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根據(jù)你想找的用戶增長團隊負(fù)責(zé)人的類型不同，對對方的技能要求也會有所差異?！叭绻阏谡乙晃恢鞴苡脩粼鲩L團隊執(zhí)行負(fù)責(zé)人，候選人至少需要掌握上面三種技能中的兩種。如果你找到一位上面三種技能全部精通的人才，你就賺大了，趕緊把他收了吧。如果你想找一位非執(zhí)行層面的用戶增長團隊負(fù)責(zé)人，對方必須精通上面三種技能中的一種，同時有潛力掌握另外兩種并加以重視。”

要想能夠輕易從候選人的回答中辨別對方是否有足夠的用戶增長能力，了解一些基本的用戶增長框架知識是非常重要的。下面就是 Johns 對上面三種增長技能的深入解析：

了解你的用戶增長的基本方程式

現(xiàn)在市面上有無數(shù)復(fù)雜的增長模型，不過 Jones 只推薦下面這個特別的增長方程式：

漏斗頂端（流量、轉(zhuǎn)化率）×神奇瞬間（引起情感共鳴）×產(chǎn)品核心價值（解決實際的問題）=可持續(xù)用戶增長

Johns 是從他的前任上司（Facebook 的用戶增長負(fù)責(zé)人 Chamath Palihapitiya）那里學(xué)到的這個基本的增長方程式的?！癈hamath 能夠熟練地運用這個方程式來判斷一個產(chǎn)品是否有能力實現(xiàn)用戶的可持續(xù)快速地有機增長。回想由我自己主導(dǎo)的每個產(chǎn)品的用戶增長時，我發(fā)現(xiàn)我也在堅定不移地遵循這個用戶增長方程式。”

下面就是 Johns 對上述增長方程式里三大變量的深入解析：

• 漏斗頂端：談及產(chǎn)品的用戶增長，一個必須要問到的問題便是：這個產(chǎn)品是否能夠獲取流量并將其高效地轉(zhuǎn)化為有價值的用途上？根據(jù) Johns 的看法，這個變量其實更多是一種戰(zhàn)術(shù)上的變量，在整個方程式中的重要性并不是那么明顯。

• 神奇瞬間：這是用戶在使用產(chǎn)品過程中產(chǎn)生的情感共鳴。在理想的情況下，這種神奇瞬間通常是剛開始接觸產(chǎn)品和正在使用產(chǎn)品的過程中產(chǎn)生的?！拔以?Wealthfront 就體驗過這種神奇的瞬間。有一天，我一覺醒來，發(fā)現(xiàn)自己在 Wealthfront 上的理財投資一夜間幫我獲得 3000 美元收益，這是在我沒有做任何事情的情況下獲得的收益。那時我突然意識到兩件事情：一是，如果我有更多的錢放在 Wealthfront 上就好了，二是我應(yīng)該全心投入到這個項目上 ?！?/li>

• 產(chǎn)品的核心價值：這個因素直接影響到你的產(chǎn)品的市場規(guī)模、產(chǎn)品所要解決問題的合理性，以及你所做的產(chǎn)品 / 市場的假設(shè)的正確性。對于那些能夠為用戶帶來 “神奇瞬間” 和產(chǎn)品核心價值確實存在的產(chǎn)品，這個漏斗的頂端會被自然而迅速地填滿。這個時候，甚至不需要你主動去填，當(dāng)阻力障礙出現(xiàn)時，你只需幫忙排除就行。

當(dāng)你的心態(tài)從 “我在做這件事情” 演變?yōu)?“我必須做這件事，因為我樂在其中” 時，神奇瞬間就出現(xiàn)了。

當(dāng)探討用戶增長這個話題時，上面這個有關(guān)用戶增長的方程式是一個最基本的討論切入點，不管是衡量一款產(chǎn)品還是判斷一個應(yīng)聘者是否能勝任這個職位都是如此?！澳愫蛻?yīng)聘用戶增長團隊負(fù)責(zé)人職位的人交流時，當(dāng)你問他在之前的公司評估用戶增長的框架時，這時他應(yīng)該從上面這個用戶增長方程式談起。最好能讓他一邊在白板上寫，一邊口述，因為這兩種技能都是很必要的?！?/p>

很多時候，Johns 會讓應(yīng)聘者列出 Wealthfront 的用戶增長方程式，因為這可以考察應(yīng)聘者的技能和直覺。“我可以從他們的答案中辨別哪些內(nèi)容是源于他們的經(jīng)驗積累，哪些是源于他們自己的研究，以及他們是如何從面試中提取并整合信息的。你可以從中了解他們是如何推斷出 Wealthfront 增長引擎的主要動力的。有時我們用 Amazon 作為案例來講解用戶增長方程式在實際中的運用。

