在新市场篇中，我们介绍了进入新市场的常用方法，并在创业篇中提供了一个实战的定位案例。本篇中，我们会继续原话题，提供一些在旧市场中取得增长的思路。

如何在原有市场中获得增长？第一件你应该了解的事情，是消费者做决策的流程。以不同的方式拆解交易流程，往往也会得出不一样的增长方向。

第二件值得了解的事情，是站在企业的视角，有哪些常用的增长拆解框架。与用户决策流程的拆解不同，站在企业视角的增长框架，往往更关注与企业经营息息相关的指标，与获客数、活跃时长，这会帮你在浩如烟海的可能性中聚焦核心目标，进一步思考用户价值。

最后，有了方法，也需要好的执行流程，以高效地让增长这件事真的跑起来。这里选择了经典的增长黑客工作流进行介绍。

一、基于消费者决策流程拆解交易路径

消费者决策的流程，是指消费者在购买产品或服务之前，经历了一系列的思考和决策过程。这个流程可以分为五个阶段：认知、兴趣、考虑、决策和行动。在消费者决策的流程中，商家应该根据不同阶段的需求和特点，进行相应的营销动作和策略。通过精准的营销和良好的用户体验，可以提高品牌认知度、促进销售增长，并赢得更多忠实用户。

1. 在认知阶段，消费者首先会接触到产品或服务的信息。这可能是通过广告、口碑传播或其他渠道获得的。在这个阶段，商家应该注重品牌宣传和营销活动，以提高品牌知名度和曝光率。
2. 在兴趣阶段，消费者开始对产品或服务产生兴趣。他们可能会主动搜索相关信息，或者通过社交媒体等渠道了解其他人的使用经验。在这个阶段，商家应该提供详细的产品信息和用户评价，以吸引消费者的注意力。
3. 在考虑阶段，消费者会对不同的产品或服务进行比较和评估。他们可能会查看不同品牌的产品特点、价格、质量等方面的信息，并对其进行权衡。在这个阶段，商家应该提供清晰的产品比较和优势说明，以增强消费者的购买信心。
4. 在决策阶段，消费者最终会做出购买决定。他们可能会选择一个品牌，也可能会选择多个品牌进行比较后再做出决定。在这个阶段，商家应该提供简单明了的购买流程和优惠政策，以促进消费者的购买行为。
5. 最后，在行动阶段，消费者完成了购买行为，并开始使用产品或服务。在这个阶段，商家应该提供良好的售后服务和用户体验，以增强用户满意度和口碑传播效果。

当然，这五个阶段仅仅是粗略的划分，各行各业都可以根据实际的情况进一步做抽象。比如对于买房来说，消费者的行为就可能包括关注买房、了解楼盘、了解产品、专家咨询、资质确认、资料留存、预约看房、抵达案场、沙盘讲解、样板间展示、购买洽谈、家庭商议、产品对比、开盘购买、业主社交、物业交房、业主维系等数十个小的业务场景，针对每个场景都可考虑整体解决方案可提供的服务。

基于这个视角，同样可以从决策成本的视角来解读交易。一般来说，交易在事前事中事后可能包含以下成本（Williamson, 1975）：

• 搜寻与信息费用：要进行一个具体的市场交易，人们必须搜寻交易方以及满意的商品，找到并评估卖方与商品都需要花费成本。相比于原始社会，现代社会的集市、超市都大大降低了搜寻的信息成本，而电商更是在这一步创造了巨大的增量价值。
• 讨价还价和决策费用：在进行需要慎重考虑的交易时，人们可能会花费很多的精力在条款协商和谈判上。同时，收集信息以便于做出决策也会造成一定费用。“顾问”一类的角色便在买房等场景下应运而生。
• 监督和执行费用：所交易物的交货、售后、退货等服务的履约需要花费成本去监督。当然，现代社会的平台和黑猫等监管机构承担了绝大部分的费用。

