Google、Amazon、Facebook、Twitter这些价值数千亿美元的巨头公司，它们的用户规模是如何迅速扩张的？它们对产品的营销是如何实现的？答案正与Growth Hacker有关，而这个名词目前已经成为硅谷最炙手可热的职位之一，在国内也大有兴起之势。与传统的营销模式不同，Growth Hacker在扩增自己用户基数上有自己的一套玩法，能够使产品变得令人赞叹，并且让用户乐于相互分享。他们痴迷于数据，致力于从数据获取对创造新产品的启发和市场行为的指导。在D-Future数据大会上，七牛特意邀请了前Facebook工程师覃超，为大家***揭开硅谷Growth Hacker工作的神秘面纱。
众说纷纭的Growth Hacker，Facebook如何定义
从2010年至2014年底，Facebook的总用户规模从5亿增长为14亿，日活跃用户从2.5亿增长为8亿。近期，扎克伯格在其Facebook上宣布一件里程碑式的事情，即8月24日当天，登录Facebook的用户达到了10亿人。同时，覃超所专注的移动端，其用户占比由20%增长至70%。而这场奇妙变迁背后的神秘驱动力，便是覃超所在的Facebook Growth Team。
Growth即指增长，而Hack重点强调了迅速执行和持续迭代。将产品迅速发布给用户，同时在后台对大量的用户反馈数据进行分析和比对，从结果中判断这个产品是否可以持续运营。在后续的产品迭代中，保证数据的不断更新和调研，从而指引用户、流量和营收的增长。借用一句话：“Done is better than perfect“，通过信息技术进行持续的数据营销，帮助企业和团队像正确的方向成长。
Facebook的Growth Team，成立于2007年，团队规模占到全公司总人数的20%，Leader直接向扎克伯格进行汇报。其下设有Data&Analysis、Infrastructure、Growth Strategy、Messenger和IR8n等几个小组。其中IR8n是指国际化，因为对于Facebook来说需要关注不同国家的用户情况，如何本地化是一个很大的挑战，而对于专注于国内市场的中国创业公司则不会存在这种压力。
每个产品小组都有1个pm，1个designer，1个数据分析师和3-5个engineer。每个小组在各季度开始前都会集体研讨一些可以测试的产品修改，交由engineer进行开发，然后发布给1%的用户使用。接下来和数据分析师共同研究这个修改的意义，从而判断是发布给100%的用户还是直接删除测试。
从数据展示到用户留存，Growth Hacker的真正实战
Step1.基础的基础——数据收集与展示
展示方式体现为一些指标，如活跃用户（包括月活用户、日活用户），用户平均停留时常，用户留存率，等等。此外，还要根据自己公司的实情来自定义数据指标。在Facebook有一项L67指标，即过去7天内登录了6天的用户数量，这是对于日活的补充，它可以更加深刻地反映用户忠诚度。Facebook的数据平台极为完备，数据展示的主题类似于过去一年、过去三个月等时间段内，在日本、印度等不同区域的表现。这里如何存在疏忽或错误，会对公司未来修改灾难性打击的方向造成很严重的影响。
Step2.数据的应用
一方面可以作为监控，另一方面要驱动一些作为。从这些繁琐的数据中，得到有用的信息，最初要做的事，是从错综复杂的数据中找出规律。先设定目标参照物，根据这个主的核心数据进行比对，从这些比对里面找出最重要的一点，即能够决定两组成员不同的行为的核心差异，然后根据这个差异点提出假设，并立刻在产品进行反映。新的功能点成型后，发布给小规模的用户使用，通过后台看各种用户数据来验证理论是否成立。
以Facebook的好友推荐功能为例。在网页版Facebook的右上角有一个“People You May Know”栏，为用户推荐潜在的好友，目前在人人网等社交平台都得到了引用，这个功能就是Growth团队完成的。早在2007年，一位中国工程师做了这样一项研究：将用户分为活跃组和不活跃组，对这两类人的的各项数据进行比对。从中发现了一个有趣的现象——最重要的差别在于用户的好友数，一个假设好友数的多少，决定了这个用户的活跃度。根据这个假设，Growth团队开发了推荐好友功能并发布到1%的用户进行测试，数据显示这项功能直接增加了用户的好友数，并且使活跃度越来越高，因此确定了为产品增加这项功能。
