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引言 2018年12月，我们上线了《增长工程学》系列课程，并在小范围测试发售，收获了不少好评。但是为什么一直没有推向市场呢？原因也很简单，就是我们自己还不够满意。 我们虽然研究了上百个案例，但是并没有针对国内的数字营销生态提炼出一套可复制的增长系统。于是乎，我们又花了一整年的时间进一步整合了数百款营销科技（MarTech），并成功帮助了头部玩家升了营销效率。 终于在2020年1月1日，我们可以自豪地说：增长黑盒出品的课程《增长工程学》2020版已经正式推出了！ 增长工程学 我们的目标是帮助企业打造一个完整的增长链路，提供落地的操作指南，教会企业如何低成本构建一套数据和技术驱动的增长引擎，并且与实际业务相结合。 增长工程（Growth Engineering）的概念并不是我们闭门造车的产物 - 早在10年前，硅谷的科技公司就开始践行这套理念了，而国内应用最领先的公司就是字节跳动为代表的互联网公司。 以前大家常提到“增长黑客”这个词，但这其实很容易被人误解为是投机取巧的手段，所以我们更倾向于强调系统化工程 - 增长工程学的目的是将信息数据、可用资源、技术能力整合起来，为企业搭建系统的、高效的增长引擎。 我们常常提及的“增长”狭义上来说就是企业的数字营销。 企业的数字营销需求离不开以下需求：
首先需要有复合型的人才配合科学的组织架构作为基础，然后才能不断产出、实施和优化增长策略，最后通过技术和工具提升执行效率，实现自动化营销和运营。 增长黑盒Alan&Yolo最早研究海外的数字营销，以美国从业者为例，他们的人均薪资大概是60000美金，而美国人均使用SaaS的费用就高达3000美金，同时美国光认证的管理咨询师就有68万，负责专业化的策略的研究。 而当我们2017年开始研究中国数字营销市场的时候，发现不仅其复杂度是海外的10倍，而且鲜有公开资料探讨企业组织架构、增长策略和自动化工具。增长黑盒可以说是在非常有限的资源下，始终做着最前沿的商业研究。 在中国，流量渠道非常复杂且封闭，用户分层又非常明显，所谓的流量红利也在不停发生转变 ，这意味着你无法固守单一的营销渠道，而是要在各种新兴的渠道中探索红利和机会。从搜索到私域流量，每经历一次红利变更，增长策略和对应的增长工具就会发生改变，从长线来看每个渠道的ROI都开始趋于均衡，最终企业需要建立一个全渠道营销（Omni-channel）的系统才能对冲各种渠道的收益波动。 所以说，如果想要保持健康、可持续的增长，就必须找到一套方法，来源源不断地产出策略，同时能够高效的落地执行。 利用科学规律，逐步搭建一台”机器“的系统性工作，便是”工程学“的体现之处。我们的课程，将会围绕下面这张“增长工程学”地图展开： 增长工程学的四个步骤 在参考了大量书籍和最佳实践之后，我们将增长简化为了四步： 1. 发掘策略 首先，做增长的第一步就是寻找并尝试各种策略。不过，企业在这一步普遍面临的问题就是：缺乏方向，没有灵感。 企业的主要诉求一般都可以总结为下面几点：
我们来看看被奉为产品大师的乔布斯在25年前是如何回答这个问题的。 乔布斯的建议也非常简单：学习、借鉴。 在增长工程学的体系中，我们通过市场情报研究，基于营销、产品、组织架构三大方向来逆向拆解行业增长案例、监测市场数据的动态，从而快速挖掘可复用的策略，帮助企业最大程度降低信息差，从而增加正确行动的可能性。 我们需要逆向拆解策略并计算收益回报，了解企业的决策机制和策略适用场景。这就如同挖掘海面冰山水下的部分，越是竞争激烈的商业环境，越是注重对增长冰山的挖掘。 这一章的课程就是教大家8种常用研究方法论以及配套的工具。
2. 测试方向 所谓“借鉴”，并不是把别人的策略生搬硬套到自己身上。而是通过后续的测试和调整，筛选出适合的方向，想办法把优秀的成果与自身业务相结合。 不过，企业不可能将大量资源集中到不确定的事上，而是倾向于先拨出少量预算（甚至0预算）去验证可行性。那这一步所面临的问题就是：在及其有限的资源和时间内，如何快速验证这个方向是有效的？ 这里我们借用精益创业中MVP（minimal viable product）的概念：先构建一个最小化、可执行落地的方案。 如果想造一辆汽车，就要先从搭建一部简陋的滑板车开始。 此阶段最大的特点是用户规模小、无需精细化运营、无需复杂的数据分析。
