Camera360 陳思多：Growth Hacking 重點在 Growth ,而不是 Hacking

04-25

本文作者：陳思多，Camera360 大數據與增長業務 VP 。本文根據 TGO 鯤鵬會成都分會活動演講整理，原文來自公眾號「 TGO鯤鵬會」，授權轉載。

大家好，我是 Camera360 大數據與增長業務 VP 陳思多。Camera360 是由成都品果科技出品的一款基於 iOS 、Windows Phone 和 Android 的手機攝影軟體，全球累計用戶超過 8 億，覆蓋超過 200 個國家，國內累計用戶超 2.5 億。

今天就這個機會，想跟大家分享一下我們做 Growth 的經驗和心得體會。

1. 什麼是 Growth Hacking ？

第一部分，我想首先簡單跟大家分享一下我對於 Growth Hacking 的理解。

上圖是國外機構整理的 2017 年移動 Growth 架構圖譜。包含了幾乎所有與 Growth 相關的業務環節和對應渠道，一看起來就讓人很頭大。如果你沒有系統的理解或認知 Growth ，那麼很容易就會從這裡面的某個環開始切入。但我想告訴大家的是：請先忘掉它們。

Growth Hacking 的重點在 Growth ，而不是 Hacking 。我認為 Growth 首先是一種思維方式 —— 不是執行上的解決方案或者改變按鈕顏色的 Trick ，我們需要先去理解和具備這種思維方式，然後才能開始做這件事，不然很可能走很多彎路還得不到任何效果。

2. 如何像 Growth Hacking 一樣思考？

在做 Growth 時，我們需要向 CEO 和產品經理那樣思考問題 —— 我們的產品到底滿足了用戶什麼需求？為他們提供了什麼價值？Growth 有個前提是 PMF（ Product Markting Fit ），並不是所有產品在任何階段都適合去做 Growth 。

要達成 PMF ，核心是用戶價值 —— 產品首先要滿足部分用戶的核心價值，這樣產品才具備 PMF —— 這個產品在市場上才是有存在的意義和價值的，這樣我們才能繼續做增長。所以，用戶價值是一切增長的原點。

上圖來自 Sean Ellis（肖恩·艾利斯）—— 增長黑客之父，他認為增長在業務上的結構應該先做到 PMF ，隨後才是規模化增長（ Growth Hacking ），一切 Growth 的基礎都來源於 PMF ，所以第一步要先明確產品到底處在哪一個階段：

如果在 PMF 階段，甚至還不確定有沒有找到 PMF 時，那請忘掉增長的東西，先搞定 PMF ；
如果產品得到了市場的匹配，那應該從最核心的用戶開始發展，做 Growth 的事情。

那麼，如何鑒別用戶的價值？如何判斷是否達成 PMF ？

首先，最基礎的是要真正的走訪用戶，面對面問他們是不是認可產品價值。通過這一點，可以最直觀的讓我們感知到產品所提供的核心價值是不是被用戶所認可。

Sean Ellis（肖恩·艾利斯）提出過如何鑒別用戶價值以及判斷是否達成 PMF 的三個步驟：

先找出「沒有這個產品很難受」的人群；
找出他們關心的功能排序；
分析提煉數據信息，定位到最核心功能背後的用戶需求。

基於以上三種方法去考慮增長怎麼走：是重新梳理產品的核心價值，還是開始做增長工作。同時，PMF 不是永恆不變的。用戶和市場的變化非常快，用戶的需求和關注焦點也是會改變的。

例如在 2012 - 2013 年期間，當時 Camara360 依靠著技術優勢為用戶提供了非常優質的濾鏡，那個時候如果用戶不用我們的產品，拍出來的照片質量是非常糟糕的，所以在那段時期我們有非常好的 PMF 。但發展到現在，iPhone 自帶的相機功能已經非常厲害了，也配備有自帶濾鏡，對於所有其他的相機類應用濾鏡也都是標配，僅僅依靠濾鏡作為核心價值所構建起來的 PMF 就不那麼牢固了，因此我們需要持續挖掘新的用戶價值點，打造新的核心功能。

3. 如何對用戶價值進行衡量與觀測？

彼得·德魯克講過一句話：如果一樣東西你不能衡量它，就不能夠去對它作增長。所以即便我們有了核心價值，還要找到對這個核心價值衡量的辦法。那我們要用什麼樣的數據指標來做衡量？答案是北極星指標。

3.1 什麼是北極星指標？

北極星指標會反映出公司、團隊階段性的戰略思考。同時，它是可以被更改的，但儘可能不要去多次更改。最後一點，北極星指標不僅僅是一個指標，而是一套完整的指標體系。在這個體系之上，我們才能夠更全面地去做跟蹤觀測和衡量。

什麼是一個好的北極星指標？下面是北極星指標的六個評判標準：

是否匹配核心價值以及能否衡量用戶對核心價值有沒有買單？
是否能反映用戶的活躍度？
是否存在虛榮成分，增長是否能說明整個公司 / 產品在健康的發展？（有的時候我們會過多關注虛榮指標，導致看上去這個數據是上漲了，但實際價值並沒有增長）
是否能夠被團隊每個人理解和表達，大家能夠準確地認識它？
是否是一定程度的先導指標？
是否是可以實施增長操作的指標？

通過這六個評判標準和衡量，會幫助我們更加有效的得到比較好的北極星指標。

我舉幾個經典公司的例子：

Airbnb 的核心價值是連接租房者和房東，他們衡量的北極星指標就是定房的天數。這個指標越高，就說明連接的租房者和房東越多；
亞馬遜的核心價值是便捷的網上的購物。他們更關注總銷售額，銷售額越高，證明賣的越好，說明大家認可他的價值和服務；
知乎的核心價值是知識傳播。所以他們北極星指標是問題的回答數。

