前言：
随着互联网市场发展逐渐趋于缓和，现在站在风口猪能飞的时代已经过去。各个领域的巨头已经出现，商业模式和功能创新不再能够对市场造成巨大冲击。随之而来的是对产品本身质量的关注，如何能够获得更多的新用户，同时稳固现有用户的支持变成了重中之重。用户增长设计便是在这样一个时代背景下诞生的产物。
阅读本文将收获：
- 什么是用户增长设计？
- 用户增长设计和一般的设计有什么不同？
- 用户增长设计的设计流程是怎么样的？
阅读时间：
6 mins。此文极干，干货之干。直击硬核内容。
📈 什么是用户增长设计？
要理解用户增长设计，首先需要理解的是增长在这个词组的含义。增长（growth）一词在这里是一个宽泛的概念，既包括用户量的增长，又包括产品在整个生命周期的各个阶段的指标的增长。
产品的生命周期又主要指用户的获取、激活、留存、变现、传播，这样一个用户使用产品的闭环。这里搬出比较广泛被接受的AARRR模型来可视化一下整个产品周期。
用户增长设计如此便顾名思义，即是在产品生命周期的不同阶段中，通过设计来实现增长（growth）的一类设计。
Note： 业界有一个更为流行的名词叫做增长黑客（growth hacker）（“增长黑客”10年由Qualaroo的创始人肖恩·埃利斯提出），主要指能够运用创造性的，低成本的策略实现用户获取和留存的一类人。增长一词即来源于此。
🏷️用户增长设计和一般的设计有什么不同？
从前文的定义中，我们知道了增长设计和一般设计的不同点之一在于关注的领域是指标的增长。那在这样的一个范畴下，产品的设计方法上的不同之处是怎样的呢？
对于一般的产品设计，我们通常遵循的是这样的一个流程。
设计一个产品功能（product feature）来解决用户的问题（user problem），用户的行为（user behavior）因为问题的解决而得到改变，最终业务指标（business metrics）随之发生改变。如下图
而增长设计则是反其道而行之，从最终想要实现的业务指标（business metrics）出发，来寻找可能相关的用户行为（user behavior），研究与用户行为可能相关的用户遇到的问题（user problem），然后设计一个产品功能（product feature）来验证这一系列的假设是否正确。
这样讲起来其实有点绕，很多人可能会争论说自己平时做的产品设计也是遵循着从业务指标出发来进行的设计，也是从最终结果出发来决定设计的导向，似乎增长设计与一般的设计也没有太大的区别。
那这里可能需要在强调一下增长设计流程中最关键的点，增长设计是一个建立在业务指标和用户行为相关性的假设上的实验，通常不会动用整个团队花费很大的精力去实现，最终的产品功能往往不是一个完全完整的帮助用户解决问题的功能，更有可能是一个AB test。通过实验的结果来验证提出的假设是否正确，从来进行下一轮的迭代和完善。
如果你已经在平时的设计中或多或少的运用到了这样的一个思路，那么恭喜你，你已经开始尝试增长设计的思维方法了。最后一部分的内容会帮助你将增长设计的思维更好的整合到你的日常设计中。
✏️用户增长设计的设计流程是怎么样的？
承接上文业务指标 →用户行为 — ->用户问题 →产品功能的模式，具体到实际的操作中，增长设计是如下这样的一个设计流程。
第一步，定义你的长期增长目标，即所谓的北极星（north star）。
你熟悉OKR模型的话，可以把北极星理解为OKR中的O。它定义了产品发展的大方向，比如提供给用户更高效的注册流程，让用户使用更稳定的产品，让用户更容易得到产品提供的价值，等等。
在这样一个北极星下，再尝试找出对应的能够衡量是否在朝着目标前进的KPI。
比如对于更高效的注册流程，相应的KPI可能就会是注册率，注册花费的时长等等。当你有了KPI之后，这就是你需要通过增长设计撬动的业务指标。
第二步，定义用户问题和提出假说。 这一步更多的是通过数据分析和用户研究来探索可能的问题。当你获取了足够的信息，能够梳理清楚有哪些是团队现在没有,而且需要的信息，这一部分的内容就会被慢慢转化成需要被发掘的用户问题，进而帮助你提出相应的假设进行实验。假设的框架一般是：“如果我们做「」，那么用户的行为会「」，并且「XX业务指标」会产生「」”。
这里举一个比较简单的例子，比如说在注册流程中，你已经知道了每一步的转化率，并且不同的步骤转化率大不相同，但是你不知道的是调整步骤的先后，比如将需要填更多信息的步骤放在最后会不会让更多的用户完成注册。在这样一个未知的问题下，提出的假设可能是：如果我们将需要填更多信息的步骤放在最后，那么用户将会更不容易在最后的一步放弃填写信息，并且转化率和最终的注册率都会提高。
第三步，探索可能的设计方案并且在产品中通过实验验证假设。
这一步基本就是涉及到具体如何设计方案和实验计划来进行实验了。具体细分下来有这么几个要点，确定实验的平台（iOS, Android，Web），单一平台有可比性。根据假设设计实验组和对照组，保证对照组没有引入过多的无关变量，样本数量要能够满足最终结果达到有效统计功效，并且用户流程和界面文案不存在明显的可用性问题，所有埋点的数据都能被记录。
具体的例子比较难用文字描述，后面会有单独的文章讲解详细的案例。
总结：
总的来说，由于市场日趋饱和，通过打磨产品来最大化产品的价值会成为重中之重。增长设计将会越来越成为各个公司最看重的领域。同时，增长设计也并不只是一类专注在用户增长和指标增长的设计，它更是一种思维模式和方法论，能够被借鉴到一般类型的产品设计中。
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