增長(zhǎng)黑客，從思想認(rèn)知、數(shù)據(jù)話說(shuō)等方面，可快速對(duì)商業(yè)模式可行性進(jìn)行檢測(cè)。

思想上

無(wú)足輕重的創(chuàng)意

我有個(gè)驚天地泣鬼神的想法，就差個(gè)程序員了。我做出了個(gè)產(chǎn)品，用戶體驗(yàn)比淘寶好用 N 倍。我有個(gè)產(chǎn)品，整合了京東、口碑、58、美團(tuán)、淘寶，實(shí)現(xiàn)了真正的 O2O ……

百度曾經(jīng)有個(gè)電商產(chǎn)品，叫“有啊”，據(jù)說(shuō)也比淘寶好用 N 倍。萬(wàn)達(dá)電商也要 O2O ，還拉來(lái)了騰訊、百度，組成騰百萬(wàn)，然后悄無(wú)聲息，最近騰訊、京東聯(lián)合蘇寧、融創(chuàng)投資340億，與萬(wàn)達(dá)商業(yè)要重構(gòu)新零售。

這種基于個(gè)人夢(mèng)想情懷、放大自身需求，或抄襲市場(chǎng)熱點(diǎn)的創(chuàng)意，顛覆世界的可能性微乎其微。

如何檢驗(yàn)商業(yè)計(jì)劃書（BP）中的產(chǎn)品與市場(chǎng)的契合度（P/MF），用戶級(jí)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)如下：

• * 每周使用天數(shù)超過(guò)3天
• * 初始日新增用戶（DNU）超過(guò)100
• * 30%新用戶次日留存率
• * 達(dá)到10萬(wàn)用戶量
• Saas產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)如下：
• * 5%付費(fèi)轉(zhuǎn)化率
• * LTV/CAC>3，即用戶生命周期價(jià)值/獲取成本>3
• * 月流失率<2%
• * 月銷售流水達(dá)到10萬(wàn)元

這些標(biāo)準(zhǔn)可根據(jù)實(shí)際變更，更重要的要有這些標(biāo)準(zhǔn)的概念。

如何找到產(chǎn)品與市場(chǎng)的契合度（P/MF）

精益畫布（learn canvas）

精益畫布將產(chǎn)品的商業(yè)模式劃分為9個(gè)單元，腦力風(fēng)暴填充這些單元，形成解決方案

最小可行化產(chǎn)品（MVP）

精益創(chuàng)業(yè)核心要求就是快，快速出產(chǎn)品、快速試錯(cuò)迭代，因?yàn)榭欤孕枰劢?，需要以用戶需求為?dǎo)向，面向市場(chǎng)的就是最小可行化產(chǎn)品MVP（Minimum Viable Product）

設(shè)計(jì)沖刺（Sprint）

《從0到1》的作者彼得·蒂爾（Peter Thiel）并不認(rèn)可精益創(chuàng)業(yè)的理念，認(rèn)為MVP收集上線前的反饋仍然太慢，產(chǎn)品需要盡快投入戰(zhàn)場(chǎng)，從同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)中撕開(kāi)一個(gè)口子。

也有的創(chuàng)始人能通過(guò)深入思考“直接命中靶心”，比如蘋果從來(lái)不用MVP。

在Google，精益創(chuàng)業(yè)被精簡(jiǎn)為更緊湊的驗(yàn)證流程——“設(shè)計(jì)沖刺”。

5天為一個(gè)“設(shè)計(jì)沖刺”周期，一個(gè)周期內(nèi)：

• * 第一天，描述問(wèn)題，選出集中解決的著力點(diǎn)
• * 第二天，列出所有備選方案
• * 第三天，做出決策，將選出的方案轉(zhuǎn)化為可測(cè)試的猜想
• * 第四天，制作真實(shí)原型
• * 第五天，進(jìn)行真人測(cè)試

互聯(lián)網(wǎng)上每一項(xiàng)看似免費(fèi)的服務(wù)，暗中都標(biāo)明了價(jià)格。好的服務(wù)，應(yīng)該學(xué)會(huì)從用戶兜里直接掏錢，只有用戶心甘情愿付費(fèi)的產(chǎn)品才能持久。

