用户增长实战100问
人民邮电出版社
北京
图书在版编目（CIP）数据
用户增长实战100问/张小坏著.--北京：人民邮电出版社，2020.2
ISBN 978-7-115-52226-9
Ⅰ.①用… Ⅱ.①张… Ⅲ.①企业管理—营销战略—研究 Ⅳ.①F274
中国版本图书馆CIP数据核字（2019）第223957号
◆著 张小坏
责任编辑 俞彬
责任印制 马振武
◆人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号
邮编 100164 电子邮件 315@ptpress.com.cn
网址 http://www.ptpress.com.cn
北京市艺辉印刷有限公司印刷
◆开本：700×1000 1/16
印张：22.5
字数：273千字 2020年2月第1版
印数：1-2500册 2020年2月北京第1次印刷
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本书结合互联网产品人员、运营人员和市场人员在工作中的常见情景，总结了100个典型的数据驱动用户增长的实践问题。全书共9章，第1章比较了增长黑客思维与传统市场推广人员思维的不同；第2章和第3章介绍了增长黑客常用的17个思维模型；第4章～第8章解析了数据分析与数据驱动、活动策划与执行、内容引导与文案写作、渠道推广与宣传、用户管理等5大增长技能；第9章则是数据驱动用户增长的实战技巧讲解。
本书主要讲解如何将增长黑客的工作理论应用于实践，面向希望学习数据驱动用户增长的方法和实战技能，想要了解增长黑客角色的产品人员、运营人员和市场人员，满足他们从入门到进阶各阶段的需求。
PREFACE
不知道从什么时候起，大家都开始谈论增长。我与很多人聊过后发现，大家谈论的“增长”，似乎还不是同一件事情。
有人在聊怎么做裂变活动，通过红包和奖励刺激新增用户；
有人在聊怎么做应用市场优化，提升自然排名获得更多的下载量；
有人在聊怎么零成本获客，希望通过一篇文章带来千万用户；
有人在聊怎么做分销，做付费社群，做电商变现……
所谓增长，到底是什么？
其实，上面这些人谈论的都是增长，但又好像都不是增长。
增长的目的在于提升用户量，降低运营成本，提高产品营收。但这是增长结果的表现，那么支撑结果的是什么呢？
当我加入第一个互联网团队时，我听到了第一个“很互联网”的名词，叫作“以用户为中心”，所有人都在说这句话的时候，我觉得这是真理。
以用户为中心，以满足用户需求为第一法则——这句话影响了很多人。所以当用户想要低价的时候，会给优惠；当用户想要便利的时候，大街小巷都会开满品牌门店；当用户想要满足虚荣心的时候，互联网会给用户各种各样的符号……
直到有一天我去菜市场买土豆，我说能不能只买半个？老板很不理解地问我：“那剩下半个我卖给谁去呢？”
按照以用户为中心的逻辑，作为用户，我的需求只是半个土豆，但作为老板，要计算收益、损耗，赔本的买卖不干。
但在互联网行业中，有多少创业项目没有计算过收益？
我毕业后的第一份工作在一家团购网站。2011年正是“千团大战”的时候，入职的第一天我就问“咱们公司靠什么赚钱？”，得到的答复是“我们不赚钱，有投资”。
嗯，也许，这就是互联网吧。
我工作7年，每年都会有新的风口，也会产生新的独角兽公司。融资—烧钱—冲业绩—再融资—融不到—倒闭，不知道有多少创业公司在这样的路径中轮回，创业者变成了“连续创业者”。
当融资不再顺利时，我们有没有想过，以“用户为中心”的互联网行业，错过了什么？
2014年，互联网行业获客从线下转向线上，付出了很大的用户教育成本。2016年，越来越多的人开始提及盈利，谈论获利的方法，新的风口越来越少，大家都在瓜分线上流量。
但最近两年，大家谈论增长的次数越来越多。增长是什么？是通过精细化运营方式，提高产品的服务能力，提升用户活跃度和留存率，基于现有用户的社交关系带来新增用户。
说得俗套一点，就是老客户转介绍。
老客户转介绍的前提是形成好的用户口碑，而好口碑来自于好产品和好服务。与传统的产品运营策略相比，增长黑客，这个职业的增长工作者，将重心回归到了产品获客而不是推广获客。
所以，增长黑客在追求数据驱动的需求分析，追求最小MVP验证，追求创新性的尝试，希望通过小的突破点撬动大的用户量。
在这里可以看出，增长黑客似乎并不是完全的“以用户为中心”了。这些人不会在用户贪图低价时就降价，而是告诉用户“你需要更好的”，也不会在用户想要买半个土豆的时候就自己损耗一半，但可能会把一个土豆切成丝来卖，这就是增长黑客。
那么如何成为一名增长黑客呢？
增长黑客需要同时具备产品、市场、营销、数据分析和运营等多方面的意识，从不同角度来看待同一个问题，找出不同的解决方案。
如今的增长黑客处在这样一个状态——有很多理论和模型，但缺少具体实践的策略与方法。
对互联网运营来说，实现用户增长的工作并不是一次颠覆式的创新，而是一次思维的升级和发展。在写这本书前，我一直在思考，如果要画一张关于增长黑客的知识图谱，要包括哪些内容？
尝试了几天之后我就放弃了，因为包含的东西实在太多。产品、市场、营销、数据分析和运营等能力都是增长黑客所需要的，而这些能力本身就包含了繁多而复杂的知识点，想要全部了解实在太难。
当然，想要实现用户增长并不是要掌握所有的知识点，只要在具备一项专长能力的基础上，对其他能力有一些了解即可。
那么到底该怎么把关于增长黑客的知识图谱说清楚呢？
既然说不清楚，就不说了吧。知识图谱并不重要，能解决哪些问题才是最重要的。
所以，这本书汇集了100个问题，从实现用户增长的应用实践角度出发，重新带领读者思考产品运营中会涉及的问题。
这本书一共分为9章。第1章从思维角度对比增长黑客与传统运营人员的不同，第2章和第3章介绍了17个思维模型，重点在于建立产品口碑，提升用户黏性，为增长提供基础。而第4章～第8章，通过51个问题整理了数据分析与数据驱动、活动策划与执行、内容引导与文案写作、渠道推广与宣传、用户管理这5个方面的内容，这些内容是我认为做好增长黑客必须具备的能力。最后一章是关于数据驱动用户增长的实战技巧讲解。
当这本书写完之后，我突然发现这100问似乎只是将增长黑客的日常工作进行了整理与提炼，并没有什么概念上的创新，因为做增长本身就是追求细节上的再创造，关于实践的经验是在不断演进中沉淀的经验。
想要成为增长黑客，实践大于理论，实验大于揣测。
■ 001问 什么是增长黑客？增长黑客团队有哪些特征？
■ 002问 增长黑客都有哪些成功的增长案例？
■ 003问 增长黑客有哪些思维习惯？为什么效率更高？
■ 004问 增长黑客如何通过数据分析驱动用户增长？
■ 005问 增长黑客从用户增长曲线中能看出什么问题？
■ 006问 为什么用户行为分析是增长黑客的基础能力？
■ 007问 什么是可执行指标，增长黑客会关注哪些可执行指标？
■ 008问 什么是虚荣指标？要警惕哪些常见的虚荣指标？
■ 009问 月薪3万元的增长黑客是怎么统计活跃用户数据的？
■ 010问 制定推广目标时，除了下载量还要看什么？
■ 011问 增长黑客如何建立用户画像并驱动用户增长？
■ 012问 做产品定位，先做功能还是先找用户？
■ 013问 为什么说要用项目制思维做用户拉新？
■ 014问 四无产品冷启动，增长黑客如何获取种子用户？
■ 015问 基于微信，能够搭建出什么样的用户增长矩阵？
■ 016问 为什么说月薪3万元的文案策划=产品经理？
■ 017问 价值300元和价值3万元的埋点方案有什么区别？
■ 018问 活跃率=活跃用户数/总用户数，那什么叫活跃用户？
■ 019问 活动策划方案怎么写？什么是IPO活动策划思维？
小坏有话说
这两年，越来越多的人提及增长黑客这一概念，各大招聘网站上也频繁出现关于增长黑客的招聘信息。动不动就是几十万元的年薪让人觉得运营人终于要翻身了。
那么，到底什么是增长黑客呢？
问题解析
增长黑客这个概念到底是什么时候开始被普遍提及的，这个问题已经不可追溯了。但现在让人记住的，似乎只有3件事：AARRR增长模型、裂变营销和数据分析能力。
一、什么是增长黑客？
增长黑客指用数据分析取代“拍脑门”的决策，进而实现用户增长的人。这一概念起源于硅谷，Facebook等知名公司非常崇尚增长黑客文化，并且认为增长黑客对业务的增长起到了极大的作用。而在国内，最近几年出现了以下3种增长黑客的形式。
第一，参谋型增长黑客团队。这是独立于整体业务架构之外的团队，由数据分析师、产品经理和渠道、用户、活动等运营类角色共同组成。他们不负责具体业绩指标的增长，而是通过数据分析来发现业务中存在的问题，由产品人员和运营人员向少量用户发起增长实验，验证出有效的增长方式后再向所有用户推广。
第二，业务型增长黑客团队。这类团队一般由几个大部门共同组成，产品、运营和市场等部门职责不变但相互协作，再加入数据分析师，由数据推动工作方式的转变。
第三，单打独斗型增长黑客。这一类人只负责自己岗位模块的增长业务，比如增长产品经理负责的是如签到、分享等与增长相关的产品功能，活动增长经理负责裂变活动等增长活动。
二、增长黑客具有什么样的思维？
增长黑客思维可分为两个方面，一是过程方面，二是结果方面。
在过程方面，增长黑客的一切行动过程以数据为导向。通过对渠道推广数据、用户行为数据和活动效果数据等历史数据的分析，可发现存在的问题并寻找新的增长点。
例如在一句话活动文案的策划上，增长黑客会对目标用户的历史浏览信息进行词频分析，找出高频的词并在写活动文案时进行关联。
在结果方面，埃克里·莱斯在《精益创业》这本书中提出了两个结果指标，一是可执行指标，二是虚荣指标。所谓可执行指标，是指能够反馈真实效果，并指导具体行动的指标。例如在新增用户指标上，增长黑客更关注新用户的后续行为：资讯类产品有多少新用户每天浏览3篇文章，电商类产品有多少新用户在新增3天内产生了购买行为。所谓虚荣指标，事实上日常运营工作中大多数常见指标都是虚荣指标，例如活动曝光量、App下载量、每天打开App的人数（假活跃用户）。这些指标只是一个数字，并不能反映出有多少用户真正使用了产品，有多少用户留下来。
三、增长型团队需要具备哪些能力特征？
增长黑客的概念起源于硅谷。在2012年发表的《Growth Hacker is the new VP Marketing》这篇文章中，提到增长黑客通常采用A/B测试、搜索引擎优化、电子邮件召回和病毒营销等手段带来用户增长，因而他们日常关注的是页面加载速度、注册转化率、电子邮件到达率和病毒因子等指标。
从这里可以看出，增长黑客关注的不只是结果，更关注影响结果的过程。例如落地页的加载速度影响了获客环节的用户体验，加载越慢用户流失越高，邮件到达率越低，EDM营销的效果就会越差。
一个公司的增长黑客往往不是一个人，而是一个团队。在硅谷，有些互联网公司的增长团队的组建类似于敏捷工作法中的敏捷小组，将产品经理、开发人员、市场人员和数据分析师等相关人员组成一个专门的部门，来对单独的业绩指标负责。而有些公司的增长团队则来自于外部招聘，专门负责进行实验验证。
而想要组建一支增长团队，需要具备以下3个能力特征。
1.数据驱动的用户需求洞察能力。
数据分析师是增长黑客团队中必不可少的角色，而且每个团队成员都需要具备数据驱动思维。例如，产品经理需要发现用户流失高的路径节点，改善产品流程；UI设计师需要具有用户体验设计思维，转变为UX设计师，通过交互数据发现用户的点击习惯，提升交互体验；文案、策划等职能人员要善于用A/B测试验证策划方案及用文案表达出用户喜好，找到最好的创意。
数据分析师的职责在于通过历史数据发现问题并提出解决方案。例如在提升用户留存率上，数据分析师要对留存用户的行为特征进行分析，以发现高留存用户使用产品的场景、节点、功能或行为偏好等，通过对高留存用户的特征与低留存用户行为的样本进行对比，提出提高用户留存率的策略。
2.持续迭代的能力。
每一位产品经理都需要有“以用户为中心”的产品思维。从用户需求出发的产品迭代要求产品经理具备辨别用户需求真伪的能力，在迭代方式上需要平衡产品自身的发展目标、用户需求引导目标和市场竞争影响因素等多个方面，洞察用户的真实需求，创造产品的“啊哈”时刻。
3.试错思维。
