1）数据分析与洞察收集；（2）想法产生；（3）排定试验优先级；（4）试验执行。在第四步完成之后重新回到数据分析阶段，评估试验结果并决定下一步行动。在这一阶段，团队将确定产生了初步成果的试验想法，并进一步完善，而对于结果差强人意的试验想法，则直接抛弃。循环往复地推进这一过程。
虽然创造一个不可或缺的产品本身并不足以给公司带来爆发式增长，但是这是公司实现迅速、持续增长的基本条件。不宜过早开展增长攻势：增长黑客的基本原则之一就是在确定你的产品是否不可或缺、为何不可或缺以及对谁来说不可或缺之前不要进入快节奏试验阶段，也就是说，你必须要了解你的产品的核心价值是什么、对哪些客户来说具备这些核心价值以及为什么。
“aha时刻”是产品使用户眼前一亮的时刻，是用户真正发现产品核心价值的时刻（产品为何存在、他们为何需要它以及他们能从中得到什么）aha体验是可持续增长的必要元素
找到aha时刻或许不那么容易，但是评估产品是否满足基本要求却比较容易。
方法1：问卷调查
问题：如果这个产品明天就无法使用了,你会有多失望？1.非常失望2.有一点失望3.不失望4.不适用——已经弃用产品如果40%或者更多的回复是“非常失望”意味着产品是获得足够的不可或缺性的。
方法2：留存率用自己产品的留存率，以行业可比性的产品作为基准去参考，从而确定产品是否不可或缺。
然后根据北极星指标一步步拆解，拆解到可以落地执行的粒度。比如电商网站，GMV=流量×转化率×客单价，流量=站内流量+站外流量然后一步步按照拆解的指标进行优化
寻求试验的成功是一个以量取胜的游戏，每一次成功不论大小都很重要。增长黑客的巨大成功往往来自一连串小成功的累加。每个月5%的转化率改进会带来全年80%的提升，提升5%的留存率会带来25%~95%的利润增加
增长黑客循环
这一循环中每一个步骤的完成都应当保持固定的节奏，以每一两周完成一次循环为佳
在这一阶段，增长负责人要和数据分析师一起深入分析初期用户数据以发现具有明显特征的用户群体。要将经常性的消费用户和其他几乎不使用或下载后从未使用的用户分离开来（即用户分群）。
基于数据分析，提出一些增长想法，并规划初步的试验流程。
“点子”是增长的催化剂。你需要一系列的增长点子以形成稳定的增长动力。能够不加限制地提出想法对于增长黑客过程尤为关键，从中筛选最具价值的那些（注意：任意提出≠任意测试，测试还是需要经过严格的优先级排定的）。所有成员都应当提交尽可能多的可能提高APP用户创收的增长想法。提交的想法必须清楚地说明应该做出什么具体的改变，并阐述为什么这一做法可能带来结果的改进，同时也要说明如何衡量测试结果。
想法名称：购物清单想法描述：使用户轻松地查看并再次订购之前购买的商品将增加重复购买的人数，也会提高他们下单的速度。更便捷的再次购买操作应该能够刺激更多用户回购。购物清单功能应当添加到App的导航项中，使所有用户都能够使用，方便用户保存并回购他们喜爱的商品。这一功能应该先在早期用户中进行测试，再提供给所有用户使用。假设：通过给用户提供便捷查询并回购商品的功能，回购用户人数将提高20%待测指标：使用购物清单功能的用户数、每个清单保存的商品数、回购数、回购比例以及平均每笔订单的金额
肖恩制定了ICE评分体系，ICE三个字母分别代表impact（影响力）、confidence（信心）和ease（简易性）。影响力越大，分数越高；信心越足，分数越高；越容易操作，分数越高。三者取平均分，根据平均分进行优先级排序
经验法则：采用99%的置信水平；永远以对照组为依据。
在大规模获客之前，需要实现三种匹配：（1）语言—市场匹配，也就是你对产品优势的描述打动目标用户的程度（打磨营销语言，用最有效的方式传达产品价值及特点）；（2）渠道—产品匹配，即你所选择的营销渠道在向目标用户推广产品时的有效程度（优化核心渠道，实现最优增长）；（3）产品—市场匹配，产品能够为相当一部分独立的用户解决问题、满足需求（第二章的不可或缺性调查）.
