随着互联网的发展，以及后疫情时代的到来，各行各业都发现现在用户获取成本越来越高，当前用户增长的痛点，两个字总结就是：贵，难！

红极一时的“增长黑客”如今逐渐淡出人们的视野，是被取代？还是完成了本土进化？

通过大家这几年的摸爬滚打，其实早就发现“增长黑客”并非是单纯的追求用户的拉新，而是注重用户在你平台上面全生命周期的“贡献值”，也就是如何能够最大程度的获取用户的终生价值？在这个目标之下，就会涉及的用户的拉新增长、活跃增长、留存增长、变现增长和裂变增长，围绕上五个层面的增长目标设置各自团队的KPI指标，如：拉新转化率、DAU、次日留存、复购率、GMV、ROI······

数据驱动增长，首先你要清楚你的数据指标，而数据指标实际上要深度解构你的业务。设定数据指标之前先要看你的商业逻辑、产品逻辑、业务逻辑，然后再通过数据指标去定义。

所谓“北斗星指标”其实就是你企业的核心指标是什么，尤其业务初期，一定要聚焦一两个核心指标，而这个指标又是是变化的，根据你自己的业务不同的发展阶段设定不同的数据指标。

把指标拆解成季度、月度和周，通过数据分析能确认问题：①通过数据分析能确认问题②通过数据分析可以找出原因所在。如果这个问题没有解决，一定要集公司的能力和资源把这个问题解决。

那到底什么是用户增长呢？其实理解起来很简单就是——利用一切手段和资源让用户更多的使用核心产品功能，关键词：增长、高频和核心产品功能。

在追求用户增长之前，各位需要先问自己四个问题：

• 用户为什么要来？=你能给用户提供什么
• 用户如何来？=你有哪些渠道和流量入口
• 用户来干什么？=你的核心功能是够get 到用户的需求了
• 用户走了如何再来？=你有哪些价值能让用户再次对你感兴趣

首先，如何选择用户增长策略？可能你现在就在思考，到底自己的产品该选择怎样的策略？大品牌策略还是小而美策略？很显然，这个得根据产品本身的条件来看，比如产品定位、用户属性、产品特征、公司实力等因素综合考究：

1、产品定位来看，比如说你的产品是教育培训一类的，整合资源相对来说是你的一大优势；产品如果倾向于工具类型，相关的内容整合也不失为可选项；

2、用户属性来看，比如说你的产品目标用户是金融一类，利益驱动往往能够使得

你的用户增长取得不错的成绩；如果产品面向下沉用户，也可考虑主打利益驱动；

3、产品特征来看，金融产品往往采用利益驱动的方式来吸引用户；社交电商S2B2C，分销裂变；

4、可公司实力来看，实力够大够强不妨选择大品牌策略；如果考虑持续化的资本输出，利益驱动可以帮助用户的不断涌入，分销裂变可以提升品牌口碑。

所以，如何选择用户增长策略也要结合上述四点来综合评估。需要注意的是，策略往往不是单一采用的，而是组合式打法。与此同时，策略组合的采取往往也讲究主次之分。比如说上述金融产品，主打利益驱动，但其次也可以加入分销裂变的形式拓展新客；又比如说社交电商S2B2C，主打的分销裂变，但缺不了利益驱动的辅助。

用户增长策略的选择可能在初期会遇到一个试错的过程，但是往后往往需要固化下来，成为一种工作流程，不要哪里不会点哪里，不要朝三暮四。

简单来说就是：找准点，朝着自己的策略方向前行。最后通过增长黑客，构建你自己的流量池。

其实“增长”这个理念并不是2018年才出现，互联网行业的大厂们几年前就已经在默默深耕，如今已有一套成熟的体系来指导他们做增长，并取得过爆发式的效果，比如国内的头条、腾讯，国外的facebook、twitter。但这些都属于高度保密的内容，因此大佬们都很低调，没有外传。纵观国内这些年“增长黑客”的发展，其实与国外出奇的一致。

2017年，肖恩在国际增黑大会上指出增黑体系：

1、战术和技巧，比如SEO/SEM, 微信裂变，转化率优化读懂并学习流量型平台规则，摸清玩法，抓住流量红利应用增长流程，让整个体系具备可重复性；

2、学习基本的原则和技能，比如MVP、PMF、AARRR漏斗之后的一段时间，国外

“hacking”的概念逐渐淡化，“增长”与“黑客”被分离，整个体系上升到“企业增长”的层面，弱化个体，强调“增长团队”的架构（管理层面），以及企业增长文化的打造（思维层面）。

接下来再说说“增长黑客”在国内最近的发展情况：“增长黑客”已经过度到了“增长”这个更加宽泛的领域，体系也更加健全；人们不再盲目追逐“增长黑客”，而是根据自己的需求冷静思考，初创公司不需要这个岗位，其他公司会根据当下所处的生命阶段对“增长”有不同的需求，是优化渠道、优化投放来获客？是迭代产品、精准运营来留存？还是变更营销策略对流失用户召回？增长流程进一步完善为growth machine，增长模型的提出使得整个过程得以量化和可预测；增长团队逐渐取代了“增长黑客”这个单独的岗位，一个团队搭配了产品、运营、市场、数据等人员，增长工作也更加科学高效地展开；

大家更加注重数据驱动，搭建数据采集、数据仓库、数据分析的体系，助力业务增长，助力功能优化；科学测试越来越受重视，不论用户的使用是高频还是低频，都可以加快实验频次，对落地页进行热图分析，对用户路径进行细节优化等等；围绕创业和增长的生态逐渐完善，包括B2B服务商以及Saas工具，这进一步降低了公司老板的认知成本，从而积极推动增长体系的扩大。