作者：LouisX  公众号：Louis徐玮（ID：louisxuwei）
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几年前我在Facebook增长团队工作。这篇文章分享一下Facebook的增长团队是如何运作的。希望对大家有所启发。

近几年来“增长”这个词开始变得很流行。侧面表达出了很多企业家在存量市场下对流量的焦虑。其实增长的概念从古至今都没有变过。在形势的压力下，大家开始纷纷探寻有没有成型的方法论，试图找到增长的“捷径”。

以一个例子说说Facebook是如何做增长。

第一步，定目标。定目标看上去很简单，但实际上真正定得好却很难。目标如果定得不好 = 没有目标。不同产品业务的核心目标应该是有所不同的。但一定要足够简单清晰！

比如在Facebook总分为三块：增长，核心产品和商业化。业务部门的目标和公司整体的目标用一个简单数学公式清晰表达：

           

不同业务核心的指标也不一样。举个例子，同样是IM应用的微信和米聊，假设每天都有1千万人打开，但是我每天用微信发100条信息，米聊我只发10条。用DAU就不能衡量两个APP真实水平，更多应该是收发信息量。而且如果微信的目标定成了DAU，那么团队的同学会开始想办法发PUSH提升指标，反而误导了业务的方向。

再就是给目标量化。要定一个跳一跳就能够得到的目标。假设现在Facebook有1000万DAU，那么明年的目标会怎么定。当然你可以拍脑袋定一个1500万的目标。但如果目标定得过高或是过低，都不能起到指导的效果。一般会把目标定得比较明确：比如1450万。其中自然增长预计会有200万。新用户次留有X%的空间大概会贡献100万DAU，召回层面大概会有50万DAU的空间...所有加起来以后就能达到1450万的目标。

            

抽象化的目标是没有指导意义的。把每一个目标转化成可执行的项目才是精髓。举个例子，你被分到了提升新用户留存的项目。提升新用户留存这个命题很虚，我们来把他实化。提升新用户留存，要了解用户来到这个场景后给他惊喜感的是什么。一个用户能留存下来，一定是觉得这个平台“有用”（“有用”包括有趣）。所以你的目标是尽快让用户发现这个产品的价值（所谓的aha moment）。这里有很多方法，我们以数据分析的角度提供一种解题的方案。

我们把Facebook平台上的用户分为两类：一类是活跃用户，另一类的非活跃用户。我们尝试分析用户的哪些行为/特征更容易促成用户的留存。拉了一些用户常见的行为特征（如下图）。

你会发现有无好友这个特征，在活跃和不活跃用户间的差异非常显著。在活跃用户里面，有加上好友的用户特别多。但是在非活跃用户里面，大部分用户原来都没有加上好友。你貌似找到了一个点，你提出了一个假设：让新用户尽可能加上好友能显著提升该用户的留存。

那么现在的命题就从“提升用户留存”->"让用户尽快加上好友"。似乎有一点方向了。

            

这个时候，你要继续问自己。其实平台是有加好友的功能的，但可能对于新用户来说做得还不够好，资源倾斜得还不够。那么怎么决定需要多少资源呢？我们就要尽可能量化收益。你要继续问自己一个问题：新用户要加上多少个好友才能达到稳定的高留存？

我们来画一张图：（横轴是好友数目，纵轴是留存）

            

我们会发现，加好友的边际效益是递减的，大概加到了10个好友左右。用户就能达到比较高的留存。那么我们的目标又可以进一步细化：

             

所以新用户留存组的目标由一开始的：“提升新用户留存”这个比较虚的目标转变成了“让用户7天内加上10个好友”这个非常明确的目标。当然这里可以继续细分下去，大家能理解这个思路就行。我这里概述的都是比较简单的模型，实际的分析会更加复杂和严密。整体思路是把一个比较虚的目标转化成可执行的一个个小目标。最后模型展现就好像一棵棵树一样。每个分支扎得越深，贡献足够的养分，整体才能“长”得更快。

        

在硅谷增长流传一句话：“无法衡量就无法增长”。好的增长团队，一定是经过无数次实验能打能抗的团队。现在目标有了：”让新用户7天内加上10个好友“。那么大家会有很多的想法：是不是在注册流程中推荐好友？是不是对新用户在信息流里面推荐更多好友的资源位？是不是要在推荐好友列表中加入更多新用户？如何用上PUSH/SMS？等等...

如何确定项目的优先级？确保达成季度目标？这个时候项目负责人就会把这些所有的想法集合起来。结合过往的经验和数据分析。把项目划分成两类项目，一类是“确定型”项目。另一类是“探索型”项目。确定型项目是能对目标产生确定性收益的，一般会占团队半数以上资源。另一类“探索型”未知性比较高，但是一旦挖掘到新的“油矿”，就能给后几个季度带来源源不断的收益。所以规划，也会像一个多叉树一般，如果发现一个树的分支能找到水源，就继续开辟这个分支。如果尝试了一个新的方向，发现收益不大，就赶紧放弃这个方向。

             

在Facebook有一套高效实用的AB实验平台和数据分析工具。每一个实验，各方人员都能迅速从各个维度来衡量和评估这个实验的具体效果。每一次的分析，都加强了团队成员对用户及产品的理解。久而久之，实验的成功率会大幅提升。很多沉淀下来的经验，让大家知道那条路是通的。补充在整体的“决策树”上，形成团队成员间不断提升效率的正循环。

在上述例子中，比如我们发现“推荐好友”这个模块对7天10个好友提升很大。我们就会以这个为支点，继续分叉出更多支点，比如说“在不同入口给予更大的流量”，“在信息流中给新用户推荐更多好友”，等等这些小分支。

通过AB实验来获取更多的信息。比如“在信息流中给新用户推荐更多好友”这个分支，我们会再分析这个流量成本和广告收入之间的平衡关系；把新用户人群的不同阶段再做精细化；针对不同地区人群文化属性做差异化策略。这些又成了一个个小分支，直到这个分支的水源完全被挖空，我们就会换一条分支继续探索

”增长“更多是一种思维方式，而不是可复制的方法论。如果要用一句话总结：就是提高系统迭代进化的效率。很多人会说，其实我们做不了这样：因为我们没有XX系统，我们的模式是to XX的，我们体量太小。准确来说，抄作业是肯定行不通的。更多是透过这个表象，看里面有哪些思维模式可以为之所用。

“增长”这个词是依附于生命体。生命体的“增长”是一个系统性协作的过程。而这个过程一定是符合某种规律的。所谓“一生二，二生三，三生万物”就是这个道理。

我这里抛砖引玉，希望更多有想法的同学前来指教。