用户行为类型表
6要素评估渠道质量
4要素评估渠道质量
2要素评估渠道质量
第二章讲到，如果产品没有价值，不能带来aha时刻，那么任何病毒循环策略都发挥不了作用。
一个产品要真正具备病毒性，那它的病毒系数（又称K因子）必须超过1
病毒系数（K）=用户发出的邀请数×受邀者中接受邀请的人数案例：假设对25000名用户实施推荐计划，25%的用户发出邀请，平均每人发出5份邀请，平均10%的用户接受邀请，该计划带来了3125名新用户。这个结果对任何一种营销都是巨大的成功，但它的病毒系数仅有0.5（远低于自传播要求的1）病毒系数=5×10%=0.5任何产品的病毒性都由三个因素决定：
拿Hotmail来说，大部分用户每次只向一位联系人发送邮件，只有少部分人群发邮件，所以Hotmail的有效载荷很低。对Hotmail来说，频率指的是人们发送邮件的频率（因此每次发送都有一个人被邀请），这个频率很高。尽管Hotmail的有效载荷很低，但它的转化率和频率很高，因此它的链接极具病毒性。
《首席增长官》:衡量推荐的两大指标：K因子和NPS分值
Dropbox（类比百度网盘）中，邀请别人可以获得更大的存储空间Airbnb向邀请者和受邀者各提供25美元现金奖励，供他们下次预定房间时使用但是一家餐馆如果送花来激励用户，就显得很奇怪
一个常见的错误是，受邀者回应了邀请而你却没有优化他的体验。例如，还没有告诉受邀者这个网站/app是做什么的，就冒失的要求他们进行注册。
对比Airbnb为受邀者打造的绝佳体验就能明白。首先，邀请的内容包含了邀请者的姓名和照片，还有专门写给受邀者说明奖励措施的一段话（根据本书写就时的情况）：“你的朋友摩根为你在Airbnb上的第一次旅行省去了25美元，Airbnb是最好的旅行方式，一定要感谢你的朋友！”它的行为召唤也很简洁醒目：一个写着“领取奖励”的大按钮。这样的好处是双重的：受邀者将不仅更乐意回应邀请，他们自己也更愿意发送这样的推荐邀请，因为现在他们知道他们向朋友发送的不是垃圾信息，也不是过于强势的邀请。
一举成功的增长极少，大部分成功的增长都是经历了很多次失败的试验。
提高激活率的核心在于让新用户更快地体验到“aha时刻”。
某电商小程序的用户路线图+指标体系
某在线住宿APP的用户体验地图
某在线教育网站的核心转化漏斗
明确让用户体验到“aha时刻”所需的所有步骤；创建一个显示每个步骤转化率的漏斗报告并按照访问渠道对用户进行分类；对那些在流失率很高的环节依然继续使用产品的用户以及弃用产品的用户进行问卷调查和采访，找出流失原因。
优化激活中最看似矛盾的一点是，并非所有的摩擦都带来负面影响。有时，需要设置一些积极的摩擦（positivefiction）。你把可控的、最好是令人着迷的环节放到访客面前，帮助他们明白产品价值，让他们带着更大的可预测性去体验“aha时刻”。人们放入产品的个人信息越多，他们对产品的忠诚度就会越高。这被称为储值（storedvalue）。所以尽管填写信息的提示可能是一个摩擦源，但如果操作得当（比如，用奖励的方式通过行动逐渐提高用户承诺），摩擦也可以成为激活与增长的催化剂。如果你决定引入一些积极摩擦，还有两种实践证明十分有效的策略：问卷调查和新用户体验游戏化。
游戏化做法并非对所有情况都适用，但触发物却无处不在。常见的触发物包括邮件通知、移动推送、行为召唤
福格行为模型
曲线代表用户是否愿意采取行动的阈值，取决于两个因素：动机的强弱和完成这个行动的难易程度。接触用户的动机应该是提醒用户存在一个对他们明显有价值的机会。例如，某宝推送用户告知用户购物车的商品正在降价，某东现在有免运费活动，某多开展百亿补贴促销，这几类触发物对用户是有价值的，契合了产品的核心价值。但是，如果频繁向用户发送乱七八糟的推送是无益甚至有害的。
