初創公司如何打造百萬級用戶產品？Teambition 的 Growth Hacking Ways
創業公司在沒有廣告預算，缺乏市場推廣的情況下怎樣才能做好增長？增長到底給企業帶來了怎樣的價值？
或許，Teambition 能和你一起解讀其中奧秘。Teambition 是國內最領先的團隊協作工具，發佈於2013年6月，其 iPhone 應用被蘋果公司評為2015年度最佳應用，目前已獲得來自戈壁投資、IDG、盤古及北極光的多輪融資，並於2014年入選中國最具投資價值企業50強。作為一款企業服務類的應用工具，在前期極少做市場投入的情況下，獲得百萬的用戶，取得了令人矚目的成長。
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1. Teambition 眼裡的 Growth Hacking
許多媒體報道對 Growth Hacking 有個簡單的概括：一種通過技術獲得用戶增長的方法。
但觀察發現，不同公司對 Growth Hacking 概念的理解往往很不一樣。對於 Growth Hacking 我們是這麼看的：1.1 永遠在變化的增長黑客符合 Growth hacking 描述的行為，十幾年前就有，並且還在不斷演化中。
- Facebook 用戶增長副總裁 Alex Schultz 在演講中說他早年做一個紙飛機的網站，在網頁的底部藏很多顏色和背景一樣的文字，重複寫著「紙飛機紙飛機紙飛機紙飛機……」，這樣別人搜索紙飛機的時候，他的網站排名就因為高度的相關性而上去了。
- Dropbox 採用「相互推薦」的方式，老用戶如果能夠把新用戶拉進來，他就能獲得更多的存儲空間。根據 Dropbox 的創始人 Drew Houston 的介紹，有了這樣的推薦激勵機制後，Dropbox 的註冊量上漲了 60%。
- Hotmail 剛開始發布時，在每封郵件的結尾處附上一個「現在就獲取您的 Hotmail 免費信箱」的鏈接。 這樣，每個用戶在發出每一封郵件時，都成為了它的免費推銷員，幾乎0成本，Hotmail就實現了一年內50萬用戶到1200萬用戶的病毒式增長。
除了用越來越精緻的SEO、郵件和簡訊營銷，人們還動用了社交邀請機制、公眾號傳播和特定的交互設計（文案高亮、分享、下載等）來拉動增長。
而未來的發展方向，更趨向於使用數據化運營的方式獲取增長，如建立一些新的指標、搭建A/B測試框架等等。
1.2 增長黑客的本質：探索前沿，技術套利從增長黑客的角度來說，上述案例的共同做法是：通過探索前沿可行技術和工具，獲得更強的執行，更準的信息等等，並在這些知識擴散之前充分使用，為產品在獲客和留存等方面的爭取競爭優勢。簡單地說，增長黑客就是用探索的方式來做技術套利的事情。「紙飛機」的方式已經被基於主流搜索引擎下的 SEO 替代，後兩個案例卻被廣為擴散，不斷在市面上看到它們的經驗複製，但卻沒人能複製當時的成功。就好像 CTA 現在已經成為互聯網企業運營的標配，但也沒見得幾家因此做大。背後原因不外乎，隨著時代改變，這些做法的有效性也就急劇下降了，跟進的人一多，受眾也逐漸麻木，今天的 Growth 的殺手鐧，很可能就是明天的部門常識。真正重要的是，不斷探索和驗證新的做產品和運營的前沿方法，在這些知識擴散之前充分使用。---------------------------------------------------------------------------------------------------------
2. 初創公司可以怎麼起步做 Growth ？
2.1 雁行模式的啟示：避開高投入，追求性價比
Growth 技術和手段的發展，有些像雁行模式。越是前沿的實踐越是有高投入高回報，因為競爭者少。這其中很多經過探索逐漸成熟的措施，快速在所有公司中普及，再其中一部分，在3到5年的時間裡面逐漸成為設計、產品、市場等領域的規範。
為什麼呢？
一是，前面雁行模式所歸納的，現在大部分公司能跟得上的性價比較高的前沿就是數據驅動，這裡面涉及到的工具正快速完善和 SaaS 化。二是，數據分析本身是衡量一切後續產品改進或者增長黑客的結果的指標。這也正符合管理學大師彼得·格魯克說過的：「If you can』t measure it，you can』t improve it.」如何實現數據驅動呢？根據 Teambition 以往的實踐經驗，我們把這個過程分成三個部分：
