读书笔记之—《|读书笔记之—《增长黑客》第一章读书笔记之—《增长黑客》第

文章图片
第一章增长黑客的崛起

1、增长黑客最初来源：作为互联网代表性免费电子邮件服务商，Hotmail通过在其邮件末尾添加一句广告语就撬动了它的用户为它免费做了宣传，从而引起了巨大的用户增长。该营销事件背后的思想逐步发展成为增长黑客们驱动产品增长的方法。
2、增长黑客概念的起源：这一说法源于硅谷，最早在2010年由 Qualaroo 的创始人兼首席执行官肖恩·埃利斯（Sean Ellis）提出，在2012年4月因为安德鲁·陈（Andrew Chen）在发表的《Growth Hacker is the new VP Marketing》一文中首次定义增长黑客的重要价值而真正引起业界广泛关注与交流。
3、增长黑客的定义：这是一群以数据驱动营销、以市场指导产品，通过技术化手段贯彻增长目标的人。在外行人眼里，他们就像是极客、发明家和广告狂人的混合体。再通俗一点形容，他们的职责接近于专门为初创公司设立的市场推广部门，因为很少有用于营销的大笔经费，所以更多的是将注意力聚焦在产品策略本身带来的自发增长上。

文章图片
增长黑客是介于极客、发明家和广告狂人之间的角色，图片来源：Google+ 4、增长黑客的职责：他们的职责接近于专门为初创公司设立的市场推广部门，因为很少有用于营销的大笔经费，所以更多的是将注意力聚焦在产品策略本身带来的自发增长上。
5、增长目标：根据不同阶段用户参与行为的深度和类型，将增长目标拆分并概括为“AARRR”转化漏斗模型，即 Acquisition（获取用户）、Activation（激发活跃）、Retention（提高留存）、Revenue（增加收入）、Referral（传播推荐）。

文章图片
AARRR转化漏斗模型，图片来源：slidemodel.com 6、主要关注指标：

(1)、页面浏览量（Page View，PV）：在一定统计周期内（通常为24小时）所有访问者浏览的页面总数。
(2)、独立访问者（Unique Visitor，UV）：在一定统计周期内访问某站点的不同IP地址的人数。
(3)、访问数（Visit）：访问者从进入网站到离开网站之间的整个交互过程，视作一次Visit。
(4)、着陆页（Landing Page）：指访问者浏览网站时所到达的第一个页面，又称用户捕获页”
(5)、退出页（Exit Page）：指访问者浏览网站时所访问的最后一个页面。
(6)、跳出率（Bounce Rate）：用于衡量整站或网页的黏性。跳出，指访问者仅仅浏览了一个网页就结束了访问（Visit）。
(7)、展现数（Impressions）：又称印象数，指广告在浏览器中被加载的次数。只要广告内容被加载出一次（如刷新了页面），展现数就加1。
(8)、服务器打点数（Hit）：打点指服务器收到一次请求。如访问者浏览了一个仅有10张图片的网页，则打点数记作11，其中包括1次网页请求和10次加载图片的请求。
(9)、转化率（Conversion Rate）：转化，指达成了某种预设的目标，如引导用户完成下载、注册、新闻订阅、走完新手介绍流程等。
(10)、停留时间（Duration）：指一次访问的持续时长。
(11)、初访者（New Visitor）：初次访问网站的访问者。
(12)、回访者（Return Visitor）：相对初访者而言，如果一个访问者在该月内重复访问，则视作回访者，也就是“回头客”。统计周期内所有初访者数量＋所有回访者数量＝独立访问者数量。
(13)、访问来源（Referrer）：指一次访问或一个网页浏览的流量来源，又被称作“推荐来源”。
(14)、其他属性：有的第三方统计工具可结合自身收集的其他数据，获取访问者进一步的信息，如地域分布、系统环境、性别比例、年龄分布、学历分布、职业分布等。
7、合格的增长黑客应当具备的特质：数据为王、专注目标、关注细节、富于创意、信息通透。
8、一切以数据说话：
(1)、首要环节是明确分析的目的，其次是要了解数据来源的相关信息，包括各项指标的定义、采集点和上报机制。
(2)、不同产品对指标的定义应当建立在品类特性和自身提供的服务核心价值之上。例如，对一款即时通信应用而言，每日启动用户的数量远不如消息发送量重要。
(3)、上报机制是指数据上报的时机、内容和技术实现形式。
(4)、在数据来源正确的前提下，进行数据分析的方法可分为定性分析和定量分析。定性分析，就是对事物的性质作出判断，究竟它“是什么”。而定量分析，是指对事物的数量作出统计，衡量它“有多少”。
9、如何成为增长黑客：增长黑客需要对产品、运营、研发、设计、用研等熟悉与精通。除了以上专业技能还需要对数据敏感，拥有热情与好奇心，具备一定影响力、心态开放、内心强大等。
10、增长黑客的常用工具：
(1)、页面访问统计工具：Google Analytics、友盟。
(2)、用户行为分析工具：Mixpanel、KissMetrics。
(3)、用户分组与测试工具：UserCycle、Optimize.ly。
(4)、邮件互动工具：Customer.io、Vero。
(5)、项目管理工具：Basecamp、风车、明道、Tower、瀑布。