增長黑客是一門科學

翻譯自Why Science Is The Number One Growth Hack For Your Business

看到一篇介紹增長黑客的文章，正逢朋友有空，便翻譯了出來，在此留作記錄。

感謝浩偉大神。

以下是正文：

「你用來發展我們公司的最強growth hack手段是什麼？」

這個問題是客戶在銷售會議上最喜歡問我們的，而恰恰也是我們最喜歡的。

它一出現，我就會忍不住流露出一絲微笑。

因為對我們來說，這可是讓桌旁端坐的人們了解我們機構與眾不同之處的最佳時機。

這麼好的機會，我怎麼能放過。

「是科學！」

整個屋子都安靜了。

他們想要的是一劑簡單粗暴的猛葯，我卻給了他們一個想法，一個流程，一個方法論。

以及給他們解釋，為啥「兩周增加300%訪問」這種運營手段對他們毫無意義。

Growth Hacking 是對真相的追尋

有這樣一個非常古老的傳說，古希臘哲學家蘇格拉底曾被Delphi神諭認證為當時最睿智之人，而他自己宣稱：

「我是最睿智之人，因為我明白一件事件：那就是我一無所知」

當我與客戶開銷售會議的時候，我對他們也一無所知。

我不知道他們的產品，不知道他們的受眾，不知道他們的商業模式，也不知道他們的用戶流程。我完全不了解他們的業務，別的外部營銷諮詢機構也是如此。

而與大多數的營銷機構不一樣的是：我們承認自己的無知，並用它作為一種工具來構建企業成長機制。

當你還對客戶的業務及顧客關係兩眼一抹黑時，探討營銷策略是毫無意義的。對別人有效的手段，並不一定也能在你身上奏效。盲目複製營銷手段根本無濟於事。每個企業都是獨一無二的，所以也應該被區別對待。若盲目實施營銷策略，不一定驅動增長，而更可能浪費資金，損害品牌。

營銷是圍繞理解和影響顧客行為展開的，目標是讓人們以可預見的方式對刺激做出反應。每一個營銷活動都會產生某種反應，我們就是要儘可能地預測出這種反應。這使得營銷成為一種永無止境地尋求真理的活動。真的是永無止境，因為真理本身就是一種無法到達的幻象。而作為人類，我們在現實世界中能夠掌控的東西其實也就那麼多，對於我們的大腦來說，現實太複雜，太龐大，變化太快了。

不起作用的策略往往源於對消費者的不了解，不了解他們需要什麼、他們追求什麼，或是他們喜歡去哪玩、喜歡被怎樣對待，也不了解這一切如何匯聚為一種品牌。你是在猜測用什麼方法也許會起作用，而非探究什麼方法必定能起作用，同時浪費大量的人力物力。

知識就是力量，你越了解業務，越有能力引導變革並推動增長。你迫切尋找的策略，其實來自於對真理的追求，而我們所說的「growth hack」，其實也不過是你透徹了解目標受眾和消費者關係之後的結果。在弄明白業務背後的複雜機制後，你肯定能夠發現你想要的策略的。

而這就是科學登場的時刻了。

Drop Box 的秘訣並不僅是推薦計劃

從2008年9月到2010年1月，Dropbox的用戶數量從10萬增長到了400萬。

你可能已經知道發生了什麼事。

肖恩·埃利斯（Sean Ellis）發明了現代化的邀請機制來推動病毒式傳播：那些邀請朋友註冊Dropbox的用戶在當時能收到500MB的額外存儲空間。

來自世界各地的其他企業馬上就「偷」了這個點子，但是卻發現自己用的時候並不像Dropbox用的那麼有效。

因為他們複製了錯誤的策略。

Dropbox的成功並不建立在邀請機制本身，而是建立在研發邀請機制的過程上。這個過程是一個以實驗為基礎的科學過程。

在對邀請機制加註之前，Dropbox進行了一些小實驗，以確定用戶願意為免費存儲空間花多少精力。

這些小實驗讓dropbox知道用戶是願意為了免費的額外儲存空間花些功夫的。他們願意為此用自己的社交賬號來邀請朋友，乃至通過gmail組件來群發邀請郵件。

他們並不是一夜之間發現了邀請機制這種growth hacking手段的，而是通過很多次的小規模試驗來有邏輯地得到結論。是實驗慢慢揭示了邀請機制能夠作為dropbox的一種主要發展手段。而這種邀請機制對你不起作用的原因也很簡單：你的顧客和dropbox的不一樣。這聽起來顯而易見，然而還是每天有不少人問我能否給它們一些即插即用的growth hack方法來發展公司。