如果用户在结算页徘徊很久却始终没有下单，那么APP团队可以设计一个协助型触发物，询问用户是否愿意货到付款；也可以试验信号型触发物，提示“本次购买将节约xx元”；还可以尝试刺激型触发物，给折扣刺激用户首次购买
罗伯特·西奥迪尼《影响力》的6个说服原则
结论：一定要试验触发物
贝恩公司的一项研究表明，用户留存率提高5%，利润就会提升25%~95%。留存的根基是产品对用户有用。留存曲线是否平稳是衡量PMF（产品-市场匹配）的最好标准。
1）分析群组数据，找到初期留存中的流失节点并且通过调研确定流失的原因2）不断优化新用户体验，让用户尽可能快地体验到产品核心及价值3）使用移动推送和邮件这样的触发物用户从产品中获得的价值越大，他们长期使用产品的可能性就越高。留存初期本质上是激活阶段的延伸。
找到合适的触发物，探索触发物的最佳使用方法、频率，最终达到强化用户习惯的作用。
留存可分为初期、中期和长期。留存初期：用户从产品中获得的价值越大，他们长期使用产品的可能性就越高。留存初期本质上是激活阶段的延伸。留存中期：让用户使用产品成为一种习惯。长期留存：确保产品继续为用户带来更大价值。推陈出新，让用户不断重新认识到产品的不可或缺性。
前提：团队在启动增长黑客之初就绘制了用户旅途。
寻找每个群组和收益之间的关联，从而找到试验想法。为了更好地变现，增长团队需要按照某些相同的特征对用户进行大致分类。
增加产品或功能，成功的关键是专注于向用户提供让他们觉得有价值并且愿意花钱购买的商品，而不是一味地推出公司自认为用户需要的选择。
BitTorrent针对新功能向用户展开的调研
个性化推荐的本质是寻找相似度，基于人口的统计学推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐，三者无非是数据源的不同而已。本书中介绍一种简单的公式，计算两个物品之间的相似度：
杰卡德系数公式
两个商品之间的相似度等于A和B交集的元素个数除以A和B并集的元素个数。以食品商店App为例，有30个人同时购买了牛奶和面包，60人单独购买牛奶、40人单独购买面包（即单独购买的人数为100），牛奶、面包的杰卡德相似度为0.3。同理，啤酒和洗衣粉的相似度则低很多。
测试个性化推荐的一个好办法是先向一小部分用户发送个性化推荐，然后评估这些用户的反应和推荐效果。如果结果正向，那就可以继续在个性化推荐上探索。
针对新产品定价，可以选用渗透定价、满意定价、撇脂定价，或者是基于成本的定价、基于竞争/需求的定价1、渗透定价：牺牲高毛利以期获得较高的销售量及市场占有率，进而产生显著的成本经济效益，目的是迅速占领市场；缺点是难以树立优质产品的形象。适用场景：用户量大，消费频次高，价格敏感，通常是红海市场。案例：小米，淘宝9.9包邮，360免费杀毒（二段收费）。2、满意定价：找到销量和利润的平衡点，可以通过PSM价格敏感度测试进行确定，适用场景：市场竞争并不激烈
《高阶增长黑客》价格敏感度测试PSM
3、撇脂定价：新产品推向市场时，利用部分消费者的求新心理，定一个高价，在竞争者研制出相似的产品以前，尽快收回投资。优点：短期利润最大化，树立高价、优质的品牌形象。缺点：过高的价格会牺牲一定的销量，容易出现仿制品、替代品。适用场景：存在一批购买力强、对价格不敏感的消费者；产品具有明显的差别化优势；高端的品牌形象。案例：苹果，限量款运动鞋（乔丹、椰子等）
4、基于成本的定价：
5、基于竞争/需求的定价：
上述5种方法适合新产品定价。此外，还有其他的一些定价方式