增长才是生意——不仅仅是从“0”到“1”

这个时代的过去几年太多的强调了如何开创一个企业、一个产品、一个服务，也就是从“0”到“1”。各种公司，各种创业家你方唱罢我登场，还有各种新技术、新产品、新模式。没有人去看半年后、一年后、两年后还有几家在活跃。大家手机里app装了卸，还有多少个在过去半年里根本就没打开？

资本的强大力量下，从“0”到“1”看上去并不那么难，这时候，更难也是更重要的是如何从“1”到“10”到“1000”。毕竟，生意说到底，还是要谈如何以更低成本获得更多收入/利润，业务持续增长终是王道。以软件为基础的互联网和数字企业如何能做到这样的成长，目前热门的"Hacking Growth"试图给出方法和工具。

所谓"hacking growth"是一个战术和操作层面上的概念，即如何发现公司快速增长机会并有效执行。这些机会往往不是战略层面的，而更多的是如修改网页上一个按钮这样的可能引发爆发增长的机会。公司需要像一个hacker一样不断的快速的试验而发现这样的非线性机会。

Hacking Growth/增长黑客本质上还是沿用了如戴明环PDCA这样的持续改进的逻辑。但具体操作上和过往持续改进有三个差异：

1、目标差异。Hacking Growth的目标业务快速增长，以业务增长为最终目标，而非是如戴明环定位在产品/服务质量层面。在这一点上，Hacking Growth是关乎战略的。

2、组织差异。Hacking Growth希望通过整合产品、市场营销、运营、开发、工程等各部门的人员形成垂直团队进行Hacking，而非如戴明环那样把目标任务落在质量部门。

3、周期差异。Hacking Growth改进的周期很短，一项增长改进措施是几周甚至几天，进行试验和迭代。而那种需要长周期可能见效的增长提升机会在Hacking Growth这里的优先级是很低的。原先戴明环的改进周期则大多以月或年为周期。

此外，Hacking Growth还有几个鲜明的实践。

$ Hacking Growth完全以数据驱动，也即整个过程以数据开始，包括洞察改进目标、路径、机会，再归于数据，包括试验和结果分析等。互联网和数字企业的边际模糊而复杂，如果不基于数据，很难或者根本无法对措施的价值和有效性进行判断。此外数据驱动还有利于增长黑客团队成员的协同，消除合作障碍。毕竟，增长黑客团队的成员来自不同团队，拥有不同技能和认知，有着各自的目标和利益，所有的决策基于数据，则可消除这些差异和争议。

$ Hacking Growth的一个首要任务是确定增长策略和优先级的指标，这样我们需要了解“基本增长等式(fundamental growth equation)”这一个重要概念，即将增长相关的关键因素及其关系利用公式进行表达。比如Amazon的增长等式是“垂直扩张*每个垂直市场的产品库存*每个产品页的流量*购买转化量*平均购买价值*重复购买行为=收入增长”。基本增长等式基于业务的深入理解，回答收入如何而来，或者通俗一点就是我一直说的要把钱怎么从客户那里到你公司账户的整个过程和关系理清楚。这个等式也是进行数据分析的基础，忽略了这个公式进行数据分析是无源之水。我们还可以用业务增长或流失漏斗对业务逻辑进行表述，并用于增长测试和分析。

$ Hacking Growth需要深入的A/B测试，也就是不仅仅停留在界面层面的A/B测试，而是要深入业务逻辑，对业务逻辑或者说业务增长的关键组件进行各种形式的A/B测试。

$ 一手的市场调研永远很重要。来到数据驱动时代，公司很可能一不小心忽略了与客户的最直接包括面对面的接触和沟通。而一手的市场调研永远不可或缺，包括市场调研，更包括更为直接的访谈。

$ Hacking Growth需要一整套的数据分析工具，现在数据分析工具领域走入一个歧路，过于强调算法和智能，而忽略了对业务逻辑和事实的基本描述和理解。事实上，大部分的增长黑客工具只需要简单的描述性统计，比如简单的分类和聚类等。工具不能脱离开鲜活的业务逻辑和客户接触。一些典型的Hacking Growth工具可参看https://growthhackers.com/这样的网站进行进一步的学习和了解。

Hacking Growth从high level的方法论上也许并无特别新鲜之处，但是其具体目标、思想、过程和工具还是需要深入的学习和实践。当然推荐Sean Ellis和Morgan Brown所著的《增长黑客》一书，中译也很不错。Hacking Growth对于互联网企业、数字化企业以及朝着数字化转型的企业的业务快速增长是当下最合适的方法论，有效而持续执行，将会变革企业的文化和过程基因。