35 | 如何利用大数据成为“增长黑客”？

增长黑客是近几年颇为流行的一个词汇，它是指利用数据、技术、产品等一系列手段为互联网产品获得快速用户增长的人。互联网的访问没有边界，用户量的增加对应成本的增加也几乎可以忽略不计，所以如何快速、大规模获取用户是互联网产品的成功之道，我们所熟知的成功的互联网公司，例如国内的 BAT、国外的 FLAG，都拥有数亿甚至数十亿的用户。你有没有曾经幻想过“如果全国人民每人给我一块钱，我就成了亿万富翁”？事实上，这种想法并不天真，在互联网时代，你只要让全国人民都知道你，你肯定就能成为亿万富翁。因为我们处在一个注意力和流量可以变现的时代，支付宝在微博上随机抽取一个“锦鲤”，这个人瞬间就能得到全国人民的关注，然后就能财富自由周游世界了。还有那些拥有数百万粉丝的网红，年收入一般都能上百万。所以我们看到，在微博、在快手、在抖音，很多人费尽心机求关注、求点赞，因为这些关注和点赞最后都能变现为财富。互联网产品也一样，如果你能拥有大量的用户，你就成功了。所以我们看到互联网公司，特别是初创互联网公司，为了获得用户，为了用户数量增长可以说是费尽心机。淘宝在成立的时候，马云给淘宝管理团队的指示是“不要赚钱”。那么不要赚钱要什么？答案是要用户，要增长。所以淘宝 2003 年成立，到 2009 年一直在亏损，但是用户量在飞速增长，后面开始盈利以后，就仿佛开启了印钞机，赚得盆满钵满。那么如何才能获得用户呢？传统的做法是打广告，在各种媒体进行曝光，向用户推销自己的产品。但是这种方法投入大、见效慢，不能满足互联网产品的增长要求，互联网产品必须利用自己的特点寻求不一样的增长之道，这就是增长黑客这一互联网特有的角色出现的背景。下面我给你讲一个“增长黑客”的传奇故事。
Hotmail 的增长黑客故事
Hotmail 是两个工程师的创业项目，他们用网页方式提供电子邮箱服务，而当时其他的电子邮箱都需要安装客户端才能使用，因此他们的产品很创新，技术也很先进，对用户也很有价值。但是问题是如何才能把这么好的产品推广给使用电子邮件的目标人群呢？传统推广渠道不合适，一来是两人没那么多钱，二来是传统媒体的用户也不是电子邮件的用户。关于如何寻找目标用户，如何向他们推广 Hotmail 邮箱，两人想来想去，最后想出一个绝妙的主意：他们在用户使用 Hotmail 发送的每一封邮件的结尾处，附了一行字：“我爱你，快来 Hotmail 申请你的免费邮箱”。这一很小的改动产生了戏剧性的效果，Hotmail 像病毒一样开始传播，仅仅几个小时后，Hotmail 用户数就开始快速增长。六个月的时间，Hotmail 获得了 100 万的用户，然后只用了五周的时间，又获得了 100 万用户。就这样，Hotmail 用了一年多的时间，让当时全球 20% 的网民成为自己的用户，数量大约是 1500 万。后面的故事我们就很熟悉了，Hotmail 被“巨头”微软收购。现在，距离 Hotmail 创业已经过去 20 多年了，互联网产业也进入了“下半场”，简单复制 Hotmail 的做法很难再现奇效，但是综合利用大数据、智能推荐、病毒营销等一系列手段，依然能够创造奇迹，典型的案例就是拼多多。拼多多于 2015 年成立，那时人们普遍认为电商的互联网格局已经形成，后来者的机会已经不多了。但是就是在这样的情况下，拼多多只用了两年时间订单量就超过了京东，成立三年完成上市，让京东、淘宝等电商巨头寝食难安。