无论是产品设计还是活动策划、文案写作，任何需要创意的工作都是在不断试错中检验创意的有效性。谷歌的企业文化首要的便是实验检验+快速迭代；扎克伯格也提到过在全世界有成百上千个版本的Facebook在运行。每个工程师都可以尝试不同的创意，让1万到10万的用户去体验这个创意，从而得知创意结果的好坏。
互联网企业与传统制造企业相比，其明显优势在于缩短了产品迭代周期与资源投入。任何创意都不能保证一定成功，小范围的用户体验测试，是验证创意可行性的最佳方式。
总结
与传统运营思维相比，增长黑客更加关注行动过程与可执行结果。而增长黑客这个岗位，是懂产品、会营销且能做数据分析的互联网运营岗位。
小坏有话说
增长黑客被传得简直上天入地无所不能。可是，我不服诶，同样都是负责拉新、促活、留存，凭什么增长黑客的薪资是普通运营人的几倍甚至十几倍？他们到底干过什么呢？
其实，增长黑客除了数据分析做得好之外，还要会通过数据洞察用户和市场的需求特征。一方面减少获客成本，帮老板省钱，另一方面提高收入，帮老板赚钱，你有什么好不服气的？
问题解析
增长黑客的用户增长思维是通过数据分析现有用户的需求，发现驱动用户行为的动机，利用社交性传播手段实现用户拉新增长。直白一点说，就是老客户转介绍。
在增长黑客这个概念出现后，产生了很多成功的增长案例。总结最近发生的增长案例，可以发现10个典型活动形式。
1.微信裂变传播。
增长黑客实现用户增长的一个环节是基于老用户的社交关系链传播。在移动互联网环境中，微信就成了裂变传播的主要载体。经典的微信裂变案例中，都有一个共性特征，K因子大于1。
那什么是K因子呢？简单地理解，K因子是指老用户邀请新用户的成功率。如果有20个老用户发出邀请，转化了20个用户，K因子=1；如果转化了40个新用户，K因子=2。K因子大于1，意味着转化用户比分享用户多，能不断循环实现指数级增长。
近两年微信裂变比较成功的活动集中于在线教育行业。例如网易“戏精大课”等活动，思路是海报传播+入群听课，引导用户通过朋友圈转发实现快速曝光。
课程类内容的有效传播是基于每个人的社交关系中都有“志趣相投”的朋友存在的情况，如同行，所以能够实现有效用户的转化。
2.主题型社群实现用户增长。
社群运营是常见的运营方式，这里的社群运营并不单纯指通过社群裂变，而是要建立主题型社群。
例如某金融类产品发起过打卡社群的活动，用户交一定的押金，完成指定次数的打卡后，有机会得到更多奖金。例如学习类的主题社群，某阅读类应用组建英语学习社群，由班主任指导学员交流，吸引用户参与。
社群主题是围绕用户的某一个细分需求来设计的。比如英语学习社群，核心目的是解决学习英语时的枯燥问题，这类社群通过英文聊天提升用户的学习兴趣，而不是将学英语的人拉到一个群里这么简单。
3.小程序裂变导流。
小程序本身具有社交传播属性。群排名、好友排名等机制都让小程序有了易转发的特性。小程序通过用户产生裂变，也更容易获得用户关注。但为了将小程序用户有效留存，需要进行下一步导流。
例如头脑王者小程序，通过横幅广告跳转，可以进入知乎Live小程序；群玩助手小程序，推出了“点击复制淘口令”的功能，打开淘宝App就可以跳转到商家页面，实现了向App的导流。
4.拼团形式的裂变。
以拼多多为代表，这类产品通过好友之间的拼团，使用户享受更低的价格。拼团是参与者相互受益的形式，与之对应的还有砍价，是发起者受益邀请别人帮忙的形式。
5.分销返佣。
分销返佣也是增长裂变的典型代表，集中体现在在线课程类的产品。千聊还推出了支持分销的付费形式。
分销是指用户可以帮助卖家销售，其他用户从自己这里购买，自己可得到一定佣金。需要说明的是，基于微信的分销传播只支持一级分销，即用户A只能从通过自己卖出的东西得到分成。如果用户B从用户A那里购买了东西，然后用户B又卖给了用户C，那么用户A不能从用户C的购买中得到收益。如果用户A可以得到收益就算多级分销。
6.给予用户奖励。
用户奖励同样是一种裂变增长方式，典型代表是趣头条。趣头条也采用过一种分销的模式，只不过用户获得的是积分，而通过平台奖励可以将积分兑换成现金。
趣头条用户通过每日阅读分钟数、阅读文章数都可以获得现金奖励，邀请好友注册可以获得更多奖励，有效刺激了用户的下一步行为。
同时，在趣头条的“师徒制”分销体系中，由用户A转化的所有新用户获得的收益，都要给用户A分成。由于分成是由平台给予的奖励，所以并没有违规。
7.请好友助力支持。
最早的朋友圈集赞助力转变成了通过H5、小程序的转发助力。例如携程的助力抢火车票活动，用户将助力海报转发到朋友圈，转发助力的好友越多，就越可能抢到火车票。
8.内容吸引力。
内容吸引力与其他奖励的吸引力的区别在于，其他实物性的奖励并没有太多的话题性，而内容奖励可以带来相同兴趣人群间的传播。
例如裂变营销中常见以各种电子文档资料作为吸引力，B端营销中也常发布各类行业报告。用户完成任务后可以免费获取这些资料，获得资料后用户也可以转发给其他用户，实现了内容上的传播。
9.投票活动。
投票也是助力的一种表现方式。大部分投票的目的在于排名，排名后的收益是对用户的最大吸引力，所以用户愿意为了排名后的收益发动自己的社交关系，让好友来帮助自己。
10.基于垂直领域的工具。
除了主动引导用户传播外，满足垂直领域用户的普遍需求，也能带来口碑传播。例如最早主打公众号头图制作的创客贴，解决了用户制作好看的公众号头图的需求，降低了图片设计的门槛，引发了口碑传播。
总结
增长黑客的用户增长核心在于用户需求驱动。通过各种形式的活动内容，可以发挥直接满足用户需求、好友之间满足需求、传播有益性信息等多个层面的传播特征，驱动用户传播。
小坏有话说
当你看过一些增长黑客的案例后，可能会有两个疑惑：①道理都懂，但是难以付出行动怎么办？②成功案例所展现出来的是结果，以及一些创新性的方法的总结，但这些方法是怎么被执行的呢？
想要成为增长黑客，要培养自己分解目标—快速执行—快速验证—快速迭代的思考方式和工作习惯。
问题解析
一、如何分解目标建立执行计划？
影响工作效率的第一个因素往往来自于工作目标的不清晰。例如经常会有老板告诉新媒体运营人员：“这篇文章要刷爆朋友圈”。首先这是一个很高的目标，其次这一目标要实现的结果和要付出的行动也不明确。
什么叫“刷爆朋友圈”？抖机灵一点的定义是在老板的朋友圈里出现10次这篇文章，那么找10个同事转发就好了嘛。但实际上如果这么做，老板肯定不满意。
在实际工作中，可以通过OKR工作法来分解工作任务目标。OKR起源于谷歌，硅谷的很多互联网公司都在实践OKR工作法。OKR工作法的整个体系很大，增长黑客要学会的是自上而下的任务分解，其中O为任务目标，KR为具体执行的方式。
OKR是自上而下的任务分解法，首先需要给工作任务一个明确的定义。例如“刷爆朋友圈”可以定义为文章转发量1万次，但这只是个目标，仍然不知道怎么做。
那么文章转发量1万次是一个大O，大O下面还有小o，也就是支持这个目标达成的分项目标。比如想要文章转发量达到1万次，我们需要以下3个步骤。
（1）找到1000个种子用户，也就是寻找推广渠道。
（2）根据种子用户的需求找选题，写内容。
（3）设置转发福利活动，也就是设计活动。
小o就是支持大O完成的几个环节，可以由不同的人负责，也可以由一个人分阶段完成。分解到小o后，我们知道了要达成的关键目标是什么，接下来对小o继续分解，找到具体执行的办法。例如找到1000个种子用户的做法可以是以下3步。
（1）找100个用户数量在500人以上的社群。
（2）通过投放广告，实现1万次曝光，1000次点击。
（3）在存量用户中筛选出300个活跃用户。
这3件事都是具体可执行的工作，分解到这一步，接下来就是去做具体的事了。
在任务分解环节，一般可通过头脑风暴的形式，将所有可能性都列出来，然后逐个删减无效或做不了的事，形成最终的行动方案。
二、如何减少纠结时间，快速执行工作任务？
有了明确的目标后，还是不想做怎么办？这是因为没想好怎么做。例如上文案例中写文章这个环节，选题、提纲和素材都明确了，但不想去找素材，不想动笔写，其中有一些原因是在纠结怎么做才能更好。
纠结的过程浪费了大量的时间，在这个环节，我们可以用敏捷工作法开展工作。
敏捷工作法是开发团队中常用的工作方法之一，在提升工作效率方面，要记住8个字——“小步快跑，快速迭代”。
在《精益创业》中同样提到了小版本验证的方式，提出了“最小化可行产品（MVP）”的概念，通过极简产品功能的开发快速让用户验证功能创意的可行性。
小步快跑快速迭代的原则指导我们，现在能干什么就先干什么，先有了1.0版本，再逐步优化。
说回写文章这件事，我们无法保证任何一篇内容都能引起传播，要做的就是尝试。首先我们根据选题和内容找素材，然后根据找到的素材和提纲写出一篇1.0版本的文章，对文章进行自我优化，推出2.0版本。2.0版本的文章可以在社群或者向小范围用户推送进行尝试，当文章阅读量数据高于平均值时，可以加大推广力度。
三、如何迭代优化我们的工作成果？
敏捷工作法要求快速迭代，但是在迭代的过程中我们又会产生纠结。比如文章经过推广测试，发现阅读量表现一般，该怎么办？又进入了下一轮纠结过程。
在优化工作成果上，增长黑客更愿意用KISS原则进行反思提升。KISS是keep、improve、stop和start这4个单词的缩写，分别对应的是以下内容。
keep：保持有利于目标达成的行为。
improve：提高有效行为的投入。
stop：停止阻碍目标实现的行为。
start：开始尝试新的有利于目标的行为。
简单的一句话就是通过自我反思，坚持最好的，放弃不好的。
那么怎么知道什么是好的，什么是不好的呢？增长黑客更愿意用数据说话。渠道转化率高就坚持并加大投放，转化率低就舍弃，通过分析用户的流失数据，优化高流失节点，并尝试新的方式。
总结
OKR工作法、敏捷工作法和KISS原则帮助我们在实际工作中解决了明确工作任务、快速投入工作、快速优化结果等环节。当然，这是建立在团队有足够的能力执行相关工作的基础上的。例如在OKR的任务分解环节，就需要排除执行不了的方案。
小坏有话说
提到数据分析，我们可能会想到很多大而难的数据分析方法，比如SQL查询、Spark代码、建数据库等，但增长黑客不是程序员，也许只会用Excel怎么办？
其实，会用Excel就够了。数据分析的方法并不需要多么复杂高深的算法与图表，重点是要能看到数据背后的问题。
问题解析
数据分析是增长黑客的必备技能之一，同时越来越多的互联网运营岗位招聘也都要求应聘者具备数据分析能力及经验。增长黑客的观念是通过数据的真实反馈指导产品迭代、市场推广以及运营活动的执行策略，用数据洞察业绩增长契机。
掌握增长黑客思维的基础在于掌握数据分析的思路、数据分析的模型和工具，但如何从数据变化中发现问题和契机，是增长黑客思维的关键技能。
增长黑客有哪些数据分析方法？
1.通过数据曲线总结趋势。
折线图、散点图和柱状图等是数据分析必备的基础数据图表，这些图表通过基础的曲线反馈阶段时间内数据量的变化。从基础曲线的观察中，增长黑客善于总结不同曲线形状反映的问题，将数据表现还原到数据发生的场景中。
例如，用户增长曲线是最常见的数据分析图表。当把产品最近1年或更长时间的用户增长数据绘制成一张图表时，就能看到不同的增长特征，如图1-1所示。
增长黑客从用户量增长曲线中总结出丘陵曲线、过山车曲线和奶酪片曲线等不同特征，反映实际运营缺陷，如奶酪片曲线反映了初期产品增长快，但后期缺少获客渠道的问题。关于用户增长曲线的特征，在005问中有具体说明。
2.拆解指标洞察问题。
从单一曲线中，可以还原历史数据的形成过程。如果想从数据中找到问题，就要以单一指标为核心，拆解出影响指标的相关因素。
例如在新用户增长相关的数据指标分析中，可以进行以下3步拆解。
第一步，拆解出各来源渠道的用户新增数据以及该渠道新增用户后续的留存、活跃等数据。
第二步，拆解出影响渠道转化的数据指标，包括各渠道的点击率、推广成本、落地页转化情况等。
第三步，拆解用户在落地页中的行为数据。例如从进入落地页到注册、领取优惠券等环节的流失数据，发现流失高的环节，从而分析问题。
在日常数据分析中，增长黑客要了解不同App版本、不同手机机型、不同操作系统、不同屏幕大小、不同地区用户和不同访问来源等差异化情况，要对常规数据指标非常熟悉。
