【How-To】营销人进阶必看！成为增长黑客，这 7 项技能你具备了吗？

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本文原作者 Nate Desmond，现为谷歌的产品营销经理。原先是一名金融分析师，借助谷歌本身良好的企业文化和技术方面的优势，在成为 Growth Hacker 的道路上越走越远。

导读：Growth Hacker，即增长黑客，近年来互联网圈很火的一个概念。什么是增长黑客？相信很多人对此都还没有清晰的认知，今年 7 月份，范冰@XDash 的《增长黑客》在国内掀起了一阵小旋风，正式给大众科普了一遍，书中对该名词的定义：

「增长黑客是介于技术和市场之间的新型团队角色，主要依靠技术和数据的力量来达成各种营销目标，而非传统意义上靠砸钱来获取用户的市场推广角色。他们能从单线思维者时常忽略的角度和难以企及的高度通盘考虑影响产品发展的因素，提出基于产品本身的改造和开发策略，以切实的依据、低廉的成本、可控的风险来达成用户增长、活跃度上升、收入额增加等商业目的。简单来说，就是低成本甚至零成本地用「技术」来让产品获得有效增长。」

很高上大对吧？如果还没有做好看这本书的心理准备，可以先从本文围观一下国外一名 Growth Hacker 的养成教程，了解增长黑客所必备的几门技能。

需要说明的是，虽然技术催生了很多强大的营销工具，各种软件的运用让市场运营看起来确实更技术化了。但这些都是错觉，对于增长黑客而言，有点小儿科，工具背后的实现原理和算法思想才是让他们脱颖而出的关键。编者根据自己的理解和认识，把这些技能按照学习难度分为入门级-进阶级-大神级，一起来看看国外的大牛们都在学些什么。

一入门级

1.统计学

数字营销的关键自然在于数据，收集并分析数据，相信每一个营销人多少都会一些（不然你平时怎么跟老板汇报）。不过，小学生水平的初级概念，比如百分比、平均值、概率等，在增长黑客的范畴中可能连花拳绣腿都算不上；列举几个高级的：置信区间、线性回归、平滑模型，对比统计学&增长曲线预测……是不是唤起了某些回忆？没错，这些就是大学里《数理逻辑》、《概率论》等统计学课程的内容。可惜，对于有高数恐惧症的人来说，这些都是「再也回不去的青春」。不过，在线教育的兴起意味着学习一门东西不再需要回到学校选一门专业课程，可能一周花几个小时，也可以重拾象牙塔里的精髓，从统计学中获得一些启发，为后面一些诸如 SQL、算法的高阶学习提供基础，推荐的学习资源有：

2. 高阶数据分析

随着增长黑客的发展，不少大神开发出了一些 API，通过封装大大简化了数据统计分析工具的使用门槛。比如，国外常见的 Google Analytics、Mixpanel（国内的百度统计、CNZZ），通过简单的调用，就可以得到大量用户访问数据。对于非技术流的市场人员，编者认为关键有两点：

1) 对数据统计建立敏感的意识：这类工具虽然涉及代码，但使用门槛其实是很低的。关键在于了解不同工具的功能和特点，选择恰当的使用场景，让开发人员帮你部署起来，让统计数据成为一种良好的习惯。日积月累产生的数据库，相信会成为一笔巨大的财富。

2) 提高数据的利用率：数据工具很强大，而很多时候我们只关心某个数据，最常见的就是 PV、UV（因为那是该死的 KPI！），白白浪费了很多有用的信息。像页面访问深度、流失率、访问来源这样的数据，是不是能帮你去深度分析一场 Campaign 的传播路径和规律？；而平台终端、国家地区分布等这类信息，是不是会让你更好地了解用户属性？深度挖掘数据，有助于企业描绘出更清晰的用户画像，提供个性化、定制化服务。可学习的资源有：

二进阶级

1. 网站信息检索

互联网带来的好处之一就是信息爆炸，越来越多的数据可以在互联网上收集，但也带来了一个问题：真正有用的信息被淹没了。因此数据挖掘成了增长黑客横行网络的必备技能，运用得比较多就是爬虫技术；一些封装得比较好的爬虫，比如 Import.io，可以比较直观抓取到你需要的信息，免去编程的麻烦，比较适合电子商务、销售导向的企业使用。除此之外，可供学习的资源还有：

2. A/B 测试

A/B 测试，这种应用广泛的对照方法论在营销、设计、产品领域都会用它获得访客行为信息，来提高转换率。因互联网的反馈是比较及时的，投放的广告可以在数分钟内进行调整，所以 A/B 测试的优点显而易见。所以一个好的营销人应该知道如何设置一系列的实验来提高点击转化率并为用户画像。而A/B 测试又不仅仅是对照实验那么简单，背后有一整套理论框架支持。特别涉及到代码实现要和开发人员沟通时（除非你亲自 coding），完备的知识体系可以让你更好地表达需求，得到比较好的效果。除此之外，还有一些类 Optimizely 和 Visual Web Optimizer 的测试平台供体验，感兴趣的同学可以尝试。关于 A/B 测试方面系统学习的资源有：

