增長模型的建造
矽谷增長黑客實戰筆記有三個個重要的區塊，一是增長模型的建造，二是增長團隊的建立，三則是每個章節最後附上的模板。
這次，我們先就增長模型的部分來進行閱讀後的重點書寫，一步一步跟著書中來練習如何建立起一個實用的增長模型。
第一步：定義北極星指標
北極星指標所代表的是公司/產品團隊的 Mission，也是大家可以聚焦的方向。這裡我們不多作解釋，主要抽取本書可利用的模板來進行演練。其他相關的知識也可以透過延伸閱讀，來了解更多北極星指標的好處和需要注意的地方。
練習：多人連線的北極星指標為
．日平均場次次數
．日平均每場遊玩時長
．敵對陣營勝負比例（五五波）
．同時初期必須關注同時在線人數，作為判斷的輔助
第二步：繪製用戶旅程
用戶旅程也就是用戶的產品全體驗過程，從一無所知到體驗了產品核心價值之間的所有步驟，透過旅程的建立，你將建構出增長模型的骨架。
例如：聽歌應用程式的用戶旅程為：
1) 下載應用軟體
2) 註冊帳戶
3) 瀏覽歌曲
4) 首次聽歌
5) 持續登入
6) 持續聽歌
第三步：組建增長模型
根據下方的公式模型，將各個輸入變量代入，並不斷分解每個變量到不能分解為止，透過變量你可以觀察到增長的驅動力來自於用戶生命週期的各個階段，而不僅是新用戶獲取。
總活躍用戶＝新增活躍用戶＋已有活躍用戶
＝（訪客流量 x 新用戶激活率）＋（已有用戶數 x 舊用戶留存率）
例如：聽歌應用程式的增長模型為
聽歌應用活躍用戶＝新增活躍用戶＋已有活躍用戶
＝（下載量 x 註冊率 x 首次瀏覽比例 x 首次聽歌比例）＋（已有用戶數 x 持續登入比例 x 持續聽歌比例）
透過增長模型，可以專注在最有影響力的部分，有效排序增長施力的優先順序。有辦法辨認該先處理新用戶上手優化的問題，提高7日留存有效，還是該進行新用戶獲取量的提升，可以在Excel表格內輸入變量，預估不同變量對於未來用戶增長的影響。
練習：多人連線的增長模型為
總活躍用戶＝新增活躍用戶＋已有活躍用戶
＝（遊戲新下載 x 首次遊玩完成比例）＋（已有玩家數 x 舊用戶留存率）
— — —
總用戶的配對次數＝新增用戶的配對次數＋已有用戶的配對次數
＝（遊戲新下載 x 首次遊玩完成比例 x 每人配對成功次數）＋（已有玩家數 x 舊用戶留存率 x 每人配對成功次數）
— — —
總同時在線用戶＝新增同時在線用戶＋已有同時在線用戶
＝（遊戲新下載 x 首次遊玩完成比例 x 同時在線比例）＋（已有玩家數 x 舊用戶留存率 x 同時在線比例）
用戶獲取是為增長的源頭活水
新用戶獲取永恆公式：LTV > CAC
用戶在整個生命週期裡帶給企業的價值稱為 LTV（Life Time Value），而它需要大於獲取這一個用戶所需要的成本 CAC（Customer Acquisitions Cost）。LTV/CAC 的比例愈高，則商業盈利能力愈強，許多創投公司對於新創產業會希望此比例大於 3，因為這代表未來可營利的概率較大。
CAC = (營銷總費用＋銷售總費用)/同時期新增用戶數
CAC 的算法，可以是混合CAC（付費渠道與自然渠道混合計算）、付費CAC（只計算付費渠道）、滿載CAC（包含所有花費）。
LTV延伸閱讀
．遊戲ROI估算模型（內含LTV）
．LTV估算模型
增長黑客最愛的獲取渠道：用戶推薦
根據 Y Combinator 針對多間創業公司增長專家的研究顯示，超過70%的增長專家表示用戶推薦事產品早期增長最為重要的渠道之一。由於獲取成本低、用戶質量好、轉化比例高，因此渠道的公信力十分充足。
（*用戶推薦、病毒傳播、網絡效應，此三個概念有著不同的含義）
衡量用戶推薦的方法當中，K-factor 或是病毒係數是大家耳熟能詳的名詞。K因子就是平均每個老用戶可以帶來幾個新用戶，當K因子大於 1，也就是平均每個老用戶可以帶來超過 1 個的新用戶，但是K因子的維持時間並不穩定，可能會在一段時間後持續衰退。
下列的用戶推薦公式中，將用戶推薦的步驟進行分解，量化每一步的指標。可以通過實驗來優化每個流程，進而提高用戶推薦的成功率。每個產品或許略有不同，可以再根據實際的用戶推薦流程進行步驟的拆解。
另外，關於用戶激活、用戶留存兩大議題，增長黑客中也有值得練習的模板，時間不夠就待下篇再繼續進行探討。
