使用者增長（User Growth，UG）是指使用者相關指標的增長。
使用者增長的前提是你的產品是滿足需求的，且與市場是匹配的，但到達使用者存在阻礙。所以使用者增長的主要工作就是要減少阻礙，降低交易成本（比如認知成本、信任成本、分享成本等等）。
本文從宏觀視角，用邏輯來推導使用者增長的原理，搭建使用者增長的知識框架。首先，回顧了使用者增長的商業模式、社會環境、企業生命週期、北極星指標、使用者、增長（索洛增長模型、商業增長）等基礎知識，從整個商業體系去看使用者增長；接著，從增長框架（增長公式）、要素拆解、A/B試驗（也稱A/B測試）等三個方面介紹了使用者增長的宏觀原理、中觀原理、微觀原理；然後，介紹了AARRR模型、RARRA模型、Growth Loops模型、增長八卦模型、增長6R模型等使用者增長的方法論模型；最後，對使用者增長進行總結，指出使用者增長的本質、使用者增長的的假設，使用者增長的侷限，以及把使用者增長與增長駭客（Hacking Growth）進行對比，說明二者的區別。
本文主要目錄如下：
1. 使用者增長基礎
1.1. 商業模式
1.2. 社會環境
1.3. 企業生命週期
1.4. 北極星指標
1.5. 使用者
1.6. 增長
1.7. 使用者增長2. 使用者增長原理
2.1. 增長框架
2.2. 要素拆解
2.3. A/B試驗3. 使用者增長方法論
3.1. AARRR 模型
3.2. RARRA 模型
3.3. Growth Loops 模型
3.4. 增長八卦模型
3.5. 增長 6R 模型4. 使用者增長總結
4.1. 使用者增長的本質
4.2. 使用者增長的假設
4.3. 使用者增長的侷限
4.4. 增長駭客 VS 使用者增長
接下來，讓我們一起探討使用者增長跟什麼有關，怎麼做使用者增長？
開始前，先問問自己 7 個與增長相關的基礎問題，帶著問題思考更高效。
（1）XX公司的商業模式是什麼？
（2）XX公司所在的社會環境是什麼？
（3）XX公司處在企業生命週期的什麼階段？
（4）XX公司的增長戰略、增長策略、增長戰術是什麼？
（5）XX公司的使用者是誰？
（6）XX公司當前是怎麼做使用者增長？
（7）XX公司的北極星指標是什麼？
基於此，我們先補充商業模式、社會環境、企業生命週期、增長戰略、增長策略、增長戰術、使用者、使用者增長、北極星指標等使用者增長的基礎知識，這也是第一部分核心內容。
1. 使用者增長基礎
不同商業模式、不同階段，則有不同的增長側重。所以談使用者增長不能不談商業模式、社會大環境、企業生命週期。
1.1. 商業模式
商業模式就是公司透過什麼方式（途徑）來賺錢？
應用比較廣泛的就是商業畫布（Business Model Canvas）。
其實北京大學的魏煒、朱武祥教授的魏朱六要素商業模式有點太專業的，門檻有點高，沒有商業畫布的講故事的方式易傳播、易接受。
2004年，Alex Osterwalder 在其博士論文《THE BUSINESS MODEL ONTOLOGY》中提出商業畫布的理論原型；
2010年，在圖書《 Business Model Generation》中正式提出商業畫布。
但商業畫布過於通用，應用在網際網路行業、初創公司的針對性不高，比如很多網際網路企業沒有重要合作。在這種背景下，Ash Maurya 提出適用於網際網路領域的精益畫布（lean canvas）。
2012年，精益畫布由Ash Maurya在圖書《Running Lean》中正式提出。
精益畫布的框架如下：
商業畫布與精益畫布對比如下：
但想法（Idea）到形成商業模式還需要很長的路要走，通常只有 1% - 2% 的想法最終才能發展成為商業模式。所以你的商業想法需要試驗驗證，否則風險是很大的。