3.通过用户行为构建用户画像。
增长黑客的用户画像分为单体用户画像和群体用户画像2类。单体用户画像记录了用户的全生命周期数据。一般从下载、激活、注册登录、访问页面、浏览频次、使用时长等行为数据以及性别、年龄、地区、浏览器品牌、系统版本、显示器屏幕高度等属性特征形成用户画像。
用户访问行为往往是多设备、多状态和多终端的。在收集数据时，我们要收集同一用户在不同设备上（手机/电脑）、不同状态下（登录/未登录）、不同终端上（多个手机登录）的所有行为数据，形成完整的用户行为记录。
而群体用户画像是基于某些共性行为特征建立的用户分群机制。例如以30日访问时长大于60分钟的用户为维度建立用户分组。从这一分组用户的其他行为中，洞察地域分布、机型分布、使用时间分布等个性化属性特征以及以电商为例的购物频次、客单价等核心行为数据特征，对群组用户发起精细化运营活动，有针对性地提升用户数。
4.用漏斗分析洞察流失原因。
每个产品都会给用户提供一条“主路径”。
电商产品的主路径是“首页—搜索—搜索结果页—商品详情页—加入购物车—下单—确认订单信息—付款—确认收货”。
资讯类产品的主路径是“首页—内容列表页—文章页—评论/转发/收藏—相关阅读—回到列表页—回到首页”。
漏斗分析的能力是发现在设定的路径下，用户在各个环节的流失情况。通过漏斗分析找到用户流失的节点，然后回到相关页面找原因。
例如在资讯类产品中，用户在从内容列表页向文章页转化的过程中流失比较多，那么有可能是用户对当前列表的内容不感兴趣。进一步通过对比用户日常阅读内容的标签与列表内容标签，确认推测是否正确。
5.多维度的用户分层分析策略。
精细化运营要基于群组用户特征满足群组用户的共性需求。增长黑客在用户分组上，需要通过多维度的用户筛选，找到用户群的具体需求。
如果增长目标是提升商品销售额，那么可以针对两类用户群策划活动，一类是购买频次高的用户群，另一类是购物金额高的用户群。
在用户管理中，我们可以用RFM（详见第36问）进行用户分组。通过最近购物时间、消费金额、消费频次3个条件进行用户筛选，可以筛选出以下不同用户组。
（1）最近30天内发生过购买行为且最近7天内没有购买的用户。
（2）每30天下单次数在3次以上的用户。
（3）最近30天消费金额大于1000元小于2000元的用户。
基于这3个条件，我们筛选出最近30天内消费频次高且最近7天内未消费的用户。在建立分组后，下一步是分析这个群组用户日常购物品类的分布、集中消费区间的分布、使用时间的分布，通过相关特征数据，洞察用户的特征以设计针对性强的活动。
6.通过还原用户使用路径发现用户的行为规律。
在洞察用户行为上，增长黑客还通过行为路径分析来发现用户的行为规律。行为路径分析是指在指定某一个节点后，观察用户的后续行为路径。
例如我们想分析在线教育网站的用户在访问首页后都做了什么，通过行为路径统计可以看到可能的一些数据：74%的用户进入了搜索课程页面，23.9%的用户去看了课程详情，2%的用户开始注册， 0.1%的用户进行了登录。
这些数据反馈了用户是从搜索课程开始的具体使用行为，而注册环节用户的主动性较低，所以需要通过调整注册入口或者优化注册引导机制，提高注册的点击率。
通过用户行为路径分析，还可以观察用户的主动行为是否与产品设计的“主路径”一致，如果用户在主路径外发生行为的频率比较高，说明主路径设计不符合用户的行为习惯。
7.通过留存分析预测流失。
用户留存情况是预测用户全生命周期价值（Ltv）的关键因素。通过分析用户的7日、14日、30日留存率，再利用公式，增长黑客可以预测出用户的流失率。进一步地，增长黑客可以通过观察每个留存用户的画像，发现用户的行为习惯，从而提升整体用户留存率。
8.用点击热力图分析做产品优化。
点击热力图分析是做产品交互设计优化时的有效手段。通过记录用户在页面不同位置的点击次数、停留时长、浏览完成度等数据，形成点击热力图，可观察用户停留时间长的位置与相关信息，从而优化重要按钮的位置与大小等，引导用户点击。
总结
增长黑客往往需要一套成熟可行的数据分析系统，以做好数据收集、清洗及运算公式等相关工作，提高分析的效率。而对通过不同形式的分析方法找出数据背后的用户行为动机与需求特征，是做数据分析的真实目的。
小坏有话说
一个用户量的增长曲线谁都会画，但是能看出什么问题呢？即使能看出某个节点用户增长多或某个节点用户增长少，但这又有什么用呢？
同样是只看新增用户量，增长黑客总结了5种用户增长模型，每个模型代表着不同的问题。
问题解析
画用户增长曲线很简单，将每天的新增用户量画成一条曲线图就可以了。在仅考虑正常新增用户和流失用户，不考虑活跃用户、留存用户、活动新增用户等复杂情况下，从一条用户新增曲线中，能看出什么问题？
增长黑客总结了5个增长曲线模型，分别对应不同的用户增长问题。
1.健康曲线：留存稳定增长明显。
图1-2这条曲线是所有人梦寐以求的增长曲线，曲线整体呈现稳定上升趋势。在这条增长曲线中，有明显增长点，代表着已经形成稳定提升用户转化率的运营活动机制。
用户增长后没有表现出大规模的流失，这代表转化用户为精准用户。除了明显增长的节点外，其他时间段也能实现用户量的缓慢上升，代表着通过用户自传播和稳定的流量来源渠道，实现了用户的自然增长，新增用户大于流失用户。
这条健康曲线告诉我们，这是一个功能需求广泛、解决方式有效、用户黏性强且具有一定的品牌影响力的产品。一般在产品发展到平稳增长期时，会出现这种曲线。作为增长黑客，能看到这种增长曲线，做梦都会笑醒。
2.典型的产品曲线：前期增长慢，后期快速增长。
图1-3这条曲线是大多数成功的产品从冷启动向用户增长期阶段过渡的用户增长曲线。通过较长时间积累种子用户，产品在成熟或市场认可度高的情况下，迎来爆发式用户增长。
这种增长曲线的运营难点主要在前期，所以运营人员要熬得住。很多企业因为前期用户量增长速度缓慢，就对产品失去了信心，但其实挺过困难期就会迎来用户量的大量增长。此外要注意的是，前期用户数据要呈现逐渐增长的趋势，同时要对标竞品在前期的用户增长曲线，如果与其相差太大，企业就要重新优化产品和运营策略。种子期的目的是沉淀初始用户，更重要的是通过对种子用户的验证检验产品的有效性。初期可能不会投入太多的推广费用，但从自然转化的用户中，观察活跃用户行为、留存用户行为和其他用户访问行为是发现产品有效性的方式。
从冷启动向爆发期转变是产品走向成功的关键。在此之前需要不断地尝试，在冷启动过程中教育用户、优化产品、沉淀市场，找到爆发的关键点。
3.丘陵曲线：增长明显流失快，产品体验差。
前面两种曲线是理想的用户增长表现，而图1-4所示的丘陵曲线，会让我们一下子回到现实。丘陵曲线的特征是有明显的用户增长节点，但大规模增长后会出现大规模流失。这代表着运营活动在驱动增长，同时活动转化的用户不精准或产品体验差，用户无法留存。例如红包类型的活动会造成典型的丘陵曲线，有活动时用户量增长快，活动停止后大量用户会流失。同时，用户数量的增长全部靠活动带动，缺少自然增长，这说明病毒式传播指数太低，用户推荐过少，活跃用户数量低。
如果用户增长呈现这种表现形式，就代表着企业投入了很多的运营推广成本，但没有释放真正的用户价值，是非常危险的。企业需要通过现有用户的使用行为发现用户流失节点高的环节，优化产品功能，调整推广策略（有可能推广没有带来精准用户或投放了假量渠道），适当降低推广成本，提高研发成本，快速建立核心用户群以留存关键用户。
4.过山车曲线：后续运营乏力。
图1-5所示的曲线主要体现在通过福利增粉的产品中。前期企业投入了大量用户福利吸引用户，但转化了一部分非精准用户，同时由于难以保持高昂的运营成本，所以后续用户新增乏力，非精准用户的流失直接影响整体用户量的下降。
如果用户增长曲线呈现这种情况，那么一方面要通过分析现有用户的行为发现用户对产品的需求点，调整运营推广策略，逐渐积累精准用户；另一方面要提升用户的活跃度，刺激现有用户裂变增长，转化新用户，利用有限的运营资源进行推广；最后企业也要找到利润增长点，带来更多的流动资金，补足前期投入大的问题，并且为后续运营提供“弹药”。
5.奶酪片曲线：缺少用户来源渠道。
图1-6所示的奶酪片曲线一般是过多依赖熟人关系的推广导致，也可能是因为缺少新的用户增长渠道。
奶酪片曲线在产品初期呈现一个小的增长，可能是找到了一个有效的渠道，也可能是通过运营人员的亲戚朋友带来了增长。另外一种比较糟糕的情况是产品的目标人群局限性很大，很快就达到了市场饱和，但产品功能有效，所以后续用户流失较低。
如果是低频刚需类的产品，企业可以考虑切换用户的应用场景，在特定场景下放大产品的价值。例如钻石的本质也是石头，特点是硬度比较高，原本应用在玻璃刀等工业生产器具上，但当钻石成了首饰，有了爱情永恒的意义，那么钻石的受众群体和应用场景就发生了非常大的变化，其受众范围也会更大，用户量和价值也随之提升。
奶酪片曲线反映的问题是企业没有找到真正的用户增长策略，企业在市场推广方面需要优化渠道，优化定位，设计推广策略。
总结
单纯从用户增长曲线中，可以看出一个产品的健康度。产品发展需要经历种子期、推广期、成熟期、盈利期和衰落期这几个关键阶段，我们从增长曲线能够分析出产品的发展历程和运营行为，从而对产品进行优化。
事实上，一条增长曲线并不能完全反映问题，还要结合流失曲线、活跃曲线、留存曲线、活动新增曲线以及病毒式增长曲线等多个维度进行综合分析。
小坏有话说
在增长黑客的理论中，数据分析的重要方向是用户行为分析。那到底什么是用户行为分析？有哪些使用场景？能解决哪些问题？
问题解析
一、什么是用户行为分析？
简单来说，通过用户行为分析我们可以记录用户在产品上的使用行为，还原用户的实际使用场景，发现产品中存在的问题以及用户需求，提升用户量。
复杂一点说，通过用户行为分析我们可以对用户使用时间点、使用时长、浏览页面个数、页面停留时间、页面浏览完成度和使用路径等用户在产品上发生的所有交互行为数据进行汇总，为漏斗模型、行为路径模型、用户分群模型等数据分析模型提供数据基础，发现用户的使用习惯和对产品的需求，优化产品及精细化运营方式。
二、怎么做用户行为分析？
用户行为分析是一个比较大的概念。做用户行为分析需要两部分工作，首先通过数据埋点采集用户行为数据，其次通过数据分析模型，洞察用户使用行为的特征，从而发现问题并找到解决方案。
做用户行为分析的过程是通过数据分析方法洞察用户行为背后的需求特征，要经过建立画像—设定事件—分析特征—用户管理这4个步骤。
1.建立画像：用户画像=用户行为数据+用户属性数据。
完整的用户画像包括用户属性数据和用户行为数据两个方面。用户属性数据指用户的性别、年龄、职业、地域，用户使用的机型，所用系统的版本，用户注册时间等与用户个人相关的数据；用户行为数据包括发起会话的时间、发起交互后每一步点击的位置、浏览的页面内容、使用时长等数据。
建立画像后，我们可以进行单个用户分析，从时间维度还原用户在使用产品时做了什么，例如浏览了哪些文章/商品，进而发现用户的行为偏好。就像用户在旅游网站上浏览过某旅行路线后，App会给用户推荐相关路线的内容，客服会与用户沟通具体的出行计划。
2.设定事件：洞察用户的重点行为数据。
事件是指用户在使用产品时做过什么。例如登录是一个事件，这个事件包括打开App、点击登录按钮、填写用户名和密码、点击确认按钮等多个步骤。设定事件的目的在于记录发生某个事件的用户人数和发生时间。
设定事件是为特征分析提供基础。例如在购物类应用中，用户购买了一双袜子，该怎么记录呢？如果提前设定了事件，那么购买袜子这个行为可以满足的事件包括“买了袜子”“买了20～30元的商品”“买了生活衣物”“买了男/女装”“买了促销/正价产品”等。
在行为分析中，设定事件是基础，我们往往是在不断进行的事件中做行为分析的。事件是对某一个行为结果的记录，而设定事件的方法，需要基于分析结果进行逆推。
用户模型是以单个用户为中心记录的该用户的所有行为，事件模型是以行为为中心记录的指定用户群的共同行为。例如我们都关注的注册量指标，通过设定事件，可以统计每天、每小时、每分钟有多少人点击了注册按钮，还可以设定事件记录有多少人注册失败。
