Growth Hacker （增長駭客）是一種複合型人才， 他是工程師、資料分析師和市場行銷專家的聚合體。 要想成為一名 Growth Hacker（增長駭客）， 需要掌握多方面的技能和工具， 以下是詳細的內容。
一、市場行銷技能
市場行銷技能主要目的是獲取新使用者或者提高用戶的活躍度， 具體包括搜尋引擎優化（SEO）、自動化郵件行銷、病毒式行銷、內容優化等等。
1、搜尋引擎優化
搜尋引擎是人們在網路上獲取資訊的主流管道， 如果你無法被搜尋引擎抓取到， 那麼你就不存在。 你的內容在搜索結果頁面越靠前， 你的優勢就越明顯。
常用的搜尋引擎優化（ Search Engine Optimization ,簡稱 SEO ）技術包括提高關鍵字的密度和權重、增加長尾關鍵詞數量、建立外聯、優化介面結構等等。
搜索人名時 Twitter 頁面獲得谷歌優先推薦
2014年上半年， 負責增長的 Twitter 產品 VP 組織團隊對 Twitter 的搜尋引擎進行了優化， 定期自動將一段時間內最受人們歡迎的 5W 個標籤提交給搜尋引擎。 這項優化讓站外未登錄的訪問量從 750W 提高到 7500W， 驟升了10倍。
2、行銷自動化
行銷自動化（ Marketing Automation ）已經是美國商業運作中的重要環節、市場行銷必備技能。 通過整合 EDM（郵件直接行銷）和 CRM（客戶關係管理）兩大系統， 以自動化郵件的方式干預使用者購買決策行為，
Pardot 的一封報告顯示， 行銷自動化為企業用33%的低成本創造了50%的銷售線索。
兩個行銷自動化案例
以電商為例， 流量大、但是轉化低， 很多用戶流覽了商品但是未購買。 上圖（左）顯示的自動觸發的優惠引導郵件， 引導感興趣用戶重新返回下單。
3、病毒傳播
病毒傳播（ Viral Referral ）是 AARRR 模型的重要一環， 它可以讓你的產品發揮出10X、20X甚至100X的威力。 一個完整的病毒傳播過程包括發送者、接受者、傳播內容和傳播環境四個要素， 其中最重要的是傳播內容， 它必須要具有傳播性。
Dropbox 的病毒傳播機制
Dropbox 是一款雲存儲產品， 每個新使用者都免費擁有16GB 的空間。 你可以通過付費擴大空間， 也可以通過邀請好友加入 Dropbox 來實現。 每邀請一位好友， 邀請者和被邀請者都可以獲得額外500 MB的空間。 通過這套機制， Dropbox 的產品被瘋狂傳播， 獲得了每年500%的增長。
4、內容行銷
Nerdwallet 是美國一家金融網站， 通過撰寫大量理財技巧的博客文章獲得大量的訪問。 Nerdwallet 向用戶推薦銀行信用卡、保險、投資等產品,一旦使用者點擊對應連結購買了相關理財產品， Nerdwallet 即可獲取對應的傭金。
Nerdwallet 官網
獲客成本極低，客單價極高；通過大量優質博客內容，Nerdwallet 獲得了飛速發展。2015年 Nerdwallet 獲得 6400W 美元的A輪融資，相當於半隻腳踏入『獨角獸』行列。
二、工程開發技能
Growth Hacker （增長駭客）與市場行銷專家最大的一點區別就是，擅長從產品層面打造增長引擎。而這需要程式設計、開發、產品設計等技術的支援。
1、應用程式介面
一鍵將 Airbnb 房屋資訊同步到 Craigslist
Craigslist 是美國著名的協力廠商交易發佈平臺，類似中國的58同城，擁有海量用戶，但是該平臺並未對外提供 API 。Airbnb 當時還處於早期階段，急需大量流量。他們的工程師通過研究 Craigslist 的發佈機制，通過逆向工程方式將 Airbnb 房屋發佈資訊同步到 Craigslist。通過這個新方法，Airbnb 獲取了大量的免費流量，用戶數也有指數級增長。
2、A/B 測試
經驗主義並不可靠，尤其是面對多種模棱兩可的方案時，比如某個按鈕是用紅色還是橙色。這個時候解決此類問題最好的方法就是進行 A/B 測試。簡單說來，讓一部分用戶使用方案 A，另一部分使用方案 B，然後通過資料觀察對比來選擇方案。
對文案進行 A/B 測試
37Signals 為了提升產品註冊頁面的轉化率，對其進行了A/B測試。方案A（上）和方案B（下）不同之處在于頁面文案，分別是『Start a Higrise Account』（開啟一個高回報的帳戶）和『30-day Free Trial on All Acounts』(30天免費試用)。資料顯示，後者的註冊轉化率比前者高30%。
三、資料分析技能
資料統計和資料分析是增長駭客的必備技能，是優化的基礎。
1、資料統計
資料統計與收集是資料分析的前提，如何高效使用工具或者程式設計語言做好資料的統計是增長駭客的必修課。
資料統計方法