所以，在这个阶段我们只需要三个步骤，即：获客-转化-反馈。你可以针对任何MVP状态下的产品或者服务去试着跑通这个流程：
同时，在不同阶段设定监测指标，来衡量实验效果：
为了实现上述目的，我们通过零代码营销工具，快速构建MVP、营销和运营活动，仅需少量人力和资源投入，就可以避免很多伪需求创业，降低试错成本。 这一章的课程会分为B2B和B2C行业，用若干案例分析来教大家如何应用工具来做低成本的MVP实验。 3. 迭代优化 如果你测试出一个似乎非常可行的增长方案，但效果却并没有预想中的那么好，接下来该做的是找出这个方案的薄弱之处，并对其进行优化，最终达到理想的效果。 “迭代优化”是增长的核心环节 - 不论是上面的增长实验，还是后面将要进行的规模化增长，都需要集中应用。 企业管理大师彼得.德鲁克说过“如果无法衡量，就无法提高”。那么，想要进行优化，我们就必须通过数据分析，来监测增长实验的效果，不断改进产品并提升用户体验。
这一章我们会教大家使用8种数据分析工具，从三个维度来分析数据：
找到优化点后，我们就采用AB测试的方法，验证我们的优化方案是否可行，并加以实施。 4.扩大效果 增长工程学的最后一步，就是基于先前的研究和实验来构建适合自己的增长漏斗，完成真正有意义的商业化增长。 与之前的测试环节不同，规模化增长需要公司整个系统的协同，且更加注重效率和自动化。因此，第二步中那个简单的增长模型已经不足以覆盖全局，这里我们引入“前台 - 中台 - 后台”的概念，打通用户生命周期的每一个节点，全公司配合去做精细化运营。 以增长黑盒自身为例：
这套看似复杂的体系，其实也有“捷径”可以走：我们并不是IT技术出身，但这并没有妨碍到我们实现数据采集、数据分析、构建网站和自动化营销流程等任务 - 这都得益于市面上成熟的第三方工具和开源软件，使得我们不必重复发明轮子。 美国的公司Chiefmartec每年会总结一版营销科技（Marketing Technology，简称MarTech）TOP5000的蓝图，其中每一个色块都代表着一类功能的营销科技，而其中每一个小Logo都代表着一个营销科技，全球商业化的MarTech总量过万。
在近两年的研究中，我们大约尝试了其中有代表性的500多种营销科技，并将他们顺利地应用到自己的增长体系中，实现高效运作。 因此，这一章会介绍我们总结的各种”捷径“：如何将开源软件或者SaaS工具运用到前、中、后三端，并构建可复制、可规模化的增长流程。 具体内容会围绕增长黑盒的三个实战案例展开：
课程形式 本课程将于2020年1月7日正式开始更新，我们将会优先制作每个课程章节的文字版内容，预计在6周内更新完毕。本课程属于综合型的商业实操课，横跨多个学科，我们将极力把课做的通俗易懂。 但不排除还有学员学习起来会有难度，我们将收集学员们的FAQ，然后再集中制作更容易理解的视频版本，预计12周可以完成视频部分。 本课程预计会有大量的软件赞助商入场，提供免费的企业软件和服务试用，以便学员们进行实操：
本课程适合企业从业者：
消费互联网等DTC（Direct to consumer）行业匹配度最高（虽然我认为每个企业都应该学一下），也欢迎各位老板给你们的员工批量采购！ 由于增长工程学还处在比较早期的beta版本，我们承诺大家：现在购买可以获取以后所有版本的更新。同时，我们将给学员配备微信群、资料库和提供一对一指导，累计5位助教服务大家。 除了线上内容，我们还将和中国顶尖的公司建立线下游学的活动，闭门探讨企业文化，分享全球顶尖的OKR实战。 现在报名增长工程学，我们将在2020年1月13日组织总监以上的小伙伴们去字节跳动游学，交流增长驱动型的企业文化，学习字节跳动内容使用的协同和OKR工具 限时85折优惠，从新年第一天就开始搭建属于你的增长引擎。 小彩蛋：明天我们将发布2019年增长策略，不要错过 |
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