是的，這個世界上並沒有什麼「最棒的growth hack」。

這種對營銷戰術的迷戀是你未能實現可持續增長的首要原因，也是為何growth hacking作為一個學科名聲並不好的原因。你的growth hack不能是從別人那搬來的。

正如growth hacking教父肖恩·埃利斯（Sean Ellis）所說：

「可持續發展來自於對消費者的充分了解，並且搞清楚如何發現並獲得更多的消費者。」

與dropbox發現其用戶願意通過邀請朋友來獲得更多儲存空間類似，twitter發現所有活躍用戶至少關注了三十人，airbnb發現他的目標消費者正在通過craigslist尋找度假租房。然後他們都把這些發現轉化成了有效的營銷策略。twitter開始在註冊流程中向用戶推薦有趣的博主以提高活躍度，而airbnb則製作了一個能跨平台在craigslist上一鍵發帖提高知名度的小工具。

其餘的，正如他們所說，都是歷史了。

這些例子表明，增長來源於對消費者真相的不懈追求，而非盲目抄襲在其他企業的消費者身上奏效的營銷策略。

最小化可行實驗：速度比準確度更重要

最好的營銷人員是實驗者，而非算命先生。

他們會花時間探尋真相，而非花時間布告天下他們已經了如指掌。

他們明白他們對現實的認知是有限的，他們提出的假設也僅僅是假設，他們所做的不過是預測他們的策略如何吸引消費者並推動增長。他們也明白這些假設可能是錯誤的，並把這種不確定性作為改善決策的工具。他們化假設為實驗，創造了接近事實真相的機會。

當客戶詢求最好的業務增長手段時，最好的營銷人員絕對不會炫耀自己的營銷手段。相反的，他們會陳述自己用來達成growth hack的工作流程和工具。他們通過尋求真相來發揮能力。

實驗的美妙之處在於你不會失敗，因為你總會學到些什麼。無論實驗結果如何，你都能更好地理解業務與消費者之間的關係，都能找到改善現有策略的方法而且往往是全新的方法。唯一導致失敗的方法就是不做任何實驗，像個無頭蒼蠅一樣猜測自己採用的策略是否會管用。

傑夫·貝佐斯（Jeff Bezos）將他成功的很大一部分歸功於運行實驗。

最有意思的是，其實貝佐斯的評估並不那麼準確。事實上，如果你每年做雙倍的實驗，你會獲得兩倍以上的創造力。

想想看，每個實驗都會拓寬或者加深你的知識，而新知識能幫你更好地設計實驗，更好的實驗又會提供更豐富的知識，從而又會造就更好的實驗。在此過程中，你的創造力會成倍增長，而非僅僅翻倍，這就是複合效應。

在實驗中，執行的速度是重中之重。實驗的目標是快速學習和積累知識，而不是為了看起來很精美。如果你有一個獲取消費者的好想法，就應該在圍繞它構建整個營銷策略之前，儘早在現實環境里測試它。當然這與你的資源也有關係，比如，當你還不知道你的消費者是否玩instagram時，你怎麼能花大量的時間金錢在instagram做廣告？一旦你發現了一個感覺還不錯的想法，儘早在真實環境里嘗試它，看看會發生什麼。

最小可行化實驗不一定要盡善盡美的，但一定得足夠去驗證或反駁你的點子所基於的假設。

把設想帶入實驗

面對客戶的時候，我們喜歡把growth hacking過程描述為一種發現之旅。

想像一下，你被困在一個荒島上。你需要想方設法獲得食物和水，那麼你得先弄清楚在哪能發現它們，如何採集它們，如何儲存它們。

第一天，你在樹林里發現了一頭野豬，這時在你面前有兩種選擇。

情景一：你依託設想

你把野豬作為你的主要食物來源。你製作了一把長矛，順利地捕獲了一頭野豬，取得了足夠一周的口糧。雖然你並不知道如何儲存這些肉，但你看到樹林里還是有很多野豬的，所以你據此設想自己應該還是有足夠的生存空間的。然而，因為你不會儲存肉類，所以你不得不每周獵取一隻野豬。最終，獵取野豬耗費了你大量體力，且你不能從豬肉上攝入足夠的維他命，等到你意識到應該找個新的食物來源時，已經太晚了。