3.2 Camera360 北極星指標案例

下面我介紹一下 camera360 在實際執行時候的思路和總結出來的操作方法 —— 如何更有效的找到北極星指標。

明確核心價值與核心功能。基於核心價值、核心功能推導出北極星指標；
進一步辨識出其他重要功能與相關路徑，分析出相關的重要指標和路徑；
梳理出功能之間的相互關係與權重，得出指標間的邏輯關係和轉化效率。

基於上面這三個思路，我們會得到下面這張圖：

Camera360 的北極星指標是每天的拍照量。越多用戶使用我們的產品進行拍照，說明越認可我們的價值。同時，基於拍照我們拆分了核心功能，如濾鏡、美妝、貼紙和組合效果，我們把這些作為重要的核心功能。

圍繞這個指標，它的整體結構就像上圖。這些指標之間會有相互的轉化關係，最終反映到每天的拍照量上。除此之外，我們還提供附加功能：如相冊、編輯和社區。同樣的，我們會去衡量和計算出使用這些功能的用戶會有多少使用拍照功能。

通過這些就構成了整個指標體系的框架，我們會進一步分析哪些環節有問題、哪些功能對最終北極星指標的貢獻度，然後做增長的操作，帶來最終總的北極星指標的增長。

4. Growth 三步走方法論

我們該怎樣具體開始做 Growth ？主要分為以下三步，這也是我們實際運作的做法：

第一步：分析路徑，定位切入點；
第二步：判斷可增長度，排優先順序；
第三步：假設-實驗-分析循環

4.1 分析路徑，定位切入點

這裡有兩個思路。第一個是宏觀 AARRR 框架路徑，第二種是微觀思路。

我們先介紹第一種宏觀思路，這也是非常經典的增長思維模型框架。

它所講的是產品宏觀的完整生命周期路徑：獲客 - 新用戶激活 - 留存 - 付費轉化 - 推薦 - 獲客，形成宏觀的閉環模型。從 AARRR 框架我們可以宏觀的看出產品從哪個地方切入是最優方案。

第二種是微觀思路。假如我們在宏觀思路上定位了切入點，同時想要優先解決某個環節上的問題，我們就需要進一步去看轉化路徑。所以從這上面兩個圖裡面可以簡單的理解怎樣分析路徑和找切入點：

把產品的使用路徑列出來；
把用戶生命周期的使用路徑列出來；
代入真正量化的數據，思考轉化效率怎麼樣；
從宏觀到微觀拆解，找到有效的路徑和應該做增長的切入點；
評估、排優先順序。

這裡有兩個重點：第一，找到價值（損耗）最大，同時又最容易改變的環節切入；第二，做路徑/漏斗分析的時候，儘可能切到最細。

4.2 判斷可增長度，排優先順序

我們每個版本都會做 Feature ROI 的評估模型，在這裡面列舉所有可以做的事情，然後做一個 ICE 模型的評分。ICE 模型有三個指標：影響力（ Impact ）、成功率（ Confidence ）和容易程度（ Ease ）。我們用十分製為這三個詞打分，得到 ICE 總分。基於總分我們會進行粗略的優先順序評估。

同時根據這個跟蹤增長執行後的效果，我們要知道每一個問題現在所對應的數據情況是多少。除此之外，我們還要做復盤和 check ，最後看實際效果是多少、帶來的增幅是多少、以及有沒有達到我們的預期和對最終結果的成因分析總結。

4.3 假設 - 實驗 - 分析循環

在真正的執行操作里，最重要就是「假設-實驗-分析」循環，之前所有的工作都是在實際執行增長工作前的準備工作。

如果我們已經定位到一個非常明確的問題，很重要一點就是要有假設 - 實驗 - 分析的循環：根據數據得出分析 - 分析過後發現問題 - 對問題建立假設 - 在假設的基礎上做實驗 - 實驗後分析結果 - 洞察哪些地方生效，哪個地方沒有生效。

在這裡我最想強調的是假設環節：假設不等於感覺或直覺，也不等於拍腦袋的預判。

假設是在有明確目標的前提下，針對現狀基於數據或其它客觀依據在一系列邏輯思維之後得出的可能性命題。同時，假設都是需要能被檢驗的，需要明確檢驗方法，並且一定要做檢驗，然後得出定量結論。滿足了這兩個環節，才真正是有效的假設，才能夠推動我們 Growth 的前進和運作。

我畫了一個怎樣去做假設的邏輯圖。假如我們付費的轉化率只有 10% ，我們發現這個是比較重要的損失環節，希望把這個環節作為我們增長的切入點。在這個基礎上我們就要去對它作假設和判斷：首先我們要看 10% 是否正常。如果不正常又遠遠低於預期，那我們就要思考它的成因有哪些。這時我們就會有假設，假設之後再做歷史數據檢驗或實驗檢驗。而最終，他們都會指向到增長實驗，隨之制定出一套方案。

有了方案之後，我們就會進入到實驗環節。那麼，為什麼做 Growth 會特彆強調實驗呢？很簡單，既然是假設，就說明我們不能 100% 的確信。在這樣的情況下，我們就發動全部的產品和技術力量去做完整的開發，並面向所有的用戶，萬一錯了，就是極大的浪費和資源的消耗，甚至傷害用戶。所以需要用增長實驗進一步論證：在所有用戶里切一部分灰度，在灰度用戶群里驗證。