Hacking Growth 讀書摘要(3) 找到增長槓桿

找到增長槓桿

一個受early adopter歡迎的產品並不一定可以成為成功的產品。

典型教訓：Everpix, 深受早期用戶的喜歡，但是團隊並沒有聚焦運營早期adopter的激情去激發增長。一個創業企業是一個定時炸彈， Everpix 發布一年半以後，運營成本話費了48萬美元，但是通過付費用戶收入25萬美元， 180萬美元的投資花費殆盡，最後一筆來自AWS的35000美元的賬單成為Everpix關閉的最後一根稻草。

Right Levers of Growth at Right Time

Hacking 增長策略

Growth hacking is not about throwing ideas against the wall as fast as you can to see what sticks, its about applying Rapid Experimentation to find and then optimize the most promising areas of opportunity.

在增長的早期，增長策略應該選擇在最短的時間裡最影響最大的實驗，而不是像大公司一樣做一些很小且時間很長的測試。每一個測試都有一個巨大的機會成本，所以應該在每一個測試中選用影響最大的測試。

THE METRICS THAT MATTER

決定增長策略的第一步就是要確定核心指標: OMTM 或者叫北極星(North Star)指標。最好的方法是確定公司的基本增長等式（fundamental growth equation)

eBay 等式:

Number of Sellers listing items X Number of Listed Items X Number of Buyers X Number of success Transactions = Gross Merchandise Volume GROWTH

Amazon 等式:

Vertical Expansion X Product INVENTORY per Vertical X Traffic Per Product Page X Conversion to PURCHASE X AVERAGE PURCHASE VALUE X REPEAT PURCHASE BEHAVIOR = REVENUE GROWTH

Uber的兩個重要因子: 司機數量，叫車人的數量

Yelp的核心因子: 被點評過的商戶數 和 每個商戶的點評數

至少需要跟蹤的是用戶到達AHA moment之前的每一步，以及他們每一步的適應頻率

eBay 的北極星指標是GMV，也就是被賣出的商品數量。

選擇北極星指標

要確定北極星指標，必須要回答，增長等式中哪個變數代表產品的Must-have 體驗（不可替代的體驗)。 eBay：GMV。 Whats App: 發送的消息數。 Airbnb: 間夜數

隨著產品／服務的發展，北極星指標本身也需要被迭代更新，適應新的曾站戰略。

Illuminating the Best Bets

如果有好的預測去提升北極星指標，那就趕快去嘗試改變和測試。 Airbnb案例: 發現紐約的的預定率低於其他市場，並發現紐約的民宿照片質量很差，他們就直接飛到紐約，租了一台5000美元的相機，對一些民宿拍了一些照片，然後進行對比測試，並發現好的照片的民宿可以獲得2～3倍的預訂量。發現這樣有效以後，他們就擴展到巴黎，倫敦，溫哥華，邁阿密。從2010年到2012年，Airbnb的Photogrpah Program 從20個攝影師發展到2000個自由職業攝影師， 拍攝了13000套房源的照片。使預定量提升了2.5倍。

快速執行:

巴頓將軍:"一個好的方案今天得到徹底的執行，將比明天一個完美的方案更好"

DATA IMPERATIVE

完整數據的必要性！

DESIGN ACCESSIBLE REPORTING

你必須用可能簡單和最能說明問題的表現形式來彙報你的數據發現！

這就是為什麼Dashboard 而不是 Spreadsheet來彙報的重要性！

a)聚焦在重要的趨勢和指標上

b)可以讓你更加方便的與別人在公司內分享

數據可視化設計是複雜的，但是一個有能力的數據分析師和Growth Lead 一起能夠創建一組有洞察並且可操作的dashboard(儀錶盤)，讓整個團隊來更好跟蹤最核心的指標

案例

Twitter Growth 團隊怎麼發現至少關注30人是Twitter用戶變成長時間的活躍用戶。

1. Josh Elman團隊線做了cohort analysis, 從最基礎按進入月分組開始，進行更深入的分析，比如每天看5次Twitter的人確從來沒有發過Tweet的用戶，只有周末發推的用戶，一周關注10個以上的用戶等等。當時Twitter碰到的問題是用戶的留存率(retention) 較低， Elman開始把用戶按照每月訪問Twitter的次數來分組，然後把這些組裡的用戶下個月的訪問次數來比較。他們發現每月訪問7次的用戶下個月的留存率在90%以上。

2. 然後他們把用戶分成3組：核心用戶（每月訪問7次)以上的用戶)，一般用戶 和 cold users(來過一次再也不來了)， 發現只有20%的用戶是核心用戶。

3. 基於此，他們進行了相關性分析，去尋找這三個組的用戶在行為上的區分。發現核心用戶一般都關注了30個以上。但是相關並不代表就因果性。通過更多地數據分析，找到了另外一個相關性，就是這30個以上的關注有多少也關注了自己也決定了他是否是一個核心用戶。

最終發現關注的人1/3也關注了自己正好是核心用戶的重要因素。但是，Why?

4. Growth團隊對進行了電話用戶訪談，發現如果超過1/3的人關注自己，那Twitter就更像是另一個Social Network. 如果你關注的人也都不關注自己，Twitter就更像是一個資訊網站。所以Twitter的獨特用戶價值體現在 1/3的被關注和2/3的被關注之間。

另外，他們也發現了另外一組用戶: 他們來一次，然後沉默了很久，然後又來了。通過電話訪談發現，他們第一次來的時候以為Twitter就是一個廣播工具，所以來了一次以後就走了。然後通過其他途徑得知比如朋友關注了某一個明星，然後又回來。

從這個案例看出：找到增長等式，核心指標，建立正確的數據監控，分析報告（包含用戶回饋）， 來發現和監控真正的增長槓桿。