AARRR 用户增长模型

关于用户增长有一个著名的 AARRR 模型，它描述了用户增长的 5 个关键环节，分别是：获取用户（Acquisition）、提高活跃度（Activation）、提高留存率（Retention）、获取收入（Revenue）和自传播（Refer）。获取用户：通过各种推广手段，使产品触达用户并吸引用户，让用户访问我们的产品。提高活跃度：用户访问我们的产品后，如果发现没意思、体验差，就很难再次打开，产品的价值也就无法实现。因此需要结合产品内容、运营活动各种手段吸引用户，提升产品的活跃度。提高留存率：留住一个老用户的成本远低于获取一个新用户，而真正为产品带来营收利润的通常是老用户，因此需要提高留存率。提高留存率的常用手段有：针对老用户推出各种优惠和活动；建立会员等级体系，注册时间越长等级越高；对于一段时间没有访问的疑似流失用户进行消息短信推送以实现用户挽回等。获取收入：做企业不是做慈善，开发、运营互联网产品的最终目的还是为了赚钱，即获取收入。互联网产品收入主要有用户付费和广告收入，有些互联网产品看起来是用户付费，但其实主要营收是广告收入，比如淘宝。自传播：让用户利用利用自己的社交网络进行产品推广就是自传播，几乎所有的互联网产品都有“分享到”这样一个功能按钮，促进用户社交传播。有些产品还会利用“帮我砍价”“帮我抢票”等产品功能推动用户进行分享，实现产品的裂变式传播、病毒式营销。我还以拼多多为例，一起看看拼多多如何利用 AARRR 模型实现用户快速增长。拼多多是近几年互联网产品中将自传播发挥到极致的一个产品。拼多多用户群体主要为三四线以下城市人群，社交成本比较低，愿意为了砍几块钱发动自己的各种社交资源，因此拼多多就利用“帮好友砍价”这一功能实现产品的快速裂变传播。事实上，拼多多非常准确地抓住了这一群体的社交痛点：交往不多的朋友，与其尬聊维持友谊，不如帮我砍价来的更实惠更亲密。自传播也是拼多多主要获取用户的手段。比如帮好友砍价时，拼多多会提示“下载 App 可以帮好友砍更多价”，于是用户量呈指数级增长。

拼多多为了让新来的用户快速上手、增加活跃度，用户第一次使用拼多多的时候，并不需要注册登录，直接就可以挑选商品和购买，在后面订单环节再让用户注册，这时用户已经产生购买冲动，进行注册也更容易被接受。拼多多通过各种消息推送促使用户打开 App（或者微信小程序），并在开屏页面的优惠信息给用户制造惊喜，达到留存用户的目的。拼多多的主要交易模式为拼团，拼团属于冲动型购买，拼多多为了减少用户的思考时间、维持购买冲动，将购买路径设计得尽可能短，使用户可以尽快完成付费，企业获取收入。

利用大数据增长用户数量

AARRR 增长模型的各个环节其实都离不开大数据的支持，具体是利用大数据分析和计算，增长用户的手段主要有：利用用户画像进行精准广告获客。比如微信朋友圈的广告，通过对用户微信数据的分析进行用户画像。投放广告的时候，可以精确使用用户标签进行广告投放，获取到有效的客户，即所谓的广告选人。通过用户分析挽回用户。我在前面说过，互联网产品的用户留存很难超过 40%，对于流失用户，可以通过短信、推送等手段进行挽回，比如根据用户注册信息，推送用户感兴趣的商品、折扣券、红包等信息，重新激活用户。留存用户由于某些原因也会再次流失或者沉默，通过用户价值分析和流失原因分析，也可以进一步采用各种运营策略挽回用户。A/B 测试决定产品功能。新功能通过 A/B 测试进行数据分析，分析是否对用户留存、购买转化等关键指标有正向作用，以此决定是否上新功能。大数据反欺诈、反羊毛。互联网产品在拉新或提高留存的过程中，会有很多促销手段，但是这些促销手段会吸引来专业的“羊毛党”，他们会注册大量虚假账号，然后领取红包，使企业的促销资源无法投放到真正的用户手中。此时可以通过历史数据、用户点击行为分析等大数据技术，有效识别出“羊毛党”。用户生命周期管理。一个互联网产品的用户会经历获取、提升、成熟、衰退、离网几个阶段，用户在不同的生命周期阶段会有不同的诉求，通过数据分析对用户进行分类，可以有针对性的运营，进一步提升用户的留存和转化。上面提到的推荐、用户画像等都属于大数据算法的技术范围，我们会在下个模块进一步讨论。

小结

今天我给你讲了增长黑客以及他们所关注的增长模型，对于应用大数据技术帮助产品提高增长，主要就是利用大数据分析发现产品运营中的各种规律，然后用大数据算法针对特定的用户提供各种个性化的服务，以实现产品的用户增长、营收增长，最终将企业做大做强。互联网进入下半场，以前那种产品 OK、团队给力，就可以野蛮、快速增长的时代已经过去了。现在用户增长的各个环节都需要进行精细化运营，才能在竞争中获得优势，而精细化运营则必须依赖海量的用户、商品、行为数据才能完成，这都是大数据技术的用武之地。

