一、首席增長(zhǎng)官的崛起
1.首席增長(zhǎng)官的職責(zé)：連接各個(gè)部門(mén)并且打破各種傳統(tǒng)部門(mén)（例如銷(xiāo)售、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)以及IT等）之間的藩籬，從整體上關(guān)注客戶需求、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)以及買(mǎi)家的行為和喜好。
2.首席增長(zhǎng)官出現(xiàn)的原因
（1）市場(chǎng)：紅利消退、增長(zhǎng)放緩、競(jìng)爭(zhēng)加?。▌⒁姿构拯c(diǎn)）。
（2）客戶：從被動(dòng)接受信息到主動(dòng)選擇產(chǎn)品。
（3）技術(shù)：為用戶生命周期提供數(shù)據(jù)洞察力。
（4）管理：從職能型組織向增長(zhǎng)型組織進(jìn)化。
3.首席增長(zhǎng)官是做什么的
（1）首席增長(zhǎng)官不只是負(fù)責(zé)營(yíng)銷(xiāo)的CMO，而是整體負(fù)責(zé)獲取客戶和留存客戶。
（2）首席增長(zhǎng)官在公司組織中扮演三個(gè)關(guān)鍵角色：可信賴的管理顧問(wèn)和企業(yè)文化挑戰(zhàn)者，具有豐富品牌建設(shè)和財(cái)務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)的管理者，應(yīng)對(duì)外部市場(chǎng)需求變動(dòng)的內(nèi)部協(xié)調(diào)者。
（3）首席增長(zhǎng)官的職責(zé)
?? A.建立以客戶為中心的高效業(yè)務(wù)增長(zhǎng)體系。
?? B.建立增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)，打破部門(mén)間的隔閡，優(yōu)化內(nèi)部資源。
?? C.管理公司的新產(chǎn)品策略以及研發(fā)，特別是產(chǎn)品創(chuàng)新以及相關(guān)投資并購(gòu)。
4.案例：LinkedIn的增長(zhǎng)策略
（1）業(yè)務(wù)框架：第一個(gè)環(huán)節(jié)是用戶，包括用戶的使用、活躍、增長(zhǎng)；第二個(gè)環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)，包括用戶使用產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)、服務(wù)端日志數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)；第三個(gè)環(huán)節(jié)是變現(xiàn)，促進(jìn)業(yè)務(wù)和用戶增長(zhǎng)。
（2）落實(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：第一，CEO要認(rèn)識(shí)到它的價(jià)值；第二，我們需要基本的框架和方法論；第三，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)必須變成一種企業(yè)文化，也就是全體一線的業(yè)務(wù)人員要努力把數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)變成工作流程的一個(gè)部分。
二、從增長(zhǎng)黑客到首席增長(zhǎng)官
這章主要講了增長(zhǎng)黑客、增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)及首席增長(zhǎng)官各自的定位、工作內(nèi)容和相關(guān)指標(biāo)等，這里不贅述。
三、增長(zhǎng)框架
1.增長(zhǎng)框架概述
（1）學(xué)習(xí)引擎
?? A.計(jì)劃（Plan）：闡明業(yè)務(wù)問(wèn)題、目標(biāo)、潛在資源、項(xiàng)目范圍，以及高層項(xiàng)目時(shí)間表。
? B.投入（Invest）。
? C.衡量（Measure）。
? D.分析（Analyze）。
? E.優(yōu)化（Optimize）。
（2）用戶增長(zhǎng)模型：AARRR
2.北極星指標(biāo)
（1）北極星指標(biāo)VS虛榮指標(biāo)。
