【 – 写作指导】
篇一:《Growth hacker黑科技》
Growth hacker黑科技 助推创业企业增长 在硅谷越来越多互联网创业公司不走寻常路，使用“增长黑客”这一黑科技完成了初期产品指数倍的增长，获得了空前成功。国内一些先行者从熟悉和认同，纷纷启动了各自独特的黑科技之旅。
目前“增长黑客”正成为互联网创业领域的新风潮。据全球权威IT研究中心与顾问咨询机构高德纳（Gartner）调查显示，70%的高科技公司已经设置了“增长黑客”或者之类类似的技术营销类职位。2013年11月，第二届Growth Hacker Conference在美国山景城举办，次年2月，第一届大型增长型马拉松也在硅谷完成首秀，比赛为创业公司中赢得最多用户的增长黑客颁发优胜荣誉。这一切促进了对“增长黑客”概念的普及。而在中国，这一概念在被越来越多的创业者所熟悉和认同。
“Growth Hacker“源于硅谷。增长黑客们试图用更聪明的方式解答产品得以增长的奥秘，并使之成为产品增长的长效机制。换而言之，这是以数据驱动营销、以市场指导产品、通过技术化的手段贯彻增长目标的人。
“Growth Hacker”直译为“增长黑客”。如果我们将其拆分来看，“Growth （增长）”指产品增长这一个核心目标。增长的对象不仅包括用户量的累加，更加囊括了产品生命周期中的各个阶段的重要指标。以新新贷理财端视角来看，根据不同阶段用户参与行为的深度和类型，我们将增长目标拆分概括为“AARRR”转化漏斗模型，即Acquisition(获取潜在投资客户)、Activation(激发活跃)、Retention(提高留存)、Revenue(增加收入)、Referral(传播推荐)。
图AARRR模型
增长黑客的胜利
对于银行系、国资系背景p2p网贷和有多轮融资的网贷公司而言，想推广自家的产品，他们可以不计代价在用户聚焦的主流市场买断广告位，用自家上亿装机量的客户端推送广告弹窗，甚至聘请一家专业的广告公司，一夜之间让产品出现在电视广告、地铁、电梯甚至渗透进潜在用户生活的各个角度。
对于p2p成长型公司,公司推广面临的最大问题并非现有推广渠道效果不佳，反而是效果太好，以至于价格不菲。现在他们有更多的选择。一种全新产品增长理念正在悄然兴起，不依赖于地推和砸钱来进行线下活动，极少在传统渠道（比如电视上）去打广告，而更多地是去用互联网的方式实现用户的自增长。
社交网络巨头Facebook整套增长策略空前成功。创业初期就有专门增长黑客团队，有大名鼎鼎的安迪主导。使用大数据来追踪用户，通过其进行用户快速自增长和提升产品的黏度。他们最终找到突破口，其一是个人页面博客小挂件，对外展示炫耀。结果，看似不起眼的小挂件每月居然带来数十亿次展示量、千万次点击率和百万级的注册量。
Airbnb是一家旅行房屋租赁互联网公司，享誉全球”共享经济“的代表性服务公司。成立于2007，早期还靠卖盒装麦片来养团队，增长黑客效果非常突出。截止2015年春，airbnb拥有全球超过1000万用户、100万间房源、以及约200亿美元的估值。除了公司管理层运营管理有方以外，至为重要的环节是践行了增长黑客的方法论。以用户推广（邀请）计划为例，原有的推广计划被认定为”未充分利用“且”实际成效不佳“，产品增长部门基于数据分析启动了新的推广计划，发现给用户展示”利他“的文案比”利己“的文案更容易带来转化，改进后的邀请好友页面使订单量提升了25%。
目前95%的互联网金融企业都没有增长团队，提前布局增长黑客的服务型互联网金融企业将获得巨大发展机遇，引领企业跨越式发展。
黑科技落地两把斧
以新新贷公司为例，他们将产品增长锁定于线上不同平台包括PC端、移动端投资理财客户（暂不包括债权端）。
围绕客户理财需求，新新贷的一年到三年战略规划，明确了以多元化理财产品、企业信贷审核、移动化理财等为公司新的业务方向。
增长团队打造
增长团队的目标通过低成本技术手段提升用户增量，他们通常了解技术、又深谙用户心理、擅长发挥创意、绕过限制，更多将注意力聚焦在产品策略本省带来的自发增长上。他们的基本职责如下：
数据分析。用户增长团队建立在对大数据的分析衡量基础之上。大部分时候，
用户增量的工作就是进行测试、调整、并重复这个流程。他们需要和数据科学家协作，通过我们内部工具如声呐埋点系统、数据仓库hive、数据可视化Dashboard等研究驱使数据提升或下降的因素。
用户获取。用户增量团队一部分人负债互联网营销渠道。如SEO(手术要求优
化)、PPC(点击付费广告)、电子邮件广告，每一项都不包括一套极为缜密的优化流程。
产品研发。用户增长团队的意见将指导产品研发的各个关键部分。例如登录
页面、线下推广页面、新用户引导流程、支付系统、客户响应等。基本你想得到的任何地方都留下了用户增长团队的智慧成果。
文化建设。团队文化对凝聚整个公司至关重要。用户增长团队协调树立数据
驱动的理念，确保所有人目标一致快速执行，并准备迎战风险。
人才招聘。成长型公司招募优秀的团队成员是一项困难的工作。但是在用户
增长团队的帮助下，如果公司的用户增长量达到一千万甚至一亿，那就意义非凡了。
目前组织框架下，比较理想的方式建立用户增长虚拟团队，由数据团队主导，团队成员跨域集成大数据分析师、产品经理、UED、研发工程师、运营人员，同心协力完成增长目标。
一切数据说话
“欲善其功必先利其器”。数据分析是增量黑客日常工作中的基本组成部分。产品功能逻辑越复杂，用户量越大，涉及的利益方越多，数据分析的成本和要求越高。技术部前期已经逐步搭建大数据基础平台、声呐采集系统、hive数据仓库、dashboard等，这些工具支撑着现有数据甚至今后海量数据分析。{增长黑客,营销思维}.
