# 第4章 快节奏试验
增长最快的公司正是那些学习最快的公司。开展的试验越多，学习到的东西也就越多。 寻求试验的成功是一个以量取胜的游戏，每一次成功不论大小都很重要。增长黑客的巨大成功往往来自一连串小成功的累加。
贝恩公司(Bain&Company)和哈佛商学院的一群研究者发现， 5%的留存率提升会带来25%~95%的利润增加，因为留存率的小幅提升会因为客户使用时间延长而带来累加的收入增长。
那么如何开展快节奏试验以获得这种累加的成功？
# 缓慢起步，逐渐提速
摸索出一个分四步进行的增长循环以及一系列简单易用但又十分有效的工具。
# 增长黑客循环
- 周而复始的循环
分析数据并收集洞察
形成试验想法
排定试验优先级
运行试验
再回到分析阶段审视试验结果并决定下一步行动
以每一两周完成一次循环为佳(在GrowthHackers我们以每周为一次循环周期)。 增长团队每周应召开一次一小时左右的会议，审视试验 结果并决定下一周要执行的试验。
# 情景举例
一家大型实体连锁食品商店刚刚成立了一个增长团队
- 背景
增长团队被安排负责公司新的移动App的销 量增长任务。
这个App于几个月前发布，当时公司开展了大规模的传统营销攻势，吸引了一批早期用户，下载量达到了10万。
但是迄今为止，应用内购买创造的收入仍然非常低。
于是公司决定不再大规模开展新的获客攻势，而是尝试一下增长黑客法。
整个应用的设计非常巧妙，但结果却销量平平，这十分令人不解。
# 准备工作
召开一次团队启动会议，向每一个团队成员说明如何推进这个过程。
第一件 事就是从市场、工程、产品和数据科学部门招募团队成员。
寻找App用户的“啊哈时刻”： 假设团队的初步研究表 明，用户的“啊哈体验”是在手机上购买食品并且在家里等着第二天送货上门所带来的便利。
制定了App的增长等式 在准备第一次增长团队会议之前，增长负责人和市场、数据团队成员一起制定了App的增长等式： 安装量×月活跃用户数×消费用户数×平均订单金额×重复购买率=增长量
北极星指标 他们选择的北极星指标是每个消费用户创造的月收入，这是因为他们的最终目标是促进销量。
决定测试什么 无须在第一次增长会议上就决定要进行哪些测试。团队成员可以利用接下来一周的时间进行头脑风暴。
# 第一阶段:分析
增长负责人要和数据分析师一起深入分析初期用户数据以发现具有明显特征的用户群体。
- 首先，要将经常性的消费用户和其他几乎不使用或下载后从未使用的用户分离开来。 为探索潜在增长机会，他们 制定了下列问题来指导分析过程:
我们的最佳客户有哪些行为:
我们的最佳客户有哪些特征:
导致用户弃用App的原因:
- 在数据分析师研究数据的同时，团队的营销专家则开展了一系列用户 调查和采访。
其中一项调查的目的是获取用户的人又学和心理学信息，另一项调查询问了用户线上和线下的购物习惯，
而最后一项调查则是关于用 户最喜爱的App以及他们的移动设备的使用情况。
数据分析师和营销专员将所有数据分析结果和用户调查与采访反馈汇总 编写成报告并在第一次增长会议的前一周发送给团队成员
基于数据分析，团队已经提出了一些增长想法，并为第一次会议做好了准备。
选出第一批旨在提高App用户所创造的收入的想法，并规划初步的试验流程。
# 第二阶段:提出想法
- “点子”是增长的催化剂
- 你需要一系列的增长点子以形成稳定的增长动力。 “形成一个好想法的最佳办法是提出很多想法”。
正因如此，能够不加限制地提出想法对于增长黑客过程尤为关键， 这并不意味着要不加限制地测试这些想法，测试应当是经过严格的优先级排定的。
在团队会议之后的前四天，所有成员都应当提交尽可能多的可能提高App用户创收的增长想法。 团队成员应当根据自己的特定领域和专长献计献策。
建立一个项目管理系统，用于协调想法的提交和管理 以及测试结果的跟踪和报告。 请记住，跨职能合作和信息共享是增长黑客法的关键原则。
想法应当按照一个事先制定的模板提交到“储备库”中。 规范想法提交的格式：
想法名称
不能超过50个字的限制
想法描述
说 明“谁”“什么”“何处”“何时”“为什么”和“如何”等问题。
假设
像任何其他类型的试验一样，“假设”应当简要说明预期 的因果关系。
“通过给用户提供便 捷查询并回购商品的功能，回购用户人数将提高20%。”
有些团队可能会选择在假设中说明预期成果，有些则可能不会。
这么做的好处是能够使团队清楚地了解一个想法可能带来的量化结 果。
待测指标
必须具体说明为评估测试结果需要追踪哪些指标。
大 多数试验都应当统计不止一个指标，因为一个指标的改善有时候是通 过牺牲其他指标来实现的。
确定要追踪的指标，首先要看一看试验会使哪些“下游”指标发 生变化。