（2）北極星指標(biāo)的6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)
?? A.產(chǎn)品核心價(jià)值是什么？這個(gè)指標(biāo)能讓你知道你的用戶體驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了這種價(jià)值么？
?? B.能反映用戶活躍程度么？
?? C.公司發(fā)展與這個(gè)指標(biāo)是不是正相關(guān)？
?? D.這個(gè)指標(biāo)是否容易被團(tuán)隊(duì)成員理解和交流？
?? E.這個(gè)指標(biāo)是否是一個(gè)先導(dǎo)指標(biāo)？
?? F.這個(gè)指標(biāo)是不是一個(gè)可操作的指標(biāo)？
3.高效的衡量技術(shù)：數(shù)據(jù)采集
（1）數(shù)據(jù)采集方法：埋點(diǎn)法采集和無(wú)埋點(diǎn)采集。
4.數(shù)據(jù)分析
（1）數(shù)據(jù)分析的戰(zhàn)略思想：EOI框架（Empower-Optimize-Innovate，即助力-優(yōu)化-創(chuàng)新）。
（2）數(shù)據(jù)分析三大思路
?? A.數(shù)據(jù)分析的基本步驟。
?? B.內(nèi)外因素分解法。
?? C.DOSS思路。
（3）數(shù)據(jù)分析的八種方法：數(shù)字和趨勢(shì)、維度分解、用戶分群、轉(zhuǎn)化漏斗、行為軌跡、留存分析、A/B測(cè)試及數(shù)學(xué)建模。
四、用戶增長(zhǎng)模型
1.獲取用戶
（1）獲客成本：各渠道分別計(jì)算營(yíng)銷(xiāo)成本，調(diào)整比例以優(yōu)化整體獲客成本。
（2）用戶旅途
?? A.用戶旅途（User Journey）：又稱(chēng)為用戶旅程，是指用戶從首次接觸直至下單以及享受產(chǎn)品或服務(wù)期間，用戶與企業(yè)產(chǎn)品或者平臺(tái)互動(dòng)的全過(guò)程。
?? B.用戶旅程六大核心接觸點(diǎn)
? ? a.站外渠道（用戶匹配度和廣告出價(jià)）。
? ? b.展示創(chuàng)意（用戶匹配度和創(chuàng)意吸引度）。
? ? c.抓取或投放的URL（針對(duì)SEO，用UTM參數(shù)衡量）。
? ? d.落地頁(yè)：落地頁(yè)與前面創(chuàng)意內(nèi)容的匹配度，落地頁(yè)自身的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)質(zhì)量及用戶匹配度（用跳出率和進(jìn)站用戶量來(lái)衡量）。
? ? e.輔助轉(zhuǎn)化內(nèi)容及CTA：輔助內(nèi)容是否知道用戶的痛點(diǎn)、能否滿足用戶的進(jìn)一步需求，CTA是提供入口給用戶（用停留時(shí)長(zhǎng)、訪問(wèn)深度和激活用戶比來(lái)衡量）。
? ? f.產(chǎn)品轉(zhuǎn)化流。
（3）案例（可以細(xì)讀）。
2.激活用戶
（1）激活的四大組成部分
?? A.目標(biāo)：找到Aha Moment
? ? a.找到產(chǎn)品的核心功能。
? ? b.在核心功能里，用戶做了哪些事情促使他留下來(lái)。
? ? c.在述功能中，哪些可以低成本、快速提現(xiàn)產(chǎn)品價(jià)值。
?? B.設(shè)計(jì)：Hook模型。
?? C.衡量：監(jiān)測(cè)激活指標(biāo)，激活指標(biāo)包括激活用戶數(shù)、激活比例（激活比例=激活用戶數(shù)/活躍用戶數(shù)）。
?? D.迭代：優(yōu)化薄弱環(huán)節(jié)。
3.用戶留存
（1）用戶留存的意義：雖然新用戶進(jìn)來(lái)后有一定流失，但到達(dá)一定時(shí)間后，趨于穩(wěn)定，還是有較高的留存；隨著時(shí)間的推移，用戶總數(shù)上升非?？?，這才是真正的增長(zhǎng)。
（2）留存分析框架之新用戶留存分析
?? A.分析流失用戶畫(huà)像，找出用戶群體特征。
?? B.通過(guò)改變產(chǎn)品/技術(shù)或者通過(guò)運(yùn)營(yíng)手段人工干預(yù)，讓用戶更加便捷的使用產(chǎn)品的核心功能。
?? C.魔法數(shù)字探索（找出用戶行為和留存率之間的相關(guān)性）。
（3）留存分析框架之產(chǎn)品留存分析
?? A.功能矩陣分析方法
? ? a.分析不同功能模塊的留存趨勢(shì)，增加產(chǎn)品的黏性。?
