导读：流量红利逐渐消失的近几年，用户增长话题变得非常热门，淘宝在用户增长方向上做了一些探索和实践，技术上还有非常大的场景值得挑战，本文是阿里巴巴高级技术专家——意海，在2019QCon上海的分享，让我们一起交流增长的核心背景、核心体系，希望能为大家带来一些增长技术体系的思考。
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01 增长黑客背景介绍
增长在国内开始盛行起来，主要有几个热点事件为代表。2015 年随着《增长黑客》一书在国内的出版上市，大家开始接触和了解增长黑客的概念。2016 年 11-12 月份， GrowingIO 在新浪、 36Kr 、雷锋网等多个互联网媒体平台集中发布多篇增长黑客相关的文章，又一次引发了“增长黑客”的火爆。直到 2018 年初，“增长黑客”开始突然被频繁提及且各大互联网公司也开始把“增长总监”、“增长官”之类的职位列为招聘的重要指标，至此，热度居高不下。
02 增长黑客定义
增长黑客之父 Sean Ellis 的最初的核心观点指出，增长黑客代表的是一类人，后续演进过程中，逐步代表了一种工作的方式。经过一段时间的增长探索与实践后，更多的开始强调数据驱动、体系化的的模式。由人到工作方式，再到体系化，体现出用户增长逐步从概念到理解，从理解到实际增长生产的过程演变，增长工作方法论、技术体系正在逐步发展和成熟。
03 增长核心事件
用户增长有很多的概念，流程及分析的方法论，回到定义中的“体系化”上来看，针对用户的增长三个核心要素：理解用户，触达用户，承接用户。所以，以下部分都围绕三个核心要素构建系统设施能力，分别对应为洞察分析，智能触达，全链路承接。
04 洞察分析-增长模型
增长模型中最重要的是北极星指标的定义，所有业务方都会重视该指标。如 Saas 服务增长和电商类增长的拆解，关键拆解因子拆得比较清楚了，在用户量不大的时候还可为，但是对于体量比较大的 APP 来讲，这样的拆解很难落地和提升关键节点，随着时间推移，普适性的节点提升已经非常困难，所以对于一定体量的 APP 的增长模型，分层人群的公式化拆解指导性更强。
05 增长模型拆解举例
以电商 GMV 目标拆解为例，除了关注总体指标外，在增长执行上，更应关注不同生命周期层次上的人群节点因子和漏斗指标，并逐级拆解到可明确执行。
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