增长黑客的意思是什么？
指的是一群以市场化商品为方向，以专业的数字技术手段去营销的人，主要是收集用户数据产品使用数据。
一篇文章了解什么是增长黑客
英文原文：3 Nearly Free Growth Hacks人们在看到增长黑客（Growth hacking）这个术语时，往往认为它可以神奇地免费营销任何产品或公司。我曾写过一篇《什么是增长黑客？》的文章，以解释有效、高效市场营销和增长黑客的区别，但人们似乎还是没有理解。在我告诉你三种基本不用花钱却又强大无比的市场营销手段之前，让我先解释一下我为什么不用《三个免费市场营销建议》做标题。增长黑客不是免费市场营销几个月前，我在一个初创公司加速器中发表演讲，这个加速器里的人想要了解增长黑客们所使用的全部免费营销手段。我不得不让他们失望，要知道我在小学六年级时就学到了世上没有免费的午餐。即便你可以免费吃午餐，也有人必须为午餐和服务买单，所以根本没有所谓的免费午餐。上传营销也是如此。通常来说，当有人说道免费时，他们指的是内容营销、公共关系或社交媒体。我明白预算总是有限，但好内容不会凭空产生（我写一篇博客文章平均需要四个半小时）。公共关系需要时间和研究，社交媒体也不例外。因此，虽然我很遗憾地告诉你没有所谓的免费市场营销，不过你要采用增长黑客的手段也不用太多预算。好啦，现在我们取得一致了，让我们来讨论一下如何花很少钱来进行有效的市场营销。三个近乎免费的增长黑客手段在你投入精力到搜索引擎优化上之前，用竞价点击广告来测试赢利能力实话实说，搜索引擎优化（SEO）很花钱。而且搜索引擎优化也很花时间，需要研究搜索量、创建内容、打造回链，而且还涉及到各种技术元素如网站打开速度、JavaScript 渲染阻塞等。当你在对搜索引擎优化做关键词研究时，你的主要指标是下意识性、搜索量和竞争程度。你对赢利能力一无所知。我不是唯一一个将时间浪费在搜索引擎优化上但没有赚钱的人。有效地利用一个登录页和一小笔预算来做竞价点击广告对于找到值得关注的关键词帮助很大。自从谷歌从谷歌分析中移除关键词推荐数据后，这一点就变得重要起来。用来测试的预算多少取决于你所处的行业，但花一点钱总比浪费几个月时间要好。用 Facebook 广告来做市场研究Facebook 广告提供了一些非常强大的精准广告选项，比如针对工作场所、从电子邮箱列表中定制受众、电话号码名单、应用 ID 和网站访客以及相似受众。相似受众名单是根据之前广告买家定制受众的数据生成的，这可能是所有付费渠道中最强大的工具了，不过要怎么才能近乎免费地利用这一功能呢，请听我慢慢道来。我所说的免费使用是利用 Facebook 提供的这一强大精准广告功能来挖掘数据和研究自己的目标市场。我为起步者俱乐部（Starters Club）撰写了一篇和这一策略有关的博客文章，也接受过采访，下面让我们来简要回顾一下。在 Facebook 强大的编辑器里，我们要先创建一个新广告活动、新广告集和新广告，但我们不用运行它，只是用于研究。由于 Facebook 提供的所有精准广告数据都发生在广告集层面，因此让我们去广告集中试验吧。这个例子中，我想要找到同时喜欢泰勒斯威夫特 (Taylor Swift) 和凯蒂佩里 (Katy Perry) 的粉丝，并按性别进行分类比较。首先，我将泰勒斯威夫特作为兴趣输入。我可以看到这个兴趣大概可以覆盖 2000 万人。接下来，我将精准广告投放的人群性别变为男。这时广告的覆盖人群大约为 680 万人。我将性别变成女，这时结果显示美国有 1300 万 13 岁以上的女性会被此次广告所覆盖。那还有 20 万人哪去了呢？原因可能有很多，比如有人没有表明自己的性别或者单纯是系统四舍五入了。我不大确定，但我已经知道女性对泰勒斯威夫特的兴趣要比男性大得多。如果我在研究哪位女性艺人可以为某个针对男性的品牌代言，这就是个有用的洞见。现在让我们再对凯蒂佩里做同样的事，她可以覆盖 2300 万人。要查看同时对泰勒斯威夫特和凯蒂佩里感兴趣的人，只需同时选择这两个兴趣，结果是有 2800 万人在广告覆盖范围之内。由于 2000 万人加 2300 万人是 4300 万人，我就知道了同时喜欢泰勒斯威夫特和凯蒂佩里的人有 1300 万。这个过程也可能会很花时间，而且这个方法也远谈不上是完美的市场研究，但它是个很好的验证手段和侦查方式。你受到的唯一限制就是 Facebook 提供的精准广告选项以及让选项生效的规则。Twitter 上针对特定用户的精准广告社交广告及其有效，但 Twitter 提供针对特定用户名发布广告的功能。在我解释如何做之前，让我告诉你为什么这不是一般的花钱获得结果类的建议。你可以针对 Twitter 上任何用户名发布广告！比如，如果你只有 50 美元的预算在 Twitter 上做广告，以宣传一部首次在美国播出的知名电视剧，你可以针对对动画或这部电视剧感兴趣的人发布广告，最后你很可能获得 30 次到 60 次网站点击以及一定程度的用户参与。但我们说的是增长黑客！我们可以做得更好。你应该先做些研究，找到在谈论动漫方面最具影响力的 50 个 Twitter 用户（Klout 等类似网站让这一过程变得相当简单）。你的目标是让这 50 个人与他们的粉丝分享你的内容。如果一切无误，这 50 个 Twitter 用户中会有一些人对你发布的内容感兴趣。如果你针对的人对你的内容不感兴趣，那你就是在浪费时间和金钱。因此，你应该好好规划。