• A=縱向垂直擴張
• B=每個垂直品類的產(chǎn)品庫存
• C=每個產(chǎn)品頁面的流量
• D=購買轉(zhuǎn)化量
• E=每單購買價值
• F=重復(fù)購買行為

Johns 為 Amazon 建立的增長模型就是將基本的用戶增長方程式運用到真實公司的很好的例子。下面就是 Johns 對這個增長模型的具體解釋，當(dāng)然他也希望用戶增長團隊的負(fù)責(zé)人也能夠做到這樣：

• 縱向品類擴張：“在 Amazon 成立之初，它只賣書這一個品類，這樣它的發(fā)展就會局限于書這一個垂直品類。當(dāng)它擴張到很多其它垂直品類時，如音樂和數(shù)碼產(chǎn)品，它就為自己創(chuàng)造了巨大增長潛力和空間，每一個新的垂直品類都會帶來新的用戶增長。這里問題的關(guān)鍵是弄清楚該涉足哪個品類，以什么樣的節(jié)奏，以及如何自動化地擴張?！?/li>

• 每個品類的產(chǎn)品庫存：每個品類的產(chǎn)品庫存應(yīng)是多少：Amazon 是如何從賣 10 種書到 1000 萬種書再到幾乎所有種類的書的？Amazon 的增長和每個產(chǎn)品品類的產(chǎn)品庫存量是成比例的。

• 每個產(chǎn)品頁面的流量：產(chǎn)品庫存和能夠直接從網(wǎng)上帶來流量產(chǎn)品頁面是直接相關(guān)的。這里的關(guān)鍵在于將流量順利地轉(zhuǎn)化為購買用戶。

• 購買轉(zhuǎn)化量和每單購買價值：購買人數(shù)和每單購買價值是緊密相關(guān)的。Amazon 通過在產(chǎn)品頁面加入推薦引擎功能來優(yōu)化這個變量的。用戶在購買一件商品時，Amazon 會給他推薦一件相關(guān)的產(chǎn)品，從而來促成新的訂單，最終達到增加營收的目的。

• 重復(fù)購買行為：在業(yè)務(wù)發(fā)展中，為了能讓用戶重復(fù)購買，Amazon 會開發(fā)特別的購買機制，例如 Amazon Prime 會員服務(wù)的推出就是一個例子，這項服務(wù)可以刺激你一買再買。

上面就是用戶增長模型在一家真實的企業(yè)中運用的典型案例。當(dāng)你面試一位應(yīng)聘用戶增長負(fù)責(zé)人這一職位的人時，如果應(yīng)聘者說：‘Hey，我很看好你們的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品’，你可以讓他來分析你們公司的用戶增長方程式作為考察項目，如果對方吞吞吐吐無法給你一個滿意的答案，這說明他根本無法勝任這一職位。

他們能否設(shè)計出嚴(yán)格的測試項目

前文介紹的這些增長模型和公式畢竟都是理論性的，它們需要被測試和驗證。因此用戶增長負(fù)責(zé)人需要掌握的另外一項技能便是能夠設(shè)計嚴(yán)格的測試項目?！斑@里所說的實驗比一般的 A/B 測試要深入很多。這對于考察應(yīng)聘者的實驗測試知識和技能至關(guān)重要。這里考察的問題包括：你是如何確定該專注于漏斗的哪個部分的？你是如何從一系列的測試項目里辨別哪個是最有價值的測試的？何時開展或不開展一項測試？”

面試的時候，你可以積極考察應(yīng)聘者的洞察力是否細(xì)致入微。就拿項目的測試而言，Johns 觀察到的一個現(xiàn)象就是大公司真的很喜歡對產(chǎn)品做一些小優(yōu)化?！按蠊就ǔＳ懈蟮挠糜跍y試的用戶基數(shù)。這是我們當(dāng)時在 Facebook 通常采用的做法：比如產(chǎn)品的某項功能每周可以帶來 1 億訪客，我們可以在這些訪客量中的 1%里做 A/B 測試，24 小時內(nèi)，我們就能了解測試結(jié)果。如果測試帶來了 5%的用戶行為變化，這就很不錯了。我們接下來會盡快做更多類似的測試?！?/p>

2008年 的時候，F(xiàn)acebook 就是這么干的。“那一年，F(xiàn)acebook 有 1.3 億月活躍用戶。然而公司的董事會和管理團隊宣布了 2009年 的用戶目標(biāo)：3 億用戶。這是一個非常艱巨的任務(wù)，因為我們花了幾年時間才積累了前 1 億個用戶?，F(xiàn)在竟然讓我們在一年時間內(nèi)讓用戶數(shù)翻番。那時，F(xiàn)acebook 用戶的周增長率大概為 1.5%。如果我們的周增長率達到 2%，我們就能達到所定的目標(biāo)。這就是我們分解任務(wù)并進行優(yōu)化測試的方式。當(dāng)然，你們中的絕大部分都不是擁有超過 10 億月活用戶的社交網(wǎng)絡(luò)，所以下面就舉一個與你們更接近的案例，幫你更好地理解如何加速用戶增長：

