样的高端词汇怀有敬而远之的心态，故而更倾向于使用“产品增长管理”这个说法来替代“growth hacking”。考虑到中文领域并没有growth hacking的固定译法，我本人也习惯于尽量避免中英文夹杂的书写方式，以下且依从自己的偏好，使用“产品增长管理”来表达growth hacking相应的含义（这两个概念有出入的地方我会特别说明）。

1.1产品增长管理范围界定
提到产品增长管理，第一步需要明确的是其目的和适用范围。时至今日，虽然有马云提出的“小而美”的概念，但对于绝大多数互联网产品而言，都是希望能做大而非做小：做收入的，希望收入越多越好；做用户的，希望用户规模越大越好；做平台的，希望平台内容越丰富越好，诸如此类，不一一列举。由于绝大部分互联网产品的收入额度和平台内容量都直接或间接依赖于其用户规模，以下我将重点关注产品的用户增长管理这一块，即如何通过管理产品的开发和运营诸环节，实现产品用户规模的持续快速增长。

如果将互联网产品的生命周期划分为孕育期、成长期和成熟期，产品增长管理并不一定适用于生命周期的所有阶段。
对一款孕育期的互联网产品而言，由于其产品形态尚未稳定下来，核心功能和产品玩法仍然有较大的优化空间，最关键的阶段目标是搭建产品团队，完善产品架构，验证产品逻辑，而不是一上来就想尽一切办法推动用户规模的扩张。
同样，对一款已经处于成熟期的产品而言，其价值最大化的方向应该是维持用户留存，更低成本维持产品运转，更高效实现流量变现，探索与其相关的市场和技术演化方向，推动产品的持续发展或转型。处于这一阶段的产品，通常已经基本实现了对其潜在用户群的渗透，其当前用户群的留存率在产品形态不做大调整的情况下很难出现显著的提升，因此用户增长也不是其主要目标。
小结，产品增长管理的目的是通过管理产品开发和运营诸环节，推动处于成长期的产品实现其用户规模的快速持续增长。

1.2产品增长管理方法论概述
想要有效地推动产品用户规模增长，需要解决两方面的问题：一曰方法论，二曰执行力。如果说方法论是告诉我们做正确的事，执行力则要求我们以正确的方式做事。执行力的事情放到以后慢慢讲，今天先谈方法论。
阳光之下并无新鲜事。将常识体系化，便会有价值溢出，而这就是我们要谈的方法论。舍此之外，我们并没有也无需独门秘笈。方法论的作用是帮助我们明晰决策逻辑，清楚地看到每一个工作环节的前因后果。

1.3杜邦分析法简介
讲具体的方法论之前，我想先跳出互联网的圈子，谈一谈财务管理学科里面的一个经典概念——杜邦分析法。关于杜邦分析法的具体内容，财务管理教科书里面连篇累牍，有兴趣的同学可以参看wikipedia里面的“DuPont analysis”条目，这里我就不展开讲了。重点想说一点，企业的财务状况，有诸多繁杂的数据指标来反映，包括资产负债率、资金周转率、销售毛利率、资产净利率等等。如果要关注一个企业的经营效率，我们很难通过逐一考察这一系列指标来作出判断，一方面是大堆的指标，哪个重要哪个不重要很难一概而论，另一方面，多项指标的表现有的偏正面有的偏负面，如何综合起来也是一大难题。面临这一情况，杜邦分析法首先在逻辑上理顺了企业通过运作和经营其资产获取收益和利润的过程，然后将关注的焦点落到净资产收益率上，进而将其拆分为资产净利率和权益乘数，再将资产净利率拆解为销售净利率和资产周转率，将权益乘数替换为资产负债率的函数，从而使得企业运作的各个环节对净资产收益率的影响都可以得到清晰的反映，也就使得对企业管理工作的评价和改善可以做到有据可依，有的放矢。

