从小白到总监，我在硅谷的「增长黑客」之旅

有趣的是，由于人们对「黑客」这个称呼的小心翼翼，以及「增长」这个新兴职能还在持续演化中，你可以在 Linkedin 上看到各种各样的增长职位：Head of Growth，Growth Marketer，Product Manger Growth。这些职位的侧重点略有不同，但都表明了从「增长黑客」到「增长团队」的演变，那就是把」增长「作为一个长期系统的职能来运作，而非靠一个两个 hack 来暂时提升数据。

早期创业公司往往只有一个增长人员单打独斗，所以需要一个懂数据，市场，产品甚至编程的」杂家「;当公司发展到一定规模后，有能力组建专门的增长团队，会逐渐引入更明确的分工：

• 增长产品经理负责产品内激活，留存和传播机制的开发和改进;

• 增长营销经理通过搜索引擎，社交，邮件等各种可量化渠道获取和用户留存;

• 工程师和设计师和产品和营销经理紧密合作来设计和上线各种试验;

• 数据分析师负责提供各种用户行为数据，分析试验结果，为增长寻找灵感;

• 增长团队的领导人需要最终对用户增长的指标负责。

有了团队，一套系统的增长方法论也至关重要。对一个初创公司，简单说来，可以考虑采用如下几个步骤：

1. 构建增长模型：基本上就是用一个数学公式总结公司的增长模型，把对增长影响对大的关键指标都暴露出来;

2. 定义核心指标：也叫「北极星指标」或者「OMTM」(one metric that matters)，最简单的例子比如 SaaS 软件的周活跃用户数， 或者交易市场网站的订单成交数;

3. 找到聚焦领域：结合公司增长模型和海盗指标 AARRR，找到要最大化核心增长指标，现阶段最应该聚焦的领域;

4. 产生想法，上线试验：针对目标，建立一系列的试验想法，按照影响力，难易程度，和成功可能性排序，然后快速实施并上线测试;

5. 召开增长会议：每周选择固定时间，整个团队包括管理层一起，讨论试验的结果和心得，从而明确下一步的重点。

想要像增长黑客一般做增长，我们需要找到增长的关键指标，并能对相应指标进行量化及分析，从而建立有效的增长模型，发现增长机会，监测用户行为变化，适时调整增长策略。想要践行上述操作，你需要强大的数据分析能力，而掌握一款优秀的数据分析产品，则能让你如虎添翼。

三、我的「增长黑客」旅程

说了这么多，你也许很好奇增长黑客都是一群什么样的人。其实和其他领域一样，做增长的人也是五花八门百花齐放，绝大多数是市场营销或是产品经理的背景，也有不少是程序员出身，里面有什么都会的杂家，也有深耕一个方向一通百通的专家，有会编程的，也有不会编程的，有善于领导团队的，也有个人贡献者。

说起来我的背景似乎和做增长完全沾不上边，生物本科毕业，虽然读了 MBA，但是在美国咱是老外，文化上的壁垒很明显，语言上的功底也不是一朝一夕可以补上，学校就业中心和各位师兄师姐都一再规劝我外国人想做市场相关工作很难。而 MBA 毕业之后我也是曲线救国地在做市场数据分析。

回头看来，从理科生，到数据分析师，到增长黑客，正是因为这条路走的弯弯曲曲跌跌撞撞，反而有了不少的成长和心得。总结起来，有 4 件事情给了我最大的帮助。

1.做超级用户

在大公司做数据分析师的几年，能够直接接触到营销的时候甚少，我下意识地开始通过做超级用户的方式来学习营销。因为作为一个消费者，天天被各种品牌用不同的方式轰炸，如果你换一个角度，就会发现自己既可以从用户的角度体验产品和营销，也可以做一个产品和营销策略的鉴赏师，而这两种语境的切换其实非常有利于你了解哪些手段更有效。比如，我每次收到营销邮件，都会读读看是否打动我，好在哪里，然后把写得好的收藏起来，留着备用。在一个陌生的文化环境，这可以说是学习营销和增长最直接速成的方法。

2.培养持续学习的能力

我这人天生注意力不太能持续集中，看到什么新的东西都觉得有意思想学学，有很多虽然学的不精，但是需要的时候再捡起来却也不难。做数据分析师时，虽然接触不到营销，却有机会用到各种数据分析方法和工具，我想闲着也是闲着，就自学了 Tableau 和 SQL， 还选修了一些 predictive analytics 的课程。这些当时不知道用不用得上的积累，也让我后来对各种增长分析工具能够快速上手。而做增长，由于产品各有特点，用户需求不同，竞争日新月异，各种新的营销手段也层出不穷，持续学习的能力几乎是一个必须：因为每天，你都要通过大量的阅读，搜索，交流，以及试验，来快速摸清新的渠道特性，掌握新的技能。

3.建立自己的知识体系

（编辑：三明站长网）

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