每个团队都在追求增长，但是增长到底是怎么做出来的？有没有底层的方法论可以支撑一个更有概率的增长？

今天光羽同学经过向数据大神请教以后，给大家介绍一个方法论，教你如何在一片迷雾之中摸索到最有机会的增长点。

这个方法论的核心就是：测试A-结果-测试A1。

相信面对一个产品的增长，摆在你面前有很多产品运营策略和推广渠道可以选择，可能一开始看起来都不怎么好，但是你必须通过测试各个方法找到一个好的出路。

我要介绍的这个方法论的核心就是你要选择相对有效的方案进行A测试，得到有效的A测试的结论，然后做出下一轮测试的判断，要么测试A方案下的A1优化点，要么搁置或者放弃A方案而开始测试B方案。

听起来感觉好像很简单，其实实际操作中，没几个团队真的能做到这个核心。

最差的团队是根本想不到有哪些合理的测试方案ABC； 一般的团队是测试了ABC方案却并不能十分明确地知道这几个方案到底是否有效，到底有多么有效，于是下一个测试方案似乎跟前面的测试结论完全没有关系，好像很聪明脑洞太大又重新想了另一个L方案，这个时候，你测试的有效度是很低的，这时很多尝试的action都是在浪费时间。

所以，记得下面要说的这个方法的核心：进行有效测试得到明确的结论，并为下一次测试提供决策支持。

这个方法论的原则是：法官是数据，而不是你。

很多带团队的leader做决策，基本都是凭感觉。尤其是一个项目从0到1的过程中，你会发现你有很多策略，有很多要做的事情；你只是觉得这样做那样做“应该是有效的”，但是从来也不知道到底是多有效，甚至很多团队上了一个策略，压根不知道那个策略是否有效，然后一直处在尝试尝试中，像一群无头苍蝇，从来也不知道尝试的具体结果是如何的。

于是很多显然是有问题的策略，被坚持执行了很久——这就真的是在浪费一个团队一帮人的生命。

基本上所有策略，你既然要做，都以为是有效的，如果全部策略都是基于一个人或者某些人的感觉，那么你们整个团队赌的就是这个感觉准不准了。倒不是说感觉100%不靠谱，而是说，相对科学的数据决策办法，成功的概率会相对低一些。

所以，一开始想办法想策略的时候，可以基于经验和感觉，但是开始跑起来测试方式了，你就必须记得：所有决定都应该有数据支撑和数据预估。

当你觉得“感觉应该是有效的”时，你就要回答以下3个问题：

1. 这个策略能提高你的核心数据目标么？
2. 能多大程度的帮助这个核心数据目标的提升？
3. 这个策略如果有效，那么它有效的数据表现是什么？哪些数据可以说明他有效？

这里重点提一下：实际在执行中，你会觉得很多策略压根没法用数据测量出来，很多好坏还是只能凭感觉。

千万不要陷入这样的自欺欺人中，一定要想办法去找到数据检测办法；如果检测不出来，那就说明这件事对最终的项目结果无法评估，那么不如不做，做了也白做；或者说，既然无法验证，那可能也不是什么关键策略。

这个方法论的逻辑就是：找到关键，用数据检测这个关键。你要是都觉得检测不了，那你也没办法落实这个增长黑客的方法论，那下面的内容你还是别看了。

下面要介绍具体方法了。

为了便于说明，以公众号运营为例，来说说怎么执行这个策略。

做项目会有很多小目标，例如留存要多少啦，增长要多少啦，营收要多少啦，如果你有很多目标，那么就会让策略不聚焦，很容易在过程中产生拧巴。所以在执行这个策略的第一步，就是要明确地定位：你要做的所有策略要服务的唯一关键目标是什么？

也就是：项目当前要突破的关键数据是什么？

必须只明确到一个目标上来。

例如公众号运营，我假定当前我公众号运营的目标是增粉和阅读量，但是仔细考评一下，其实当前还是增粉优先级和重要程度更高，那么我就明确是增粉量为核心数据目标。

通常项目的核心数据目标会由几个过程关键数据组成，例如刚才我们定的核心数据是增粉量，那么这个过程中可能会几个过程数据；比如“关注人数”、“取关人数”，如果你想好了你主要的增长方式是跟别的公众号互推，可能过程中还有很多关键数据；例如“互推的阅读量”、“互推的公众号数量”等等。

明确以上的项目核心数据和关键的过程数据，接下来团队应该进入充分的头脑风暴时刻。给团队一个限定的时间，充分思考针对这些数据有哪些可以尝试的策略和办法，全部罗列下来。

可以具体地思考：如何提高互推阅读量？如何降低取关量？如何找到其他增长