从经济学角度来定义，增长是指连续发生的经济事实的变动，其意义就是每一单位时间的增多或减少。
在互联网领域，跟营收业务相关的指标增加和提升，也可以被归纳到增长的范畴，包括页面的UV，访问的IP数量，用户的访问时长、停留时长、使用时长。电商或者是互联网产品内部的购买的还有GNV、LTV、客单价等等指标，互联网社交领域有分享、点赞、转发等指标。
如何实现可持续增长？
对于增长来说，传统的方式就是拉新，比如说搞地推，给用户送补贴，送促销，做一些线上线下的活动，打广告以及直接去购买流量。但是流量越来越贵，成本越来越高，不断的投入没有产生实际的价值，这是一个不可持续的增长方式。
通过刺激用户的行为得来的客户忠诚度往往比较低，用户体验也会比较差。新型的或者比较成熟的互联网企业会用一个叫growth hack，也就是增长黑客的方法来获得增长。
从长期来说增长黑客更关注的是客户体验，也就是留存、激活以及口碑推荐。这个叫做海盗模型，AARRR的模型。将用户整体的增长模型分成五个部分，拉新、激活、留存、口碑、营销以及营收。在这五个环节做不断的优化和改进来获得增长。
AARRR海盗模型，5步提升转化率
Step1：拉新，增加新访客
新用户第一次访问的转化率是百分之百，这是所有的流量，但并不是所有的访问都是有价值的。第二次访问，用户在页面上停留时间比较长，我们就可以认为这是一个比较好的新用户。这种新用户可能就不是百分之百了，只有70%的用户访问转化成了比较好的访问，这种没有抛弃我们的用户他就有五分钱的价值。
Step2：激活
从拉新到激活的转化率是一个很大的变化，在平台上做了很多动作的用户只有30%，转化率就只有30%了。这样体验不错的用户，价值可能更高，可能是两毛五分钱。能够产生注册的用户可能更低，一百个访客可能只有5个人注册，那么每个用户的注册价值就是一块钱。如果让注册的转化率由5%上升到10%会怎么样呢？最终的价值可以翻一倍。
Step3：留存
留存的意思是用户不仅注册了，还反复使用产品。这样的用户又会少了很多，比如说总体用户的3%或者2%，他们的用户价值更高，大概会有好几块钱。如果在留存环节上做优化，从3%到4%，就可以提升三分之一的业务量。
Step4&5：口碑营销，转化变现成付费用户
这个转化率可能就是最低的，但得到的价值又是最高的。一个好的口碑营销可能价值10块钱，一个好的付费用户带来的可能就是25块钱甚至更高的价值。在口碑、营收这两个环节的转化率上，如果能够有所提升的话就更加明显了。从1%到2%的提升就是翻倍的提升。
转化率优化，是实现增长最好的杠杆
转化率优化就是AARRR这个图里每个环节到下一个环节的转化率。换句话说，有100个新来的用户，如果有10个激活就有10%的转化率，如果能把10%的转化率提高到20%，就可以有1倍以上新的激活用户，20个，这就是转化率优化的概念。
在每一个转化的环节如果都能够产生优化，就会大幅度提高最终的营收增长。
转化率优化是对于增长来说是最有效最经济的一种方法。从拉新到激活转化率10%提升到20%，就会带来两倍的新的激活用户。如果以后几个环节的转化率不变，营收就会翻倍，这是一个多么巨大的增长。如果没有转化率优化，增长就十分困难。
从本质上来说，要不断改进产品，改进市场策略和运营策略。
对企业来说，要最大化优化业务目标。如果你负责拉新，让你的拉新到激活转化率尽量高。如果你负责变现，提高留存到营收的转化率。
对客户来说，优化转化率也是在提升用户体验。99%的用户会因为用户体验不好不再使用产品。
优化转化率会给你带来哪些好处？
1. 扩大客户获取渠道
无论是线上打广告还是线下地推，都没有产生很好的转化。可能你花了10万块钱，来了1万个用户，在注册的时候流失了90%，最后只有1000人留下来，这条渠道只能帮你获得1000个用户。但是如果做转化率的优化，把90%的流失率降低到50%，这个渠道就能给你带来5000个用户，而不是1000个用户，这样就可以积极扩大客户获取渠道。