通过系统性地降低交易成本，往往就能创造新的增量价值。京东降低了数码控们“寻找正品”的搜寻费用，拼多多将电商的红利传达给三四线城市的人群，直播带货降低了精致女生们选品和搜寻全网最低价的搜寻费用…降低人们交易成本的行动一直在发生，也不会停止。

二、基于RFM理论分层运营用户

RFM理论是一种广泛应用于市场营销领域的数据分析方法，它通过对客户的消费行为进行分析，从而确定客户的价值。

RFM理论的三个指标分别是：最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）。这三个指标可以帮助商家确定客户的忠诚度和购买力，从而制定相应的营销策略，提高收入。

商家可以通过RFM理论来识别高价值客户。这些客户在最近一段时间内购买频率高、购买金额大，并且最近一次购买时间较短。商家可以采取针对性的营销策略，比如给予更多的折扣、提供更加个性化的服务等，从而留住这些高价值客户。商家还可以通过RFM理论来识别潜在的高价值客户。这些客户可能在过去购买行为不够活跃，但是最近一次购买时间较短、购买金额较大。商家可以通过向这些客户提供更多的优惠、推荐更多的产品等方式来吸引他们成为忠实客户。

此外，还可以通过RFM理论来识别低价值客户。这些客户在最近一段时间内购买频率低、购买金额小，并且最近一次购买时间较长。商家可以通过发送促销信息、提供更多的优惠等方式来激发这些低价值客户的消费欲望，从而提高收入。

举个例子，一家电商网站可以通过RFM理论来对客户进行分类。假设该网站有10000名客户，其中最近一次购买时间距今小于30天的有3000人，购买频率在1-5次之间的有5000人，购买金额在1000元以上的有2000人。则可以将这些客户分为以下几类：

• 高价值客户：最近一次购买时间距今小于30天，购买频率在1-5次之间，购买金额在1000元以上。
• 高频率客户：最近一次购买时间距今小于30天，购买频率在5次以上。
• 高金额客户：最近一次购买时间距今小于30天，购买金额在1000元以上。
• 低价值客户：最近一次购买时间距今大于30天，购买频率在1-5次之间，购买金额在1000元以下。
• 低频率客户：最近一次购买时间距今大于30天，购买频率在1-5次之间。
• 低金额客户：最近一次购买时间距今大于30天，购买金额在1000元以下。

有了人群分层后，商家可以根据不同类型的客户进行不同的营销策略。例如，对于高价值客户可以提供更高的优惠和服务，对于低价值客户可以提供定向的促销活动和优惠券。这样可以提高客户满意度和忠诚度，从而提高收入。

三、通过海盗指标分解优化指标

AARRR指标体系是一种衡量数字营销效果的理论模型，它由5个指标构成，分别是获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、收入（Revenue）和推荐（Referral）。该模型可以帮助商家了解其数字营销策略的效果，找到问题所在并进行优化，从而提高收入。