你-死-定-了。

情景二：你依託實驗

在捕獵野豬的同時，你也注意著樹上的果實，你觀察有沒有猴子採食來據此判斷果實能不能吃。你揣著長矛，但你也同時設置了一些陷阱。你花了一周只用長矛捕獵，另一周只用陷阱，第三周結合這兩種方法，然後來比較看看哪個最有效率。你試著用不同的方法來儲存食物，並不斷探索周邊環境以發現更多的食物來源、更好的採集方法和儲存方法。

這個比方還是有一定局限性的，但與我們的主題本質相同。

谷歌廣告可能今天挺管用的，但不能保證它們明天還能一樣管用。消費者、營銷策略、渠道、技術和競爭對手都在不停地以前所未有的速度變化。

你可以選擇繼續每天盲目地運營相同的谷歌廣告，也可以測試新的關鍵詞、搭建不同的著陸頁、同時試用Facebook廣告和Instagram推廣。按前一種那麼做，會死，按後一種那麼做，得活。

而且還能活得很好。

科學流程是你最強大的營銷武器

並不是只有成為愛因斯坦才能來學習科學。科學就是追隨好奇心，承認無知，並下狠手減少兩者之間的差距，而科學流程就是為了達到這個目的而設計的。它將會消除市場營銷的不確定性，並讓公司的發展成為一件可規模化，可預測和可重複的事情。

它是這樣運作的：

1. 設立目標
2. 產生想法
3. 設計實驗
4. 執行
5. 研究數據
6. 迭代重複

第一步：設立目標

永遠做到「想好了再動手」，好的實驗源於清晰的目標。

你是否希望為你的網站吸引更多流量？是否想重新激活流失用戶？是否想增加銷售收入？

簡單地追求「吸引更多流量」並不能幫你達成願望。為了設計更有效地實驗，你應該把你的目標細分為更小、更容易掌控的部分——S.M.A.R.T 原則（具體性（Specific）、可衡量性（Measurable）、可分配性（Assignable）、現實性（Realistic）、時間觀念（Time-related））可以很好地幫助你完成這個步驟。

假設你經營著一家電商企業，每月有14,000個獨立訪客，平均消費$7.3，從而實現年收入$1,226,400。為了在明年年底之前達到$2,000,000年收入的目標，你需要增加網站訪問量達到22,832次，或者將每位訪問者的平均消費提高到$11.7。

你可以這樣設定目標：

「我們希望在90天內將網站訪問量提升到每月23,000個獨立訪客 - 每周的增長率為13%。」

為什麼說這樣設定目標能夠符合S.M.A.R.T原則呢？下面我來解釋下：

• 具體性（Specific）：把月獨立訪客數增加至23,000；
• 可衡量性（Measurable）：每周13%的增長率；
• 可分配性（Assignable）：我們-營銷團隊；
• 現實性（Realistic）：取決於所設定的目標對於你的企業來說是否「實際」；
• 時間觀念（Time-related）：你打算給你的團隊多少時間來完成目標？好的目標一般會設定在30天到90天之間。

你可以結合aarrr模型來設定目標，這樣就能將所設計的實驗與用戶體驗流程結合起來。

增加網站流量僅僅是你如何觸發增長的一個例子，aarrr模型的每一個階段都存在著這方面的機會，你得明智地決定首先發展哪一個階段。比如說：如果95%的訪問者沒有花費就離開了網站，那麼把網店的流量加倍也是沒有什麼意義的。所以說你得依靠數據來確定所設定目標的優先順序。

第二步：產生想法

在「是什麼」之後，是「怎麼做」。

在這一步，你得想出一些辦法來實現你的目標。在我們的例子的，這個目標就是：一周內增長13%的流量。

你應該試著在基於過往實驗的數據與全新的實驗之間找到平衡，這樣你就能改善現有的策略，並最大限度地發現新機會。

舉個例子，過去的實驗已經證明，instagram廣告是能夠有效地驅動流量。基於這點，你可以嘗試繼續在這個媒體上下功夫，改善過去的實驗，來從老方法中獲得更大流量增長。

