增長黑客

增長黑客 下載 mobi epub pdf 電子書 2026

Sean Ellis
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你會得到大驚喜!!
推薦序 如何以有限資源獲得無限增長/ 程浩
譯 序 讓數據驅動增長/ 張溪夢
前 言 低成本、高效率的精準營銷
第一部分 方法
第一章 搭建增長團隊
打破筒倉 8 / 人員構成 12 / 團隊規模與工作範疇 18 / 工作流程/ 人員分工/
必要的高層支持/ 匯報結構/ 如何化解阻力/ 團隊的演進/ 萬事開頭難
第二章 好産品是增長的根本
不宜過早開展增長攻勢/ 找到産品的“啊哈時刻”/ 産品的不可或缺性調查/
調查誰/ 衡量用戶留存/ 成為不可或缺的産品/ 走進用戶的現實世界/
尋找受訪群體/ 快節奏的實驗/ 改進信息傳達方式/ 針對産品的試驗/
深挖數據/ 跟蹤活躍用戶的行為/ 重新定位産品/ 實現“啊哈時刻”
第三章 確定增長杠杆
明確增長戰略/真正重要的指標/ 選定“北極星指標”/ 指標因時而變/ 不要偏離路綫/ 整閤數據資源/ 數據不是唯一/ 簡潔明瞭的報告/ 萬事俱備
第四章 快節奏試驗
緩慢起步,逐漸提速/ 增長黑客循環/ 準備工作/增長會議/
第二部分 實踐
第五章 獲客:優化成本,擴大規模
設計打動人心的廣告語/從小處著手/ 廣告語不僅可以優化品牌,還可以優化産品/
尋找最優渠道/縮小渠道範圍/初步篩選/通過試驗找到渠道—産品匹配/優化試驗
不斷進行新的嘗試/設計病毒循環/挖掘産品的網絡效應
第六章 激活:讓潛在用戶真正使用你的産品
繪製通往“啊哈時刻”的路綫圖/ 創建轉化和流失漏鬥報告/ 用戶調查中的注意事項
堅持到底終將獲得迴報/ 消除用戶體驗中的摩擦/ 優化新用戶體驗/
優化與阻力的角力/ 積極的摩擦/ 觸發物的力量/
第七章 留存:喚醒並留住用戶
留存的復閤價值/ 迅速鎖定最佳做法/ 靠什麼留住用戶/ 留存的三個階段/ 什麼是好的留存/ 確定並跟蹤群組/ 破解初期留存/ 讓用戶養成使用習慣
提供實際的、體驗式的迴報/ 控製節奏/ 保持長期活躍/ 持續的用戶引導
復活“僵屍用戶”/
第八章 變現:提高每位用戶帶來的收益
繪製變現漏鬥/ 關注每個群組的貢獻/ 認識你的用戶/ 調查用戶的需求/
利用數據和算法為用戶定製産品和功能/ 注意隱私邊界/ 優化定價
定價相對論/ 少並不總是多/ 小心翼翼地推行/ 一分錢的差距/
重溫消費者心理學/
第九章 良性循環:維持並加速增長
避免增長停滯/ 與鯊魚為伍/ 不要低估決心的力量/ 深挖數據金礦
發掘新渠道/ 引入全新視角/ 敢於給想象插上翅膀/
緻謝
注釋
· · · · · · (收起)

具體描述

臉譜網如何從默默無聞到坐擁二十幾億用戶?

愛彼迎、優步何以在短短時間估值超過百億美元?

領英怎樣跨步成為全球領先的職業社交平颱?

這些初創公司實現爆發式成長的共同奧秘就是增長黑客。

增長黑客是矽榖當下熱門的新商業方法論,其精髓在於通過快節奏測試和迭代,以極低甚至零成本獲取並留存用戶。

作為最早提齣“增長黑客”概念的理論先驅、帶領Dropbox實現500%增長的實戰領軍人物,作者在書中分享瞭如何跨部門搭建增長黑客團隊,以及實現用戶和利潤雙增長的具體行動指南。該書一經齣版,便被科技公司奉為運營圭臬。

用戶評價

評分

##比範冰那本實用很多

評分

##這本實戰和理論都是最正宗的

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##樊登讀書會。“持續關注一件事,久瞭難免疲憊、懈怠、喪失警惕,那往往是因為你還沒意識到它到底有多重要。”

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##20180603 在貴陽看完,理論和實踐都非常有用,增長黑客的思路不僅是一種營銷方式,還是一種哲學,一種思維方式。

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##增長體係教科書般的存在,包括方法和實戰兩部分,甚至還講到瞭增長團隊如何組建。個人覺得方法部分反而水分比較大,快讀即可,實戰部分配閤案例可以細看,案例主要是fb、tw、亞馬遜、booking等國外一綫app案例。但總體來說,紙上得來終覺淺,需要實戰消化

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##比範冰那本實用很多

評分

##間斷讀瞭好多年,終於藉著疫情讀完瞭。最開始給這本書的評價是互聯網從業者必讀,現在我認為是所有生意人必讀。時代已經改變,種種生意都需要依托綫上流量和數據工具,都需要走嚮快速試錯之路。誰先悟道,誰先發財。

評分

##本書的觀點都是基於數據化運營:(1)找齣産品的核心功能,並讓用戶都能接觸到有利於增長(2)確定能為産品帶來收入的核心指標—北極星指標,並在增長中以提升北極星指標為優先級最高工作(3)不斷ab測試,用數據作為判斷標準作優化(4)繪製漏鬥模型,找到轉化率較低的環節優先優化會事半功倍。

評分

##本書的觀點都是基於數據化運營:(1)找齣産品的核心功能,並讓用戶都能接觸到有利於增長(2)確定能為産品帶來收入的核心指標—北極星指標,並在增長中以提升北極星指標為優先級最高工作(3)不斷ab測試,用數據作為判斷標準作優化(4)繪製漏鬥模型,找到轉化率較低的環節優先優化會事半功倍。

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