• 获取（Acquisition）指标是指吸引新用户访问网站或应用的能力。商家可以通过各种渠道来获取新用户，例如搜索引擎优化、社交媒体广告、电子邮件营销等。为了提高获取指标，商家应该关注以下几点：确保目标用户群体准确，尽可能达成PMF；不断优化营销渠道，以提高转化率与ROI；持续跟踪与分析数据，以适时调整市场策略。
• 激活（Activation）指标是指将新用户转化为活跃用户的能力。商家应该关注如何让用户尽快完成注册和使用流程，以及如何提供优质的用户体验。例如，商家可以通过提供免费试用、优惠券等方式来激励用户完成注册和使用。一个成功的优化激活环节带来增长的案例是Airbnb。Airbnb其中一个成功的策略是通过优化激活环节，提高新用户的转化率通——通过改进其注册流程和用户界面，使新用户能够更容易地了解其服务和使用方法，并提供更好的用户体验。此外，Airbnb还通过提供免费的旅行体验，吸引新用户加入并提高用户的忠诚度，实现了持续的用户增长。
• 留存（Retention）指标指保持用户活跃的能力。商家应该关注如何提高用户满意度和忠诚度，以及如何提供个性化的服务和产品。例如，商家可以通过定期发送电子邮件、短信等方式来保持与用户的联系，并提供个性化的产品推荐。亦可以分别对高留存用户与低留存用户做研究，找到高留存用户ahamoment，并将其推向更多人；找到低留存用户的不爽点，持续改善产品与服务。一个成功的企业通过用户研究增加收入的案例是Netflix，Netflix通过分析用户观看历史、搜索记录和评级等数据，了解用户的偏好和喜好。这些数据使Netflix能够向用户推荐更符合他们兴趣的内容，从而提高用户的观看时间和满意度。此外，Netflix还通过对用户的行为进行分析，优化其平台的用户体验，从而提高了用户留存率。
• 收入（Revenue）指标指实现盈利的能力。商家应该关注如何提高用户消费频率和消费金额。例如，商家可以通过推出促销活动、增加产品种类等方式来吸引用户增加消费。通过从多种维度拆解收入体系，就可以得出若干潜在提高收入的方法。一个成功的增长黑客案例是Uber。Uber是一家基于移动互联网的打车平台，通过采用多种增长黑客策略，成功地实现了持续的收入增长。其中一个成功的策略是通过优惠券和推荐奖励等方式，吸引新用户加入并提高用户的忠诚度。Uber还通过提供不同的服务类型，例如豪华车、出租车和拼车等，满足不同用户的需求，并采用定价优化策略，不断改进其价格策略，从而提高用户的付费率和收入水平。此外，Uber还采用了多种营销策略，例如与其他品牌合作、推出限时优惠、提供免费试用等等，以吸引新用户加入并提高用户的忠诚度。这些策略使得Uber成为全球最受欢迎的打车平台之一，实现了持续的收入增长。
• 推荐（Referral）指标指通过现有用户推荐新用户的能力。商家应该关注如何提高用户口碑和社交影响力，以及如何提供优质的用户体验。例如，商家可以通过提供奖励、分享按钮等方式来鼓励用户进行推荐。一个成功的用户推荐企业案例是 Dropbox（Dropbox 是一个云存储服务，用户可以将文件存储在 Dropbox 中并在多个设备之间共享）。Dropbox 通过提供简单易用的界面和高效的同步功能，吸引了众多用户。其用户推荐计划是其成功的关键之一，通过给予用户免费的额外存储空间，鼓励他们邀请朋友加入 Dropbox。这种用户推荐模式迅速推广了 Dropbox，使其成为最受欢迎的云存储服务之一。

四、HOOK模型

上瘾模型（HOOK）是一种用于描述用户成瘾行为的模型，它由纽约大学斯特恩商学院的Nir Eyal在其著作《Hooked: How to Build Habit-Forming Products》中提出。这个模型可以帮助产品设计师了解用户在何种情况下会形成习惯，并且如何利用这些习惯来吸引用户并提高用户留存率。