进行数据分析的首要环节是明确分析的目的。脱离具体目标的单纯数据查看没有任何价值。
其次要了解数据源的相关信息，包括各项指标的定义、采集埋点和上报机制。同时，不同部门关注的指标可能不尽相同。开发人员警惕代码编写的错误率，产品经理关注每次版本迭代的留存率，而市场人员更多聚焦推广费用的投入产出比上。
最后，统一思想，确定基础指标如流量指标、用户行为指标，定义并确认公司内部不同理财产品指标也相当重要。
乔布斯说过，“伟大的人，不会在意自尊，大家都把注意力集中到产品上，这毕竟才是最有效的工作方式”。采取Growth hacker用户增长策略这一黑科技， 站在巨人的肩膀上，向高手取经，是最有效的捷径。无疑助力成长型企业跨越式发展。
篇二:《据说这是一篇让你快速把握数据分析的文章》{增长黑客,营销思维}.
据说这是一篇让你快速把握数据分析的文章 1、为什么要注重数据分析?
我们为什么要注重数据分析，对此我的想法是：
有效避免拍脑袋、主观臆想; 为决策提供支撑，更能说服人; 通过数据分析，可以看到决策的效果、问题以及未来应该如何做。 “知错能改，善莫大焉”——可是错在哪里，数据分析告诉你。 “运筹帷幄之中，决胜千里之外”——怎么做好“运筹”，数据分析告诉你。 “以往鉴来，未卜先知”——怎么发现历史的规律以预测未来，数据分析告诉你。
2、数据分析的逻辑 一般而言，数据分析的逻辑是：先梳理一件事的目的、流程和逻辑(实际上也就是梳理清楚业务逻辑)，界定出关键用户行为和数据，分析数据找到问题，思考解决方案。
比如某电商做了一个专题活动，但效果却并不理想，现在需要寻找原因，那么它的逻辑就大致是：首先梳理用户消费流程：专题活动页面——商品页面——下单购买，或者是通过搜索/导航——商品页面——下单购买;然后界定出关键的用户行为：打开专题页或通过搜索导航、进入商品页面、点击购买、下单等;再然后确认是用户的哪个行为数据是否有异常的地方，也就是找到问题所在;最后就是思考怎样去解决这个问题。
3、数据分析的方法
在数据来源正确的前提下，数据分析的方法可以分为定性分析和定量分析。{增长黑客,营销思维}.
定性分析，就是对事物的性质作出判断，究竟它“是什么”。比如最近某一个产品的用户活跃度大幅度提升，而结合该款产品最近的更新情况可知，用户活跃度之所以大幅提升是该款产品上线了一个新功能导致的。
定量分析，是指对事情的数量做出统计，衡量它“有多少”。比如产品优化了登录注册流程，这一优化的效果是怎样的，带来了多少新注册用户，增长率是多少。
在《增长黑客》中有一段对数据分析的精彩论述，其中也有提到定性分析和定量分析的关系：
数据分析就是定性分析和定量分析的相互结合，不断验证的过程。提出假设、设计方案、分析数据、验证或推翻假设，最终抽丝剥茧，逐渐接近真相。数据是相互印证的，彼此之间有如通过无形的网络纵横连接，只需轻轻按动其中一个就会驱使另外一个或一组产生变化。通过数据分析得出的结论，应当能反推出其他数据，或是与其他数据分析得出的结果相一致。例如，假设某日在线订餐网站的数据量猛升，猜测与天气阴雨、用户窝在办公室或家中不愿出门有关，那么就应当去翻查近期之内网站在阴雨天期间的访问数据，看是否出现了类似的攀升。
4、数据分析的流程
就我自己亲身工作经历而言，数据分析的流程应该是：{增长黑客,营销思维}.
明确目的——拉取数据——处理数据——寻找异常点——得出结论——验证结论
明确目的：清楚并理解此次分析的目的是什么，比如寻找某地城市的流量锐减的原因，这个很多时候是建立在你对业务逻辑/流程的理解，如果不了解的话，你所做的不是数据分析，顶多就是个数据整理的工作。而这就要求先确认分析维度，包括拉取什么数据、核心变{增长黑客,营销思维}.