2019年，David J. Bland 和 Alexander Osterwalder（商業畫布的作者）在圖書《Testing Business Ideas》正式提出 Test Card 模型用於驗證商業 Idea（想法），其主要步驟如下：
- 第 1 步：Hypothesis 假設
- 第 2 步：Test 試驗
- 第 3 步：Metric 指標
- 第 4 步：Criteria 標準
所以一個完整的商業模式流程如下：
首先，透過 Test Card 模型試驗驗證你的商業想法；
然後，在試驗中進行學習迭代打磨總結；
最後，提出商業畫布模型、價值主張畫布模型。
不僅整體上驗證商業模式，而且每個部分也需要驗證的，比如：驗證需求（需求三角）、驗證市場（PMF）、驗證產品（MVP）。
1.2. 社會環境
任何企業都有其成長髮展的土壤，這裡我們僅僅探討一種大趨勢：從確定性到不確定性。
舉個從確定性到不確定性的例子，比如從早期的門戶、搜尋到現在的推薦系統便是。
那麼在這個不確定性的時代，我們有哪些不確定性的機會呢 ？
我想，大概可以分成四類：資料驅動、試驗驅動、創新驅動、邏輯驅動。
- 資料驅動：大資料、機器學習、深度學習、推薦系統、廣告系統、使用者畫像
- 試驗驅動：增長駭客、使用者增長
- 創新驅動：精益創新、顛覆式創新
- 邏輯驅動：第一性原理、第二曲線
其實像推薦系統、廣告系統這種與業務緊密的場景，不僅是資料驅動，還需要試驗驅動（A/B試驗）驗證。
1.3. 企業生命週期
企業生命週期，通常可以分為初創期、成長期、成熟期、衰退期等四個階段。
不管是社會大環境週期、還是企業生命週期，我們都要順勢而為。
1.4. 北極星指標
我們做事都需要一個方向，一個目標，同樣增長也需要指標指引。北極星指標（North Star Metric）就是一個很好的指標。
可以基於SMART原則進行設定北極星指標；
基於杜邦分析法進行北極星指標拆解。
1.5. 使用者
使用者是使用（購買）你的產品（服務）的群體。
使用者畫像很好的刻畫了你的使用者特徵（使用者需求），是進行使用者增長的利器。
使用者生命週期、使用者關鍵路徑是深刻理解你的使用者行為的利器，是進行使用者分析、定位的關鍵部分。
1.6. 增長
什麼是增長？
增長即是增加或者提高。比如：數量上增加；比率上提高。
接下來，按照從大到小的邏輯（增長-->經濟增長-->商業增長-->使用者增長）對增長進行展開。
注意：
（1）這裡“商業增長”也近似等價“企業增長”，本文不做具體區分；
（2）使用者增長是商業增長的一部分，所以相關指標，二者會有一些重疊。
1.6.1. 索洛增長模型
接著介紹一個經典增長模型——索洛增長模型（Solow growth model），廣泛應用於經濟學領域，並擴充套件到其它領域。
索洛增長模型由 Robert Merton Solow 於 1956 年在其論文《A Contribution to the Theory of Economic Growth》中提出，並於 1987 年獲得諾貝爾經濟學獎。
其實索洛增長模型描述的是各要素的函式關係，或者說是各要素組合關係。
1.6.2. 商業增長
接著，我們再看商業增長。
那麼，什麼是商業增長？其實是商業指標的增加或者提高。
商業增長按作用的範圍可分為：增長戰略、增長策略、增長戰術。
- 增長戰略：宏觀環境、行業趨勢、市場空間、戰略路徑
- 增長策略：槓桿放大、爆品突破、打透細分、節點壟斷
- 增長戰術：品牌、渠道、運營、產品、技術
舉個增長戰略的例子：滴滴擴充套件市場空間。
舉個增長策略的例子：搜狗打透細分。
舉個增長戰術的例子：某個APP的交易成本的拆解。