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3. 如何規劃數據採集？
簡單來說，事件規劃的核心在於監測「可能會造成差別的元素」：a. 監測有可能造成差別的事件 b. 規劃事件的維度，監測可能造成差別的維度3.1 記錄什麼樣的事件？首先需要去 記住那些構成關鍵指標的事件，例如註冊、激活、購買等。接下來去分解支撐這些關鍵指標的那些事情，例如註冊包括：打開註冊頁面，輸入賬號、密碼和驗證碼，或者使用其他的社交賬號來登陸。對 Teambition 來說，Growth 團隊最開始關注的是用量這一指標，先將公司的整體方向反應在這些大數據上，接下來進一步再規劃一些其他的數據，比如把用戶量和市場活動聯繫起來，我們能夠很清楚的知道一場活動帶來的獲客價值，能夠很好的指導市場團隊的方向。這個過程你會發現一些事件有明顯的順序，一些用戶會在某些事件上放棄。這個過程就是所謂的漏斗分析，各種構成漏斗分析的主要步驟也是可以這樣一併記錄，作為這個關鍵指標的延伸和改善。3.2 選擇什麼樣的維度？最重要的原則是 記錄那些可能產生差別的維度。
比如某一個功能，我放在頁面上不同地方會產生一些不同的影響，那麼就需要記錄他們的頁面屬性作為一個維度。---------------------------------------------------------------------------------------------------------
4. 如何採集數據？
採集數據是一件非常花資源的事情，一般會用掉整個數據分析過程中 1/3 到 1/2 的時間，Teambiton 的增長團隊一半的時間是用來搭建更好的數據分析方式，加更多的數據追蹤點，搭後台的數據倉庫支撐數據分析，初創公司，性價比最高的做法就是用 SaaS 服務，通過第三方的 SDK 來完成原始數據的採集工作。4.1 採集數據需要注意什麼？首先，在產品的早期，就要把「統計層」的需求直接放到產品規劃和迭代的結構中去，防止後面很多折騰和重構。其次，落實產品自動化測試流程的時，爭取把統計數據的統計返回結果也包含進去，保證原始數據的穩健性。最後，初創團隊盡量用 SaaS 工具自帶的 SDK 起步，可以幫你省掉很多細枝末節的小問題。4.2 如何選擇數據採集工具？
首選推薦的是 Mixpanel ，它的事件採集比較全面，強過Google Analytics，界面流暢，上手友好。還有一個海外工具叫 Segment ，也是一次埋點，然後把數據採集後轉成你能接受的其他方案。你只需要通過後台開關就可以控制。另外一個是 ETL (提取，轉化，寫入的英文縮寫)。用 SaaS 工具抓取的數據，是不一定都能滿足你的數據要求，於是就有了ETL處理的需要。n---------------------------------------------------------------------------------------------------------5.如何進行數據分析？增長團隊使用的手段通常是產品化的，數據分析的目標都指向「依靠數據來改善產品」。進行數據分析的方法可以總結為以下兩點：5.1 以「怒點」為入口分析不論是報表裡覆蓋關鍵行為（註冊、激活、購買支付等等）和關鍵的路徑（轉化、漏斗、留存等等），我們都要重點關注「怒點」行為。什麼是「怒點」？
簡單形象的比喻：如果用戶在一個頁面上面10秒之內針對同一個元素連續進行了超過5次以上的操作，這就是用戶的一個「怒點」。以上情況一般有兩種可能，一種是產品真的做得很不合理，二是產品出現了不符合用戶認知和預期的表現，有可能是網路問題或者是產品卡頓，進一步可能是交互的邏輯很難被理解。違背習慣的交互？提示沒做到位？其中原因其實很值得深入研究。5.2 數據分析的流程和目標a. 提供報表和 DashboardGrowth 團隊需要根據公司每一個同事的業務需求，去產生他需要的結果，這個時候需要重點關注關鍵指標，生成報表或者Dashboard，便於可視化分析。值得注意的是：在製作指標的時候，數據盡量不要做歷史的存量，比如從公司成立到現在一共有多少個註冊用戶，這個數字看似很輝煌，但是沒有可比性，我們需要關注的是 每個周期的變數趨勢，對比本期和上期的數據， 由此發現問題。
完善報表或是 Dashboard 後，可以根據業務經驗提出一些假設，然後觀看數據發展趨勢，來驗證你的假設是否成立，以此指導產品和運營的思路。
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6. Teambiition 對 Growth 團隊的理解