3.分析特征：多种数据分析模型洞察行为特征。
在用户行为特征分析中，可以通过漏斗分析、行为路径分析、点击热力图分析、黏性分析等分析方法来发现行为数据背后的一些规律。
例如在分析付款成功这个重要指标上，传统的数据分析方法只能看到有多少人付款成功，那么付款成功前用户做了什么？有多少人想买商品但是没付款？这些都无法知道。
我们可以记录付款流程中的每一步事件，一般为“搜索商品—查看商品详情—加入购物车—开始付款—付款成功”的流程。
当然，更复杂的情况还要包括选择尺码、填写订单信息等，需要分析者根据产品的主要路径对每一步分析内容进行自定义，查看在关键流程中的流失情况。
通过对比每一个关键事件的用户触发人数，可了解每一个节点的用户流失情况。例如有100%的用户搜索商品，但只有87%的用户查看了商品详情，又只有30%的用户将商品加入了购物车，这些数据反映了每一个节点的用户流失率。
我们可以建立多个漏斗分析模型。例如重点分析加入购物车的用户流失情况时，可以建立“查看商品详情—选择尺码颜色—查看评论—加入购物车”的模型，进一步分析关键流失环节中的用户流失节点，找出问题所在。
与漏斗分析法相比，用户行为路径分析法是以用户为中心，还原用户的真实使用路径，从而发现用户行为偏好。漏斗分析法是由分析者设定用户使用流程中的几个关键步骤，从而发现关键流程中的流失率，通俗点说就是了解哪些用户没有听产品的话。而用户行为路径分析是选择某一个节点后，观察用户后续使用行为，也就是说，了解用户自己要干什么。
例如在线教育类产品的主流程一般是搜索课程—查看课程详情—开始注册—登录—付款—听课等关键步骤，这是产品让用户走的流程，但用户在实际使用时是什么情况呢？
通过用户行为路径分析，可以发现：搜索课程后，68.6%的用户查看了课程详情，9.5%的用户进行登录，3.9%的用户开始注册。我们还可以发现用户行为偏好，从而指导运营方式，例如在用户行为分支步骤中将用户引回主路径。
4.用户管理：根据需要建立用户分群维度。
用户分群模型是精细化运营的必要分析模型。我们可以通过用户的某项行为特征，对用户进行分群，从而发现群组用户的差异，对不同群组用户推出有针对性的运营方案。
例如在黏性分析中，可以根据连续访问天数对满足条件的用户进行分群，得到连续使用3天、7天和15天的用户群组。这是基础用户分群，也就是通过单一的条件进行的分组。
我们还可以通过多个维度的条件进行更精细化的分群，例如在连续使用3天的用户中，筛选每天浏览超过3个、5个、7个详情页的用户，又得到了进一步细分的群组。得到这样的群组后，就可以对比分析出浏览详情页的用户数量对用户下单购买概率的影响，找到不同群组用户的来源渠道的特征。
在连续3天且每天浏览超过7个详情页的用户中，还可以进一步加入筛选条件，如按照每日访问时长筛选、按照地域筛选，进而设计针对性强的活动。
三、用户行为分析有哪些价值？
1.找到产品与用户的契合点。
通过用户行为分析，发现用户高频使用的产品功能以及真正的用户行为习惯，洞察用户对产品的真正需求，调整市场运营方向。
2.分析用户来源提升ROI（投资回报率）。
在推广渠道投放上，并不应该只关注渠道转化量、曝光量这些虚荣指数，而是要通过各渠道转化用户的后续行为，发现能够带来活跃用户的渠道，调整投放策略。
3.优化产品交互设计。
产品经理们往往根据自己的主观判断和行业常见形式来做产品交互设计，但无法理性思考。行为数据反映了用户的真正使用习惯，从而做到真正以用户为中心。
4.实现千人千面的精准营销。
在没有用户行为数据前，我们会根据行业趋势、时下热点和现有资源来设计活动。但通过行为数据的用户分群和使用特征，就可以有针对性地向用户推送消息、发起活动。
总结
简单地说，用户行为分析是通过数据反馈用户的使用行为，以此能“面对面”地观察用户。
小坏有话说
埃里克·莱斯的《精益创业》中提出了可执行指标与虚荣指标。也许有的人对产品或运营很有经验，也许有的人做过非常成功的营销活动，但是，可能他们的指标还不能被称为可执行指标。
问题解析
一、什么是可执行指标？
埃里克·莱斯在《精益创业》中，提出了两个指标定义方式，一种是可执行指标，另一种是虚荣指标。可执行指标可以用于指导具体的行动方式，虚荣指标可以用于市场宣传、建立产品背书。在运营增长中，我们往往更看重访问量、用户量、注册量，但实际上，这些都不是可执行指标。
二、如何制定可执行指标？
增长黑客还有一种指标被称作“北极星指标”。北极星指标是指产品当下阶段最需要完成的任务。
例如，电商类产品的北极星指标是提升销售额；资讯类产品的北极星指标是提升用户的浏览时间；社区类产品的北极星指标是增加KOL（关键意见领袖）用户的数量；服务类产品的北极星指标是用户的使用频次。
北极星指标是体现产品核心价值的关键性指标，而可执行指标是达成“北极星指标”的关键影响因素。例如电商要提高销售额，影响销售额的指标包括购物人数、购物频次和客单价，三者中任意一个指标的提升都会带动北极星指标的提升。所以，购物人数、频次与客单价这3个指标，才是可执行指标。
可执行指标一定是可量化可执行的。例如提升购物人数这个指标该如何做到呢？它对应的可执行指标包括提升用户基数、提升用户浏览商品数量和提升用户的商品收藏数量等。
所以，针对这个案例，我们可以这样定义可执行指标：购物人数提升50%，其中包括用户基数提升40%、用户浏览商品数量提升30%、用户收藏商品数量提升20%。在定义可执行指标时既要关注其结果，也要关注其过程。
三、增长黑客会关注哪些可执行指标？
日常需要分析的运营数据包括推广数据、活跃数据、留存数等多项数据。从这3个维度，我们需要关注以下指标。
1.推广数据更关注转化用户的后续行为。
在观察渠道推广效果时可以关注渠道曝光量、渠道转化率、渠道转化ROI、下载量、注册量等表象数据，但这类表象数据并没有有效体现产品的核心指标，因此被列入虚荣指标。过分关注虚荣指标会导致运营方向的偏差。
在推广数据上，我们更要关注以下数据。
（1）渠道数据变化曲线。通过观察相同渠道在不同主题活动、不同时间因素的影响下，在曝光量、转化率、转化ROI等方面的数据变化，找到数据量高或数据量低时对应的影响因素，找到相关特征。
（2）落地页用户行为。通过对营销推广活动中的落地页进行转化漏斗、行为路径、点击热力图等分析，发现用户低转化的流失节点并找到相关原因，提升转化效果。
（3）伪新增用户数。伪新增用户有多种表现特征，例如在发生一次登录行为后再无访问行为、下载注册后次日即流失、访问时间长但访问内容少，可以判断为伪新增用户。伪新增用户一方面可能是渠道的“假量”，另一方面是对产品需求低的用户。通过观察伪新增用户数可以了解渠道的获客效果，同时对真实有效的用户量有明确的认知。
2.活跃数据更关注用户喜好和使用行为。
日常对活跃用户的分析会关注PV、UV（PV和UV的解释请看第8问）、使用次数等数据，可将一段时间内访问过产品的用户定义为活跃用户。但这些也是虚荣指标，并不能指导具体的执行方式。我们在统计活跃数据时，要更关注以下维度。
（1）对活跃用户的定义。增长黑客会通过用户的使用行为，例如电商用户的浏览商品数量、工具产品的功能使用频次、资讯产品的阅读文章数量等，来定义活跃用户。不仅是将活跃用户定义为发生过访问行为的用户，还可以通过统计体现产品核心价值的用户的使用行为来划分活跃用户等级。
（2）浏览时间健康度。增长黑客通过分析用户对某个页面的访问时长，计算出平均访问时长，也就是健康值。与健康值对比，单个页面的浏览时间过长或过短，都可判断为无效访问，从中可以发现数据异常的原因。
（3）观察时长和频次变化曲线。通过观察同一用户在不同时间维度、活动主题维度下表现的在使用时长和使用频次上的变化，判断时间影响因素和内容影响因素。
（4）用户行为路径分析。通过观察活跃用户的使用路径，发现用户在自然浏览过程中的行为习惯，指导产品“主流程”体验的设计优化方式。
（5）可执行指标达成度，即用户使用产品核心功能的频次。例如在浏览商品、加入购物车、浏览文章、发起评论等体现可执行指标的数据中，观察用户在使用时间、时长、关键词喜好等方面的行为偏好。
3.留存用户更关注活跃规律。
在留存分析方面，我们要关注留存率、流失率、留存用户的活跃规律、跳出率等数据指标。
（1）留存率。留存率是常见的用户数据指标，通过分析不同时间周期下的用户留存率，反馈产品的健康度和对用户的黏性。
（2）流失前行为。与留存率相对的，还有用户流失率。增长黑客除了关注流失率的数据外，还会分析流失用户在流失前的行为特征，例如通过分析访问时间、使用路径等方面的数据，发现流失预兆，从而提升有相同特征用户的留存率。
（3）不活跃率。与活跃率相对的，是用户不活跃率。用户不活跃是流失的前兆。通过用户连续不活跃率的规律，可以预测用户的流失率。例如，连续3月不活跃用户的流失率=前3个月不活跃率的乘积。
（4）跳出率。跳出率是指在某个页面结束访问的用户数量在某个页面的整体用户访问数量中的占比，或页面浏览完成度低于20%的用户的占比。由此可以发现跳出严重的页面并进一步分析特征。
总结
可执行指标的意义在于设定能够引导有效运营行为的结果。通常对运营人员的考核会以新增用户量为考核结果，但新增用户量多并不代表使用产品的人数会增加，相比新增用户量，更应该考核某个具体的用户行为，例如查看3个商品的新增用户量。
所以，可执行指标的意义在于，通过产品增长有意义的指标，引导相关的运营行为，减少无意义的运营活动。
小坏有话说
虚荣指标，听起来就不是什么好词。如果有一天你发现你的KPI都是虚荣指标，你会怎么想？事实上，下载量、注册量、转化率和CPC这些都是虚荣指标，过分关注会导致项目走向歪路，甚至让项目失败。
问题解析
一、什么是虚荣指标？
虚荣指标是指那些反馈表面数据的指标，它们让效果看起来很好但却不能告诉我们具体价值，例如点击量、下载量和曝光量。虚荣指标是《精益创业》提出的概念。
（1）虚荣指标：通常数据量级很大，如下载次数。通过大的数据量级让人产生深刻的印象，一般用于在品牌宣传、市场推广中建立“口碑”。
（2）可执行指标：通过指标能够清晰地看到达成的效果以及要采取的行动，比如用户加入购物车的商品个数。可执行指标是对销售额这一核心指标的相关性体现。
如果我们以“渠道推广效果”这样一个常见的指标来区分虚荣指标和可执行指标，那么会是以下的情况。
（1）虚荣指标：推广链接点击量1万次，带来下载量转化1000次，单个获客成本5元；
（2）可执行指标：带来下载量转化1000次，注册用户500人，7日留存用户100人，单个有效客户转化成本50元，发生成交用户50人，成交额1万元。
从指标数据对比可以看出，虚荣指标只关注渠道本身的表现效果。但对于产品推广来说，推广的目的在于提升有效用户量。所谓有效用户是指体现产品核心价值的用户，例如电商的有效用户是购买商品的用户，金融产品的有效用户是进行投资的用户。
从两个指标的效果来说，如果我们过分关注虚荣指标，那么会从获客成本的角度来衡量渠道效果。获客成本越低，用户转化越多，就会判断为渠道效果越好。但如果转化的用户没有发生真正的使用行为，对产品而言是无效用户，这等于白白投入了推广预算。
二、要警惕哪些常见的虚荣指标？
通过上述内容，我们可以了解到虚荣指标是指不能直接对产品核心目的起作用的指标，常见的虚荣指标包括以下6种。
1.PV、UV、点击量。
PV、UV、点击量是网站统计中的常见指标，反映了浏览次数、浏览用户量和用户点击量，但无法反映用户到底做了什么。对内容型产品来说，更应该关注单个用户的阅读文章数量、用户的使用频次、有点击行为的浏览时长和点击位置。以这些指标反馈到具体的用户行为和用户喜好，来优化内容运营行为。
2.用户停留时间。
用户停留时间是指用户在某个页面停留了多久，而不是浏览了多久。用户停留时间并不能反映用户对内容的喜好程度，我们更应该使用用户的阅读速度、阅读完成度和内容跳出率等数据判断用户对某个页面内容的喜好程度。
3.App下载量、注册用户量。
App下载量和注册量通常是运营推广人员的KPI，但这并不能反映对产品发展带来了什么价值，我们更应该关注新增用户的留存率和Ltv（用户全生命周期价值）。
4.活跃用户数。