丨《增长黑客》：如何低成本实现爆发式成长
简单来说，建立产品数据分析体系以及用户画像数据分析——产品优化数据精准营销——产品转化
什么是增长黑客？
这本书是由范冰写的，里边有很多奇巧的商战打法，而且也可以看出来增长黑客的性格，嬉皮笑脸的精神。
数据分析师常用的数据分析思路
01 细分分析
细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。
细分分析法可以大致分为两类，一类是逐步分析，如：来北京市的访客可分为朝阳和海淀等区;另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
02 对比分析
对比分析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
03 漏斗分析
转化漏斗分析是数据分析师进行业务分析的基本模型，我们最经常见的就是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
04 同期群分析
同期群(cohort)分析在数据分析运营领域相当重要，尤其是互联网运营，特别需要仔细观察留存的情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
05 聚类分析
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法;页面聚类则主要是相似，相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道，关键词等。
06 AB测试
增长黑客的一个主要思想之一，是千万不要做一个大又全的东西，相反是需要不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢?主要方法就是AB测试。
07 埋点分析
只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。
通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。
08 来源分析
流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。
传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。
09 用户分析
众所周知，用户分析是互联网运营的核心环节，通常用到的分析方法有：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标。
10 表单分析
表单分析中的填写表单，这个环节是每个平台与用户交互的必有环节，一份完美的表单设计，对客户转化率的提升有至关重要的作用。
用户进入表单页面，这时候就已经产生了微漏斗，从进入的总共的人数到最后完成，并且成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。
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人人都应学会的4个数据分析思路
人人都应学会的4个数据分析思路
数据分析能力对于一名产品经理来说是最基本的能力。
在面试的过程中，社招会有面试官会问你以往你负责的产品的相关数据，如何看待这些数据，如何通过这些数据来做接下来的产品优化;校招的面试官可能会问小伙伴们关于分析数据的思维;在产品经理的日常工作当中，要时长盯着数据的报表来分析产品的健康程度。本文不再对一些基本的数据定义再做描述，而是从分析的思路总结了一些心得，欢迎各位一起来讨论。
1.看数据的维度
在对一款产品或者一款产品的其中的一个模块进行分析时，我们可以从两个大维度去分析数据。
首先是从广阔的视角先去查看数据，这里需要对该产品所处的行业数据有一个清晰的了解，该产品所处的行业自己所处的市场占有率的排名，一般市场占有率指的是用户的占有量，一般从行业报告可以看出大概的数据。
然后接下来需要分析这款产品的总的数据情况，比如下载量、DAU、WAU、MAU等，以及该产品的最核心的数据是什么，并且如何有可能从侧面去了解这款产品的竞品的相关数据是什么。
当了解完以上这些总体的信息，我们心中应该对自己所负责的产品有了一个宏观的概念，自己在行业内所处的位置，以及现在最需要提升哪些数据指标都有了一个清晰的认识。接下来就可以从大纬度切入到小纬度，进一步去分析一些细节的数据。例如重要的数据信息，包括用户的基本的构成信息，每个模块自己建立的漏斗信息等。一般在做分析的时候应该注意的是数据的异常现象，出现局部的极值(包括极大值和极小值)都需要进行分析。
2.什么才是好的数据指标?
