增长黑客是通过充分挖掘产品、技术与用户之间本身的潜力，以更小的成本投入，撬动更直接和可衡量的增长回报的策略和手段。

增长黑客，并非是一个绝对的泾渭分明的定义，而是与当时的”传统营销手段”相对而言的。

团队中有小朋友提出一个问题，觉得还挺有意思，发出来跟大家一块聊聊：

一个互联网的日常工作中，一直在关注增长相关的话题。

从最初的UV、PV，到现在的DAU、GMV，产品每做一次迭代、运营，每做一个活动，本质都是为了提高这些数字，都是在做增长。

那既然我们现在每做一件事其实都是在做增长，那我跟“增长黑客”的区别是啥？

如果说真的像某些招聘网站写的那样，“增长黑客”是串起拉新、注册、再到后续变现和推荐的这么一个人，那它本质上跟COO或者CMO又有啥区别？为啥还要扯出一个“增长黑客”的新概念？

最近听到一句笑话：

增长黑客带上灭霸手套打一个响指，全世界的CMO被消灭了一半。

这个梗既是在说“增长黑客”话题正酣，也确实表达了大家对传统市场工作的价值疑惑；但我今天却打算先喊个暂停，然后站在中间的位置把道理先摆摆清楚。

可能会把热炒的“黑客增长”概念“去神化”，略有点拆台的意思，但如果有很多做市场、运营的朋友，都有类似的疑问，还是值得展开聊聊的。

下面仅是我个人的观点，供参考。

“增长”这词不新鲜

增长始终是企业的核心目标，做一个企业就跟一个物种的发展一样，无不是为了生存与繁衍。没有增长何来收益，没有收益如何形成正循环，去实现它某种社会价值和商业价值的平衡，是真正的目的所在。

所以，增长不是一个新话题，是一个连卖包子都会在每天思考，怎么让明天多卖一些的基本逻辑。

只不过从过往的企业内部分工来看，增长又可以分为新客的增长和老客的增长（我们这篇先狭义的把增长定义为用户层面，而不讨论销售额和利润的增长）。

所谓新客的增长，非常简单，就是以前不是你的顾客，通过你的市场行为或者产品/运营手段，发生了第一次亲密的接触，成为了你的“新客”。

而老客的增长是说，因为你的产品与服务做的好，或者运营活动很诱惑，甚至就是因为品牌让用户疯狂迷恋（哪怕他喝不出星巴克与速溶的区别，但他都要说：你知道嘛，我在伊斯坦布尔看到了星巴克。哇，感觉遇到了老朋友），于是顾客愿意一次次的来消费，成为一个“老客”。

在新客增长上，大多数情况是放在公司的市场部来负责，因为传统意义上新客是需要经过AIDA（或AISAS）这种传统的漫长的营销流程，才能着陆到你的产品表面，继而后续成为你的老客户。

这里提到的AIDA是指“Awareness-Interest-Desire-Action ”这样基本的消费心智模型，如果你做过快消品的品牌和广告相关工作，你一定不陌生这个100年前就有的基本逻辑。它认为一个陌生的消费者到真正采取行动，势必要经过以上几步——“知晓你的品牌、对产品产生兴趣、发生尝试/购买欲望、行动下单”。

当然，很显然这个漏斗的转化率一般来说是不怎么高的，传统的品牌营销类工作的价值，就是着力助攻在这个漏斗的前几层上。可想而知，这中间有多少成本是浪费的，而且还是含泪也要完成的。

因为你似乎除了通过对媒体筛检，来反向锁定你的传播人群外，好像也没有什么更好的方法来精准打击到他们。

因此，市场部的品牌传播工作，就如伟大的大卫奥格威老先生的名言——“广告一定是为了销售，否则屁也不是”，此话虽然绝对政治正确，但真实情况是这个关系的因果验证，被营销活动的周期冗长和多变量干扰，你只能说出“不做一定不火，但做了也不一定火”这样会激怒你老大的大实话。

（同时你也深刻的发现，光从说出的话就已经证明大师是大师，你是你）。

这时候公司内总有聪明的人会想，如何平息老板的怒火，并找到新的更有效的办法来提升用户增长。与传统品牌传播相对的，就是所谓的效果营销。这件事如果放到20年前，最雏形的也就是搜索引擎的关键词广告。

大家惊奇的发现：不管广告打的多好，我如果在用户的搜索入口上去购买品牌自己的关键词，或者竞品以及同品类的关键词，从而在搜索页面上呈现的几率更靠前更多的话，就能容易直接的带来后续的购买转化。

这就如同我们去个西餐厅，翻开完全看不懂的菜单，还要强撑问你们这里的推荐菜是啥？

服务员会心一指，菜单最前面的这几道显然就是“竞价排名”最有机会获得你这个新客的菜品。你发现原来在这里做一道关键的拦截和干扰动作，非常有效。这也是为什么AIDA模型，后来在电通公司的总结提炼下，10多年前已经变为AISAS模型的原因。也就是我经常说的大小S进场了——大S就是“Search搜索”，小S是“Share分享”。

时至今日，用户在移动端的搜索行为甚至已经不是主动输入关键词，而是被动的兴趣推荐。由于即时通信软件（比如：微信）和社交网络的全面覆盖，“Share分享”的潜力被最大化挖掘，通过在产品内的融合，变成了超级强大的核武器。