该功能的发布过程有两个特点：***，不是产品团队提出；第二，功能先发布到少部分用户，数据显示效果呈良性后才最终确定。在此过程中，还产生了另一个Growth Hack行为，即比对发现个人信息越齐全，其活跃度就越高。这促成了个人信息完整度显示功能的产生，目前也在陌陌等很多社交平台得到了沿用。
Step3.用户的拉新和留存
对于创业公司来说，拉新的方法很多，无需赘言。而对于更重要的留存，其核心标准很简单，就是好的产品。通过Growth Hacker挖掘出一些至关重要的点，如上文提到的好友数、信息完成度等，不断完善和丰富产品功能和用户体验，这就是用户留存的关键。
此外，召回机制也是用户留存的常用手段，但使用应谨慎。一般采取的方法是发邮件到用户提醒他错过了哪些精彩内容和消息。 Facebook构建的漏斗模型如下图。
纵轴表示用户对于平台的稀缺程度，漏斗的截面面积代表消息发布的数量。对于刚注册的用户，他对于平台不太熟悉，就可以多互动。随着停留的时间越来越长，比如说他已经活跃了7周8周之后就到最下面，就被认为相对稳定或者非常稳定，此时系统不会再发任何消息骚扰他。这个模型是实时的，比如某曾经稳定的用户活跃度降低，则会被重新放入较高的漏斗截面。
Step4. Growth Hacker的灰度发布
这是最重要的一点。在Facebook，其流程如下。
1. 提出产品方案。
2. 预测发布后对于用户数据的影响，确定期望目标。
3. 代码开发。
4. 功能开放。首先开放给1%的小部分用户，根据数据反馈逐步开放到2%、5%。同时，要进行A/B testing，在没有开放这个功能所有用户里面再挑相应的比例，1%、2%或者5%，作为参照组。对比这两组数据，用户活跃度到底是增加还是下降。此外还会参考其他的影响，比如打开延时以及耗电量的变化等。
5. 扩大功能开放范围，从5%到20%、50%、98%。
6. 代码清洗。全面开放后，在下版甚至下下版中会把上一版的代码清除掉。所以2、3个月内，会存在多个版本的代码共生的情况，但用户只会看到一个版本。
创业如深海远航，Facebook教你敬畏数据
以Facebook的主页布局为例，在2015年的今天，其外观与2010年相比没有任何变化。
实际上，在内部曾做过各种各样的尝试，但是全部失败了。在2013年，Facebook曾推出了一个当时被寄予厚望的版本，参见下图。
其设计理念很明显，***所有的信息被精简化，同时人物的头像被加大，照片更加突出；第二，网页和移动端在左侧进行了统一，使用户对导航栏更加容易操作。
但后续的故事却完全偏离了预期。将这个版本开放给1%的用户时，在几个月内表现稳定，各种数据没有问题，后来发布到给3%、5%的用户时，漏洞逐渐表现出来。数据完全是错的，公司的收入也开始下滑。当发布比例上升至12%时，公司月收入下降了10%～20%！因此，这个全团队花费了将近一年时间完成的项目被即刻叫停，所有理论的支撑，比如简洁风、大图浏览，在数据面前都是无力的。
创业公司如何进行Growth Hacking起步
对于很多创业公司来说，Growth Hacking在最开始会使产品迭代变慢，但是将来会走得更加脚踏实地。这里首先要明确自己的预期目标。比如对于Facebook来说，最重要的指标是每月的活跃用户；对于WhatsApp来说最重要的指标是每天发送了多少条信息；对于Ebay来说最重要的指标则是每天达到了多少销售额。所以说增长并不只是简单地用户数量的增长而已，更是要看对于某个行业或某个公司来说，最重要的增长指标是什么。其次应改变观念，特别是避免独裁造成的产品或服务器灾难。此外，对创业公司来说可能并没有足够多的工程师， 这时可以借力于第三方解决方案，以下列举一些工具供参考。
1. 数据收集和展示
友盟、Talking Data、Flurry、百度统计、Google Analytics等
2. 数据分析
GrowingI/O、诸葛I/O
3. A/B testing
AppAdhoc
结语
即使像Facebook这样的拥有14亿用户的公司，仍然是在深海中远航，在迷雾中创新，没有人能知道什么地方有暗礁。唯有数据，是最客观的雷达。“什么东西结果是好的，我们就去做，我们是数据的奴隶，或者说我们要敬畏数据”，作为一名从数据中汲取力量的Growth Hacker，这是覃超给我们最深刻的忠告。