可以把使用某個APP的交易成本拆解成：知道成本、理解成本、信任成本、選擇成本、連線成本、搜尋成本、分享成本、停留成本、等待成本、描述成本、顧慮成本、支付成本。
1.7. 使用者增長
使用者增長（User Growth，UG）是指使用者相關指標的增長。
使用者增長包括使用者規模、頻次、時長、收入及其產生的各種影響，其主要包括四個方面：
- 使用者規模：日活躍使用者（DAU）、月活躍使用者（MAU）
- 使用者頻次：周頻次、月頻次
- 使用者時長：總時長、人均時長
- 使用者收入：廣告收入、商品收入、服務收入
這裡嘗試給出影響使用者增長的要素有：流量、動因、替換成本、戰略空間、產品價值與體驗、時間，這裡僅供參考。
增長的戰略、策略是相對穩定的，各家差異主要集中在戰術上。使用者增長的步驟如下：
第一步：基於業務，結合模型，拆解增長指標
第二步：分析影響使用者增長的要素
第三步：制定使用者增長的落地策略
第四步：A/B試驗驗證
小結：
基於上面的商業模式、社會環境、企業生命週期、北極星指標、增長戰略、增長策略、增長戰術、使用者和使用者增長等分析，得到我們的使用者增長金字塔模型如下：
2. 使用者增長原理
增長原理按其作用範圍可分為：宏觀原理、中觀原理、微觀原理
- 宏觀原理：增長框架
- 中觀原理：要素拆解
- 微觀原理：A/B試驗
2.1. 增長框架
借鑑索洛增長模型，結合影響使用者增長的要素（流量、動因、替換成本、戰略空間、產品價值與體驗、時間），嘗試給出增長框架（也稱增長公式）如下：
注意：增長公式中的E（產品價值與體驗）的提高才是根本，具有指數效應。
大部分使用者增長都聚焦在流量、動因、替換成本。
增長公式是流量、動因、替換成本、戰略空間、產品與體驗、速度等六個要素組合而成。
所以增長公式的本質是要素組合。
2.2. 要素拆解
做使用者增長，歸根結底其實是在回答三個問題：
第一個問題：使用者為什麼來？
第二個問題：使用者為什麼買？
第三個問題：使用者為什麼不走？
李雲龍老師拆解使用者增長如下：
為什麼能拆解？因為還原論。
部分可以組成整體，整體可以拆成若干部分。
2.3. A/B試驗
A/B試驗，也稱A/B測試，是一種基於統計的隨機對照試驗，可以用於驗證增長策略有效與否。
透過大量、頻繁、科學的A/B試驗，找到制約增長的關鍵因素，構建有效的增長方法。
A/B試驗背後的統計學原理是試驗設計、抽樣理論、假設檢驗，其科學體系如下：
來源：GB/T 13745-2009《學科分類與程式碼》
通常A/B試驗系統的框架如下圖所示：
- 輸入：樣本量（Sample Size）、統計功效（Power）、顯著性水平 （Type Ι error rate）；
- 輸出：置信區間（Confidence Interval）、p值（p-value）、效應量（Effect Size）。
A/B試驗是一種隨機對照試驗，而試驗是一種科學研究方法，可分為證實主義和證偽主義。
A/B試驗屬於證偽試驗，所以A/B試驗的本質是證偽。
3. 使用者增長方法論
使用者增長方法論的目錄
2016年前後，國內的網際網路流量模式，從粗放式流量向精細化流量轉變。
從粗放式流量向精細化流量轉變
典型的流量模型是AARRR、RARRA。
典型的流量模型是AARRR、RARRA
3.1. AARRR 模型
2007年，Dave McClure 在“Startup Metrics for Pirates：AARRR!!!“演講中正式提出。
AARRR 模型分為：Acquisition（獲取使用者）、Activation（啟用使用者）、Retention（留存使用者）、Revenue（使用者變現）、Referral（使用者推薦）等 5 個部分，形成一個使用者流量漏斗。