量是什么、核心变量是否受到其他外界因素的影响(是否有其他需求上线?能否取到准确来源的数据?时间范围的数据是否出现数据问题?){增长黑客,营销思维}.
拉取数据：很多时候我们需要自己动手从数据库里拉取相关数据，在拉取数据时，需要注意以下几点：能在数据库里处理的，就不要拉到excel中处理;语句是否完整：引号、分号、group by;条件限制是否准确：时间、平台、页面、类别、是否去重、是否清洗;语句逻辑是否正确;所取时间段数据是否不受外界因素影响等等。
处理数据：保存拉取出来的数据作为原始数据，保留相应的语句;掌握常用函数(Vlookup、sum、Average、if、If error);当你认为所需要做的事情特别繁琐时，找人问;或者将你的问题清楚表述，然后百度，你要相信，你所遇到的问题别人很有可能早就遇到过。
至于寻找异常点、得出结论这两步，则是需要结合具体的业务才能进行，而验证结论，则是需要从其他维度去验证一下结论的可靠性，我觉得找老大review是最简单最暴力的一种方式。
5、其他
A、如我们所知，对待数据一直以来都有不同的态度，有的人做任何决策都希望能够有数据作为支撑，同样有的人追求的是对人性的洞察，追求的是对未来的预见。在我的理解范围内，这两者本质上并没有直接对立的成分在，没必要将两者对立起来，我们唯一要关注的东西就是实现目的。在关注目的/结果的时候，我们就会很清晰的明了，不管是数据流还是人性派，都只是手段，清楚目的所在，就不会轻易因为数据不好看就放弃某个决策，也不会固执坚持某个观点。
B、关于数据敏感：很多人在我面前说自己对数据敏感时，我每次都不以为意。因为我觉得数据敏感这个实际上是个伪概念，它更多的是一种(多接触数据之后的)结果，而非能力，尤其不是那种靠天赋的能力。如果非要说是一种能力，在我的理解范围内，我觉得数据敏感是一种建立在对业务足够理解的前提下，并且可以通过足够的训练获得的能力。没错，我想说的时候：不谈对业务的理解，只谈数据，我觉得这是在耍流氓。
C、数据的根本用途就是提供决策依据，减少不确定性。现在人们的决策，大多数是靠感觉，靠跟风，靠个人经验，只有很少部分是客观数据分析。数据，提供了一种更为可靠的决策依据。
中软总公司计算机培训中心同时也是“信息产业部计算机技术培训中心”，是中国成立最早的、具有国际先进水平的计算机培训实体，迄今已有22年的历史。以总部为主体，发展了遍布全国的分中心，开展了面向用户的、各层次、各领域的计算机及信息技术应用培训，共培训各类学员四十余万人次，以其高质量的教学和优质的服务赢得了社会各界的好评。 我们的宣言：
站在我们的肩上，您将看得更远！
严格的质量管理体系
1999年9月28日中心通过了ISO-9001国际质量体系认证，成为国内第一家通过ISO-9001国际质量体系认证的计算机技术培训中心。本中心所有教学与服务程序严格按照质量体系所规定的标准执行,对“咨询→报名→学习→反馈→结业→考试”等教服环节进行系统、全面的质量督导和监控，对学员的最终学习效果负责。
信息产业部的认可
中心的雄厚实力和优秀业绩得到了国家政府单位和国际计算机界的认可。中心与信息产业部信息系统集成资质认证办公室紧密合作，成为系统集成项目经理资质认证的发起和组织单位之一，并且承担系统集成项目经理的培训、教材编写和考核认证工作。
国际IT公司的授权
目前中心是Sun、微软、HP-Compaq、IBM、Lotus等跨国IT公司在中国的授权培训合作伙伴，在国内开展IT国际认证培训业务；中心同时也是Prometric和VUE两家国际考试公司的授权考试中心，学员在本中心经过培训并通过国际联网考试后可获得相应公司颁发的在世界各地有效的国际认证证书。
强大的Java培训实力
中软培训中心是Sun公司在中国最早的授权Java培训中心，1999年成为Sun公司授权的Java培训推广中心，负责Java培训项目在中国地区的推广工作。本中心依靠扎实、全面的Java技术储备，凭借5位专职Sun认证Java讲师（其中包含两名SCJA）的优秀教学，开设Sun公司全线Java系列课程。每年在中软培训中心接受SUN Java系列课程培训的学员人数全国名列前茅。
融合软件技术与软件管理培训的先驱
软件行业的迅猛发展需要更专业的培训服务，中软培训中心立足于客户的实际需求，经过艰苦而卓有成效的工作，推出自主版权的“与软件开发相关的中高端企业级开发技术”、以及“软件工程化管理”培训课程体系。前者包含了从编程语言到数据库、再到软件架构与设计的若干门课程；“软件工程化管理”课程包含五个方面的内容：项目管理和CMM类、软件过程改进类、软件工程类、审计监理类、通用管理类等。在该课程体系下，为个人客户设计面