思考题

你还了解其他的互联网产品用户增长的手段吗？可否举几个你用过或者熟悉的具体例子？

36 | 模块答疑：为什么说数据驱动运营？

你好，我是李智慧。在讲今天“数据驱动运营”这个话题前，我必须先铺垫两句。当我们谈论大数据的时候，我们究竟在谈什么？是谈 Hadoop、Spark 这样的大数据技术产品？还是谈大数据分析、大数据算法与推荐系统这样的大数据应用？其实这些都是大数据的工具和手段，大数据的核心就是数据本身。数据就是一座矿山，大数据技术产品、大数据分析与算法是挖掘机、采矿车，你学了大数据，每天开着矿车忙忙碌碌，那你只是一个矿工，可能每天面对一座金山却视而不见。数据比代码的地位要高得多，用途也大得多，做大数据的同学要意识到数据的重要性。数据的作用是无处不在的，不但能做统计分析、精准营销、智能推荐，还能做量化交易帮你自动赚钱，甚至能驱动公司运营，管理整个公司。今天这篇答疑就是想把数据的地位认识拔高一些，让你知道自己学大数据究竟能做什么。关于中国互联网三巨头 BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）的企业组织与管理，江湖上有一种常见的说法是：百度是技术驱动的，阿里巴巴是运营驱动的，腾讯是产品驱动的。也就是说，百度的公司增长与进步主要是通过工程师的技术创新实现的，工程师在技术上有所突破和创新后，调动公司产品、运营，甚至公关、法务方面的资源进一步扩大占领市场。工程师在公司拥有优势地位，在公司内能整合各方资源，驱动公司发展与进步。相对应的，在阿里巴巴，运营人员拥有核心地位，马云的战略决策和运营指标下达给运营人员，运营人员千方百计通过各种手段，主要是产品和技术手段，完成运营指标，实现公司战略。在淘宝，所有员工都自称“小二”，站在运营角度开展工作，通过运营整合公司资源，驱动公司进步。而在腾讯，公司的发展壮大则主要靠产品取胜，产品经理思考用户体验和产品特性，耐心打磨自己的产品，让用户在使用过程中被产品吸引，扩大产品的市场占有。腾讯的核心人物马化腾和张小龙都称自己为产品经理，公司资源也围绕产品展开。

BAT 作为业界翘楚，在成长过程中逐渐摸索出适合自身的组织管理和内部驱动方式，但是更多的互联网企业，包括一些知名的互联网企业，还没有找到科学的管理方式。这其中发展好一点的企业通常采用一种叫作“老板驱动型”的管理方式，老板事无巨细亲自关心业务，员工一旦没有老板的指示，就茫然失措，不知道自己该干什么。而差一点的企业则会进入到一种“老板也不知道怎么驱动型”的管理状态，大家忙忙碌碌，却像是在做布朗运动，不但不能进步，甚至连个像样的失败都没有。一般的互联网企业的组织方式是下面这样的。

通常的工作模式是：首先，老板有个想法，或者运营有个点子，又或者市场有个反馈；然后运营人员把这个想法、点子、反馈变成一个业务需求提交给产品团队；接着产品经理和设计师进行需求分析、产品设计，将产品需求提给技术团队；最后工程师将这些功能开发完成，发布上线供用户使用。

一个点子从提出到开发上线，通常需要数周乃至数月的工作量；而开发资源一般总是紧缺的，产品需求需要进行开发排期，短则数天、长则数月。因此一个业务需求从提出到上线，要经过较长一段时间。往往工程师加班加点开发了一个新功能，上线以后这个功能的提出者已经失去了提出时的激情，甚至已经忘了这个功能。没有后续的推广运营，没有进一步的迭代增强，这个新功能就变成产品的一个“鸡肋”，直至无人问津。大多数互联网企业，保守估计的话至少 80% 的业务需求没有实现最初期望的价值，相当一部分功能甚至完全没有起任何作用。5 个工程师开发 3 周的红包功能最后只有两个用户领取，3 个工程师开发一个月的活动小游戏只有区区几百个点击…这样的事例在现实中不胜枚举。导致这个现象的一个原因是整个工作流程缺乏反馈，运营不断提需求，产品不断做设计，工程师忙着“搬砖”，自己做的工作对公司业务有多大价值却缺乏思考，为了工作而工作。除非有个头脑敏捷又精力旺盛的老板在其中不断干预，各个环节全方位参与，否则公司就会进入一种忙忙碌碌却没有进步的境地。而且即使有这样的老板，这样的公司也很难做大。说了那么多问题，我们的目标还是要解决它。一个解决办法是引入业务数据监控，在提出一个新需求时，需要对价值进行预估：这个新功能可以有多少点击，可以提高多少留存、多少转化，对预期价值进行量化。产品和开发需要知道预期价值，如果对价值有疑惑，可以提出质疑，多方一起讨论，对需求进行完善。新功能上线后，对新功能的业务指标进行持续监控，检验是否达到当初的预期；如果没有，提出后续改进的措施。

