增长黑客手册——02
增长黑客的数据分析方法
趋势分析
多维分解
漏斗分析
用户画像
细查路径
留存分析
A/B测试
增长黑客的能力
市场营销技能
搜索引擎优化（Search Engine Optimization）
营销自动化（Marketing Automation)
病毒传播（Viral Refferal）
内容营销
工程开发技能
应用程序接口
A/B测试
数据分析技能
数据统计
数据分析
数据的9款工具
市场营销工具
产品工程工具
数据分析
增长黑客的数据分析方法
趋势分析
通过对业务指标的检测研究用户规律，寻找增长点
多维分解
从多个维度进行拆解发现深层次原因
漏斗分析
将用户转化过程中的每一步流量呈现出来，流失最多的环节往往是增长的机会点
用户画像
精细化分组用户，制定化用户推送
细查路径
观察用户行为轨迹、交互过程
留存分析
留存率 = 回访网站/app 的用户数占新增用户的比例
探究用户行为和访问之间的关联程度
A/B测试
实验组/对照组测试，控制变量，通过某种指标规则（用户体验、数据指标等）选择最优方案
增长黑客的能力
市场营销技能
搜索引擎优化（Search Engine Optimization）
常用的SEO：提高关键词的密度和权重、增加长尾关键词数量、建立外联、优化页面结构等
例如：对CSDN的搜索引擎优化，定期自动将最受人们欢迎的5W个标签提交给搜索引擎
营销自动化（Marketing Automation)
整合EDM（邮件直接营销）和CRM（客户关系管理）
例如：电商平台自动触发优惠引导邮件，引导感兴趣用户重新返回下单；连续两周未访问的用户自动触发调研邮件，了解用户兴趣，及时调整系统推送，避免用户流失
病毒传播（Viral Refferal）
完整的流程
– 发送者
– 接收者
– 传播内容
– 传播环境
通过付费或者邀请好友加入Dropbox实现
内容营销
撰写理财技巧博客文章获得大量的访问
工程开发技能
应用程序接口
通过逆向工程方式将企业信息同步到发布的平台上
A/B测试
控制变量测试得到不清晰的选择
数据分析技能
数据统计
数据统计是数据分析的前提
定量数据+定性数据
数据分析
数据分析应当建立在实际的业务需求上，避免过于追求模型和算法
数据的9款工具
市场营销工具
主要目的：
获取新用户（acquisition）
营销自动化（Marketing Automation)
主要工具
百度站长平台（Google Search Console）
帮助开发者管理和优化其在搜索结果中的排名
增长黑客快速提高网站链接被收录的概率，提升网站在搜索引擎搜索中的排名
获得大量的免费自然流量
UTM（Urchin Traffic Monitor）
成熟的流量检测机制
区分渠道流量大小和转化率
从而获取新用户
检测机制的五个参数
utm_source（广告来源）
utm_medium（广告媒介）
utm_campaign（广告名称）
utm_content（广告内容）
utm_term（广告关键字）
通过给不同投放链接打上参数标签，精细化检测渠道流量，大幅度提高推广效率
HubSpot / Mailchimp
营销自动化（Marketing Automation）
将潜在客户转化为客户
SaaS（软件即服务）企业
产品工程工具
UNbounce
Sketch/墨刀
Optimizely（个性化推荐、 移动端优化、A/b内容测试）
数据分析
Python/java
考虑目标页面结构、是否要登陆访问、反爬虫限制、下载格式
Google Analytics（结果型数据分析）
GrowingIO
结果型数据分析不能很好解释背后的用户行为逻辑
要想增长，需要洞悉用户行为和其逻辑
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