AARRR模型，连我带的应届生都倒背如流，却少有执行过程中的应用价值，归根到底，无非是这套理论太通用，不在具体产品的应用解决层面。
今天我就借着11个增长黑客的案例，来给大家重构下实践中的4个增长黑客要点，以及增长工作团队的业务流程。
一、增长黑客的4个要点
（1）、提供优质产品服务：增长核心，往往短期内解决1个问题就能带来增量
（2）、快速组建关系网：常见于社交产品，或者社交化的产品
（3）、结合外部热点：制造、捕捉、或者承接热点，独家比割裂效果要好
（4）、制造外部诱因：可以独立于产品外重复使用的利诱功能
二、11个案例分析
1、提供优质产品服务
案例1：Airbnb–优质照片
Airbnb的市场份额能快速崛起，在早期完全依托于视觉战略。
在P图软件没有盛行，很多民宿业主的拍摄器材还停留在200万像素的年代，你很难想象一位要出行的旅客会去订Airbnb上的房间。平台的量级更是不具备筛选优质照片的民宿业主的能力，怎么办？
Airbnb的创始人和专业的摄像师跑去为这些民宿，免费拍摄精美的图片。当年平台业务量因此获得了指数级的增长。这样的策略同样今天被“Keep“、“悦会”、“eye”这样的美食或者小众垂直人群平台沿用。
案例2：美团–可退款
美团能在千团大战中脱颖而出，原因有很多，但是其中一个增长点却干死了不少竞品。最早的团购网站是不支持退款的，原因有很多：财务结算，利润损失，行业惯例等等。
一方面，对于当时购买团购的用户来说，不支持退款意味着必须在某一个时段进行消费，延期产生的损失厌恶感会叠加在团购平台上，造成不可逆的流失。
另一方面，对于团队平台来说，或者是业务负责人而言，到手的钱退款了，这种直接影响收益的事，没有人敢拍板改变。
在这样矛盾不可调和的情况下，最早美团的决策层还是以用户为中心，率先打开了团购可退款的口，当年不仅没有损失利润，还为美团赢得了大量的长期用户留存。等到其他平台反映过来的时候，用户早已被美团教育带跑了。
案例3：淘宝–智能推荐
在没有千人千面这套系统前，大部分电商平台的Banner位都是依靠资深的运营人工推荐，由人把持的推荐位转换率波动因数较多，即便有时候会有爆款，但长期以来一直维持在一个瓶颈值。尤其是遇到双11这样的大战，一点点人工推荐的失误，都可能产生惊人的业务损失。
当时甚至产生了人工推荐、智能推荐2派，认为机器算法不可能达到资深运营推荐的效果。但第一次智能推荐应用在双11之后，直观的转化率打破了长久以来人工推荐的瓶颈，为平台带来了直观的增量收入。
案例4：觅食蜂–延时折价
觅食蜂第一次把钱大妈的延时折价战术应用到了线上。按理说，美食团购的市场份额已经是美团一家独大了，任何新兴的团购平台的机会都十分渺茫。但是觅食蜂却在今年迅速崛起，大量用户开始转移。
这一切都基于一套产品玩法：延时折价。以1款100元的火锅团购为例，凌晨1点查看是100元，中午12点查看是80元，晚上7点查看是60元，深夜23点查看是40元。越晚后查看价格越低，但是每份团购数量有限，有可能当用户进入时，团购已经被抢购一空，这样让不少用户会时不时的点击觅食蜂app，去查看团购产品的价格，不得不说，这个玩法短期内迅速收割了一大波高活跃的用户。
案例5：膜拜单车–缩短流程
对于高频刚需类的产品，越轻量越精简，越容易在早期开拓市场。让我们来对比下膜拜是怎么缩短流程的
①早期膜拜新用户的使用流程：
扫码→落地页点击跳转→跳转确认→Appstore点击下载→注册
②接入小程序后的使用流程：
扫码→授权
考虑到用户的网络加载、等待时间，精简的流程无疑挽回了大量意向用户，据说膜拜+微信小程序的推行当月，小程序5成以上的使用用户都来自膜拜，也算强强联手做增量了。
案例6：燃兔–搜索优化
这是我经手的一个孵化项目，对标Taptap，你可以理解为一款手游应用商店，解决用户找到好游戏的市场需求。
当时新用户的流失率极高，为了找到原因，对用户路径做了大量的数据处理分析，发现很多用户流失的最后节点在：“游戏搜索框”。经过反复的讨论，这里就得出了一个猜想，用户对搜索结果不满足，因为搜索不到自己想要的游戏。
后续运营在为期1个月的过程中，对app内的seo做了关键字优化，匹配高频下载游戏，新用户次留获得了稳定的数个点的提升。
2、快速组建关系网
案例7：脉脉–强行互动
社交类产品做强行互动的有很多，譬如微博，但是基于微博更强的是新闻机构属性，而非定位社交，所以不属于组建关系网一列。脉脉是聚焦职场社交的平台，对于职场人来说，口碑属于其中比较看重的一环，毕竟圈子可能就那么大。
