译 序 让数据驱动增长/ 张溪梦
前 言 低成本、高效率的精准营销
第一部分 方法
第一章 搭建增长团队
打破筒仓 8 / 人员构成 12 / 团队规模与工作范畴 18 / 工作流程/ 人员分工/
必要的高层支持/ 汇报结构/ 如何化解阻力/ 团队的演进/ 万事开头难
第二章 好产品是增长的根本
不宜过早开展增长攻势/ 找到产品的“啊哈时刻”/ 产品的不可或缺性调查/
调查谁/ 衡量用户留存/ 成为不可或缺的产品/ 走进用户的现实世界/
寻找受访群体/ 快节奏的实验/ 改进信息传达方式/ 针对产品的试验/
深挖数据/ 跟踪活跃用户的行为/ 重新定位产品/ 实现“啊哈时刻”
第三章 确定增长杠杆
明确增长战略/真正重要的指标/ 选定“北极星指标”/ 指标因时而变/ 不要偏离路线/ 整合数据资源/ 数据不是唯一/ 简洁明了的报告/ 万事俱备
第四章 快节奏试验
缓慢起步，逐渐提速/ 增长黑客循环/ 准备工作/增长会议/
第二部分 实践
第五章 获客：优化成本，扩大规模
设计打动人心的广告语/从小处着手/ 广告语不仅可以优化品牌，还可以优化产品/
寻找最优渠道/缩小渠道范围/初步筛选/通过试验找到渠道—产品匹配/优化试验
不断进行新的尝试/设计病毒循环/挖掘产品的网络效应
第六章 激活：让潜在用户真正使用你的产品
绘制通往“啊哈时刻”的路线图/ 创建转化和流失漏斗报告/ 用户调查中的注意事项
坚持到底终将获得回报/ 消除用户体验中的摩擦/ 优化新用户体验/
优化与阻力的角力/ 积极的摩擦/ 触发物的力量/
第七章 留存：唤醒并留住用户
留存的复合价值/ 迅速锁定最佳做法/ 靠什么留住用户/ 留存的三个阶段/ 什么是好的留存/ 确定并跟踪群组/ 破解初期留存/ 让用户养成使用习惯
提供实际的、体验式的回报/ 控制节奏/ 保持长期活跃/ 持续的用户引导
复活“僵尸用户”/
第八章 变现：提高每位用户带来的收益
绘制变现漏斗/ 关注每个群组的贡献/ 认识你的用户/ 调查用户的需求/
利用数据和算法为用户定制产品和功能/ 注意隐私边界/ 优化定价
定价相对论/ 少并不总是多/ 小心翼翼地推行/ 一分钱的差距/
重温消费者心理学/
第九章 良性循环：维持并加速增长
避免增长停滞/ 与鲨鱼为伍/ 不要低估决心的力量/ 深挖数据金矿
发掘新渠道/ 引入全新视角/ 敢于给想象插上翅膀/
致谢
注释
· · · · · · (收起)
具体描述
脸谱网如何从默默无闻到坐拥二十几亿用户？
爱彼迎、优步何以在短短时间估值超过百亿美元？
领英怎样跨步成为全球领先的职业社交平台?
这些初创公司实现爆发式成长的共同奥秘就是增长黑客。
增长黑客是硅谷当下热门的新商业方法论，其精髓在于通过快节奏测试和迭代，以极低甚至零成本获取并留存用户。
作为最早提出“增长黑客”概念的理论先驱、带领Dropbox实现500%增长的实战领军人物，作者在书中分享了如何跨部门搭建增长黑客团队，以及实现用户和利润双增长的具体行动指南。该书一经出版，便被科技公司奉为运营圭臬。
用户评价
##增长体系教科书般的存在，包括方法和实战两部分，甚至还讲到了增长团队如何组建。个人觉得方法部分反而水分比较大，快读即可，实战部分配合案例可以细看，案例主要是fb、tw、亚马逊、booking等国外一线app案例。但总体来说，纸上得来终觉浅，需要实战消化
评分##这本书也太棒了，令人激动！不创业也要把个体当做一家企业来看待呀
评分##比范冰那本实用很多
评分##这本实战和理论都是最正宗的
评分##方法论没有很复杂，核心就几句话，写成一大本书就显得废话 real 多了。而且都是十年前的案例和方法，参考性有限
评分##用科学方法论构建了增长方法论：数据－假设－实验－反馈。
评分##敏捷开发和客户调研在市场营销领域的应用。这就是跨学科思维的价值。
评分##本书的观点都是基于数据化运营:（1）找出产品的核心功能，并让用户都能接触到有利于增长（2）确定能为产品带来收入的核心指标—北极星指标，并在增长中以提升北极星指标为优先级最高工作（3）不断ab测试，用数据作为判断标准作优化（4）绘制漏斗模型，找到转化率较低的环节优先优化会事半功倍。
评分##今年第5本五星评价书，算是适时出现的材料，和大多数互联网营销类书籍语言空泛不同，这本书给出了独特的视角——以和以往不同的方式去理解营销手段，去理解手中的数据，去观察用户的购买行为，去解读用户的心思，最后赚钱。确实有点人文关怀的意思，但是又毫不煽情地指出做产品的根本在于盈利，我很喜欢这种有人情味地在商言商，算是你好我好大家好的良心企业思维了。书里的案例不少，虽然算是特例，不过很有启发性。前两章不算特别，大致是建立团队，注重产品之类的说辞，所以第三章的出现尤其耀眼，也是书中我最喜欢的一章，告诉读者到底要观察什么，以往诸多手段的根本究竟是什么；第二部分也很充实。最近还在翻克莱顿的《与运气竞争》，解读了数据导向的危险性，两本配合在一起读，相互纠正应该很棒了。
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