随着时代的发展,网络的黑客越来越多。他们入侵用扫描器到处扫描,用IP炸弹轰炸人,漫无目的地入侵和摧毁。它们不利于计算机技术的发展,却有害于网络安全和网络瘫痪,给人们带来巨大的经济和精神损失。黑客通常是指对计算机科学、编程和设计有很高了解的人。
对于黑客来说,学习如何编程是很必要的。计算机是为编程而设计的。运行程序是计算机的唯一功能。数学也是不可缺少的,运行程序其实就是运算,离散数学,线性代数,微积分等等!成长黑客是指创业团队在数据分析的基础上,利用产品或技术手段获得自发成长的操作手段。随着互联网时代的到来,各行各业逐渐发现了广告资源浪费、转化率低的弊端,我们也找到了新的玩转流量的方式。
有运营和成长部门,他们善于发现数据背后的机会,调整策略,并对创新、激活和保留负责。成长黑客本身是一个产品管理的理论框架,而不是一个实践框架。除了一个完美的成长团队,它还需要产品作为内容,工具作为执行手段。成长黑客这个词在高科技领域已经很流行。花你所有的钱去获得尽可能多的用户和收入。重复上述步骤a、B和C,直到你的公司被另一家公司收购或首次公开募股。
它更适合那些有一定商业成功的产品团队。对于初创企业或冷启动产品,成长黑客不是最佳选择。创始人和员工将建立一个真正的公司,而不是稀释他们的持股比例,这对投资者是有利的,他们也不会受到无法提供长期破坏性业务和短期业绩的投资者的持续压力。许多公司在创造产品和获得早期客户时,需要找到投资者来保留债务,但每一家值得尝试的公司都应该在某个时候赚钱。
英文原文:3 Nearly Free Growth Hacks人们在看到增长黑客(Growth hacking)这个术语时,往往认为它可以神奇地免费营销任何产品或公司。我曾写过一篇《什么是增长黑客?》的文章,以解释有效、高效市场营销和增长黑客的区别,但人们似乎还是没有理解。在我告诉你三种基本不用花钱却又强大无比的市场营销手段之前,让我先解释一下我为什么不用《三个免费市场营销建议》做标题。增长黑客不是免费市场营销几个月前,我在一个初创公司加速器中发表演讲,这个加速器里的人想要了解增长黑客们所使用的全部免费营销手段。我不得不让他们失望,要知道我在小学六年级时就学到了世上没有免费的午餐。即便你可以免费吃午餐,也有人必须为午餐和服务买单,所以根本没有所谓的免费午餐。上传营销也是如此。通常来说,当有人说道免费时,他们指的是内容营销、公共关系或社交媒体。我明白预算总是有限,但好内容不会凭空产生(我写一篇博客文章平均需要四个半小时)。公共关系需要时间和研究,社交媒体也不例外。因此,虽然我很遗憾地告诉你没有所谓的免费市场营销,不过你要采用增长黑客的手段也不用太多预算。好啦,现在我们取得一致了,让我们来讨论一下如何花很少钱来进行有效的市场营销。三个近乎免费的增长黑客手段在你投入精力到搜索引擎优化上之前,用竞价点击广告来测试赢利能力实话实说,搜索引擎优化(SEO)很花钱。而且搜索引擎优化也很花时间,需要研究搜索量、创建内容、打造回链,而且还涉及到各种技术元素如网站打开速度、JavaScript 渲染阻塞等。当你在对搜索引擎优化做关键词研究时,你的主要指标是下意识性、搜索量和竞争程度。你对赢利能力一无所知。我不是唯一一个将时间浪费在搜索引擎优化上但没有赚钱的人。有效地利用一个登录页和一小笔预算来做竞价点击广告对于找到值得关注的关键词帮助很大。自从谷歌从谷歌分析中移除关键词推荐数据后,这一点就变得重要起来。用来测试的预算多少取决于你所处的行业,但花一点钱总比浪费几个月时间要好。用 Facebook 广告来做市场研究Facebook 广告提供了一些非常强大的精准广告选项,比如针对工作场所、从电子邮箱列表中定制受众、电话号码名单、应用 ID 和网站访客以及相似受众。相似受众名单是根据之前广告买家定制受众的数据生成的,这可能是所有付费渠道中最强大的工具了,不过要怎么才能近乎免费地利用这一功能呢,请听我慢慢道来。我所说的免费使用是利用 Facebook 提供的这一强大精准广告功能来挖掘数据和研究自己的目标市场。我为起步者俱乐部(Starters Club)撰写了一篇和这一策略有关的博客文章,也接受过采访,下面让我们来简要回顾一下。在 Facebook 强大的编辑器里,我们要先创建一个新广告活动、新广告集和新广告,但我们不用运行它,只是用于研究。由于 Facebook 提供的所有精准广告数据都发生在广告集层面,因此让我们去广告集中试验吧。这个例子中,我想要找到同时喜欢泰勒斯威夫特 (Taylor Swift) 和凯蒂佩里 (Katy Perry) 的粉丝,并按性别进行分类比较。首先,我将泰勒斯威夫特作为兴趣输入。我可以看到这个兴趣大概可以覆盖 2000 万人。接下来,我将精准广告投放的人群性别变为男。这时广告的覆盖人群大约为 680 万人。我将性别变成女,这时结果显示美国有 1300 万 13 岁以上的女性会被此次广告所覆盖。那还有 20 万人哪去了呢?原因可能有很多,比如有人没有表明自己的性别或者单纯是系统四舍五入了。我不大确定,但我已经知道女性对泰勒斯威夫特的兴趣要比男性大得多。