3.Excel建模

通过数据统计工具、爬虫、A/B 测试等，加上大量企业内部的用户行为数据，我们拥有了大量的数据。然而如此海量的信息，怎么有效利用是很多公司头疼的问题，对于营销人员而言，最现实的问题就是如何从这些数据中了解用户行为、提炼出传播规律，从而使市场推广获得更好的效果。增长黑客作为一群对数据及其敏感的人类，建模这样的进阶技能自然是必备的了！Excel 提供了强大的数据处理能力，拥有比较好的扩展性，可以通过建模来洞察到比较直观的信息。数据建模的意义，对于 B2C 企业尤其重要，大量用户购买数据对于促销、销售的帮助不容忽视。推荐的学习资源有：（建议精力有限的营销人员专注学习公式、数据透视表、宏三方面即可）

PS：更喜欢 MATLAB 建模的同学可以自行寻找相关教程

三大神级

1. 数据库查询/SQL

在初阶技能说到，像 Google Analytics 和 KISSmetrics 这样的可视化工具确实大大降低数据收集、分析的门槛，但是要对数据的认识更进一步的话，就必须进阶了。举个例子，假如你运营 Facebook，想知道用户编辑个人介绍的频率、更新照片的数量、浏览新闻的时间，这些信息 Google Analytics 肯定无能为力，只能靠某些数据库工具获得。

如果你自己不会 SQL，只能去求开发 GG/MM 给你跑数据，按照经验，效率一般很低，往往有时候无果而终……所以如果营销人员 get 这项技能的话，就可以自己使用 SQL 来查询数据库，大大提高对信息的收集、筛选效率，因为 SQL 的基本应用并不是很难，有一定数学、逻辑方面的基础，就能很快学会操纵数据库，可供学习的资源有：

2.编程

编程作为增长黑客的终极大招，如果有条件可以掌握的话，自然是可以独当一面。但是，作为普通的营销人请不要有压力，并不需要从零开始学习成为专业级的程序员，只需要知道一些编程的基本要素即可。比如理解一些基本的编程逻辑和算法、读懂一些代码，方便进行一些小测试，从而更好地和开发人员沟通。按照经验，营销人员学 Web 方面的编程会更实用一些，比如 HTML/CSS、Ruby、PHP、Python，可供学习的资源有

关于增长黑客的几门技能及相关的学习资源，就介绍到这。大部分人看完这篇文章以后会做什么呢？轻轻点个赞，然后转发微博、分享到微信朋友圈，继续该干嘛干嘛；有一小撮人会选择收藏这篇文章，并试图掌握其中的一些技能，但是往往伴随着巨大的工作压力和琐事，很快就会放弃。而最一小撮人，他们会选择一种技能开始学习，遵循精益求精的原则，将一个目标完成，慢慢积累。所以学习不易，且看且珍惜。

译者注：原文中其实每项技能后面除了学习资源介绍，还有布置的作业，帮助学习者更好理解、运用知识，下定决心的同学请留心。
最后多说两句。按照经验，这样的干货学习类文章，大抵的结果是「你说的很对，但是我做不到！「数字营销、技术营销的重要性和趋势已经不用多说，广告狗们又那么忙，看了还有什么卵用呢？其实意义还是有的：
1) 如果你是职场新人&进修的学生：趁着还有学习的时间和机会，追随行业发展潮流不断学习&进化是必然的选择。
2) 如果你真的很忙：可以借鉴程序设计中的敏捷开发思维，先做到对增长黑客的一些特征、技能有了解，多看看一些案例；等到真的要用的时候，能做到依样画葫芦，在团队、项目中运用这种能力组合。
个人目前偏第二种，因为专业相关的原因，会对增长黑客、技术营销这方面的案例留心。如果你想持续获得更多这方面的内容，请保持对 SocialBeta 的关注；如果大家有好的内容，欢迎分享学习。

原文链接：natedesmond

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书名：增长黑客
副标题：创业公司的用户与收入增长秘籍
作者：范冰
出版社：电子工业出版社
内容简介：「增长黑客」这一概念近年来兴起于美国互联网创业圈，最早是由互联网创业者 Sean Ellis 提出。增长黑客是介于技术和市场之间的新型团队角色，主要依靠技术和数据的力量来达成各种营销目标，而非传统意义上靠砸钱来获取用户的市场推广角色。他们能从单线思维者时常忽略的角度和难以企及的高度通盘考虑影响产品发展的因素，提出基于产品本身的改造和开发策略，以切实的依据、低廉的成本、可控的风险来达成用户增长、活跃度上升、收入额增加等商业目的。简单来说，就是低成本甚至零成本地用「技术」来让产品获得有效增长。