對於定性資料，主要採用問卷調研、使用者訪談的方式來獲取。對於定量資料，可以分為產品內和產品外兩部分。對於沒有所有權的外部資料，主要採用網路爬蟲抓取方式，常用的爬蟲語言有 Python 和 Java 。對於產品內部的資料，現在已經有了系列工具，包括流量分析平臺 Google Analytics 和使用者行為資料分析工具 GrowingIO 。
2、資料分析
資料分析應該建立在實際業務需求的基礎上，避免過於追求模型和演算法。以互聯網產品為例，下面是常見的資料分析方法：
管道投放優化；轉化漏斗分析；用戶留存分析；用戶畫像/用戶分群；行為軌跡/用戶細查；模型預測；A/B測試；熱圖分析。舉個例子，首次登錄 LinkedIn 的用戶，LinkedIn 會讓你關注5個好友。當你辦一張信用卡時，銀行會提出『消費滿5筆』免年費的優惠條件。那麼 LinkedIn 和銀行是如何關注得出關注5個好友、消費滿5筆的結論的呢？
魔法數字的計算結果
一個淺顯的道理，用戶的行為與他的留存之間有一定關係，通過干預用戶的行為可以提升留存。借助資料分析工具，分析使用者行為【多少天內*某個動作*做個幾次】與用戶留存之間的相關度。相關度越高的組合，往往就是我們需要優化的方向。
T型人才
以上是我們總結的一些增長駭客常見技能，要想樣樣精通是非常困難的，所以『一專多長』是理想的技能配置方式。即在上述方面均有所基本掌握，同時又在某一方面特別精通，這樣做起增長才能遊刃有餘。
本文節選自 GrowingIO 2017年第1期電子書–《增長駭客手冊：如何用資料驅動爆發式增長》。
Nerdwallet 官網
獲客成本極低，客單價極高；通過大量優質博客內容，Nerdwallet 獲得了飛速發展。2015年 Nerdwallet 獲得 6400W 美元的A輪融資，相當於半隻腳踏入『獨角獸』行列。
二、工程開發技能
Growth Hacker （增長駭客）與市場行銷專家最大的一點區別就是，擅長從產品層面打造增長引擎。而這需要程式設計、開發、產品設計等技術的支援。
1、應用程式介面
一鍵將 Airbnb 房屋資訊同步到 Craigslist
Craigslist 是美國著名的協力廠商交易發佈平臺，類似中國的58同城，擁有海量用戶，但是該平臺並未對外提供 API 。Airbnb 當時還處於早期階段，急需大量流量。他們的工程師通過研究 Craigslist 的發佈機制，通過逆向工程方式將 Airbnb 房屋發佈資訊同步到 Craigslist。通過這個新方法，Airbnb 獲取了大量的免費流量，用戶數也有指數級增長。
2、A/B 測試
經驗主義並不可靠，尤其是面對多種模棱兩可的方案時，比如某個按鈕是用紅色還是橙色。這個時候解決此類問題最好的方法就是進行 A/B 測試。簡單說來，讓一部分用戶使用方案 A，另一部分使用方案 B，然後通過資料觀察對比來選擇方案。
對文案進行 A/B 測試
37Signals 為了提升產品註冊頁面的轉化率，對其進行了A/B測試。方案A（上）和方案B（下）不同之處在于頁面文案，分別是『Start a Higrise Account』（開啟一個高回報的帳戶）和『30-day Free Trial on All Acounts』(30天免費試用)。資料顯示，後者的註冊轉化率比前者高30%。
三、資料分析技能
資料統計和資料分析是增長駭客的必備技能，是優化的基礎。
1、資料統計
資料統計與收集是資料分析的前提，如何高效使用工具或者程式設計語言做好資料的統計是增長駭客的必修課。
資料統計方法
對於定性資料，主要採用問卷調研、使用者訪談的方式來獲取。對於定量資料，可以分為產品內和產品外兩部分。對於沒有所有權的外部資料，主要採用網路爬蟲抓取方式，常用的爬蟲語言有 Python 和 Java 。對於產品內部的資料，現在已經有了系列工具，包括流量分析平臺 Google Analytics 和使用者行為資料分析工具 GrowingIO 。
2、資料分析
資料分析應該建立在實際業務需求的基礎上，避免過於追求模型和演算法。以互聯網產品為例，下面是常見的資料分析方法：
管道投放優化；轉化漏斗分析；用戶留存分析；用戶畫像/用戶分群；行為軌跡/用戶細查；模型預測；A/B測試；熱圖分析。舉個例子，首次登錄 LinkedIn 的用戶，LinkedIn 會讓你關注5個好友。當你辦一張信用卡時，銀行會提出『消費滿5筆』免年費的優惠條件。那麼 LinkedIn 和銀行是如何關注得出關注5個好友、消費滿5筆的結論的呢？
魔法數字的計算結果
一個淺顯的道理，用戶的行為與他的留存之間有一定關係，通過干預用戶的行為可以提升留存。借助資料分析工具，分析使用者行為【多少天內*某個動作*做個幾次】與用戶留存之間的相關度。相關度越高的組合，往往就是我們需要優化的方向。
T型人才
以上是我們總結的一些增長駭客常見技能，要想樣樣精通是非常困難的，所以『一專多長』是理想的技能配置方式。即在上述方面均有所基本掌握，同時又在某一方面特別精通，這樣做起增長才能遊刃有餘。
本文節選自 GrowingIO 2017年第1期電子書–《增長駭客手冊：如何用資料驅動爆發式增長》。