1.4产品增长管理建模初探
再回到我们的主题——产品增长管理。产品增长管理与企业管理一样，都是一项系统工程，涉及到团队工作的诸多方面，很难由一项笼统的指标对其效果进行明确的评价。因此，与杜邦分析法类似，我们需要有明确的产品增长管理模型。对于不同的产品团队和不同的产品形态，我们很难写出一个通用的产品增长管理模型。我将以某互联网音乐产品的增长管理模型示例来展开说明增长管理建模的方法和意义。
我们先回顾一下美国hacker Mattan Griffel在Growth Hacking-lean marketing for startups中提到的AARRR框架，即产品抵达用户（acquisition），到用户激活（activation），到用户留存和回访（retention），到用户付费（revenue），以及用老户口碑传播吸引来新用户（referral）的过程。这一框架里面既有互联网产品普遍需要关注的环节（比如抵达和回访），也包含了一些特定产品关注的环节（比如付费和口碑传播）。大概思路是通过跟踪用户与产品之间的抽象交互过程，提取其中的关键节点，以产品和运营的手段来实现优化，推动用户规模的增长。

当然，寄希望于仅仅依靠关注这些关键点，来作出系统化的产品增长管理决策，肯定是远远不够的。对于一款给定的产品，我们需要拉来多少新用户，这些用户的留存率需要得到何种程度的提升，用户付费比例可以通过优化提升到什么水平，这一系列的工作优先级如何确定，资源投入方面面临有限预算应该如何取舍，工作推进后需要如何衡量投入产出比，这些问题都依赖于一个系统的产品增长管理模型来回答。
对于某一款互联网音乐产品而言，用户使用产品的方式可以按照以下方式进行分类，是在网页上使用还是在客户端（即app，或移动端）上使用，是登录使用还是匿名使用，是首次使用还是重复使用。

根据以上分类，我们首先可以将产品增长管理的目标指标——产品日用户总数进行第一步拆分：产品日用户数等于网页端用户数加上客户端用户数减去同时使用网页端和客户端用户数。基于这一拆分，我们知道，推动网页端用户增长或客户端用户增长，都可以实现产品总用户增长，但仅仅将网页端用户引流到客户端，并不会带来总用户增长。这样我们就可以清楚的看到对产品增长总体负责的团队成员和驱动产品移动化的团队成员的目标并不一致，在产品增长管理的过程中需要关注这一点并做好协调。
进一步地，对于网页端（或客户端）用户，我们将其拆分为登陆用户和匿名用户两块来看。我们再将用户留存的因素一并纳入，这样就有：网页端总用户数等于匿名用户数加上登陆用户数；其中匿名用户数等于当日首次访问的匿名用户数加上之前每日首次访问的匿名用户数乘以其留存率（登陆用户数类似）。通过这一拆分，我们可以看出，需要关注的关键指标是每天的新用户量和该用户群体的留存率。由于登陆用户的留存率通常远高于匿名用户，且大部分登陆用户都是由匿名用户转化而来，这样就引出另外一项关键指标——匿名用户注册率。如果匿名用户注册率长期上不到，导致费大力气推广抵达的用户都快速流失了，那么就需要通过在产品层面优化匿名用户的注册流程，籍此环节来推动用户增长管理。

以上是对产品增长管理模型的两个环节示例说明。由于量化的整体模型不方便通过文字来详细表述，这里就不做更多的展开了。我会在这份笔记的后续篇目中介绍更多细节，有兴趣的朋友也可以通过其他方式与我沟通和讨论。

1.5小结
基于增长管理模型，参考市场和行业指标，结合产品特征和现状，作出系统化决策，构成了互联网产品的方法论基础。当然，有效的产品增长管理工作仅有方法论是远远不够的，还需要强大的执行力。
没有执行力作为保障的方法论未免流于空谈，而没有方法论作为指导的执行力则难免失之蛮干。

产品增长管理笔记，第一篇先写到这里。第二篇，执行力的内涵，敬请期待。

关键词：产品增长管理 方法论 杜邦分析 growth hacking