很多人对增长黑客的认识，往往来自于一些著名的案例，比如 Hotmail 在邮件中加入 PS：I Love You 病毒传播，或者 Airbnb 开发 API 借助老牌分类信息网站 Craiglist 零成本获取早期用户等。如果拍一部宣传片，可能很多人觉得增长黑客会是一个独行侠的形象，身着黑色披风，脸带帅气墨镜，电脑前几个简单输入，用户增长曲线立刻飕飕向上向右，直到爆表。
其实增长黑客可以来自于各种背景，产品经理，程序员，市场营销和运营，只要掌握了增长方法论，建立了必要的能力组，和有效利用自己的专长，人人都可以是增长黑客。
那么成为一名增长黑客哪些必备技能？
我把增长黑客的硬性能力归纳为三个层次的技能金字塔：
一、基础层
这一层包含对增长基础理论框架的了解， 和基本的数据分析能力。这一层是做增长必不可少的基本功。
1、 增长基础理论
这个话题很大，有空我们可以再细讲，这里提几个最经典的思维框架：
海盗指标（Pirate Metrics)
由美国的著名风险投资机构 500Startup 的创始人Dave McClure 提出，包含 Acquistion 用户获取，Activation 新用户激活，Retention 用户留存，Referral 用户推荐，Revenue 盈利，很多团队还会加入 Resurrection 挽回流失用户。可以看出，和传统市场部门仅仅侧重于获取用户不同，增长部门的关注点几乎涵盖了一个用户生命周期的各个环节。
北极星指标 (North Star Metric)
又叫做 “ OMTM ' ，唯一重要的指标。 之所以叫北极星指标，是因为这个指标就像北极星一样，高高闪耀在天空中，指引着全公司上上下下，向着同一个方向迈进。这个指标应该是一个全公司统一的成功指标，同时它应该对应你的产品给用户传输了价值。比如说对于Airbnb，就是订房天数；对于淘宝，就是销售额。具体可以参见我的这篇文章
增长模型 （Growth Model）
是在海盗指标的基础上，进一步构建细化的定量增长模型，把公司的业务高度抽象化，暴露出对增长的影响最大的那些指标，并用一个简单的数学模型把这些变量和公司的北极星增长指标联系起来。很多公司在进行测试时感觉这某个点上做了一个实验，结果不错，下一步却不知道该干啥。一个很大的原因，是缺乏一个增长模型的宏观指导。在下图的 SaaS 软件例子中，如果试用购买率很低，那么盲目地进行实验提高网站访问量，并不是好的选择。
用户心理学 （User Psychology）
增长模型和用户心理学就像一枚硬币的两面，增长模型是从公司角度看用户在每一个阶段行为的汇总结果，而心理学则帮我们从用户的角度想问题：用户每次前进一步，比如从首次访问某个电商网站，到注册，到首次购买，再到重复购买，他都是怎么想的？很好用的一个思维模型是美国斯坦福学者 BJ Fogg 提出的用户行为模型：这里把一个用户行为发生的三个要素，归结为动力（为什么用户想做这件事），能力（做这件事有多容易），和触发（一个提醒用户做这件事的机制），想的再长远一点还可以再加上奖励（做这件事用户得到了什么），从而鼓励用户下次再重复这个行为，或者前进到下一步。
增长试验（Growth Experiment)
增长黑客网曾经做过一次调查，用三个字定义“增长黑客”，其中得票最多的一个答案是“Experiment Driven Growth”， 试验驱动增长。这里的实验就是指A/B测试。得益于各大社交和搜索平台对广告平台的大力开发，和许多商用A/B测试软件的出现，付费广告和产品内部的A/B测试的成本越来越低。大家不必猜测哪个版本表现最好，持续测试，不断优化，才是王道。A/B测试听起来不难，但是要想做好本身也是一门学问，需要设计者有明确的商业目标，有统计学的基础知识从而能够判断结果是否可信，有对用户心理学，文案，设计，用户体验的全面了解，从而能够设计出好的测试方案。
增长流程（Growth Process）
增长关注的范围虽然广，但实验并不是东一榔头，西一棒槌，而是应该有策略有重点地进行。首先是根据北极星指标，找到目前对这个指标影响最大的领域，比如，用户留存，然后对这个领域进行分析，找到一个突破点，产生一系列可能的实验方向和想法；然后，进入到快速迭代实验的阶段，以一两周为一个周期，设计实验，产生假设，上线实验，分析结果，再把结果应用到下一个实验中，并在全过程中，关注指标的变化趋势。
2、数据分析能力