HOOK模型由四个阶段组成：触发（Trigger）、行动（Action）、变现（Variable Reward）和投入（Investment）。

• 触发（Trigger）是指引起用户兴趣的信号。触发可以分为两类：外部触发和内部触发。外部触发是来自外部环境的信号，例如推送通知、电子邮件或社交媒体广告。内部触发是来自用户内心的信号，例如渴望社交认可或解决问题的欲望。假设你正在开发一款健身应用程序。你可以使用外部触发来吸引用户，例如通过社交媒体广告或电子邮件推送通知来提醒用户开始锻炼。你还可以使用内部触发，例如在应用程序中设置提醒，让用户每天都能看到锻炼计划。
• 行动（Action）是指用户对触发做出的响应。行动可以是简单的点击、滑动或观看，也可以是更复杂的操作，例如发布内容或购买产品。在上述健身应用程序中，用户可以通过点击“开始锻炼”按钮或选择锻炼计划来进行行动。
• 多样的反馈（Variable Reward）是指用户通过行动获得的奖励。这些奖励可以是物质或非物质的，例如社交认可、成就感或优惠券。比如在健身应用程序中，用户可以获得多种奖励，例如完成锻炼计划后获得成就感、看到身体变化后获得自信心等。
• 投入（Investment）是指用户为了获得更多奖励而进行的投入。投入可以包括时间、金钱、个人信息等。投入越多，用户就越倾向于继续使用产品，并且在未来更容易形成习惯。在健身应用程序中，用户可以购买高级计划，以获得更多的锻炼建议和指导。他们还可以与其他用户分享自己的健身成果，并在社交媒体上建立个人品牌。

知名短视频应用TikTok就是一个成功运用上瘾（Hook）模型的例子。TikTok通过内置社交网络和智能推荐算法来吸引用户进行创作和分享，并通过广告和赞赏等方式获得收益。同时，TikTok也通过提供个性化推荐和虚拟礼物等方式来促进用户投入和忠诚度。

HOOK模型的优点在于它可以帮助产品设计师了解用户行为和需求，从而更好地设计产品和服务。通过了解用户在何种情况下会形成习惯，设计师可以优化产品功能和用户体验，提高用户留存率和忠诚度。同时，HOOK模型也有一些潜在的风险。如果产品设计师过分关注多样化反馈阶段，可能会导致用户感到不满或失望，并且影响产品的口碑和声誉。当我们设计产品时，可以使用HOOK模型来引导用户形成习惯，帮助商家吸引用户、获得价值并建立忠诚度，不断优化和改进以获取更多的增长。

五、增长黑客的工作方法

有了基本的增长框架，核心的增长流程就是“提出想法-快速实验-反馈总结”的不断循环，按照确定北极星指标、提出增长想法、想法评估、进行实验、反馈总结的任务流程不断优化商业效果。

1. 确定北极星指标

北极星指标即为增长的核心目标，在整个增长过程中像北极星一样指导我们的增长行动，就像产品原则一样，它应该被作为决策时的参考——“这样做对我们的北极星指标有好处吗”。正确的北极星指标是成功的增长的必要条件，Facebook能打败Myspace很大程度上就是因为facebook始终坚持将月活跃用户数而不是总注册用户数作为增长的北极星指标——后者往往被称为“虚荣指标”。

北极星指标的确定比较灵活，可以综合产品的生命周期与海盗指标一起确定：一般来说，成长期的产品更注重活跃用户的增长，主要从获取、留存、推荐下手；成熟期则更注重商业价值，更聚焦留存与变现。但需要注意的是，在机械地运用DAU（日活）、MAU（月活）这些指标前，想清楚用户完成了什么样的行为才能被定义为“活跃”。如果仅仅用打开应用作为活跃的定义，统计的数据可能会为以后的增长带来困难——打开应用的行为并不一定代表用户感受到了产品的核心价值。

合适的北极星指标并不唯一，可以用以下几个问题来判断你的北极星指标是否合理。

• 产品的核心价值是什么？
• 这个指标能够反映用户感受到产品核心价值的程度吗？
• 这个指标能够反映用户的活跃程度吗？
• 这个指标是否是一个滞后指标？（比如对一款在线教育应用来说，课程交易单数就是一个滞后指标，因为可能有的用户购买课后没有去看，实际上已经流失掉了，但根据交易单数并不能及时发现用户的流失。这种情况下把总用户上课课时数作为北极星指标就更合理一些。）

2. 提出增长假设

增长假设可以涉及产品的各个层面，表现层的文案、UI界面，结构层的功能逻辑，甚至战略层的目标用户选择。那么如何寻找靠谱的增长灵感呢？关键的一步是找到一个靠谱的聚焦领域，下面提供几种思路：

