增长黑客工具_增长黑客 aarrr
用户增长是什么？怎么做？
用户增长其实也是我们常说的裂变增长，增加粉丝等等。比如你做公众号想要用户增长，就需要裂变粉丝，社群、个人号的用户增长其实也是一个道理，实现裂变传播推广。着三方面的用户增长都可以借助运营指南工具实现。
什么是 Growth Hacker？
“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。
什么是“增长黑客”？概念是什么？希望可以得到详解！
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增长黑客入门训练营。增长黑客入门特训营，适合市场、运营、产品人的增长入门课。5大增长模型，实战练习，系统训练核心增长能力。100+案例拆解，场景化教学，加速业务落地能力。
课程目录：
帮你节省时间的小窍门
了解增长和增长黑客
了解用户增长（Growth）是什么
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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什么是增长黑客？
增长黑客的概念起源于硅谷企业家Sean Ellis，是介于技术和市场之间的一个新角色。它主要依靠技术和数据的力量来实现营销目标，而不是通过砸钱来获得用户的传统手段。这一概念引入中国后，“用户增长”成为其知名度的核心。在早期的成长圈中，企业使用的成长手段包括但不限于渠道投放、任务体系、线下活动、优化路径等，行业内曾有一个不成文的规定，不管怎样，只要能带动成长，就去做。
增长的概念在初创企业中很常见。它的手段与营销团队的手段相似，常常混淆。以“成长型产品经理”为例。产品经理主要负责产品开发，以提出用户需求和解决问题为导向；营销团队负责新用户数量和用户参与度；而成长型产品经理处于产品与市场之间，目标是用户成长，通过对用户行为的分析，促进一定指标数据的成长。一般来说，成长团队的运营资金远远少于营销团队。因此，我们应该用更直截了当的语言来理解增长团队在做什么——使用低成本甚至零成本的“技术”手段来实现有效增长的目标。更具体地说，在成长目标的前提下，成长成员观察用户行为，分析行为，划分优先级，然后设计并启动实验进行测试。
目前，国内用户增长可分为“产品导向型”和“新媒体导向型”两类公司。以产品为导向的公司，比如今天的头条新闻，有一个成长团队的目标，就是让用户更频繁、更长久地使用他们的客户。所以成长团队的工作就是通过分析数据寻找机会，通过检验设计“实验假设”，分析结果，看看假设是对是错。假设适用于右翼；如果错误被纠正了，假设就被纠正了，下一个实验将继续。因此，成长团队的大部分工作都与“试错”有关。在这个过程中，掌握SQL技能可以帮助您成长。
媒体导向型企业，由于其“媒体属性”，不仅要随时关注新的增长点，更需要有强烈的内容意识来判断一个话题是否会成为热点。最后，分享运营用户增长的“常规”：aarrr，即获取、激活、保留、实现和推荐。这是最基本的增长方法。简而言之，我们应该关注用户的生命周期，并以数据为导向，直到商业化。