2. 让所有的市场行为更加有效。
做了转化率优化，拉新的用户更有可能变成忠实用户，甚至付费用户，在这种情况下，可以更积极地在市场上加大投入。
原来一万块钱得到1000个用户，最终带来了100块钱的营收。现在一万块钱可以带来5000用户，带来了15000的收入，这个时候你就应该可以积极扩大市场，市场行为会更加有效。
3. 带来新的有效增长渠道
忠实的用户还可以帮助你去推广，转化成口碑营销的用户。口碑上去了，其他用户会通过朋友的介绍而来，这本身是一个新的增长渠道。虽然其它方面带来的用户数量是一样的，但是由于转化率提高了，所以营收增长了。
4. 提升了用户体验和用户的愉悦程度
服务变好了，用户在激活之后，发现这个APP对他很有用，他会更长久地留在这里。为什么他会转化成口碑营销的用户？因为服务超越了他的期待，他觉得应该向朋友介绍，有这么一个产品可以解决什么问题，带来什么帮助，而且还比别人做得好，所以这个才是转化率优化最大最本质的价值。
5. 持续寻找改进的空间
用转化率作为一个衡量的标准，一直寻找改进的空间去优化转化率。用一个图例，一张表来看一下转化率。从最外层来看，每一级的转化是在慢慢变小的，转化价值不断提升。每一层的转化都有更高的价值，每一层转化率的提升都会带来实际业务的增长。
如何优化转化率，实现用户的快速增长？
在解决一个优化方程的时候，目标很简单，就是转化率。将转化率最大化，目标非常清晰。可能有预算人力物力上的限制，用户数量本身的局限性，策略的影响等。
转化率优化方程式
有了限制之后，这个方程的解里变量有哪些呢？
产品层面
小到产品UI的配色，产品功能，用户体验流程，细节到方方面面的文案，怎样激发用户的使用，UI上的布局，大到技术层面的推荐算法，排除算法，后端系统架构，这些都会影响到转化率。
运营层面
在产品之外做一些什么活动，线上线下，给用户什么样的补贴和促销，文案，社交上的分享，传播，各种各样的视频，这些都是变量。我们可以不断调整这些变量，在限制条件之下最大化转化，这就是优化方程式。
假如我们有个非常强大的计算机，把方程的变量，限制条件和目标都输进去，算出来最好的方法，配色，文案，算法。这个是不存在的。因为这个优化方程式解空间是无限的，在数学中，要在一个无限解级里面求最优的点是不可能的。
怎么办呢？
我们就不能只是考虑有一个很强大的大脑，然后去算一算，什么样的UI，产品，运营能够带来最优转化率，而是不断在产品和运营层面做改进，然后不断优化转化率，直到无限逼近最优解。
通过MVP的方式来优化产品
最初的产品和运营，服务可能是从一个最简单的方式提供给用户的。当用户和消费者给我们反馈的时候，再不断通过技术手段，创意，分析，想法以及A/B测试不断改进。
就像上图所展示的一样，不是说一开始造个轮子，然后造一个底盘，造个车模，一辆车就出来了，这不是MVP迭代。
在车出现之前，完全没有可用的产品，这个就是传统的产品。传统产业MVP这个概念很模糊或者他们没有这个福利可以享受这种迭代方法。但如果你做互联网代理或者线上的产品，新一代产品还在使用这种方式，你很可能遭到市场的淘汰。
第二种方式也不对，先造一个滑板车，再造一个自行车，然后给用户提供摩托车，最后给一个汽车。这个当然是不断给客户迭代的方法，但成本太高，没有积累，滑板车无论如何也没有办法通过轻量的迭代和改进变成一个自行车，自行车也没有办法轻松变成摩托车和汽车。
所以正确的MVP迭代是先给他一个破破烂烂的小破卡车，然后再装修，改进一下，根据用户的需求点扩充，最后把它豪华装修一下，这才是MVP。先给用户一个可用的小破车，然后不断迭代给它加上货舱，加上乘客舱，再装修，这是新一代的优化迭代的方法。
优化的方向有哪些？
比如说Google会自己去寻找一些可能存在优化的地方，包括产品UI，设计UI一变，也许就会影响用户对产品的理解，提高转化率。文案内容，现在申请变成立即申请，别看这一个词，它有可能带来很不一样的转化率。举个例子，要是把加入购物车变成点击领取大奖，会发现点击率会提高。通过改进页面布局提高用户的操作效率也是经典优化的方法。