在做数据分析的过程中，我们需要了解什么样的数据才是好数据，如果单纯地去看一个数据是没有太大意义的，数据本身也具有相应的欺骗性，比如从运营同学那得到了日新增用户数1W，那么单纯看这个数据没有什么意义，我们可以说这个数据很好，因为看上去很大，但是你可能没有看到同期的数据，有可能昨天的数据达到了2W。
第一，好的数据一定是首先最好是以比率的形式存在的，不要绝对数，要相对数据。
比如上面的那个数据我们换成增长率，换成环比这个数据，我们就可以进一步的了解到这个数据的好坏。
第二，就是通过对比来判断数据的好坏。
我们将数据的日增长量做成一个折线图，从折线图我们就能看出这个数据是在高点还是在低点。通过对比，我们就会得知这个数据所处的位置是什么样的。另外，通过对比不同的渠道，对比不同的版本，对比不同的用户群等不同纬度的数据，都可以从侧面反映出这个数据的真实情况。
第三，数据不是一成不变的情况，要动态的去看数据。
单纯只看一个点的数据情况是没有意义的，我们要在数据中加入时间的纬度。引入一段单位的时间去看待数据整体的变化趋势，这样才能更为客观的判断产品的健康程度。
3.发现数据异常后如何分析?
有时候从总量的角度是无法洞察出一些问题的。比如在某段时间内，下载量出现了下跌，我们需要去找到这个当中问题出现在哪里。从总量的角度看，安卓的渠道要比IOS的总量大很多，这并不能说明问题。那么我们首先需要将时间的纬度引入到当中，将这几个月纬度的数据进行对比，一定可以看到在安卓当中有一个月份的数值相比其他较低。然后我们再去看这个月份的情况。一般情况下，在找到这个异常会先从渠道的角度去分析，查看是哪个渠道发生了异常的现象。在针对性的去对渠道进行优化。
然后我们还可以从版本的角度去分析，去查看最近近期是否有新版本的更新，如果有新版本的更新，是否设置了新的功能出现了BUG等问题无法解决，导致了用户出现卸载应用的情况。当然这些角度都要加入时间的纬度去判断。
另外，数据异常也不一定是坏事情。比如在分析用户行为的过程中，如果发现了某些类别的用户的关键指标表现良好，那么就一定要分析为什么这些用户的数据表现为什么十分良好，这也是增长黑客的分析思路。比如在facebook早期发现，如果一名用户在刚使用产品的早期可以快速添加10明好友以上的用户，这类的用户的活跃程度就明显高于其他的用户。在比如airbnb在早期发现那些放置的照片十分精美的住家的出租率较好，发现了这个特性后，内部产品技术团队又进行了一次AB测试，发现果然是存在这样的优化点。
所以在早期一个关键的指标就是如何能快速提高用户添加其他好友的数量。这里需要我们从底层数据分析当中要注意对用户进行分层的处理，从不同的纬度分层找到数据异常的族群，找到共性，归纳表现良好的用户的共性，然后将其作为优化的指标进行优化。
4.关键指标应随产品阶段性变化
在做数据分析的之前，需要我们对我们分析的目标进行确认，每个阶段的目标也存在着不同的目标，是为了增强用户粘性，还是为了提升营收，或者是为了提高病毒传播系数。
比如在对渠道的判断中，不能只关心拉过来的新用户量，最重要的是我们要关心这些新拉过来的用户对产品的关键指标的影响，比如在社区产品，相比新进用户的数量更应该关心这些用户的活跃度，发布帖子的数量，点赞的数量等关键指标。换句话说更应该关注的是漏斗模型最下方的那个量，关注转化率的最底层的那个数据。