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成为一名增长黑客,需要掌握多方面的技能和工具

2020-12-02 14:38:14 阅读(157 评论(0)

1、营销技能营销技能的主要目的是获取新用户或提高用户活动,包括搜索引擎优化(SEO)、自动邮件营销、病毒式营销、内容优化等。1、搜索引擎优化搜索引擎是人们在互联网上获取信息的主流渠道。如果你不能被搜索引擎抓住,那么你就不存在了。搜索结果页面上你的内容越高,你的优势就越明显。常用的搜索引擎优化(SearchEngineOptimization,SEO技术包括提高关键词的密度和权重、增加长尾关键词的数量、建立外联、优化界面结构等。2014年上半年,负责增长的Twitter产品VP组织团队优化了Twitter的搜索引擎,并定期自动向搜索引擎提交一段时间内最受欢迎的5W标签。这一优化使站外未登录的访问量从750W增加到7500W,突然增加了10倍。2、营销自动化营销(MarketingAutomation)它一直是美国商业运作的重要环节,也是营销的必要技能。通过整合EDM(电子邮件直接营销)和CRM(客户关系管理),以自动电子邮件的形式干预用户的购买决策行为,大大提高了营销效率和回报。根据Pardot的一份报告,营销自动化为企业以33%的低成本创造了50%的销售线索。以电子商务为例,这两个营销自动化案例流量大,但转化率低。许多用户浏览商品,但没有购买。自动触发的优惠引导邮件显示在上图(左)中,引导感兴趣的用户返回订单。对连续两周未访问的用户,自动触发调查邮件(右),了解用户兴趣,及时调整,避免用户流失。3、病毒传播病毒传播(ViralReferral)它是AARR模型的重要组成部分,它可以让你的产品发挥10X、20X甚至100X的力量。病毒传播的完整过程包括四个要素:发送者、接受者、传播内容和传播环境,其中最重要的是传播内容,它必须具有传播性。Dropbox是一种云存储产品,每个新用户都有16GB的免费空间。您可以通过付费或邀请朋友加入Dropbox来扩大空间。每次邀请朋友,邀请人和被邀请人都可以获得额外的500MB空间。Dropbox的产品通过这种机制疯狂传播,每年增长500%。4、Nerdwallet是美国的一个金融网站,通过撰写大量的金融技能博客文章获得了大量的访问。Nerdwallet向用户推荐银行信用卡、保险、投资等产品。一旦用户点击相应的链接购买相关的金融产品,Nerdwallet就可以获得相应的佣金。Nerdwallet官网获取客户的成本极低,客户单价极高;Nerdwallet通过大量高质量的博客内容获得了快速发展。2015年,Nerdwallet获得了6400W美元的A轮融资,相当于半只脚踏入『独角兽』行列。二、工程开发技能GrowthHacker(增长黑客)和营销专家最大的区别就是擅长从产品层面打造增长引擎。这需要编程、开发、产品设计等技术的支持。1、应用程序接口应用程序接口应用程序接口(API)开发者通过预先的渠道阅读和写数据是一些预定义的函数。许多平台为开发者提供API,如微信公众号、高德地图等。如何充分利用API,利用大平台实现快速增长,是一个值得思考的问题。一键将Airbnb房屋信息同步到CraigslistCraigslist是美国著名的第三方交易发布平台,类似于中国的58个城市,拥有大量用户,但该平台并没有向外界提供API。当时Airbnb还处于早期阶段,急需大量流量。通过研究Craigslist的发布机制,他们的工程师通过逆向工程将Airbnb房屋的发布信息同步到Craigslist。Airbnb通过这种新方法获得了大量的免费流量,用户数量也有指数级增长。2、A/B测试经验主义不可靠,尤其是面对各种模棱两可的方案,比如一个按钮是红色还是橙色。此时解决此类问题的最佳方法是进行A/B测试。简单地说,让一些用户使用方案A,另一部分使用方案B,然后通过数据观察和比较来选择方案。为了提高产品注册页面的转化率,A/B测试文案A/B。方案A(上)和方案B(下)的区别在于页面文案,即『StartaHigriseAccount』(开高回报账户)和『30-dayFreeTrialonAllAcounts』(免费试用30天)。数据显示,后者的注册转化率比前者高30%。数据统计和数据分析是增加黑客的必要技能,也是优化的基础。1、数据统计和收集是数据分析的前提,如何有效地使用工具或编程语言来做好数据统计是增加黑客的必修课。对于定性数据,数据统计方法主要通过问卷调查和用户访谈获取。定量数据可分为产品内外两部分。对于无所有权的外部数据,主要采用网络爬虫抓取法,常用的爬虫语言有Python和Java。对于产品内部的数据,已经有一系列的工具,包括流量分析平台GoogleAnalytics和用户行为数据分析工具GrowingIO。2、数据分析应以实际业务需求为基础,避免过度追求模型和算法。以互联网产品为例,以下是常见的数据分析方法:渠道交付优化、漏斗转换分析、用户保留分析、用户肖像/用户组、行为轨迹/用户仔细检查、模型预测;A/B测试;热图分析。比如第一次登录Linkedin的用户,Linkedin会让你关注五个朋友。当你申请信用卡时,银行会提出『消费满5笔』免年费优惠条件。那么Linkedin和银行是如何关注5个朋友,消费5笔的结论的呢?魔法数字的计算结果是一个简单的事实,用户的行为与他的保留有一定的关系,可以通过干预用户的行为来改善保留。借助数据分析工具,分析用户行为【多少天*某个动作*做几次】与用户保留的相关性。相关性越高,往往是我们需要优化的方向。以上T型人才是我们总结的增长黑客的一些常见技能。很难掌握一切,所以『一专多长』是技能配置的理想方式。也就是说,我们基本上掌握了上述方面,特别精通某一方面,这样我们就可以轻松地开始增长。 GrowingIO2017年第一期电子书–增长黑客手册:如何利用数据驱动爆炸性增长。

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