一般我们定义活跃用户数是看用户在一定阶段内有没有产生使用产品的行为，打开一次即可记为活跃用户。但实际上，更应该观察用户对产品核心功能的使用情况，资讯类产品公司要关注用户浏览了几篇文章，电商类产品公司要看用户浏览了哪些商品且有没有购买，在线教育类产品公司要关注用户是否参与了课程并按课程进度听课。
5.新增用户数
与活跃用户相同，不同的定义方式对新增用户指标的影响较大。一般我们认为凡是新注册的用户就是一个新增用户，但如果用户不产生使用行为，对产品的价值并不大。我们要看新用户的留存情况和对核心功能的使用情况，让新增用户从虚荣指标转变为可执行指标。
6.CPC、CPA、CTR。
这3个指标分别对应单个点击成本、转化率成本、点击率，是付费推广中的常见指标。这3个指标往往更关注渠道中的花费与带来的转化，不考虑转化用户的后续行为。
总结
虚荣指标是最容易看到的效果性指标。在判断指标是否为虚荣指标时，需要考虑该指标与“北极星指标”之间的关系到底是什么，能否分解出下一步的影响因素，是否对达成北极星指标有直接影响。
小坏有话说
同样是日活跃用户数据，为什么你只有一个数，而增长黑客会有一张表？次日、3日、7日的活跃用户是个什么概念？日活跃用户、周活跃用户、月活跃用户数据该怎么统计？活跃用户分层怎么做？
现在，我总结了30个维度，你要看么？
问题解析
在分析活跃用户数据上，有日活跃用户、周活跃用户、月活跃用户3个维度。在这3个维度下，还有更精细化的分类。
活跃用户数据的统计维度如下所示。
DAU（日活跃用户）：当天满足活跃条件的用户。
DAU新用户：当天注册且满足活跃条件的用户。
次日DAU：连续2天满足活跃用户条件的用户。
3日DAU：连续3天满足活跃用户条件的用户。
3日内DAU:3天内任意一天满足活跃条件的用户（分查重/不查重2个数据）。
7日内DAU（周活跃用户）:7天内任意一天满足活跃条件的用户（分查重/不查重2个数据）。
7日DAU：连续7天满足活跃用户条件的用户。
7日DAU率：DAU在7日内DAU（查重）中的占比。
7日流失DAU：之前满足但最近7天内不满足活跃用户条件的用户数。
7日平均DAU:7天内每日平均的DAU数。
7日内DAU分层：7日内有3天、5天满足活跃条件的用户，可以不连续满足。
DAU 7日流失率：1-（7日DAU/DAU）。
7日回归用户：7天前没有满足DAU条件，但在当天满足DAU条件的用户。
30日内DAU（月活跃用户）：过去30天内任意一天满足活跃条件的用户（分查重/不查重2个数据）。
30日DAU：过去30天连续满足活跃条件的用户（分查重/不查重2个数据）。
30日DAU率：DAU在30日DAU（查重）中的占比。
30日流失DAU：之前满足，但最近30天不满足活跃用户条件的用户数。
30日平均DAU:30天内每日平均的DAU数。
DAU30日流失率：1-（30日DAU/DAU）。
30日回归用户：30天前没有满足DAU条件，但在当天满足条件的用户。
30日内DAU分层：过去30天内有10天、15天、20天、25天满足活跃条件的用户（可以不连续满足）。
DAU黏性度：7日平均DAU数/WAU（周活跃用户）数量或者30日平均DAU数量/MAU（月活跃用户）数量，可以以此计算出用户平均活跃天数，例如30日平均DAU数量为1万人，而MAU数量为2万人，可以计算出DAU黏性度为50%，产品黏性较强。
DAU属性分层：按照使用市场、购物频次、购物金额、分享留言等关键用户行为对DAU进行下一步分层。日活跃条件是当天对产品核心功能的使用，而根据关键用户行为进行的细分是对不同特征的活跃用户进行的下一步分层。
每小时DAU：观察一天中每小时满足活跃条件的用户，通过不同时间区间的活跃用户占比看出用户的使用习惯。
DAU使用时长分析：观察DAU使用产品30分钟、60分钟、90分钟等不同时长的用户占比，分析产品对不同用户的黏性以及不同时长用户的使用行为（同类分析还包括购物金额等关键用户行为，根据产品特征来设计）。
活动转化DAU率：某次活动转化来的用户数量在所有DAU中的占比。可以此来判断活动质量。
渠道转化DAU率：不同渠道转化用户的数量在所有DAU中的占比。可以此来判断渠道质量。
关键用户转化周期：根据产品设计的关键用户标准时长。例如电商产品中把月购物15次且累计金额超过1000元的用户定义为关键用户，通过观察用户的活跃情况计算普通用户转化为关键用户所需的活跃时间。
总结
为什么要这样统计活跃用户数据？
在增长黑客的思维中，用户数据统计反馈的是用户的行为和动作。活跃用户代表对产品产生价值的用户群体。从时间维度统计用户数据，可用来观察活跃用户量的变化，而从属性维度统计用户数据，可用来对用户做分层，进而实现精细化的用户运营。
不仅是活跃用户数据，新增、留存、活动转化和付费转化用户的数据都可以做一步步的精细化拆分。在关于活跃用户统计维度的设计中，核心的思路是将与活跃度有影响的因素全部挖掘出来，并统计其对活跃数据的影响。
小坏有话说
光一个下载量的目标都够要命了，你还要看什么指标？不想给KPI奖金就直说吧！
别急嘛，其实是在帮你呐。在产品不同阶段要设计不同的推广目标，如果产品初期老板让你新增10万用户，就可以理直气壮地说“NO!”
问题解析
推广人员的KPI是下载量还是安装量？其实不能一概而论。在精细化运营理念中，在不同的推广阶段要有不同的推广目标。
一、如何制定推广目标？
在市场营销中，将商品生命周期分为导入期、成长期、成熟期、饱和期和衰退期5个阶段。而在互联网产品运营中，我们将产品生命周期对应分为种子期（导入关键用户）、推广期（快速获得用户）、营收期（获得产品盈利）、饱和期（用户需求饱和）和衰退期（用户兴趣下降）这5个阶段，最后两个阶段并不是市场或运营一个角色主导的，所以我们主要看前3个阶段。
种子期不重数量重质量，通过用户行为优化产品，这一阶段也称为做好内功。
推广期更重视用户数量，种子期解决了产品功能的问题，推广期要扩大用户数量。
营收期需要用户生态的循环，已付费用户在需求得到满足后不断流失，需要不断有新用户进来。
二、不同阶段的推广要关注什么指标？
在产品的不同阶段，关注的指标不同。
1.种子期：关注活跃用户数量。
我们对活跃用户的定义是使用产品核心功能的用户。种子期一般为产品的1.0版本运行时期，此时产品突出的是核心功能，需要有用户来验证这个功能的有效性和体验的健康度。因此我们需要关注下面5个方面。
（1）用户行为路径分析：观察用户的使用习惯和下一步需求，优化整体产品流程。
（2）漏斗分析：观察用户流失节点多的环节，优化产品的关键流程。
（3）启动次数：观察用户使用产品的频次，对应需要提升的产品使用场景。
（4）启动时间段：观察用户使用产品的习惯，联想可能的场景以及衍生需求。
（5）使用时长：观察用户对产品的需求黏性，优化产品内容和功能。
种子期是通过用户行为对产品进行优化升级，所以在考量推广质量时需要通过用户的后续行为，找到活跃用户的主要来源渠道，以活跃用户为关键目标。
2.推广期：关注用户的新增转化及活跃留存数据。
在种子期，目的在于打磨产品，产品打磨好了之后就要投入一些资源进行大规模推广，让用户使用产品。推广的关键指标有2个，新增转化和留存效果，同时也需要考量活跃用户的指标，因为活跃用户才是有效用户。
在推广中，我们主要通过这2个指标考量渠道的效果，根据不同渠道转化的用户的后续行为做针对性优化。在排除假量渠道后，对真实用户进行行为特征分析。例如某渠道的用户特征是新增后的7日留存很低，但前3日很活跃，我们需要通过观察用户的使用行为找到这个渠道用户的共性特征，进行运营活动和产品的优化。
3.营收期：提升新增用户转化率和后续留存率。
到了营收期，哪些推广渠道真实有效其实已经确定了，推广要做的工作是不断引入新用户，不断扩大营收目标的用户基础。同时，对于营收期的推广策略我们可以根据付费用户的特征进行调整。了解付费用户更关注产品的哪些功能，然后以此作为拉新的噱头，转化有效用户。在具体应用上，需要关注各渠道新增用户的付费比例、不同活动转化用户的付费比例、整体用户的主要消费区间、付费用户的转化路径等指标。
总结
在产品的不同阶段，拉新用户需要有不同的侧重点，在选择渠道、设计活动、设计文案海报等方面都需要做针对性调整。通过用户的后续行为来衡量渠道转化效果，是精细化运营推广中的核心。
小坏有话说
很早就有用户画像这个概念，但为什么我有了用户画像还是读不懂用户啊？
如果你指望通过几个标签就读懂一个人，那是不可能实现的。不是用户画像没有用，而是只有在特定场景中才能发现用户的特定需求。
问题解析
一、我们要建立的用户画像是什么样的？
用户画像是一个老生常谈的话题，但我们经常想建立的用户画像是下面这样的。
用户A，性别男，年龄20～30岁，湖北人，在北京工作，小公司程序员，平时喜欢吃火锅、看科技展，喜欢购买新的科技产品。
这算是一个中规中矩的用户画像了，那么然后呢？有什么用呢？
节假日期间给他推送北京到湖北的机票，平时可以推送火锅店的信息，推送开发相关的信息，推荐新款电脑、手机、键盘或耳机。
这时候问题来了，这样的用户画像需要多方数据才能建立。一个旅游网站可以拥有的相关用户的画像是什么样的呢？
用户A，一年中购买了2次北京往返湖北的机票，喜欢购买特价机票，平时几乎不出差也没有定过酒店，过去1年浏览了3次旅游路线但没有下单，出行动机产生于8月。
通过这份用户画像我们可以在节假日向用户推送北京到武汉的交通信息。其次，在8月向用户推送旅游优惠券和目的地推荐广告。
之所以觉得用户画像没有用，是因为上文中的两个用户画像并不完全是数据，还有基于数据的推测。实际上我们得到的数据是什么呢？
用户A在2月份和8月份购买过北京—武汉的机票和购买的机票的详情信息，在8月的3次登录行为。
建立用户画像是对用户行为数据的实际洞察和相关场景的联想，例如根据机票信息可以关联机票的价格、飞行时间、购买折扣以及购买时机票价格的排序，进一步得出更多的信息。
如果我们想通过该用户的用户画像做更多的营销计划，例如旅游网站向该用户推荐酒店，就无法得到准确的信息。所以，用户画像是基于用户行为数据的联想为用户建立标签，再根据关联标签进行下一步营销行为。
二、用户画像应该怎么用？
面对海量用户，我们无法对每一个用户进行分析。用户画像代表的是用户的典型特征，在具体应用上，我们可以根据用户行为差异建立用户分组，根据每组用户的特征建立用户画像。
在实际使用中，我们要根据目的来调取用户分组，而不是从用户特征中设计运营目的。
例如我们的目的是提高机票的销售额，那么可以筛选出年度飞行次数大于4次的高频用户。从这个维度进行用户分组，再进一步分析每个分组中的用户，例如常见目的地、购票喜好（价格、航空公司、机型或舱位等）、飞行时间，按照具体的用户属性设计推广文案。例如每月向习惯乘坐商务舱的旅客推荐机票优惠券、向固定目的地的用户推荐相关航线的信息。
如果反过来，我们精细化筛选出一个群组“年度飞行大于10次并且乘坐商务舱概率为80%的乘客”，可以做什么呢？这就需要针对这部分用户去设计营销活动。
两种思路的区别在于，一种是通过用户画像找到目标用户，通过目标用户的特征指导营销活动的细节；另一种是已经知道了这一用户的喜好，针对用户去做下一步行动，这会影响整体运营目标的达成情况。
总结
从用户分层的角度应用用户画像是营销中常见的一个思路。用户画像可以指导我们在活动文案、海报、优惠福利方面该如何设置，但无法告诉我们要设计一个什么样的营销活动。
分析用户画像是对现有资源的合理有效利用，对运营效果的提升。我们无法通过用户画像预测下一步行动，只能将用户需求与现有资源建立有效联系，实现将有用的信息告知有需要的人的目的。
小坏有话说
投资人问：“怎么用一句话形容你的产品？”该怎么回答？其实就是回答产品定位。大到一个公司，小到一篇文章，都需要有定位。那么定位该怎么做啊？烦死了。
别烦，给你一个公式。
问题解析
一、定位要解决什么问题？
对外人宣传时，定位能让人知道自己要做什么，对内部交流时，定位能体现做的方向和怎么做。定位其实就是方向，包括用户人群定位、产品功能定位、使用场景定位和经营目标定位。例如在线教育是一个行业，如果要做在线教育产品，可以从以下4个方面来定位。
（1）用户定位：针对职场新人的在线教育平台。