产品功能方面，想上一些新功能，看看能不能让用户体验更好，留存更多，转化更多。还会包括一些后端技术方面，架构能不能改进，提升用户效率，推荐算法怎么改进，都可以去调整，优化。
用刚才提到的对比实验方法去看，改了之后和没改之前有没有什么提升，有提升就把这个发布出去。
注册率、留存率、分享率、用户活跃、转化、用户行为，这些都是优化的方向。
转化率优化的利器——A/B测试
A/B测试就是只改变一个条件的单盲实验。为什么要做A/B测试呢？
A/B测试究竟有什么好处？
这是Airbnb的数据，可以看到数据一直在增长。其中可以看到，中间有一个红色的时间段，大概维持了小一个月的时间，这个时间段发生了什么？Airbnb上线了一个新的产品功能，到结束的时候又下线了。
在这个红色的时间段，数据一直都是在增长。有个很大的问题就是外界环境对数据的影响太大了，以至于在这张图里我们完全无法知道，这个上线了一个月的产品功能对用户产有没有产生增长的影响，以及究竟是怎样的增长？
所以如果没有A/B测试，没有科学的验证，可能在产品，运营和市场策略上，会做一些不科学的决策。也许有个决策带来了-20%的不好影响，但是我们不知道，因为我们没有实验验证它。或者是后台技术人员毫不容易研发出来一个推荐算法，提升了5%的订单量。但是我们并不知道是因为它们带来了5%的订单量。这样的话，我们就失去了这种宝贵的经验。
从这张图可以看出来，只有A/B测试才能告诉我们，产品功能上线前后究竟会有怎样的影响？假如每一次产品迭代，策略上线的时候，都经过A/B测试的优化，那么增长曲线可能就跟这条蓝线一样。也许不是我们最喜欢的指数增长或线性增长，但它始终在增长。
如果没有A/B测试，可能会像红线一样不断地波动，在短期之内可能红线蓝线差不多，但是时间一长，红条会被蓝线远远甩下，这就是A/B测试驱动持续增长，也是Google的最佳实践。
A/B测试的具体操作方式是什么样的？
要考虑随机流量的选择，怎么同时支持多个变量，单个变量，多个实验，单个实验？怎么能够比较方便地选择实验版本，知道多长时间才能得到可信的结果？如果没有好的统计工具，执行区间算得不对，实验结果也就不准确。
这个时候你就可以考虑使用第三方的A/B测试工具。在产品或者营销业，想要接入第三方A/B测试SDK，工作就可以专心到设计迭代方案上去。这些方案通过第三方平台就可以发布给用户或者消费者，然后自由调整实验流量，让1%的用户试试这个方案，5%的用户试试那个方案，根据数据反馈，分析方案的好坏，这就是A/B测试实践中的方法。
正确、高效的A/B测试是什么样的？
一个产品经理一天能做几十个A/B测试，七天下来就能做上百个。一百个实验里面六七十个既不提升，也不降低转化率。可能有十几二十个，你觉得它好，它其实是坏的，你也可以吸收教训。只有几个比较好，你可以发布给用户，最后带来20%的营收。如果一个星期有一个提升20%的实验，或者几个实验加起来20%，一个半月之后你就可以领先竞争对手一倍了。
通过第三方的A/B测试平台，可以轻松开展实验，包括实现简一的改版，一键发布做很多的QA测试，抢流量，一键回滚，如果发现了bug立即关闭实验。实时获取准确的实验结果，加快执行区间的收敛，支持大量并发实验等等。
尽量不要自己去构建这套系统，很多企业自建成功了都是耗费至少两年以上的人力物力，好几千万的支出，而且还可能遇到各种bug。
Airbnb和Google都是怎么做A/B测试的？
Airbnb
Airbnb所有重要页面的修改，还有流程上的调优，都会首先发布给1%-5%的用户。看一看实际的数据，访问时间，留存，下单有没有提升，然后决定是全面发布还是砍掉。
新一代的企业从第一天就具备这样的意识和能力，它们会告诉自己的同事们，为什么要去做A/B测试，为什么这种方法可以实现持续的增长。
Google