想想拼多多带来的启发，当大多数app仅仅在想怎么让用户在微信分享推荐本app的时候，它却用拉人拼团才能特价卖给你的思路，直接让你供出了你的亲友，而在PC时代玩得不亦乐乎的开心网偷菜，何尝不是把社交链直接纳入产品中成为重要的一环？

“黑客”是个相对概念

说回来，嘛叫黑客增长，只不过是与传统的品牌轰炸方式相区隔，通过充分挖掘产品、技术与用户之间本身的潜力，以更小的成本投入，撬动更直接和可衡量的增长回报的策略和手段。

增长黑客，并非是一个绝对的泾渭分明的定义，而是与当时的”传统营销手段”相对而言的。

例如：

10年前，搜索引擎的结果优化，就是大家现在熟知的SEO，可以说是当年的黑科技。当两家创业公司同时赛跑，一家通过创造了几千万个相关页面，并让搜索引擎的爬虫把它们都收录库中，那带来的结果自然是用户搜很多关键词的时候，都可能会落地到这家网站上，从而带来流量和新客。

想想以前搜城市和酒店的名字，是不是很容易看见旅行预订网站的链接排在首页上？搜一个数码产品的型号，是不是电商网站包含该产品标题的页面链接会出现在首页上？如果你手里只有一笔预算，是先去砸户外广告，还是先把网上这个地盘丰富一下？

5年前，当用户的使用习惯整体从PC向手机端迁移，流量及新客获取的任务从网站转移到了app上。这时候传统广告的尾板上，总会增加一个去app store搜索下载XXX app的提示。

但同期的SEO工作就变成了ASO工作（应用市场内搜索结果优化），大家会去研究应用市场里的排名算法，是不是好评多了就往前排，是不是下载量高能影响排名……在当时，这些当然都算“黑客增长”的范畴。

假设通过一段时间的分析观察，你发现用户给了五星好评和文字评论后，对后续别人的下载转化以及整体市场内的排名顺序都有加分，那请问应该什么时候邀请用户给app打分？

我们见过很多一安装完就要你给评价的app，显然我们会跳过甚至会有些反感，但如果app能跟踪到当你第一次顺畅完成一次基本流程后，再卖萌地提出邀请？此时用户的接纳度，就很可能会提高不少。

我知道有家app通过在这一个环节上的调整优化，让自己某一版本的用户好评大幅上升了300%，自然后续收益也是极好的。

再比如：如何触发用户推荐产品这件事？都知道来自用户的口碑推荐是最好的灵丹妙药，但你如何触发用户去主动得推荐你呢？

10年前我们在博客上做过有道词典软件的用户有奖征文大赛，今天看来这和花钱买好评毫无区别。可你别说，当年用户自己认认真真在自己的博客园地上，大谈软件如何方便好使，并且还给自己的文章去拉票，这个过程中都是他在认真的帮产品传播给真人呀。

通过博文测测你的性别指数、测测你一年来的博客写作频率、新年求个上上签、做个有道难题解谜赛……现在的用户看起来这些玩法都并非罕见，但在当年无疑都是非常新鲜并且让用户口碑相传的。

因为这里面大多数和产品功能有非常强的关联，更重要的是让用户生成了他独一无二的个性化自创内容，触发了他们二次传播的动力。

黑客增长，并不仅是指某个部门的专利和特权。很多时候我们会感觉，很多国外的牛逼例子，都是在产品上做了某个巧妙的设置，用户就疯传了，于是感觉黑客增长似乎和市场部门就没关系了。

并非如此，很多精妙的策略，是需要前期对用户心理的洞察，包装的噱头和文案角度怎么说，都会影响参与度的高低，它是一个贯穿市场运营产品技术各环节需要彼此配合的工作。

就拿这两年大家最喜欢玩的微信裂变来说，你需要产品和运营思考裂变的层级，以及用户传播的动力在哪里（是拉人后自己就能免费，还是能得到额外的好处？单向还是双向激励？）？你也需要技术在底层的支持，哪些接口可以调用，哪些意外情况该如何预案处理（比如：传播量过大被突然封禁），你在朋友圈分享的那张海报的标题和核心文案以及号召按钮的排版……

这是一个各团队协力配合的事情，但做得好显然会比传统的品牌营销方式更快更刺激。

今天属于黑客增长的战术和策略，可能在明天就已然成为增长的日常工作标配。当某种黑客增长战术和策略已经被行业大部分公司在广泛使用，那就变成了行业基本技能……效果或许还会有但是增长率显然不会那么神奇。

就像SEO、ASO以及信息流的竞价投放，当市场上大部分竞品都在做的时候，你进场的成本已经高了，能挖掘的早期获客红利空间也就少了。这就是为什么做黑客增长，你不能躺在过往的功劳簿上，还需要不断去探索挖掘，去思考还有什么机会和逻辑能带来新的增长。

就像这两年，我们看到很多公司意识到线上的流量采买已经贵到离谱，这时候回头去看线下地推的成本，如果活动和产品设计精巧，有可能是更加划算的，通过快闪店、社区驻扎、硬件带软件的体验活动等等……此起彼伏，柳暗花明。

增长的概念其实并不神秘，用“黑客”标榜，是为了表达它的理念与传统的背道而驰。

但在我理解，就是永远不满于现状和大多数人舒适的版本，不断挑战和验证新路径，快速超越、创新不止的极客精神。

作者：胡琛，公众号：胡本正经（ID：hubenzhengjing）

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