AARRR 模型
AARRR 模型的特點和侷限如下：
AARRR 模型的特點和侷限
特別說明一下：AARRR 模型的 5 個部分並不一定遵循嚴格的先後順序，也可能缺失某個部分，或者新增一個部分，具體依賴你的實際業務。
你的北極星指標在 AARRR 模型哪個部分？
北極星指標處在 AARRR 模型的獲取使用者（Acquisition）階段合理嗎？
你的北極星指標在 AARRR 模型哪個部分？
3.2. RARRA 模型
2017年，Gabor Papp 等在“Why Focusing Too Much on Acquisition Will Kill Your Mobile Startup”文章中正式提出 RARRA 模型，只是 RARRA 模型更強調留存。
RARRA 模型
其實，無論是 AARRR 模型，還是 RARRA 模型，都是流程式的線性模型，但實際增長環境是複雜的，需要系統性解決。
使用者增長從線性到系統的方法論
3.3. Growth Loops 模型
2018，Brian Balfour 等提出 Growth Loops 模型。
Growth Loops 是建立一個系統而非斷裂的模組。
Growth Loops 模型
亞馬遜的增長飛輪、PINTEREST 的增長飛輪都是一個很好的 Growth Loops 模型實踐例子。
亞馬遜的增長飛輪、PINTEREST 的增長飛輪
3.4. 增長八卦模型
2019年，李雲龍、王茜在圖書《增長思維》中提出增長八卦模型，從供給、需求兩端闡述使用者增長。
增長八卦模型
增長八卦模型的特點和侷限如下：
增長八卦模型的特點和侷限
3.5. 增長 6R 模型
2020年，方毅在文章“AARRR已成過去式，全新的使用者增長模型“6R”後浪來襲“ 中提出增長 6R 模型。
增長 6R 模型
增長 6R 模型的特點和侷限如下：
增長 6R 模型的特點和侷限
小結：
AARRR模型、RARRA模型、Growth Loops 模型、增長八卦模型、增長6R模型的總結對比如下：
AARRR模型、RARRA模型、Growth Loops 模型、增長八卦模型、增長6R模型的總結對比
4. 使用者增長總結
使用者增長總結的目錄
4.1. 使用者增長的本質
使用者增長的本質：降低交易成本。
使用者增長的本質：降低交易成本
4.2. 使用者增長的假設
使用者增長的假設：需求與市場是匹配的，但到達使用者存在阻礙。
使用者增長的假設：需求與市場是匹配的，但到達使用者存在阻礙
4.3. 使用者增長的侷限
侷限一：市場容量決定使用者增長的頂；
侷限二：使用者增長是最佳化創新，非顛覆創新。
使用者增長的侷限
4.4. 增長駭客 VS 使用者增長
增長駭客（Growth Hacker）一群以資料驅動營銷、以迭代驗證策略，透過技術手段實現爆發式增長的新型人才。其實增長駭客越來越寬泛了，僅供參考。
增長駭客 VS 使用者增長
總結：
使用者增長的本質是商業的本質，降低交易成本，所以要把使用者增長放到商業體系中考慮。
網際網路領域，使用者增長的手段很多，是一個立體的系統的任務，需要多個團隊、甚至全公司的參與，往往需要老闆親自推動。
參考文獻：
使用者增長的參考文獻
特別說明：
文章中有多處使用了混沌大學李雲龍老師的直播課的內容，這裡再次感謝李雲龍老師。
使用者增長的實際落地是複雜的，多樣的。使用者增長模型不一定讓你成功，但可以降低你犯錯的機率，提高你成功的效率。
使用者增長模型不一定讓你成功，但可以降低你犯錯的機率，提高你成功的效率
結束語：
由於個人的經歷、能力和水平是有限的，我的可能是片面的，也可能是錯的，這裡拋磚引玉。
作者：劉啟林