我在Google就做了很多的A/B测试实验，帮助Google的广告营收增长。我发现了一些很有意思的现象，比如说广告位如果左移一个像素，会带来营收增长，如果是左移两项，再移一个像素就会有亏损了。
这个事情完全没有理论解释，如果一个产品经理跟我说，让我左移一个像素可以带来增长，我绝对不相信，但是A/B测试会告诉我这就是事实，所以任何产品的改动和优化都需要A/B测试才能上线。
高效AB测试的8条实用经验
1. 效果惊人
微小改动带来KPI的巨大营销。比如说像素，颜色，文案就可以带来巨大的影响。
2. 耐心测试
但是大多数改动是不会大幅度提高，这很容易理解。如果用户根本对这块不关心，在那儿改来改去也不会有什么效果的。
3. Twyman法则
凡是看上去很出人意料的图表，通常都是因为数据统计错了。如果实验结果很好，非常有可能是数据统计错了。
4. 你很不同
复制他人的经验往往得不到什么效果。
5. 速度很关键
任何能够加速用户响应时间的改动都一定会带来KPI的巨大提升。所以如果技术人员，产品，市场营销的代理公司，说他们可以加速你的H5加载时间，加速用户响应的速度，无论如何都要支持他去做。
6. 关注产品质量
点击率很容易提高，重要的是提升用户真正的体验。
举个例子，电商有的时候强调一下价格的展示会降低加入购物车的点击率。一个电商加强了商品价格的展示方式，让用户更醒目的看到价位，结果发现加入购物车点击率或者商品的浏览率降低了一半以上，好像是个非常糟糕的改进。但这其实是一个很成功的改进，提升产品质量，使得用户的购买率和GME上升了很多。为什么呢？用户更容易找到想买的商品，体验提升，销量提升。
7. 快速轻量的迭代
尽量不要做复杂的大量改动的大实验。这样做便于追因，改了一个什么地方，产生了什么效果，而不是改了10个地方产生了一个效果。这10个地方改动都是对我有正向的效果吗？不一定。
8. 用户数量是基数
几千上万的用户才可以展开高效的预测。
经典优化案例分享：
墨迹天气
他们做了一个很有意思的实验，希望能够提升天气消息的分享率。改进了分享按钮，发现三种不同的改进方法，对比原方法都有一个变化。有一个方法可能是看上去提升了5%，但是执行区间是-1%到+10.4%，说明什么呢？说明分享率有可能会下降了1%。但是第三种方案就特别理想，它可以提升平均18%的分享率，执行区间从11.9%-23.6%，这说明如果把分享按钮发布上线，可以至少让分享率提升11.9%以上。
滴滴打车
滴滴在司机招募的时候，会想各种各样优化的方案，提高司机的转化率。中间这个方案每天跑一单，油钱轻松挣，这个就提升了注册率18%。最后一个方案车主招募，注册率提升了21%。这样一个A/B测试在平台上出来的结果不仅产生了效果，司机注册率提升了，也帮助了产品经理和市场营销人员。
原先的市场策略展示一个帅气的司机和家人，这样一个策略未必能招来司机，为什么呢？可能很多想打车的人点进来了以为是一个打车广告。这个方法就能吸引一些兼职司机来注册。
中间的方案，点进来的人会发现要上传行驶证，驾驶本，银行帐号什么的很麻烦，转化率不是特别理想。
但是车主招募就不一样了，很明确你要做滴滴的司机，这个时候就会提升注册率，对未来市场策略有很大的帮助。
亚马逊
亚马逊的购物车按钮，无论页面怎么变化，购物车按钮的造型不变。当你点击它的时候，会有一个绿色提示纹案配合显示出来。为什么亚马逊要用这样一种设计呢？因为它做过大量的A/B测试，发现只有这样的一种文字和UI才能达到转化率的最高。
亚马逊还做过很多有意思的A/B测试，其中包括提升信用卡申请转化率。最早的时候亚马逊信用卡是在商品展示页面，加入一件衣服到购物车里，也可以加入一个亚马逊信用卡到购物车，但是这样的信用卡推销基本无人问津。最后运营想到了一个非常有意思的想法，能不能在用户结算的时候推销信用卡。首先节省了广告位，不用显示在商品页，其次产生了很高的转化率，最后这件事情帮亚马逊每年都挣一个亿美元。
这些大家已知的一些经验，都是通过A/B测试，不断的优化迭代产生的。