2.1 指标拆解

这是必不可少的一步。将北极星指标进行分解，并找到与之直接相关的数据。还是以刚刚的在线教育应用举例：

总用户上课课时数=课程数*课程报名数*用户到课率

拆解思路不唯一，一般可以根据用户完成关键行为所需的路径进行拆解。每个指标可以进一步拆解（比如将用户再分为新用户和老用户，报名数拆成UV*转化率），越小的指标越容易找到发力点。

2.2 漏斗分析

漏斗分析是很常见的数据分析方法。根据用户行为路径或海盗指标，制作转化漏斗，可以直观看到哪个环节问题最大，从而针对性的提出优化意见。

2.3 用户分群

从多个维度将用户（数据）分组分析，比较不同群组用户的差别，寻找可能的突破点。常见的分组依据有用户加入时间（同期群分析，常用于留存分析）、人口学统计特征（性别、年龄、职业、收入等）、流量来源（常用于渠道质量分析）、用户行为。

对用户行为的洞察是增长的源动力。比如Twitter的增长团队发现那些在一周内关注了30个人（并有一定比例关注你）的新用户留存率远高于其他用户，于是便在新用户引导上有意识地引导用户进行关注操作，大大提高了新用户留存。类似的例子有很多，如Facebook的“7天内添加10个好友”，知乎的“回答三个问题”。找到留存高的用户的核心特征，并争取让特征普遍化。

2.4 向他人借力

多和同事、用户沟通交流。一方面，和运营、客服、数据分析等同事聊聊天经常会得到意料之外的惊喜，这是由沟通过程中存在的信息不对称决定的；另一方面，对于用户的某些难以理解的行为数据，最好的方法就是去询问用户，而不是主观地猜测——对数据的全面掌握容易给人以“懂用户”的错觉。

Eg：Bittorrent一度面临付费用户收益不足的情况，增长团队在针对免费版的高度活跃用户进行调查后发现，用户不愿升级至付费版的最主要原因竟然是因为用户不知道专业版的存在。这个发现引导他们调整策略，并在首页添加了升级至专业版的按钮，最终在并未加入任何新功能的情况下，把付费应用的收益提高了92%。

3. 评估假设

在有了各种各样给的增长想法之后，接下来要做的就是大家经常做的事——排定优先级。除了常用的根据性价比排序，还可以试试肖恩提出的ICE评分体系——impact影响力、confidence信心、ease简易性。

1. 影响力：预期对北极星指标/细分指标的提升程度。
2. 简易性：需要投入的时间及资源。
3. 信心：有多大的把握成功。

将这三项进行评分加和，选出评分最高的几项优先试验，根据当周无法启动的想法储存在储备库中供下周使用。评估结果未必准确，但随着熟练度的增加以及经验的积累，对试验想法结果的预判准确度会慢慢增加。

4.进行试验

试验时要遵循几个重要原则：AB测试、灰度测试、控制变量。试验前确保已经做好相关数据埋点，监控相关指标。

另外，在开展规模更大、风险更高的试验时也应进行一些更稳健的测试，平衡野心勃勃的赌博与按部就班的改进，获得可持续的增长。

5. 反馈总结

同样提几个关键点。

• 在用统计学方法处理测试结果与试验想法的相关度时，采用99%而不是95%的置信水平，基数足够大时往往差之毫厘谬以千里。
• 永远以对照组为依据——结果不确定时，坚持试验的最初版本或最初版本，减少新变量带来的潜在风险。
• 根据结果积累心得，包括UI风格、用户画像完善等。

以上，便是泛互联网行业在分析增长路径、寻找破局点时的基本增长框架，适用于快速形成对一个领域的商业流程拆解与增长假设。当然，当你对用户、场景有了更深层的理解，方法论这个“脚手架”也就不那么重要了。

下篇内容中，我们将会继续介绍对于产品来说，一些重要的思维决策方式，敬请期待。