假設(shè)你有一個擁有 1000 萬用戶的中等規(guī)模的公司，用戶的周增長率為 1%。” 所以第一周后，你的用戶數(shù)將增至 1010 萬，一年之后，用戶數(shù)將增至 1680 萬，這其實是個不錯的數(shù)字了。同樣的公司，假設(shè)用戶的周增長率為 2%，一年之后，用戶數(shù)將增至 2800 萬，這比第一種情形更好，是個可喜的數(shù)字?！?/p>

然而大部分創(chuàng)業(yè)公司都沒有考慮到第三種情形。在上面表格中最后一列里，你開始的周增長率為 1%，但我們假設(shè)增長團隊主要負(fù)責(zé)活躍用戶增長率，因此，每四周，增長團隊就能實現(xiàn) 5%的用戶增長率。持續(xù)如此，一年之后，用戶將增至 3050 萬，這比上面第二種情形更好?！?/p>

這就是為何大公司喜歡小優(yōu)化的原因。“Google 的工程師會在一個特別的注冊按鈕上測試 40 中不同的藍色調(diào)就是這個邏輯。如果你所在的是一家小公司，這種方法就不適用你了，因為你沒有 1 億的用戶，因此也無法只靠拿出 1%的用戶就能很好地完成測試。你必須嘗試不同的方法。”

“這可能是我最喜歡的一張圖了，這可能并不是非?？茖W(xué)，但卻備具象征意義。豎軸代表深思熟慮度，它衡量你設(shè)計、選擇和執(zhí)行項目測試時是否有深入思考。橫軸代表你公司用戶數(shù)的多少。當(dāng)你公司的產(chǎn)品有足夠大的流量和用戶數(shù)時，人們往往都會欠思考。在大公司，對于測試項目，會容易產(chǎn)品很多不成熟的觀點。但在小的創(chuàng)業(yè)公司，對于項目測試你必須要更加謹(jǐn)慎、用心和精確。

他們是否可以對漏斗里的不同部分進行測試由于中小型公司必須更加謹(jǐn)慎地對待自己的實驗測試項目，他們對于如何在漏斗里進行測試更加專注和嚴(yán)格?！皠?chuàng)業(yè)公司擁有的產(chǎn)品測試機會有限，此外他們還受資金流的限制。因此，他們必須盡可能做那些真正有意義的測試。要想在少量的用戶里進行有意義的測試，你必須要足夠的深思熟慮。你公司未來的增長負(fù)責(zé)人也應(yīng)該深喑此理?！?為了更好地闡述這個觀點，Johns 同時分析了兩種實驗測試場景：

上面這張表格展示的是三種 A/B 測試。其中基轉(zhuǎn)化率（base conversion rate）是指用戶按照你期望的方式做出某種行為的最終轉(zhuǎn)化率。在這種情況下，重點就是綠色字體標(biāo)注出來的這行了，這列代表對比原先的控制變量出現(xiàn)的變化值。比如，在例 A 中，用戶增長測試進行之后，表現(xiàn)要比沒測試前的控制變量好 5%。在例 C 中，要好 30%。

下面再通過看看所需要的測試樣本量來驗證幾個測試從數(shù)據(jù)上看是如何越來越好的。在例 A 里，你需要超過 72000 個樣本才能開展測試。更重要的是，你需要 72 天才能驗證在測試后是否比測試前要好 5%。72 天，這對于創(chuàng)業(yè)公司太漫長了，也太不劃算了。

對比來看，在例 C 中，只需要兩天就能衡量測試結(jié)果是否要好 30%?！懊總€人都想要這種結(jié)果。如果你是一家創(chuàng)業(yè)公司，在思考周到的同時，要盡可能將你想取得的變量最大化。不要小打小鬧，做各種無謂的小測試，因為這太花時間去驗證和衡量。要想例 C 中這樣，要玩就玩大的，這樣測試所需 時間也短，比較適合創(chuàng)業(yè)公司?！?/p>

像 Google 那樣在一個按鈕上測試 40 種不同的藍色調(diào)，這不適合用戶量小的創(chuàng)業(yè)公司。要敢于開展能引起巨大變化的測試。這樣即使測試失敗也沒太大關(guān)系，因為只需兩天時間就能驗證，這樣你還有時間開展其他的測試。如果測試成功，你就能立即獲得豐厚的回報，何樂而不為呢？