（2）功能定位：每天3分钟小课快速提升自己。
（3）场景定位：在等车的3分钟里掌握一个知识。
（4）目标定位：让1亿白领的职业技能快速成长。
是不是看起来更像一句广告语？通过不同侧重点的定位体现产品要达成一个什么目标，并以此为方向。
二、怎么做定位？
上文提到了从4个方面做定位。如果是一次活动或者一个小的方案，定位需要更加细化，从上面4个方面任选其一作为目标。但对企业整体来说，定位的覆盖面需要更大一些，因此我思考了一个公式：
定位=场景+人群+功能。
产品的价值在于帮助别人解决问题，所以需要明确人群。但我们不可能解决一个人的所有问题，所以需要明确场景。最后要告诉大家我们凭什么能解决问题，所以需要明确功能。
举例来说，一个在线教育产品的整体定位是：利用碎片时间，让1亿白领掌握1万个职场技能。其中场景是碎片时间，人群是1亿白领，功能是1万个职场技能课程。
三、做定位功能重要还是用户重要？
在做定位时，可能还会有一个纠结的问题——都在说以用户为中心，那么是根据用户找功能还是先做功能再找用户呢？
首先，要有一个自己的关键目标。当有很多人说“以用户为中心”的时候，可能我们会忘了自己到底要做什么事，也因此很难下决定。
例如我们要创业，看好了一个店面，但在做什么的问题上纠结不定。用户需求很多，要做什么呢？是开个超市还是开个餐厅？这要先看自己能做什么。
例如做数据分析，我们手里有很多用户的行为数据，可以分析出用户的多种行为特征，但是要做什么呢？还是要先有个目标，比如提升用户的购买率。接下来再去定义用户，是提升高频用户的购买率还是提升低频用户的购买率，然后通过数据去找特征和应该提升优化的地方。
其次，有了目标就去找用户。在确定了要做什么事之后，去找目标用户，根据用户修正做事的方向。同样是开超市，是做低端产品还是进口商品，需要根据周围的客户群来决定。
最后，有了用户就去定义用户的使用场景。我们不可能满足用户的所有需求，所以需要根据用户和要做的事做细分场景和主打功能。还是开超市的例子，如果周边上班族比较多，那么要解决的是上班族周末的休闲需求和平日购物不便的需求，所以可能会有预定的功能，可能会做线上商城。
总结
定位并不仅指一个企业或者一个项目的定位。定位是确定目标的过程，小到一次活动，一篇文章都需要定位。要达到什么目的？要解决什么问题？要怎么解决这个问题？这3个思考能解决“目标—方向—策略”的问题。
小坏有话说
当我们的KPI是“新增用户1万人”时，要怎么做？可以按推广渠道拆解，匹配相应预算，也可以策划1场裂变活动，新增用户1万人。但“新增用户1万人”的后续意义如何保证？如何做出一份具体可执行的用户拉新方案？
问题解析
用户拉新数量，是市场人、运营人的常见KPI。如果你的月度KPI是“新增用户1万人”，你该怎么做？在传统的拉新思维中，可能会写下面这样一份方案做汇报。
方案1：历史有效获客成本为10元/人，本月计划新增1万用户，累计预算为10万元，通过现有渠道进行推广拉新。
方案2：策划一场裂变增长活动，计划投入奖励1万元，渠道推广1万元，带来1万新增用户。
当然，还会有方案3、方案4、方案5……
当然把用户拉新1万人作为整体目标也并不是不能达成，但如果是用户拉新10万人、100万人呢？如果是用户拉新1万人，注册5000人，30日留存3000人呢？“新增用户1万人”是一个有量化，却不可执行的指标。所谓不可执行是因为缺少对实际运营行为的管理和关键环节的要求。同样是1万新增用户，30日留存率有可能是30%，也有可能只有3%。
所谓项目制思维的用户拉新，是通过定义指标、拆解任务、量化执行、分配任务4个步骤建立有效的团队协作方式和执行流程，保证关键环节的有效实现。我们将以新增1万用户为例进行具体说明。
1.重新定义指标，让目标更明确。
同样是“新增用户1万人”的指标，我们需要对新增用户有一个更加具象化的定义，比如新增1万名注册用户。关于新增用户的定义方式，可以参考第20问。
2.将整体目标拆解为项目目标。
以“新增1万名注册用户”作为目标，我们可以拆解出3个关键环节：用户下载安装—打开App体验—完成注册。针对这3个环节，我们再设置3个项目目标：提升用户下载安装量、减少用户体验期的流失、引导用户完成注册。
这3个目标各自是独立的，例如目标分别为用户下载安装量3万人次，新增用户的App打开率为80%且次日留存率为50%，用户注册量为40%。
它们可以由渠道推广、内容运营、用户运营3个岗位角色来完成。
3.将项目目标进行量化并制定执行方案。
以上3个目标仍然是可量化不可执行的，因此需要我们进行下一步拆解，例如将用户下载安装量拆解为常规付费渠道30%，策划线上裂变活动获客50%，进行线下推广活动获客20%。
虽然这仍然为目标，但已经形成了更具体的执行策略。下一步我们需要将策略拆解为行为，比如通过哪些渠道投放，如何调整投放预算，设置哪些关键词，需要什么海报，线上裂变活动的主题、奖品、时间周期、活动流程、推广渠道该如何设置，线下活动的目标人群、活动形式、活动预算有多少，根据以上方案组成不同的项目小组，由不同的人员负责。
在硅谷的互联网企业中，谷歌和Facebook崇尚于OKR管理策略， O分为2级，大O是整体目标，小o是关键环节目标，而KR是具体可执行方案。
以上的任务拆解方式，借用的恰恰是OKR管理策略。
4.将具体执行的任务分配给具体负责的人。
当任务目标拆解到可执行方案这个层级的时候，就已经是非常具体的事项了。例如在线上推广投放方案中，SEM团队负责出价、调整关键词，文案团队负责撰写文案，设计负责海报，同时文案与海报的风格由SEM团队把关负责，各自的任务都很明确，通过具体工作的完成情况进行项目考核。
以上，是利用项目制思维做推广拉新的方法和思路。项目制思维的好处在于能够把握各个关键环节的具体做法，使整体推广方案更加可控。同时，1万名新增用户可能是个人指标，但我们常常面临10万名、20万名甚至更多新增用户，这需要整个团队来完成。
在团队管理上，如果将10万名新增用户分配到每个团队成员身上，仍然是不可执行、不可把控的指标，但通过项目制的拉新方式，可以让每个成员都明确自己要做什么。当然，团队成员是有限的，一个拉新指标可能会拆解出10个小项目，每个成员既是某个项目的负责人，也是其他项目的执行人。
例如内容运营人员可以作为内容拉新项目的负责人，同时也要负担起为其他项目提供内容支持的任务，让每个成员明确自己的目标。每人都有一条主线，才能实现有效协作。
总结
用户拉新活动并不是活动运营一个岗位能够完成的工作，需要推广、内容、活动、社群等所有相关岗位的配合。项目制思维一方面是对运营目标的有效拆解，另一方面是发挥团队的作用将每一个拆解项落实为具体可执行的工作。相比一个人做好方案后由团队执行，从目标拆解和策划环节就采用头脑风暴的方式，能够激发出更多的创意。
小坏有话说
没人没钱没资源没数据的四无产品，该怎么做冷启动？产品不成熟、渠道不成熟、团队不成熟、用户没黏性，该怎么找种子用户？没有经历过从0到1的运营不是好运营，定义种子用户不看拉新数量，看黏性。
问题解析
一、没钱推广的新产品，用户从哪来？
没人没钱没资源没数据的四无产品，在创业团队初始阶段，产品不成熟、渠道不成熟、团队不成熟、用户没黏性，该怎么做运营？
新产品新团队可以什么都没有，但需要明确一条，自己的产品要解决什么问题。产品可以很粗糙，功能可以很单一，但一定要有效。比如抖音的初始版本，其实可以看作一个工具，通过一些酷炫的效果让普通人也可以制作有新意的短视频，快速地抓住了用户的秀晒炫需求。
以有效功能为主要利益点，通过一些能够找到需求用户的免费渠道进行推广，例如电子市场、头条号等自媒体、目标用户的社群等，把以下该做的事做全。
（1）在电子市场上架时，申请首发，根据产品功能特点写描述。
（2）建立自媒体账号，根据人群喜好做内容。相比微信公众号，头条号等靠平台推荐分发的机制更容易获得曝光率。
（3）开通一个博客，代替官网介绍自己的产品，利用博客的高权重快速被百度收录，获得曝光率。
（4）加入一百个相关社群，设计一个引导宣传海报，扔完即走。
总之，利用一切免费的流量分发渠道让用户能够接触到自己的产品，依靠产品的核心功能引导用户下载。
二、种子用户从哪找？
种子用户不靠找，靠培养。
没人没钱没资源的小团队，很难在大平台中攫取到优质用户。而在初始期用户量小的情况下，小团队的优势在于可以为存量用户付出更多运营时间，拉近与用户的关系，培养出种子用户。没有任何渠道能够带来种子用户，种子用户是在频繁互动过程中建立的，种子用户的作用在于帮助团队改进产品体验，找到用户的真实需求。
我曾经运营过一个大学生兼职的App，初始期日活跃用户不到1000人，通过平台找到兼职的用户不到500人，这个阶段怎么培养种子用户呢？校园用户的传播可以通过聚群实现用户量快速增长。那么怎么让用户愿意帮忙传播呢？
首先，用最笨的方式和用户沟通。向已注册用户进行电话沟通，询问他们的注册意向、兼职体验、产品优化意见，那段时间运营团队变成了客服。
其次，设计用户感兴趣的兼职职位。大学生兼职一般是发传单、服务员、保安，但我们设计了跳伞体验师、咖啡学徒、景区酒店假期兼职、便利店夜班兼职等一系列用户感兴趣的职位。为了设计职位，我们专门找相关商家谈合作，甚至为此支出一些经费。而效果在于我们可以在电话沟通时向用户推荐这些有趣的职位，新奇有趣的职位让产品快速传播，运营数据得到了指数级的增长。在持续运营过程中我们找出了一些高频报名兼职的用户作为种子用户，发展他们做兼职领队、优先推荐好职位，给予一些特权培养用户黏性。
所以，种子用户属性并不是一种用户自带的属性，而是通过运营行为带给用户荣誉感，让用户建立与产品之间的联系。对于用户来说，有一个官方运营人的微信（真人微信），他们就会觉得比其他用户更高级一些。
三、没钱没资源就真的不能付费推广么？
不是，创业团队固然资金少，但也不可能零成本创业，毕竟团队成本也很高，只不过在付费推广中要做到有效支出。
成熟团队可以通过渠道付费进行曝光引流，经过用户流失最终实现留存。而初始团队在培养种子用户的过程中，可以通过奖品刺激、活动转化等形式从外部渠道进行用户引流。App的下载安装门槛更高，但可以将用户引导到微信社群、公众号、小程序，实现产品的快速体验，成本也会更低。
社群裂变是低成本获得种子用户的有效方式之一，此处以新上线的电商App如何裂变为例进行说明。
首先，确定目标人群，包括所在城市、性别、年龄、偏好、消费能力等属性，加入这些用户所在的群。
其次，设计一个裂变活动，根据设定的人群喜好设计一个商品，例如1元购买××商品，设计一张海报推广到群里。
最后，设置一个低门槛的用户入口，App需要用户下载安装，可以通过网页页面领券、公众号领券甚至社群直接购买的方式将用户引导到社群、公众号等落点。这样的活动降低了渠道推广成本，但仍然要付出活动成本。
总结
四无产品冷启动，要突出1个核心产品价值。
在四无产品冷启动时不要盲目贪大，比如设定产品上线1个月达到10万名用户的目标，这样的目标本身就不合理。要专注于1个核心功能，1类核心用户，冷启动阶段更应该发展1000名用户，逐渐培养出核心用户，优化产品进行迭代，功能成熟后再开始大力推广获得用户量的快速增长。
小坏有话说
微信公众号都没做好还来提搭建用户增长矩阵？裂变也容易被封。事实上，微信公众号没做好是因为没有找准定位。基于微信公众号、小程序、社群、个人号打一套组合拳，才能更好地从微信里攫取流量，不提裂变，我们要建立的是用户入口矩阵。
问题解析
一、微信提供了哪些获取用户的方式？
基于微信，我们可以使用的用户触达渠道包括订阅号、服务号、社群、个人微信号、小程序和第三方工具。
每种用户触达渠道都有其特点，在搭矩阵前，要明确每种渠道的优劣势。
（1）订阅号：优势在于每天1次的推送机会，推送内容包括图文、语音、视频、H5，推送的频次高，能分享。劣势在于其入口越来越深，特别是在订阅号列表信息流改版之后，弱化了品牌印象，订阅数增长慢，活跃度低。
（2）服务号：服务号的优势在于能够显示在好友列表中，同时提供了很多二次开发功能，入口浅，变化多，通过第三方开发的消息模板也能实现高频次的消息推送。劣势在于消息模板限制条件比较多，触达用户的数量受限。