在尋找產(chǎn)品與市場(chǎng)契合度，或轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，要勇敢的放棄沉默成本，別把別人對(duì)想法的質(zhì)疑看做對(duì)自己的不尊重，同時(shí)也做好接受辱罵的準(zhǔn)備，另外經(jīng)濟(jì)局勢(shì)等大環(huán)境對(duì)產(chǎn)品也沒(méi)那么重要。

平衡好“不可能三角”，用戶規(guī)模、用戶留存和營(yíng)收三者之間的對(duì)立統(tǒng)一。

數(shù)據(jù)說(shuō)話

基于數(shù)據(jù)支撐決策，指導(dǎo)產(chǎn)品迭代。

數(shù)據(jù)分析師的能力需要涵蓋多個(gè)領(lǐng)域，包括數(shù)學(xué)知識(shí)、分析工具、編程語(yǔ)言、業(yè)務(wù)理解、邏輯思維等。需要用到數(shù)據(jù)獲?。ㄏ嚓P(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)及爬蟲）、數(shù)據(jù)處理、建模（SPSS、R、SAS等）、可視化（Excel、D3.js、Process、Echarts等）等工具。

數(shù)據(jù)分析的一般步驟

第一步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

• * 獲取數(shù)據(jù)（爬蟲、自有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）
• * 驗(yàn)證數(shù)據(jù)
• * 清洗數(shù)據(jù)（垃圾信息、重復(fù)記錄、特殊值、合并數(shù)據(jù)集等）
• * 數(shù)據(jù)抽樣（數(shù)據(jù)量大時(shí)隨機(jī)提取子數(shù)據(jù)集）
• * 存儲(chǔ)和歸檔

第二步：數(shù)據(jù)觀察（發(fā)現(xiàn)規(guī)律和隱藏的關(guān)聯(lián)）

• * 單一變量：點(diǎn)圖、直方圖等
• * 兩個(gè)變量：散點(diǎn)圖、對(duì)數(shù)圖、斜率等
• * 多個(gè)變量：假色圖、平行坐標(biāo)圖等

第三步：數(shù)據(jù)建模

• * 推算和估算
• * 縮放參數(shù)模型
• * 建立概率模型

第四步：數(shù)據(jù)挖掘

• * 選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如蒙特卡洛模擬、相似度計(jì)算、主成分分析等），大數(shù)據(jù)考慮用 Map/Reduce
• * 得出結(jié)論，繪制圖表展示

留存率——產(chǎn)品早期最重要的唯一指標(biāo)

增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)用戶獲取，而留存率主要取決于產(chǎn)品。

統(tǒng)計(jì)代碼部署要覆蓋全部用戶行為，模擬用戶流失場(chǎng)景，進(jìn)而尋求優(yōu)化策略

NPS凈推薦值：衡量用戶忠誠(chéng)度

NPS（Net Promoter Score），凈推薦值，衡量客戶向其他人推薦產(chǎn)品可能性的指數(shù)?？筛鶕?jù)問(wèn)卷或訪問(wèn)，請(qǐng)用戶回答”你在多大程度上愿意向朋友推薦本產(chǎn)品/服務(wù)”，以10分制作答，10分表示非常愿意、0分表示非常不愿意，根據(jù)回答將用戶分為三類：6分及以下為貶損者，7-8分為被動(dòng)者，9-10分為推薦者。

NPS=（推薦者/總樣本數(shù)-貶損者/總樣本數(shù)）*100%

文：老趙的書房

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增長(zhǎng)黑客（Growth Hacker）是依靠技術(shù)和數(shù)據(jù)來(lái)達(dá)成各種營(yíng)銷目標(biāo)的新型團(tuán)隊(duì)角色。從單線思維者時(shí)常忽略的角度和高度，梳理整合產(chǎn)品發(fā)展的因素，實(shí)現(xiàn)低成本甚至零成本帶來(lái)的有效增長(zhǎng)…