脉脉会通过通讯录或关联好友，强行让一个你熟悉的人给你打上1个正向的标签，比如：领导力强。这种小范围的测试确实起到了一定的效果，和Facebook只要有3个相互关注的好友，强行给你一排推荐名单，获得留存最高的道理一样。让职场人士开始在平台上经营自己的标签。我就曾经遇到过这样的情况，在多次找人论证后发现他们并没有做出打标签这样的操作，因为是正向，所以也没有产生太多体验上的反弹。
案例8：开黑玩–虚拟互动
这是一款手游用户的社区类小程序，在我这从0经手，一度冲到阿拉丁社交排行榜Top3。
不言而喻，内容对流量的影响占据了很大的一环。为此，专门开发了一套社区互动工具，解决用户发帖、评论、点赞、私聊等等互动环节。通过算法默认配置程序给予虚拟的互动，达到真实的体验，甚至考虑动用AI语音来实现真实性。
方案一经应用，人均停留时长、真实互动量、活跃时长都不同程度上成倍增长，直到后期真实的互动氛围起来后，这套系统才开始淡出。
3、结合外部热点
案例9：人人视频–独家结合热点
能结合热点公司不少，但是能独家结合热点的，却不常见，而且是在完全无意识的情况下做到1个月完成1年增长目标的情况，更是难得一见，而人人视频就撞上了一次。
2018年抖音里北极星小姐姐大火，全平台充斥着相关的BGM，也带火了美剧《天赋异禀》，而当时仅人人视频可以看这部美剧，绝对的独家，一个月内大量的抖音用户涌入人人视频，弹幕都可以看到”来自抖音“相关内容。
人人视频也借东风强推这部美剧，实现了热度的顺畅衔接。
案例10：Taptap–SEO整合
独立游戏在16年前，还是比较分散的用户群体，没有一个相对集中的交流阵地，很多独立用户玩家会通过百度搜索相应的贴吧或者讨论群，去滋养自己。越是垂直领域的用户，其活跃度越强，具体到某个独立游戏上表现也是如此。
当时Taptap就做了一个大胆的决定，买下了大部分独立游戏的搜索广告位，只要你搜索某个独立游戏的名字，第一个一定是游戏名带taptap的后缀，点击就会进入tap相关的游戏专区。不到1年的时间，把零散的高活跃独立游戏用户，全部聚集到了平台上，后来像游品味、燃兔、汽水团等竞品想再分一杯羹，都举步维艰。
4、制造外部诱因
案例11：百万英雄–独立引流功能
如果不是强制叫停，答题这种模式应该会成为引流的一种标配。作为一款完整的产品，答题功能是割裂于核心功能之外的，它的最大的价值是给产品导量。
通过高额的奖金，高频的场次吸引用户的关注度，每个用户均摊下来的引流单价其实是很低的，把这种独立的产品功能作为引流方式，也延伸出挺多玩法的。比如：
“毒“app每日球鞋抽奖，就是吸引你每天登陆1次。
“开黑玩”小程序每天抽游戏皮肤，活跃用户次留稳定30%以上
三、增长工作流程
优秀的增长团队，其实就是一批优秀的实验团队，是在不断失败→校验→失败→校验的过程中达成目标的。以某平台的增长规划为例，让我们来看看是怎么做的。
准备期
1、设定增长目标：2018年订房数1000万
2、确认聚焦领域：提高新用户首次订房成功率
3、确定增长策略：优化订房流程
4、提供假设：
（1）、新用户觉得过几天会降价，想过几天再来；
（2）、新用户觉得注册麻烦，不想下单；
（3）、可选的太多了，难难以决定。
5、实验假设
（1）新用户觉得过几天会降价，想过几天再来
①写上“全网最低价”
②标明“已售空”增加用户紧迫感
③贴上“限时特惠中”提供低价感
执行期
1、开发、测试、上线：配合各个部门优化产品功能
2、得出结果：根据数据指标的波动校验结果
反推期
1、分析数据：对数据指标进行处理，找出成功/不成功的原因
2、校验假设：重新校验假设，循环往复
四、《关于北极星指标》
像黑客增长里的关键增长因素“北极星指标”，其实近年越来越多的增长团队实践的结论告诉我们，不靠谱！
1、社交平台：留过个人信息的，相互关注3个人的；
2、互金平台：购买理财的；
3、电商平台：领过优惠券的；
4、资讯平台：留过评论的；
这些行为增长本身，不过是沉默成本达到一定程度后的表现。要是真把这种模式应用到黑客增长里，最终无非是遇到转换行为的瓶颈，发现总有很大一部分人永远都不去做你的北极星指标，无论你做了什么操作。
产品是来解决问题的，不是来做算法的，理解这个，才能做好增长。
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