（3）社群：社群的优势在于能够直接与群组用户产生交流，方便维护，并且发送消息不受时间和次数的限制。劣势在于其维护成本高，社群容易沉寂。
（4）个人微信号：个人微信号的优势一方面在于能与用户私聊，另一方面在于可在朋友圈传播。劣势在于个人号加好友的数量有限，且频繁加好友容易被封号，用户量超过一定量级后朋友圈会自动只向一部分用户开放，同时个人微信号需要培养过程。
（5）小程序：小程序的优势是开发成本低，用户使用门槛低，能够承载一部分产品功能，同时微信开放了大量的小程序入口。劣势在于不能推送，缺少用户后续唤醒的渠道。
（6）第三方工具：主要包括例如直播、裂变工具、社群管理工具、数据分析工具等第三方工具，不是微信直接提供的，但可以应用于微信生态圈内。
二、基于用户，可以搭建什么样的用户增长矩阵？
根据以下不同的公司类型，可以设计出相应的增长矩阵（所谓公司类型不是业务类型，而是团队的能力特点和业务特征）。
1.内容输出能力强，如社区类产品。
基于团队的内容输出能力，将订阅号作为主要的获客阵地，通过爆文吸粉。通过第三方工具提供的如抽奖、直播等工具丰富内容展现形式，促进用户活跃，将付费用户引导至服务号，保证用户留存度与有效消息的触达，利用小程序做电商或知识付费等变现产品实现变现，利用个人微信号对KOL进行维护，通过活动组建粉丝社群，逐渐提升留存率，将核心粉丝导流至核心粉丝社群。
2.产品能力强，如工具类产品。
用户对产品的需求主要体现在应用场景中，而能够体现产品能力的渠道包括服务号和小程序。在拉新环节，通过服务号和小程序对产品能力的体现进行拉新，即推广的第一步是让用户使用服务号或小程序。第二步是引导用户关注服务号进行留存，订阅号配合实现产品应用场景的输出，让用户更好地使用产品功能，提高对产品功能价值的认同。第三步是通过社群实现核心粉丝的留存维护和疑问解答，利用个人微信号做客服，收集意见和进行产品迭代测试。
3.服务能力强，例如电商产品。
爱抬杠的同学不要问我为什么电商产品算服务能力强，电商的口碑非常重要的一部分来自于后期的客户服务。在搭建增长方式上，电商类以服务号和社群为主。服务号和小程序进行拉新，服务号和社群进行用户沉淀和变现，订阅号进行商品推荐提升变现，个人微信号做福利发放、意见收集、售后服务，第三方工具丰富活动形式，通过社群建立用户组织实现留存，例如购物达人群、穿搭达人群，为订阅号输出应用场景或用户口碑相关的内容。
4.没有什么特点的团队。
首先要找到自己的优势，从服务、产品、内容上找到一个突破口。找优势的过程可以采取这种矩阵：通过服务号、订阅号、小程序进行拉新，尝试内容、服务、产品3种拉新方式。对于活跃用户，及时引导至个人微信号以收集反馈意见和用户需求，组建用户社群作为裂变的前期准备。
总结
基于微信生态下的增长，无论什么渠道都存在一个共性问题，用户数据缺失。
我们无法获得更多的用户行为数据来进行精细化运营，需要通过第三方数据分析平台看到，比如订阅号用户的最后访问时间、访问内容、来源、地区、活跃频次等。可以进行简单的用户分层，指导我们的精细化运营。
小坏有话说
文案江湖中一直有月薪3万元的传说，像一个算命先生一样准确击中众人的内心需求，以需求为引抛出产品良药，一字值千金。但为什么你成为不了月薪3万元的文案策划？为什么又说月薪3万元的文案策划=一个优秀的产品经理？
问题解析
一、月薪3万元的文案策划写的文案是什么样的？
百度前副总裁李靖在其文章《月薪3000与月薪30000的文案区别》中举了一个衬衣文案的例子，衬衣的特点是抗皱能力强，可以从3个角度写文案。
产品属性角度：这是一件抗皱衬衣；
目标人群角度：这是一款专为白领人群设计的衬衣；
使用情景角度：这是一件不怕挤地铁的衬衣。
月薪3万元的文案策划更喜欢第三个角度，场景角度。场景是结合了人、事、场3个角度的综合输出，比如“上班久坐8小时，下班约会依然可以体面出现，××衬衣，拒绝久坐后的褶皱”。这句文案中包含了人（上班族），场景需求（约会的体面着装），并且通过产品属性（抗皱）解决了人在特定场景下的需求。
二、如何写出月薪3万元的文案？
文案策划的意义在于通过简短的话建立产品与用户之间的联系，让用户产生共鸣。好的文案策划缺少不了对生活和人群的洞察。所谓洞察，是发现人的真实需求，例如一场业余的马拉松比赛，对于终点距离提示，有以下两种文案思路。
荣誉型：距离终点3公里，冠军在等你！
秀晒型：跑完最后3公里，20分钟后就可以发朋友圈了。
这两种思路在于对受众需求的不同洞察。第一种认为用户更看重冠军，第二种认为用户更看重晒朋友圈。对于一场业余马拉松比赛来说，参与最重要，主办方也希望有更多人跑完全程。基于这样的思考，笔者认为秀晒型文案对业余马拉松比赛更有效。
三、为什么说月薪3万元的文案策划=产品经理？
用户洞察大家都懂，但是怎么知道用户在想什么？在互联网团队中，谁应该更懂用户呢？产品经理。
产品经理的工作逻辑一般是发现用户需求—设计解决需求的功能—画原型图写需求文档—开发交付产品上线。那么好的文案策划的创意思路是什么呢？发现用户需求—还原需求场景—挖掘产品在场景中的作用—告诉用户产品能解决需求。好的文案策划和产品经理的第一步都在于发现用户需求，那么该怎么发现用户需求呢？
一个优势的文案策划，其实还是优秀的数据分析师。产品经理在发现用户需求这一步上，传统方式是通过做问卷、用户访谈、体验测试等方式得到数据样本，通过数据样本做需求分级，进而做产品功能排期。
但现在的产品经理，更多的是用数据来发现用户需求。例如对一个产品页面的更新，产品经理可以通过页面点击热力图发现用户习惯点击的位置。在整个产品流程的更新过程中，产品经理可以通过漏斗模型和用户行为路径分析发现流失高的节点和用户习惯的使用路径。
数据是对用户行为的总结，也是对用户需求的最好反馈，通过数据写文案，可以这么做。
“你收藏的某商品（具体名称）正在参与满100元减20元的活动，立即领券。”
“过去一周，你吃了3顿麻辣烫外卖，不如试试这家的川菜？”
文案的目的在于通过短语句建立与用户生活的关联，从而让用户产生共鸣。例如外卖类产品，通过分析用户行为数据，可以发现用户最近一段时间做过什么、看过什么、关注过什么，将相关关键词提炼出来。假设一个用户关注产品的原因，例如吃麻辣烫外卖，原因可能是用户喜欢吃辣或工作较忙，那么周末可以推荐一下同样口味的川菜。
好文案缺少不了对用户的洞察，通过数据分析发现用户常去的场景、常做的事情、基本的喜好，前半句写用户发生过的事情以建立关联，后半句顺应前面的场景给出新的推荐，这是建立基本关联的方式。
总结
文案并不是单纯对文字的堆砌。有效的文案是从用户需求出发，击中用户痛点，从而引起共鸣，用文字传达的信息来满足用户的需求，缺少用户洞察的文案很难打动用户。这与产品经理的工作思路是类似的，不同的是产品经理是用产品来满足用户需求，文案策划是用文字传达必要性信息。
小坏有话说
埋点技术并不难，简单来说就是在一些关键环节埋上统计代码，所有的数据都需要通过代码统计实现采集。埋点是一把锄头，能种出什么样的庄稼还得看用锄头的人。做埋点方案时要以什么为目标？要怎么配置埋点方式？
这篇文章，通过1个故事，来告诉你增长黑客在埋点上的需求有哪些不一样的地方。
问题解析
“老大，他们增长组又欺负人了！”
昨天的晨会上，我刚刚坐进会议室，头上的汗还没干呢，就听技术组主管在跟老板抱怨，眼神那叫一个犀利，手里的笔指着我，就像端着一把M249轻机枪。
至于原因嘛，开会的前一天我跟老板提了一个重新统计运营数据维度的需求，老板让我跟技术沟通，我就连夜做了一份数据统计需求扔到了技术组主管的微信里，所以就有了这一幕。
图1-7是对这次需求的简要罗列，一共分了3大类、9小类以及132个事件设计，也并不多嘛。
面对技术老大的抱怨，老板云淡风轻地做了一次和事佬：“人家提了需求要尽量满足嘛，根据你现在项目的排期，尽快给实现了，需求多可以分几个版本迭代呀。”
哎哟，这是要拖？这可不行。“老大，这些需求的优先级可得排在最前面呀，没有数据分析平台，我们增长就很难实现了，再说了，我这些需求都是基本的统计，没有太难呀。”
“这还是基本？基本统计我们已经做了，PV、UV、留存、活跃……这些现在的平台上都有，你们看这些不就行了么？增长就去做活动啊，做裂变啊，做社群啊！”技术主管又一次咆哮。
这就遇到了增长运营的第一个误区，事实上，增长绝不等于裂变，也不等于社群。增长是利用数据驱动的用户增长行为，需要通过数据建立产品、用户和市场3个维度的认知。
一、增长埋点方案与常规埋点方案的区别。
我向技术主管解释，目前大多数互联网团队在做统计分析时会统计PV、UV、下载量、注册量、App启动次数以及次日、3日、7日、15日、30日的留存率。付费产品还会统计付费用户数量以及销售额，做到对产品运营情况的明确认知。运营指标也大多围绕这些考核数据展开。但对于增长黑客的运营来说，数据统计的维度需要更加细化，在做数据统计维度时常常引入“漏斗分析”“用户画像”等主要概念。
“等等，你给我解释下用户画像需要这些数据统计的理由，这叫什么用户画像啊？”还没等我讲完，技术老大又一次咆哮。
于是我拿出了图1-8所示的用户画像数据统计理由。
二、增长运营要通过数据建立3种认知。
“很好，这个需求一定要实现。”老板看着技术主管，技术主管抽了一下嘴角，“继续讲，整体说下思路吧。”
得到老板的认可，我感觉受到鼓舞，打算回去再做一个数据统计2.0版本的迭代。扫了一眼表情凝固的技术主管，压抑住内心的狂欢，我继续享受属于一名增长黑客的孤单。
增长黑客通过数据统计分析可建立对运营工作的产品认知、市场认知和用户认知。
1.产品认知——利用数据反馈产品和内容的用户体验。
以资讯类App产品为例，用户使用产品主要是为了阅读资讯，那么用户数据就包括用户使用时长、阶段时间内阅读文章数量、文章阅读进度、阅读速度以及单篇文章阅读时长。
在这里需要说明的是，建立产品认知要统计产品的主要功能点，比如用户转发、评论属于用户行为，并不是资讯产品的主要功能点，而属于用户认知的范畴。产品认知的数据统计经常会引入一个“用户故事”的概念，这是来自于敏捷工作法的一种思维方式，在增长黑客运营中被更多地称为“用户使用路径分析”。此外，通过还原用户使用产品的步骤，可以统计每一步用户的停留和流失，这就是常说的“用户漏斗分析”。
通过数据反馈可以明确产品出现的问题。如果某一页面的跳转率过低，可以从优化体验、查找代码错误等产品方向思考；如果某一篇文章的用户平均浏览时间过短或此处退出App的用户过多，那么可能是文章质量出现了严重的问题。
产品认知是收集用户反馈的一种有效方式。2014年左右的运营团队，常常扮演客服角色潜入用户群，收集用户的反馈意见。但产品经理中有一句话叫“用户告诉你的往往不是他的真实需求”，因为用户只知道不爽，却不知道该怎么做才爽。而数据是真实的，产品认知是建立产品、运营团队与用户3者之间有效沟通的方式。
2.市场认知——利用数据优化推广策略和预算。
市场认知主要针对产品推广进行数据统计，用于优化推广渠道和推广成本。现在很多推广平台都有自己的数据统计后台，但一方面可能数据不够准确，另一方面采用多渠道推广后数据无法统一整合。
相较于基础的推广数据统计，增长运营的市场认知更偏重于全流程监控与优化，分为触达渠道、用户转化、角色分析、落地体验、关键引导等5个环节。在推广环节，除了分析渠道推广效果，还要对推广全流程负责。
基础推广数据大多统计不同渠道的获客数量与转化效果，但往往忽略来源渠道的用户属性，也就是增长运营中的第三个环节：角色分析。
角色分析需要与用户画像筛选相结合来使用，以来源渠道为第一维度。统计不同渠道的用户角色特征，比如注册后不访问、使用次数低等特征，来分析出推广常见的“僵尸粉”“羊毛党”等低质量用户。
而落地体验这个环节是用来优化产品以减少用户的流失率，主要统计推广落地页的用户体验数据，分析用户在落地页环节中的体验感受。落地页大多用于引导用户下载、注册或购买商品，更多目的在于留下销售线索，那么通过“漏斗分析”和“行为分析”，可以查看用户流失环节，有针对性地进行优化。
3.用户认知——精细化运营用户的分层依据。
其实，无论是增长黑客还是流量池，2018年爆火的运营思维都提出了精细化运营的思路，就像推广渠道中提供的用户筛选功能、今日头条等资讯平台的智能化分发，都是对用户精细化运营的实践和诠释。