現(xiàn)在我們把基轉(zhuǎn)化率作為變量，看它對測試樣本量和測試時間的影響。這里的基轉(zhuǎn)化率就是最終轉(zhuǎn)化率?！袄?，如果有 100 個用戶瀏覽你的網(wǎng)站主頁面，你想對這些用戶進行 A/B 測試，如果打開網(wǎng)站頁面的 100 個人里成功轉(zhuǎn)化了 3 個，那么轉(zhuǎn)化率就是 3%?；蛘咧灰?10 個人瀏覽網(wǎng)站頁面，成功轉(zhuǎn)化了 3 個，那么轉(zhuǎn)化率就是 30%?！?/p>

“基轉(zhuǎn)化率越高越好。同樣的道理，如在例 C 中基轉(zhuǎn)化率變?yōu)?20%，它可以讓你在 2 天內(nèi)就能知道測試結(jié)果。另一方面，如果基轉(zhuǎn)化率比較低，如在例 A 中，需要大概三周時間才能知道測試結(jié)果。

要確保你未來的增長負(fù)責(zé)人能熟練掌握上述表格里的這些技能，同時還要清晰地解釋他是如何自行自我定位的。很有應(yīng)聘者可能會說：“我打算將什么測試都做一遍，因為我能很快做好。” 這不是增長負(fù)責(zé)人應(yīng)該說的話。說這句話的人頂多算一個合格的入門學(xué)徒。你需要這樣一位增長負(fù)責(zé)人：他了解明智的測試選擇和設(shè)計的價值和意義。

在你的產(chǎn)品用戶實現(xiàn)健康地自然增長之前，不要招聘用戶增長負(fù)責(zé)人。

對于增長的指導(dǎo)

當(dāng)你招聘用戶增長負(fù)責(zé)人時，John 有一些建議：

一個蹩腳的產(chǎn)品，是無論如何也無法實現(xiàn)用戶的可持續(xù)增長的。“如果你的產(chǎn)品用戶還沒有實現(xiàn)健康的自然增長，那么你的產(chǎn)品可能已經(jīng)出問題了。這時，招聘增長負(fù)責(zé)人是無法解決問題的。只有產(chǎn)品本身沒問題且用戶能夠?qū)崿F(xiàn)健康地自然增長時，這時也適合組建用戶增長團隊。說白一點，一個爛產(chǎn)品市永遠(yuǎn)也無法實現(xiàn)可持續(xù)增長的。一個出色的產(chǎn)品是其它任何東西都無法替代的。

你不需要或想要讓一個增長黑客當(dāng)管理。“我之所以這樣說是從招聘的角度來看的。你認(rèn)識多少增長黑客能成功地在像 Facebook、Pinterest、LinkedIn 或 Airbnb 這樣的公司里帶領(lǐng)團隊 2-4年 一直實現(xiàn)很牛逼的用戶增長，這樣的人我一個也不認(rèn)識。我認(rèn)識很多增長黑客，他們非常聰明、經(jīng)驗豐富，他們在用戶增長領(lǐng)域非常專業(yè)，且都在小的產(chǎn)品項目上工作過。僅此而已。你肯定不會招聘一個金融黑客當(dāng)你的 CFO，或者找一位銷售黑客做 SaaS 公司的銷售商總監(jiān)?！?/p>

增長負(fù)責(zé)人也需要是一位懂產(chǎn)品的人。在 Wealthfront，我們做過的幫助自己帶來最多用戶的最有意義的產(chǎn)品調(diào)整源都源于我們自身對金融產(chǎn)品的深入理解。不存在不懂產(chǎn)品的增長黑客。

在組建有效的用戶增長團隊并找到稱職的增長負(fù)責(zé)人之前，公司產(chǎn)品必須能夠?qū)崿F(xiàn)健康的自然增長。在達到組建增長團隊的條件時，招到的增長負(fù)責(zé)人必須能夠清晰了解增長在整個公司里扮演的角色，同時能夠精通各種增長模型、測試和實現(xiàn)項目。你要找的是一位以產(chǎn)品為導(dǎo)向且具有用戶同理心的增長負(fù)責(zé)人。

談及公司的用戶增長時，通常會出現(xiàn)科學(xué)與藝術(shù)兩種作風(fēng)的碰撞。藝術(shù)派通常只負(fù)責(zé)做出偉達的產(chǎn)品，而不管數(shù)據(jù)或測試。科學(xué)派則通常更傾向衡量和測試各種東西。你的增長負(fù)責(zé)人必須要能夠融合這兩種作風(fēng)，在用戶同理心與實驗、激情與精確之間取得平衡。這樣的人才很難找到，但一旦找到了，千萬別放過。

本文編譯自：firstround.com

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