如果我在研究哪位女性艺人可以为某个针对男性的品牌代言,这就是个有用的洞见。现在让我们再对凯蒂佩里做同样的事,她可以覆盖 2300 万人。要查看同时对泰勒斯威夫特和凯蒂佩里感兴趣的人,只需同时选择这两个兴趣,结果是有 2800 万人在广告覆盖范围之内。由于 2000 万人加 2300 万人是 4300 万人,我就知道了同时喜欢泰勒斯威夫特和凯蒂佩里的人有 1300 万。这个过程也可能会很花时间,而且这个方法也远谈不上是完美的市场研究,但它是个很好的验证手段和侦查方式。你受到的唯一限制就是 Facebook 提供的精准广告选项以及让选项生效的规则。Twitter 上针对特定用户的精准广告社交广告及其有效,但 Twitter 提供针对特定用户名发布广告的功能。在我解释如何做之前,让我告诉你为什么这不是一般的花钱获得结果类的建议。你可以针对 Twitter 上任何用户名发布广告!比如,如果你只有 50 美元的预算在 Twitter 上做广告,以宣传一部首次在美国播出的知名电视剧,你可以针对对动画或这部电视剧感兴趣的人发布广告,最后你很可能获得 30 次到 60 次网站点击以及一定程度的用户参与。但我们说的是增长黑客!我们可以做得更好。你应该先做些研究,找到在谈论动漫方面最具影响力的 50 个 Twitter 用户(Klout 等类似网站让这一过程变得相当简单)。你的目标是让这 50 个人与他们的粉丝分享你的内容。如果一切无误,这 50 个 Twitter 用户中会有一些人对你发布的内容感兴趣。如果你针对的人对你的内容不感兴趣,那你就是在浪费时间和金钱。因此,你应该好好规划。
增长黑客”这一说法,最早在2010年由Qualaroo的创始人肖恩·埃利斯(Sean Ellis)提出。它最初的定义指的是“一群以数据驱动营销、以市场指导产品方向,通过技术化手段贯彻增长目标的人”。其中,数据主要指收集的用户数据、产品使用数据等。市场为行业的发展导向和热点趋势。至于技术化手段,小哇在这里就不多做说明啦 ~ 留给大家一个想象的空间~
随着增长黑客的逐渐火热,这个词不仅仅指这样的一群人,也代表一种“以最快方法、最低成本、最高效手段实现用户大量增长,最终增加收入”的运营方式。
“Growth Hacker”在中国普遍译为“增长黑客”,这个在硅谷风靡已久的概念,近几年在国内也不断地被各个企业重视起来。但是这个翻译似乎并不能完全表达Growth的意义。那么首先要先了解其蕴含的意义,那什么是Growth Hacker呢?Growth Hacker指那些能够帮助企业或团队成长的黑客。这个成长可以是用户、流量、营收,而帮助的手段是通过信息技术进行持续的数据营销。Growth Hacker是技术和营销的混血儿,你不仅要懂技术会编程,而且要对数据和用户体验敏感,还要有创造性和好奇心。增长黑客早已经不是一个单打独斗的独行侠形象,而是转变为有体系、有模型、强调试验、追求结果、以团队的形式来推动增长。曲卉(Acorns 市场总监,原 GrowthHackers.com 增长产品经理)在2016 GrowingIO 数据驱动增长大会时讲到增长是下一代的营销,原因如下:关注整个用户生命周期,而不仅仅是获客;
通过数据驱动的方法,不断试验迭代;将增长机制产品化,把增长做到产品里面去。以 LinkedIn 的双重病毒营销为例,老用户可以给新用户发邀请邮件,起到拉新的作用;新用户加入的时候会给老用户发一份提醒邮件,问他要不要来看看,这样可以起到促活的效果。这样的双重循环,LinkedIn 早期的增长团队花了一年半的时间进行打造、细化、优化,甚至为此主动延期其他功能的上线。增长团队日常的运营模式主要是两大部分:战略部分和执行部分。战略部分中,增长团队需要去理解整个公司的商业模式,找重点,定战略,这是比较欠缺的。战略部分需要稍微长一点的周期,比如聚焦做用户激活中某个点,定一个30-90天的小目标。“Growth Hacker”这个词之所以被国外创业公司竞相讨论,并不是因为它只是个媒体创造出来的浮夸辞藻,而是因为 growth hacking 在 Facebook、Twitter、Quora、LinkedIn 等等成功的初创企业背后扮演着举足轻重的角色,这些公司也的确专门为这个角色成立了独立的部门,全权负责用户的增长。
增长黑客是在营销渠道和产品开发中快速实验的过程,确定以最有效的方式来发展业务。增长黑客是专门致力于建立业务和吸引用户的营销人员、工程师和产品经理。
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了解增长和增长黑客
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针对生命周期制定对应的增长策略
「增长黑客」的成长路径
做好增长黑客必须具备的三大实践原则
AARRR流量漏斗模型的应用
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