1.1、评估增长的可行性——PMF分析
1.2、评估增长的重点——回答4个问题，找到增长点
1.3、借鉴其他产品的增长思路
2、找到增长方向标：北极星指标
3.1、构建及应用增长模型
3.2、4种增长模型(AARRR、全链漏斗、因子分解、全定量模型)
3.3、不是负责人，如何应用北极星指标和增长模型
1、产生高质量实验假设
2、通过ICE模型排列优先级
3.1、设计实验第一步：选择实验指标
3.2、设计实验第二步：确定实验受众（eyeofcloud预估实验样本数）
3.3、设计实验第三步：设计实验版本
4、 实验开发和上线
5、 分析和应用结果
1.1、分析数据：从整体数据入手，找到增长发力点
1.2、通过用户数据挖掘增长线索：用户分群和用户行为
1.3、行为分析+用户分群组合运用
2、用户行为路径图
3.1、收集数据：埋点
3.2、增长指标仪表盘
3.3、细分指标仪表盘
1.1、用户激活的目标：Aha时刻
1.2、4步找到Aha时刻
2.1、寻找新用户激活的线索：激活漏斗
2.2、寻找新用户激活的线索：激活指数
3、 新用户激活的最佳实践（增强动力、降低阻力、适时助推、及时奖励）
1、绘制、分析、评估留存曲线
2、评估留存难度
3、寻找提升留存的线索
4、提升新用户留存的3种手段（精准拉新、持续上手、习惯养成）
5、提升长期留存的手段
6、 不同产品如何选择留存策略
1、渠道分析
2、LTV计算
3、变现金字塔
4、价格敏感度测试PSM
0、导论
增长全景图
一、建立增长大局观
1.1、评估增长的可行性——PMF分析
做增长前，需要确认产品是否达到了PMF
如何判定是否达到PMF
1.2、评估增长的重点——回答4个问题，找到增长点
·
1.3、借鉴其他产品的增长思路
2、找到增长方向标：北极星指标
案例：猎聘如何找到北极星指标
3.1、构建及应用增长模型
增长模型：把北极星指标拆分成细分指标，并用公式将细分指标联系起来。
3.2、4种增长模型
实验1，将新增用户表中10月份的预算从1W改成1W5，然后依次计算，得到12月MAU=25227
实验2，将新增用户表中10月份及之后的安装激活率从90%改成95%，然后依次计算，得到12月MAU=26196
3.3、不是负责人，如何应用北极星指标和增长模型
二、5步上线【增长实验】
1、产生高质量实验假设
步骤
1.1、从3类数据中寻找证据支持假设
1.2、通过N轮数据分析提升假设质量
案例：社交APP小恩爱如何提升注册转化率
2、通过ICE模型排列优先级
3.1、设计实验第一步：选择实验指标
3.2、设计实验第二步：确定实验受众
工具链接：https://www.eyeofcloud.com/124.html
3.3、设计实验第三步：设计实验版本
4、实验开发和上线
5、分析和应用结果
1、评估结果可行性
·
辛普森悖论产生原因：两个群体存在较大差异，且低转化率群体占比增大。
如原来男性20人，点击1人；女性100人，点击99人，总点击率100/120。
现在男性100人，点击6人；女性20人，点击20人，总点击率26/120。
解决：分层试验，交叉试验，定向试验是我们规避辛普森悖论的有力工具。
2、分析实验结果
3、决定实验下一步
三、数据驱动增长
1.1、分析数据：从整体数据入手，找到增长发力点
1.2、通过用户数据挖掘增长线索：用户分群和用户行为
1、用户分群
2、用户行为
1.3、行为分析+用户分群组合运用
2、用户行为路径图
3.1、收集数据：埋点
3.2、增长指标仪表盘
3.3、细分指标仪表盘
四、用户激活
1.1、用户激活的目标：Aha时刻
1.2、 4步找到Aha时刻
2.1、寻找新用户激活的线索：激活漏斗
1、明确激活目标
2、梳理新用户流程
3、组建激活漏斗
4、分析数据，发现线索
2.2、寻找新用户激活的线索：激动指数
3、新用户激活的最佳实践
案例：摩拜单车如何提升新用户激活
五、用户留存
1、绘制、分析、评估留存曲线
1.1绘制留存曲线
1.2分析和评估留存曲线
2、评估留存难度
3、寻找提升留存的线索
1、找到留存的输入变量
案例：全民K歌通过分析参与度寻找留存线索
2、对比不同群组的留存
案例：某金融APP如何通过功能的 活跃-留存矩阵寻找留存线索
4、提升新用户留存的3种手段
1、精准拉新
2、持续上手
3、养成习惯
（1）通过Hooked模型养成习惯
（2）通过用户行为闭环养成习惯