从上面的图中你可以看到，通过业务数据的反馈从而使公司的工作流程变成一个闭环，用户数据会成为运营团队想法策略的重要输入，工作目标和团队协作围绕数据展开。老板只需要对数据提出合理的目标和期望，就可以驱动团队有效运作，使团队之间的合作或竞争都集中在实现公司商业价值这个根本目的上来。因为数据是内部公开的，所有人都能看到，也迫使运营人员必须在提出需求时慎重思考，发布上线后持续跟进，尽力保证自己提出的预期指标能够实现；而不是想起一出是一出，决策时不审慎，上线后不跟进，滥用公司宝贵的设计和开发资源。用数据驱动公司业务不断发展，而公司的运营状况也通过数据不断反馈给所有人，所有人努力的方向和绩效的评估都通过业务数据关联在一起，并能够有效量化。事实上，公司到了一定规模，产品功能越来越复杂，人员越来越多，不管用什么驱动，最后一定都是数据驱动。没有量化的数据，不足以凝聚团队的目标，甚至无法降低团队间的内耗。这个时候哪个部门能有效利用数据，能用数据说话，能用数据打动老板，哪个部门就能成为公司的驱动核心，在公司拥有更多话语权。我们学大数据，手里用的是技术，眼里要看到数据，要让数据为你所用。数据才是核心才是不可代替的，技术并不是。数据，不管你用还是不用，它就在那里。但是它的规律与价值，你不去分析、挖掘、思考，它不会自己跳出来告诉你答案。顶尖的高手，总是能从看似不相干的事物之间找到其联系与规律，并加以利用，产生出化腐朽为神奇的功效。我们应该对数据保持敏感与好奇，不断将现实发生的事情与数据关联起来，去思考、去分析，用数据推断出来的结论指导现实的工作，再根据现实的反馈修正自己的方法与思维，顶尖高手就是在这样的训练中不断修炼出来的。现实纷繁复杂，其呈现出来的表象距其本质通常相去甚远，甚至南辕北辙。根据表象见招拆招，只会让你陷入现实纷乱的漩涡，疲惫且无效，就像热锅上的那只蚂蚁。数据作为对事物的一次抽象，能够强迫你去思考事物背后的规律与本质，并在思考过程中逐渐把握事物发展的脉络与走向，帮你抢占先机、掌控局面。“君子生非异也，善假于物也”，用好数据，方能洞悉真相。

1 月 3 日我做客“极客 Live”，很高兴和同学们在直播中互动，当时由于时间关系，很多同学的问题来不及回答。正好今天在专栏的答疑里，我再选几个有代表性的问题，和你聊聊我的看法。

https://mp.weixin.qq.com/s/0o-mO6lcCGZ9IvjIzzZtCA

没有大数据的开发经验，怎么去面试大数据的职位呢？

我认为越是好的公司，越是优秀的面试官，越是不在意你的经验，他们会更看重你的基础能力和解决问题的思路。所以你如果对自己的基础和素质有信心，你就多去面试，多接触机会，不要在经验上遮遮掩掩，不要怕面试失败，被那些不好的公司、差劲的面试官拒绝也许是一件好事。当然，你也应该只是缺乏经验，而不是对大数据一无所知，所以面试之前尽量对大数据技术原理和知识体系有完整的掌握，这也是我的专栏想达到的目的。

分布式系统相关的理论是每个互联网后端开发必备的吗？

是的，互联网技术架构就是分布式技术架构，互联网应用的主要技术挑战：大并发、大流量、高可用、高性能、可伸缩、可扩展，几乎都是用各种分布式技术解决的，如果不懂各种分布式技术及其理论，几乎不可能成为一名优秀的后端工程师。大数据技术实际上也是一种分布式技术，是分布式存储和分布式计算的一种。

请问老师，如何快速查看源码学习呢？

看论文和文档，了解主要架构原理和设计思路，想象如果是自己开发这个系统，该如何编程开发，设计模式和编程技巧其实就那些，学得多了、看得多了，有些代码不用看，猜也能猜得到会怎么写。IDE 环境 debug 源代码，跟踪代码执行，从调用主入口一路跟踪过去，核心代码也就差不多看好了。有些系统会有各种超时，比如 debug 会超时，就在关键代码输出日志，看关键输入输出是什么，进一步看代码如何实现。网上也有各种主要开源产品的源码分析，看看这些文章，有时候也能事半功倍。这些前提都需要自己的编程基础扎实，各种设计模式编程技巧掌握得好，不然一堆接口、各种多态，看不了几行就晕头转向了。当然看优秀开源产品的源码本身也是非常好的学习过程，一边看一边学。

最后还是“老规矩”，我整理了@安静、@桃园悠然在、@老男孩、@吴科的留言，希望同学们的留言对你也有所启发。

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