既然提到了Growth 團隊，下面就談談 Teambition 對這個團隊的理解。
6.1 Teambition 踩過的坑：錯把增長當創意許多公司沒有專門的增長團隊，Teambition 早期也是如此。剛開始我們認為，既然增長團隊解決的問題是以低成本來獲取用戶，牽頭人應該是市場團隊。
於是 Teambition 市場團隊每周都會提出一些與增長相關的新創意，大家一起討論後，把篩選出來的創意交由設計團隊形成產品設計方案，再鄭重其事的轉到研發團隊手裡，做成一個好功能，最後交給數據分析師來分析這個創意帶來的效果。
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7. Teambition 的實踐
有了自己增長團隊之後，我們通過分析現有數據很快有了一些意外收穫：7.1 簡化創建項目流程
像 Teambition 這樣的協作工具，新用戶創建第一個項目與否對產品體驗來說顯得尤為重要。下圖是 Teambition 的在線創建項目的界面：
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8. 總結經驗，打造自己的Growth Model
8.1 海盜模型-AARRR
Growth Model，是指累出大量的洞見來支撐產品的迭代，之後 經過驗證的假說 或者 所有決定的匯總。這些可以通過 「海盜模型-AARRR」 很好的呈現，每個首字母分別代表：獲客、激活、留存、變現和推薦。
- 獲客（Acquisition）：從網站等渠道獲得到訪的流量；
- 激活（Activation）：讓用戶真正理解產品，體會到產品迭代創新值並且願意回來用；
- 留存（Retention）：用戶再次使用，並多次回訪；
- 推薦（Referal）：讓用戶把產品傳播給其他人；
- 收益（Revenue）：用戶產生了付費行為，給產品帶來收益。
上面的每一步，不同企業都有自己的目標取捨。
比如在用戶註冊的過程中，是儘可能讓用戶少填信息提升註冊轉化率，還是讓用戶完善信息方便銷售部門後期跟進呢？初創公司可能比較注重轉化率，成熟型企業就更關註銷售線索。
- 企業數據基礎設計的建設速度很慢，傳統的手動埋點過程耗時1-2 個月不等，等出新版本的話，項目基本告吹。
- 數據的使用者和採集者錯開，鼓勵自助查詢，業務、運營和產品經常使用數據，需要利用數據來支持決策；但是採集和處理數據需要數據工程師來跑，等數據工程師把排隊堆積的數據報表跑出來，業務那邊已經錯過了最佳決策時機。
在這種情況下，建議使用第三方的 SaaS 化的 SDK 來簡化埋點，並盡量鼓勵自助查詢，甚至自助埋點，在一些低門檻工具和內部預製模版的基礎上，大家能讀取自己業務相關的細節數據，而不是排著長隊等數據工程師跑數據。
總而言之：
內部數據意識 + Self-Service = 先進技術的槓桿率---------------------------------------------------------------------------------------------------------
9. 寫在最後增長是最好的管理，許多公司都在做增長的事情，對增長的理解或許不盡相同，但核心永遠都離不開：通過數據發現和創造更大的價值。
Teambition 還小，淺顯的經驗或許不能代表什麼，這裡舉個大些的例子。優步總結自己最核心關注的數據是：乘客打車時手按下去後，專車到乘客面前的時間，這和滴滴關心的定單量截然不同。優化了這樣一個很小的數據，就體現了這家公司的價值：優步讓整個世界的交通效率提高了。所以，一家公司，特別是 初創公司對數據的理解，是做好一切增長的前提，我們應該想明白公司最關注的數據是什麼。對 Teambition來說，我們最關心的數據是：有多少內容在Teambition上創建出來。因為不管 Teambition 在其他環節多麼優秀，產品的核心的價值在於讓我們的用戶可以在 Teambition里互相配合、協作、溝通，一定要讓大家有事可討論，有事可協作，所以用量是最核心的數據。
因此，理解 Growth hacking 是基礎，追逐前沿是投機，數據分析的種種方法均是手段，站在自己公司的角度，思量增長的核心，認清關鍵數據，把握產品價值，才是一家公司在著手做增長之前，更應該深入思考的問題。
nn原作者：錢卓群／齊俊元 編輯：Teambition推薦閱讀：