移动互联网运营都在抓用户的碎片时间，然而碎片时间就那么多，用户更加关注有用、有关、有趣、时效和新奇类的内容或产品，也就是营销行业中常说的“你刚好需要，我刚好专业”。
用户认知更多是对存量用户活跃和黏性的提升，也就是说要满足现有用户的痛点需求。常规运营模式往往一个推送会传达给所有用户，造成用户打扰和资源浪费。现在越来越多的大厂，比如腾讯、阿里、魅族等品牌都在做用户分层，进行精准推送。
增长运营的数据统计分为整体数据统计、行为特征统计、用户画像统计等几个方向。其中，整体数据统计是对用户行为平均值的分析，以作为用户分层的参考指标，而行为特征统计要根据产品特点来设计。
比如资讯类产品关注用户黏性，可以分析用户的停留时间、访问深度（浏览文章数量）和互动指数（收藏、分享、评论、用户原创内容等）等数据。电商产品以用户的付费行为为关键指标，就可以根据用户浏览产品特征、交易产品数量、单笔平均交易价格、优惠吸引度等数据进行分层。
通过数据筛选对用户进行分层后，需要有有效的触达方式，对用户进行鼓励、唤醒、刺激转化、引爆成单等关键行为的引导。
总结
做埋点方案往往被认为是很难的事情，而埋点的效果对后续的数据分析将产生直接影响。好的埋点方案是不断迭代的，埋点的初衷也并不是对所有可以统计的地方都做埋点，而是考虑换一个角度，从产品倒推分析层面的需求，从分析层面的需求倒推埋点统计的需求。
小坏有话说
什么叫活跃用户？有些分析工具将活跃用户定义为一段时间内打开App的用户，但这让留存用户情何以堪？活跃率反映了产品的健康度，活跃用户数反映了产品的市场占比，但连什么是活跃用户都没搞清楚，怎么做分析？
问题解析
一、什么是活跃用户？
首先，我们要重新定义一下活跃用户。很多分析工具将一段时间内用户打开App或其他任意行为记为用户的1次活跃，那这样的数据有什么用呢？活跃跟留存的区别在哪呢？比如用户每天会打开推送信息，或者每天来领一次积分，这样的用户对产品有价值吗？能说这样的用户就是活跃用户吗？
重新定义活跃用户：活跃用户=高质量用户=真正体现产品价值的用户。
例如以下用户就可以定义为活跃用户。
资讯类产品的活跃用户为每天阅读10分钟以上的用户。
电商类产品的活跃用户为每周浏览10个以上商品的用户。
在线教育类产品的活跃用户为每周学习计划完成80%的用户。
当然，具体的指标需要根据具体的产品来设计，并且可以多维度设计活跃用户指标。例如在资讯类产品中有几种活跃用户类型：
每天阅读超过10分钟的用户；
每天阅读超过5篇文章的用户；
每天评论超过3次的用户；
每天转发超过2次的用户。
通过用户使用的不同关键行为设计活跃用户指标，满足后续对活跃用户运营的需要。除了从不同的使用维度设计，还可以从不同的节点设计。
例如，参与活动领取优惠券的用户记为活动活跃用户；
节假日期间登录天数大于2且日访问时长高于平时30%的用户记为节假日活跃用户。
大多数据分析工具对活跃用户的统计都是固定的，而在不同节点、不同阶段都需要调整对活跃用户的统计方式。
二、为什么要这样定义活跃用户？
分析活跃用户的意义在于能了解产品功能的健康度，活跃用户数在一定程度上反映了产品功能的有效性和产品体验的良性。而考量产品就需要考量用户对产品核心功能的使用程度，通过用户关键行为来界定用户是否活跃，可以更直观地看到用户对产品的反馈。
三、日活跃用户、周活跃用户、月活跃用户有什么意义？怎么统计？
首先要思考一个问题，周活跃用户是7日内的活跃用户，月活跃用户是30日内的活跃用户，那么在统计周活跃用户数和月活跃用户数时需不需要查重？
不查重：将连续多日活跃的用户累计统计，周活跃和月活跃的用户人数更多，但不能反馈产品的健康度。
查重：周活跃用户数和月活跃用户数统计时对连续多日活跃的用户只保留1次统计，能够看出周或月度内活跃用户的净值，反映一段时间内的绝对活跃用户人数，但看起来也没什么意义。
那怎么统计才算是有意义呢？活跃用户数反映了用户对产品功能的认可程度，那么连续活跃代表产品对用户需求的持续性满足。周或月度范围内的活跃用户数量没有太多意义，但有意义的是连续一周或连续30天活跃的用户数量。
这里涉及通过活跃用户指标进行用户分层的分析。对连续2天、3天、5天、7天、15天等不同时间阶段内活跃的用户数量进行统计，并筛选出这部分用户，按照连续活跃天数分为一般活跃、中度活跃、重度活跃和绝对活跃多个层级，针对不同层级用户进行针对性运营。
例如为什么连续7天活跃的用户突然不活跃了？可以分析用户行为，观察7日活跃的数据变化，分析原因进行针对性的提升。
除通过连续活跃天数对活跃用户分层外，还可以针对产品使用行为对活跃用户分层。例如每日使用10分钟就可以记为活跃用户，那么对使用30分钟、60分钟以及120分钟的用户需要有不同的标记，并针对性地提升用户的使用时长。
活跃用户分析的另外一个意义在于，通过分析现有活跃用户的行为特征，与非活跃用户的行为特征进行对比，可找出用户活跃的特征及不活跃的原因，来提升非活跃用户的活跃度。
总结
活跃用户数代表了产品的健康度。所谓活跃用户是指在一段时间内，使用了产品核心功能的用户。
相较于留存用户，活跃用户的行为频次更高，贡献的价值更大。从频次角度来看，活跃用户在访问频次、访问时长等方面的数据更好，而从贡献度的角度看，活跃用户使用的是产品的核心功能。
比如一个资讯类产品，用户A每天都来签到赚积分但从不看新闻，用户B每天看1～2条新闻，那么两者相比，用户B就是活跃用户。
小坏有话说
做运营的伙伴免不了要写策划方案，活动策划方案又是最常写的方案之一。那么活动策划方案应该怎么写呢？需要哪些部分？具体逻辑是什么？
IPO活动策划思维总结了活动策划中的3个关键环节，方案有哪些结构不重要，重要的是方案的内容。
问题解析
一、什么是IPO活动策划思维？
IPO活动策划思维来自于市场营销行业的经验共识。策划一场活动，撰写一份优秀的活动方案，需要3个关键环节。
I（idea）：创意。创意是活动的起点，创意环节包括活动目的、市场背景、目标人群、人群需求、产品功能、产品收益等多个方面。创意是将各方面因素有效连接在一起，唤起用户参与动机的同时达成活动目的。
P（plan）：计划。计划是实现创意的过程体现，包括活动主题、活动流程、活动预算、吸引点设计、推广渠道、活动执行分工、文案设计、物料设计等因素。通过具体的活动计划将人、财、物等各项因素有效串联。
O（operation）：执行。执行阶段是对活动计划的落地过程，包括文案创作、物料制作、渠道对接、任务考核、执行节点等方面的具体执行内容，指定执行负责人及监督检验人。
IPO活动策划思维构成了一个活动策划的3个关键步骤，而评价一份策划方案的好坏，需要看具体内容。下面从IPO的3个关键节点，来看写出一份好方案的具体方式。
二、如何写出一份好的活动策划方案？
1.6步思维法构建创意策划闭环。
创意的目的在于通过激发用户的参与动机，指引用户的下一步行为实现活动目的。在创意环节，我们会通过“分解目的—确定用户—发现需求—提出方案—整合资源—预估效果”这6步检验创意的有效性，如图1-9所示，通过预估效果检验能否达到最终的目的。
（1）分解活动目标，明确活动需求。
活动目的往往是不具体不可执行的，例如常见的以用户新增、用户活跃、用户留存、提升销售额、提升品牌知名度等为活动目的，往往只有一个目标，缺少具体要达成的事项。
所谓具体可执行，是将整体目的分解为有效的量化指标。例如提升品牌知名度是市场部的小伙伴经常遇到的任务，那么提升品牌知名度有哪些具体指标呢？
可以从以下几个方面体现。
具体的统计指数，如百度指数、微信指数；
PR宣传文章阅读量，如一段时间内PR文章发布数量及阅读量；
传播渠道及传播效果，如广告、PR文章的投放渠道以及带来的品牌词曝光量。
通过第（1）步，将不明确的指标变为具体的方向。
（2）确定目标用户人群。
活动的目的在于引导用户产生有效行为。想要唤醒用户参与，首先要明确用户人群，人群需要与活动目标相关。例如同样是以提升品牌知名度为目标，在人群的策划上，需要选择与产品相关的受众或者与行业相关的受众，才能实现有效的品牌传播声量。
（3）找到目标用户需求。
李靖提出了需求三角模型，概括了用户产生需求的3个条件，即产生缺乏感、明确的目标物和获得目标物的能力。基于需求三角模型，在找用户需求阶段，我们需要完成以下3步策划。
首先，发现目标用户的缺乏感，也就是需求动机。用户缺乏感的产生往往来自于对比参照，可以是与个体的对比，也可以是与群体的对比，还可以是与自我的对比。寻找用户缺乏感阶段，要与活动目的相关，例如以同行业用户为目标提升品牌影响力，那么同行业用户的缺乏感就包括更好的产品、更强的品牌、更多的客户、更有效的企业运营方式等内容。
其次，找到满足缺乏感的目标物。针对目标用户的缺乏感，联想到具体的可能解决方案，例如想要更强的品牌，可以用行业奖项、市场认可度等方面具体体现。
最后，获得目标物的能力。需求三角模型的理论指出，用户具备获得目标物的能力时，才会产生强烈动机。而在活动策划上，我们可以抓住用户获得目标物能力不足的痛点，帮助用户获得目标物，从而引起强烈动机。
例如，用户想要获得行业奖项，但自己的能力不足以获奖，是否可以帮助用户获奖呢？或者树立获奖的标杆典范，给予用户目标呢？
通过需求三角模型确定目标用户的需求，这个阶段需要完成提出需求假设—验证需求假设—筛选需求假设的过程。
（4）提出需求解决方案。
根据第（3）步发现的用户需求，针对需求提出有效的解决方案。这个方案，就是创意的核心内容。例如第（3）步以提升品牌声量为目的，抓住目标用户想获得行业奖项却没有能力这个需求，可以怎么做呢？比如合作互推，对具有上下游供应链关系的企业，采取抱团取暖的策略。
（5）整合资源评估是否能落地。
确定活动创意后，需要评估现有资源是否能够支持创意落地，比如马斯克将特斯拉送上了太空，这个创意自己有能力复制么？没有。不能落地的创意，再好也无效。在整合资源时，除了要考虑预算方面，还要考虑传播渠道、现有团队能力、跨部门合作的协调能力等方面。
（6）预估创意产生的效果。
预估效果这个环节，需要历史数据的支撑。例如提升品牌影响力的其中一个目标是PR宣传文章阅读量达到10万人次，那么需要通过有效发文渠道的历史文章阅读量、投放预算、同类内容喜好程度等因素，综合衡量创意可能带来的效果，同时要考虑创意可能带来的其他效果。
效果预估的目的是检验创意是否能够实现活动目标，想要让领导认可你的创意，拿有效数据说话吧。
2.自上而下地分解创意执行计划。
好的方案在活动计划环节是一个“正金字塔”结构，以创意为核心，层层分解出支持创意实现的每一个步骤。
例如活动创意是“通过一场行业大会提升品牌的市场影响力”，那么在活动计划上，首先需要找到一场行业大会需要做的关键事项。经过这一步，可以分解出具体执行的以下4个重要方向。
（1）活动主题策划，需要目标用户的属性。
（2）活动环节策划，需要考虑目标用户的兴趣需求。
（3）活动执行策划，需要考虑支持创意落地的执行内容。
（4）活动周期策划，要将整体活动周期分为预热宣传期、用户招募期、现场执行期等环节。
在具体的活动计划内容上，需要根据活动创意分解支持创意实现的关键要素。例如行业大会需要考虑观众从哪来、大会上有什么内容、观众为什么参与大会、现场执行有哪些要素，从而确定下一步执行方案，将每一个重要因素对应到具体的执行事项与具体的负责人。
3.通过用户故事梳理执行细节。
在具体执行环节上，每一个执行人员都需要梳理出执行任务的主线。
敏捷工作法中提出了“用户故事”的概念，其核心观点是通过模拟真实发生的场景找到达成目标的主线，排除掉无意义的干扰因素，用最短的路径达成目标。
在具体任务的执行上，通过用户故事确定要达成的最终目的与达成目的的必备条件，例如线下活动在选择场地的执行时，需要明确人数、形式、现场环节对场地硬件的需求，确定场地的必备条件，通过必备条件寻找场地。
而在策划方案中，策划者需要提出每一项执行工作的具体要求，指导执行者的工作方向。
总结
活动策划方案是对活动内容的呈现以及对活动最终效果的指导。在方案策划环节，往往需要小组成员进行头脑风暴，将所有可能性列出来后再逐一排除，才能写出最优的活动策划方案。