最后，由于我们的目标是形成尽可能多的想法，因此不仅需要团队成员提出想法，也需要整个公司的同事都参与进来。 外部人士往往能够提出非常宝贵的建议，帮助团队打破思 维惯性的束缚。 邀请客户特别是最为活跃的用户分享他们的观点也可能给你带来很大的启发。 网站上设立与知名增长专家 对话的问答栏目
在提交想法之前的最后一个步骤是给想法打分 这可以帮助团队在第三阶段比较不同的试验想法并排定优先顺序。
# 第三阶段:排定优先级
分数应该由提交想法的人给出，在评分之后这一想法才能进入储备库。 在提交想法时，提交者应以10分为满分给想法打分。
打分标准：肖恩制定了“ICE评分体系”
impact(影响力)、confidence(信心) 和ease(简易性)
想法的潜在影响力
影响力是指某个想法对于促进团队关注的指标的预期提 升程度。
提交者对于想法取得效果的信心
想法提出者对于想法产生预期影响的信心
根据某种实证经验，不管是数据分析、行业基准、可查阅的案例研究，还是之前的试 验经验。
“双倍下 注”(doubling down) :如果试验是之前的一次成功试验的迭代，那么信心评分应当更高。
相应试验开展的简易程度
简易性衡量的是进行一项试验所需投入的时间和资源。
增长负责人可以基于他的过往 经验以及其他团队成员的意见给出分数调整建议。 团队不应过分纠结分数调整。这个分数只是用来进行优先级的比较，不需要尽善尽美。
三项分别打分之后，再相加平均便得到一个想法的综合得分。在核心关注领域选择得分最高的想法开始试验。
综合得分并不一定最终决定想法的优先顺序，但是，评分是一个很好的起点。 给自己的想法打分不是一件容易的事，因为打分涉及一定的主观性和预测性。 我们对于自己想法的预期并不总是很准确，同时也说明不要轻易抛弃分数较低的想法。
其他评分体系：
“TIR体系”
- 转化率优化之父”的布莱恩·埃森伯格
- time(时间)、impact(影响力)和resources(资源)
“PIE” 即potential(潜力)、importance(重要性)和ease(简易 性)
团队应以时间和资源利用的最优化为目标安排他们的工作，专注于增长负责人选定的关注领域中最紧迫的需求。
# 第四阶段:测试
一旦团队选出下一周的试验项目之后，这些试验就会进入我们所谓的“Up Next”(即将开展)列表，筹备并部署试验。
- 必须保证每一次试验都能产生统计上有效的结果。
应当制定确保结果可靠的完善的指导规则，同时，团队里的数据分析师应 负责将这些规则落实到试验中去。
采用99%的置信水平：
99%的置信水平则意味着100次测试里只有一次是“假阳性”。
当你不确定时，就选择99%的置信水平，从而大大降低因为“假 阳性”结果而选错试验的风险。
永远以对照组为依据
当试验结果并不确定时，达成共识就不那么容易了，特别是当需要耗费大量时间和精力确定结果时。
当结果不确定时，最好的办法就是 坚持试验的最初版本或者对照版本。
可以这么想，把试验当作试验组和对照组之间的比赛，双方打成平手时，胜利就应当属于对照组。
# 回到第一阶段:分析与学习
- 分析结果应当写进试验总结中
试验名称和描述
试验类型
受影响的特征
关键指标
试验假设与结果
潜在干扰因素
结论
- 知识库 (knowledge base) 将总结保存到储存所有试验总结的数据库中，我们将这个数据库称为“知识库”(knowledge base)。
除了构建知识库之外，很多团队还会定期在整个公司范围内或给相关部门发送报告，使公司员工及时了解增长进展。
创建“试验成功”邮件发送列表
对于使用Slack等即时通信软件的团队
在公司总览图里发布试验结果
# 增长会议
说明一下会议流程。 建议每周召开一次增长会议，但是有些团队可能会选择每两周召开一次，取决于它们能够在增长过程上付出的时间和精力。 会议的目的是聚焦于成员提名的想法并共同决定试验计划。
- 增长会议的规则
每周二召开增长会议
以便将一周中的第一天空出来让团队完成 必要的准备工作
每周一，团队成员会检查试验进展，结束能够结束的工 作，或者收集数据以备第二天会议使用。
增长负责人则会查看前一周的工 作
日程
15分钟:回顾指标并更新关注领域
主要积极因素
主要消极因素
增长关注领域
10分钟:回顾前一周的测试工作
节奏
前一周启动的试验数以及与团队目标的对比。
前一周的“Up Next”清单中有多少试验没有启动
对于这一 点，会议应就试验推迟的原因进行讨论。
15分钟:从试验分析中获得的主要收获
15分钟:选择下一周期的增长试验
5分钟:检查增长想法储备库
增长负责人除应主持会议之外，还应负责保证会议按照日程进行。
# 增长只有“几周之遥”
增长黑客过程对于增长的提升速度非常之快。有时候，一个点子从产生到成为重要增长驱动力只需要两周左右的时间 根据这一简单试验取得的成功，团队可能会发现另外一个十分值得测试的想法。 增长黑客的一个优点是，即便失败的试验也能在极短的时间内给团队带来重要收获。