? ? b.分析不同功能模塊的訪問(wèn)人數(shù)和活躍度。
? ? c.分析用戶使用功能的路徑，找出流失原因，降低流失率。
4.用戶營(yíng)收
（1）用戶付費(fèi)模式的轉(zhuǎn)化關(guān)鍵因素
?? A.視覺(jué)與交互。
?? B.內(nèi)容建設(shè)。
?? C.產(chǎn)品的可用性（操作便捷度）。
?? D.用戶運(yùn)營(yíng)。
?? E.客單價(jià)&多次轉(zhuǎn)化（關(guān)注用戶生命周期內(nèi)的價(jià)值，包括留存率、活躍/復(fù)購(gòu)度、客單價(jià)等）。
?? F.提醒：轉(zhuǎn)化的前提是獲客，后續(xù)的一切分析都需要在用戶組成穩(wěn)定的情況下分析，否則分析無(wú)意義。
（2）廣告收入模式的轉(zhuǎn)化關(guān)鍵因素
?? A.用戶留存。
?? B.用戶活躍（用用戶打開(kāi)產(chǎn)品頻率及用戶對(duì)產(chǎn)品的使用量指標(biāo)來(lái)衡量）。
?? C.用戶匹配（用曝光量、目標(biāo)人群曝光量等曝光指標(biāo)及點(diǎn)擊量、下載量等行為指標(biāo)來(lái)衡量）。
5.用戶推薦
（1）觸發(fā)推薦的三個(gè)場(chǎng)景
?? A.用戶感受到產(chǎn)品價(jià)值，并且體驗(yàn)愉悅，自發(fā)性地分享給他人。
?? B.給分享者帶來(lái)好處或利益（考慮分享者與被分享者的利益平衡）。
?? C.深入到用戶和他人的社交互動(dòng)中（與社交需求關(guān)聯(lián)）。
（2）影響推薦轉(zhuǎn)化率的因素
?? A.讓用戶更容易了解推薦流程，設(shè)計(jì)較為簡(jiǎn)單易懂的推薦流程及做好清晰的說(shuō)明。
?? B.讓更多用戶開(kāi)始推薦流程，就要給用戶帶來(lái)實(shí)際的產(chǎn)品價(jià)值，并設(shè)計(jì)較為有競(jìng)爭(zhēng)力的推薦機(jī)制。
?? C.同時(shí)設(shè)計(jì)好多個(gè)推薦平臺(tái)的接口，使用戶可以較好地觸達(dá)社交通訊錄，并降低用戶的社交成本，讓用戶選擇合適的推薦人并且較易完成推薦。
（3）衡量轉(zhuǎn)化的兩大指標(biāo)
?? A. K因子=發(fā)起邀請(qǐng)的用戶數(shù)×轉(zhuǎn)化率（K因子也被稱(chēng)為病毒系數(shù)，肖恩·埃利斯——增長(zhǎng)黑客之父——在《增長(zhǎng)黑客》一書(shū)中談到這個(gè)指標(biāo)存在一定缺陷，他認(rèn)為這個(gè)指標(biāo)縮小了活動(dòng)推薦的效果。）。
?? B.? NPS分值=[（推薦用戶數(shù)-不推薦用戶數(shù)）/返回分?jǐn)?shù)的用戶數(shù)]×100（通常在線下零售渠道中，通過(guò)用戶口口相傳的場(chǎng)景進(jìn)行推薦，在不能直接通過(guò)推薦和轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)來(lái)衡量的情況中，NPS是一個(gè)較為常用的評(píng)估數(shù)據(jù) ）。
五、各崗位的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)
對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品研發(fā)、運(yùn)營(yíng)和客戶成功這4個(gè)崗位怎樣通過(guò)數(shù)據(jù)推動(dòng)增長(zhǎng)的介紹，不詳述。
六、不同行業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)、
對(duì)電商、在線旅游、互聯(lián)網(wǎng)金融及互聯(lián)網(wǎng)+等行業(yè)的怎樣通過(guò)數(shù)據(jù)推動(dòng)增長(zhǎng)的介紹，不詳述。