增长天然对数据的依赖性很高，因为定北极星指标，构建增长模型，分析用户数据，寻找增长机会，这一系列增长黑客每日要进行的任务里，几乎每一条都离不开数据。它的独特之处就是创造了搭建－衡量－学习的反馈闭环，从数据开始，产生洞察，形成假设，上线测试，分析结果，再把经验直接反馈到下一轮的数据分析和测试中。
这里篇幅所限，先简单列出几个增长入门的数据分析方法，供大家参考。
漏斗分析( funnel）
简单的说，告诉你用户完成一个多步流程时，有多少人能够“陪你到最后”，大家都是在哪一站下车的。每一步有多少用户能够前进到下一步就叫做那个步骤的转化率。对于分析用户注册，激活，留存，漏斗是一个非常好的思维工具。
用户分群（cohort)
最常见的应用是把同一时间段注册的用户叫做一个Cohort，追踪他们在注册一个月后，三个月后，半年后的活跃程度；同时纵向比较，今年一月注册的用户群，留存率有没有比去年一月注册的用户群有所改善。
用户分组（segmentation)
用户可以根据不同特性分组，比如性别，年龄，地理位置这些人口学信息，注册来源如自然注册，付费推广用户，老用户推荐的用户等，注册时间：新用户，老用户，流失后召回用户等等。分组可以帮助你不光看到平均值，还能看到分布图，从比较不同中发现机会和漏洞。
趋势分析（trend)
追踪关键指标的发展趋势，上升了还是下降了？一般来说，非常建议做一个数据面板，把 AARRR 各个海盗指标，以及一些重点流程的转化率指标都列出来，实时监测，观察趋势。
定性数据分析（Qualitative research)
很多人入门数据分析，会容易想什么问题都从数据里找答案。其实用户调研和定性数据分析，运用得当，是性价比非常高的研究手段。很多时候，数据只能告诉你是什么，不能告诉你为什么，这时候通过调查问卷，访谈，用户调查等模式，收集定性数据，往往能起到意想不到的结果。
二、专长层
这一层特指每个人的专业所长，比如编程，用户体验和设计，高级数据分析，文案写作，渠道运营等。这一层是你安身立命的根本，也是你做增长时区别于别人的 “特长”。
很多人一心想要做增长，却忘了把自己的专长打磨好。其实，如上所述，增长本身是一个跨部门的职能，不同背景的人，无论是产品经理，市场营销／运营，程序员，分析师，设计师，都能从自己身上可以找到“可转移的能力”，有效地应用到增长中去。 比如，以前是内容运营出身，锻炼出了强大的文案写作，产品定位和讲故事的能力，这个能力无论做社交媒体广告，着陆页，产品 A/B 测试，邮件等等，全都用的上。再比如，以前是数据分析出身，在分析用户行为数据和实验结果时，你的天然优势就发挥了用处，你就可能比一般的增长黑客对问题理解的更深更透。
另一方面，在找增长职位时，也应该要结合自己的专长，找到合适的产品和公司。比如说，如果你有程序员或大数据的背景，找增长职位时就应该衡量是否能够用上这些能力，比如用户数据量大的产品，平台类产品，有机会通过 API/Integration 等工程驱动的方式增长的，就应该是优先考虑的对象。再比如说，如果你在 2C 领域做交互设计师多年，到一个消费者产品增长团队，利用 A/B 测试进行用户体验优化而驱动增长，就是能够最大化专长的选择。如果你跑到一个企业级 2B 软件公司做增长，固然可以体验新的行业，你许多的面向用户的设计经验，可能就不那么适用了。
三、渠道层
这一层包含了你在做增长时，对所能利用到渠道的具体实战经验。渠道层的特点是更迭变化很快，搜索引擎的规则经常变，社交平台常换常新，去年的热点渠道，今年可能就少人问津，这些都是常态。
一般说到渠道，大家可能都会想到传统的外部分发渠道比如社交网络，广告，邮件等。我个人的看法是，从增长的角度，外部的分发渠道和产品内部的增长机制同样重要。
我把它们想成两个战场：增长黑客首先需要通过外部渠道，从泛滥的信息和无数的竞品那里抢夺访客的注意力，将其吸引到产品上来；当访客转化为用户之后，又通过产品内部的设计和机制让用户迅速体验到产品核心价值，鼓励他们对外分享，通过各种留存机制提醒用户常回来看看。
所以对于增长黑客来说，你所掌握的渠道越多，你的兵器库就越全，你就可以针对产品和市场特点，以及公司所处的阶段，有选择性地使用武器。主要的渠道分类如下：
用户获取渠道
主要指可追踪量化的线上获客渠道，比如社交平台，线上付费广告，搜索引擎，内容运营，病毒传播，互推合作等等；
用户留存渠道
主要指当访客转化为用户后，你可以联系他们的渠道，比如邮件, 移动推送，产品内信息，短信，消息等等；
产品渠道
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