當然，你也可以換個想法，開始關注pinterest博主，因為你已經看到競爭對手在這麼做，並想知道它是否也適用於你。

還有更多的想法：

• 你可以與其他電子商務企業合作來進行一次大酬賓，並共享電子郵件列表及facebook粉絲以交叉推廣。
• 你可以創建一個聊天機器人，幫助人們為它們的父母、兄弟、姐妹和朋友等選擇最好的禮物。-然後寫一篇關於它的博客文章，在社交媒體/社區里分享出來，並上傳到product hunt上。
• 你可以給消費者寄送貼紙來增加線下曝光率。

總而言之，提出儘可能多的想法，然後在接下來的幾周內選擇你想要專註於的想法，並把餘下的記錄成參考文檔，以便之後再閱。

第三步：設計實驗

我們可以通過定義以下參照來將想法轉化為實驗：

• 一個要驗證的假設
• 要測試的變數
• 要測量的尺度
• 定義成功的標準

對於之前提的pinterest的想法，這套方法這樣運作：

只要我確認關注pinterest博主的策略能夠起效，我就可以進行進一步的測試來確定最有可能關注我和我的產品的博主的特徵。進行的實驗越多，我越能發現pinterest是一個社交平台，進而最終我能把它變成一個流量工具。

在此階段你要堅持最小可行性實驗的做法。

• 不要浪費時間來不斷完善方案或實驗設計。只需要實施能夠驗證或反駁你假設的必要實驗。
• 不要在一個廣告企划上燃燒太多經費。從小企劃做起，當它產生吸引力之後再擴大規模。
• 控制變數：不要在每次實驗間改變太多變數，一次測試一個因素，以了解它相對於其他因素的影響權重
• 不要爭論哪個廣告看上去最棒：把所有候選方案投入市場進行a/b測試，然後最好的那個自然而然會浮現出來。

第四步：執行

是時候將你的實驗投入真實世界了。

這一步完全是關於幹活兒的。你得擼起袖子使勁干，帶上腦子聰明干。用各種各樣的工具來幫助你並代替你做哪些重複性的工作吧！

增長團隊喜歡從 Google』s design sprints (https://designsprintkit.withgoogle.com)來獲取靈感來計劃實驗，管理時間以及布置任務。

第五步：研究數據

這一步可以說是整個過程中最重要的也是最容易被忽略的階段。

現在成天有各種營銷機構自稱「數據驅動」，但實際上真正名副其實的沒幾個。

其實這不難理解：營銷從業人員通常都不喜歡數字。他們在大學裡通常都選擇藝術、文化和創意專業而非數學和科學專業。如今的業界，「原始時代」已經結束了，任何事情的發展都是可以被追蹤的，這個世界要求他們放棄一部分直覺判斷，轉而求助於數學判斷，但是他們卻沒有發展出研究數據的能力，而這種轉變也是無法一蹴而就的。不過，「數據驅動」仍然是個能夠吸引客戶的好噱頭，於是他們也不管三七二十一拿來就宣傳，誰讓他們是營銷從業者呢？

（我覺得國內的營銷從業者的數據敏感度還是很高的，尤其是互聯網行業中的營銷從業者。）

科學的過程總體來說就是：發現新的知識並將其內在化以從環境中汲取力量。如果新知識被忽略或小看，那運行實驗是沒有任何意義的。

你應該花點時間來看看實驗結果，並嘗試通過結合定性和定量數據來了解周遭環境中的「為什麼」。

以下是一些指導性的問題：

• 實驗的結果是什麼？
• 最初的假設是否正確？
• 為什麼會產生這樣的結果？試著了解整個過程而不僅僅是發生的事件。
• 是否可以解構數據或者合併數據來揭示新的機制？

大約80%的實驗都會失敗，但這並不意味著你失敗了。收集的數據越多，你就越能更好地將現實和假設相對應，也就越能提出更好的想法。我曾經提過這句話，但只有當你花時間從實驗中認真研究數據時，這句話才能奏效。

第五步：迭代重複

恭喜你，經過以上步驟你已經變得更聰明了，現在繼續使用它們來變得愈加聰明。

你應該調整目標，規模化成功的實驗，調整失敗的實驗，提出新的想法，設計更好的實驗，學習新的知識。

然後再做一遍，再做一遍， 永無止境，正如科學是永無止境追求真相的過程。

最後

總是會有更多的東西要測試，總要運行更多的實驗，來獲取更多的知識。你永遠無法贏得這場比賽，但是你比得越多，就會變得越好，把競爭者甩得越來越遠。