name: growth-strategy description: 设计增长策略或市场进入计划 - 规划实验和A/B测试 - 优化激活、留存或推荐流程
增长策略
现代增长黑客：循环+产品驱动增长+有纪律的实验，在隐私和可交付性约束下。
何时使用
- 设计增长策略或市场进入计划
- 规划实验和A/B测试
- 优化激活、留存或推荐流程
- 构建病毒式/推荐循环
- 审查增长策略的道德/合规性
核心原则
如果一个“黑客”不能加强循环或输入指标，那就是噪音。
1. 增长模型先行
北极星指标（NSM）
- 整个组织对齐的单一指标
- 加上输入指标（你可以每周移动的领先指标）
- 避免虚荣指标
增长循环 > 漏斗
- 循环：输出反馈输入的封闭系统 → 复合增长
- 漏斗：线性 → 递减回报
常见循环：
| 循环类型 | 示例 |
|---|---|
| 病毒式 | 用户创建 → 分享 → 新用户 |
| UGC/SEO | 用户创建内容 → 索引 → 新用户发现 |
| 付费 | 收入 → 再投资广告 → 更多收入 |
| 销售 | 客户 → 案例研究 → 新潜在客户 |
产品驱动增长（B2B/SaaS）
产品本身驱动：获取 → 激活 → 留存 → 货币化
2. 仪器
事件分类法
- 清晰的身份解析：匿名 → 用户 → 账户
- 同期群留存跟踪
- 定义激活里程碑
增量性
- 当归因嘈杂时进行留存/地理分割
- 不要盲目信任最后一点击
指标类别
| 类型 | 示例 |
|---|---|
| 核心 | NSM + 输入指标 |
| 护栏 | 流失率，垃圾邮件率，退款，延迟，NPS |
3. 实验引擎
接收系统
- 单一队列 + 评分（RICE/ICE）
- 每周节奏
测试定义（必需）
- [ ] 假设
- [ ] 目标细分市场
- [ ] 成功指标
- [ ] 护栏指标
- [ ] 样本量规则
- [ ] 停止标准
高ROI测试区域
- 登陆步骤
- 付费墙文案
- 定价/包装
- 推荐激励
- 登陆页变体
- 生命周期消息
4. 杠杆特定剧本
激活与入门（最高ROI）
- 减少时间到价值
- 模板，导入器，“一键首次获胜”
- 逐步披露（需要时询问，而不是一开始就问）
- 引导设置流程
病毒/推荐循环
- 构建可分享的工件（报告，徽章，嵌入）
- "邀请队友"作为自然工作流程
- 奖励激活推荐，不仅仅是注册
内容 + SEO
- 程序化SEO：模板 + 真正价值 + 强大的链接
- 审核/修剪薄页面（不要无休止地生成）
- 质量 > 数量
生命周期（电子邮件/推送）
可交付性是限制因素：
- 所有发送者的SPF/DKIM
- 大量的DMARC
- 保持投诉/垃圾邮件率低
社区驱动增长
- 正确早期成员
- 伟大的"首次体验"
- 连接到业务成果（支持转移，推荐）
5. 隐私与测量限制
预期
- 跨站点跟踪不可靠
- 基于cookie的归因不稳定
- 平台政策变化
适应
- 专注于第一方数据
- 服务器端信号
- 增量性测试
- 设计能够经受政策变化的测量
6. AI在增长中的应用
好的用途
- 生成创意/登陆页变体进行测试（人类审核）
- 总结定性反馈
- 聚类反对意见
- 加速研究
避免
- 在没有质量控制的情况下大规模进行"AI内容垃圾邮件"
- 在SEO和品牌上适得其反
7. 硬红线
如果一个策略不能在事后分析或公共文档中生存，就不要发布。
永不：
- 垃圾邮件（电子邮件/短信）
- 假评论
- 违反ToS的抓取
- 黑暗模式
- 欺骗性定价/同意
输出格式
当提出增长计划时：
## 计划：[名称]
**循环/杠杆**：[这个加强了哪个增长循环或杠杆]
**假设**：[如果我们做X，Y指标将通过Z改善，因为...]
**输入指标**：[我们正在移动的领先指标是什么]
**护栏**：[不能倒退的指标]
### 实施
[具体步骤]
### 测量
[我们怎么知道它有效]
### 停止标准
[如果失败就停止的时候]
快速清单
在发布任何增长策略之前：
- [ ] 它是否加强了循环或输入指标？
- [ ] 假设是否可测试？
- [ ] 是否定义了护栏？
- [ ] 它是否符合平台ToS？
- [ ] 你会把它放在公共文档中吗？
- [ ] 它是否尊重用户隐私？
- [ ] 是否考虑了可交付性（如果是电子邮件）？
查看references/了解详细的剧本。