Facebook的「流量成長駭客」:用戶成長負責人必備的3項技能
Facebook的「流量成長駭客」:用戶成長負責人必備的3項技能
2015.11.25 | 人物

編者按:Andy Jones 曾是 Facebook 和 Twitter 等公司的成長駭客(Growth Hacker),主要負責用戶成長工作。本文中,他分享了很多用這方面的經驗,包括新創公司如何招聘用戶成長團隊負責人,用戶成長負責人必備的三項技能以及如何圍繞使用者成長做產品測試等等。

Andy Jones 是線上理財管理平臺 Wealthfront 的副總裁,主要負責產品的使用者成長。在此之前,他曾先後在 Facebook、Twitter 和 Quora 擔任產品經理和使用者成長負責人,主要負責提升產品的活躍使用者數。

他曾負責投放過超過 1000 萬美元的線上廣告,開發過每個月能發送 5000 萬封行銷郵件的郵件投遞工具,共同進行過超過 400 次用於使用者獲取和留存的產品 A/B 測試。簡而言之,他就是傳說中的「成長駭客」。

在最近一次 First Round 舉辦的 CEO 峰會上,Johns 分享了很多關於用戶成長方面的經驗,包括創業公司在招聘用戶成長團隊負責人時應該注意什麼,用戶成長負責人必備的三項技能以及他自己的在這方面的實戰經驗等等。

##使用者成長團隊的工作內容

4年前,當 Jones 建議一些公司組建專門的用戶成長團隊時,他得到的回饋和疑問大都是:「我真的有必要在用戶成長方面投入這麼大嗎?」其實也難怪,在當時,組建專門的用戶成長團隊是一件非常新鮮的事情。

那時的大部分創業公司都將用戶成長看作是整個公司的目標,也是公司每位員工的責任和義務。當時的新創公司通常會有專門的財務團隊來管理公司經費開銷,而沒有專門的團隊來衡量、瞭解和改善產品的使用者獲取和流失情況,而這正是使用者成長團隊的任務角色。

財務團隊負責管理公司資金的流入和支出,而成長團隊則負責管理產品使用者的成長。

在 Johns 看來,創業公司如果組建了財務團隊而不組建用戶成長團隊,這無疑是本末倒置。財務團隊顧名思義主要負責衡量、瞭解和改善公司的整體資金流通情況,公司的很多重要決策都要以此為依據,從人員招聘和股權分配,再從薪資調整到辦公硬體升級,因此這個團隊的重要性不言而喻。

「財務團隊利用它的專業知識幫助公司正常運轉。然而有意思的是,所有公司,當然也包括公司內的財務團隊,最後都意識到產品的使用者數才是能將公司營收潛能最大化的最重要的杠杆因素。」

過去 4年 裡,Johns 發現人們對有關用戶成長疑問方向發生了轉變。現在大部分人的疑問已經從之前的 「是否有必要組建用戶成長團隊」轉變為「如何招到超強的用戶成長團隊負責人」。

對於那些想加速使用者數自然成長的新創公司創辦人而言,招聘一個全權負責用戶成長團隊的領導是非常必要的。要想招到這樣一個專業人才,你就需要判斷他們是否有這個能力,「他們清楚用戶成長負責人這個職務的角色定位嗎?他們的使用者成長方法符合自己公司的業務產品嗎?他們對用戶成長的理解是否仍停留在僅僅是衡量和測試這種表面的東西上?其實有一些技能是每一個優秀的使用者成長負責人都需要具備的。

##用戶成長團隊負責人必備的三項技能

通過這麼多年的實戰經驗,Johns 發現有三項基本技能是用戶成長團隊的所有成員都必須要掌握的,對於用戶成長團隊的主管更是如此。下面分別介紹一下這三項技能以及如何判斷應徵者是否掌握這些技能。

  • 建立成長模型:問他們如何為大規模推廣產品來建立成長模型,這個模型需要清晰地說明產品使用者成長的核心手段。

  • 建立實驗模型:深入瞭解他們是如何在一家公司做項目測試和實驗。瞭解他們是如何組織產品設計和開發團隊來服務自己的測試計畫,問他們做過最重要的項目實驗是哪一個並說明原因。

  • 建立客戶獲取管道:他們是否可以識別、找到、測試和衡量新的客戶獲取管道?他們是如何篩選並利用不同的管道?

根據你想找的使用者成長團隊負責人的類型不同,對其的技能要求也會有所差異。「如果你正在找一位主管用戶成長團隊的執行負責人,候選人至少需要掌握上面三種技能中的兩種。如果你找到一位上面三種技能全部精通的人才,你就賺大了,趕緊把他收了吧。

如果你想找一位非執行層面的用戶成長團隊負責人,對方必須精通上面三種技能中的一種,同時有潛力掌握另外兩種並加以重視。」
要想能夠輕易從候選人的回答中辨別對方是否有足夠的用戶成長能力,瞭解一些基本的用戶成長框架知識是非常重要的。下面就是 Johns 對上面三種成長技能的深入解析:

##瞭解你的用戶成長的基本方程式

現在市面上有無數複雜的成長模型,不過 Jones 只推薦下面這個特別的成長方程式:

圖說明
漏斗頂端(流量、轉化率)×神奇瞬間(引起情感共鳴)×產品核心價值(解決實際的問題)=可持續用戶成長

Johns 是從他的前任上司(Facebook 的用戶成長負責人 Chamath Palihapitiya)那裡學到的這個基本的成長方程式的。

「Chamath 能夠熟練地運用這個方程式來判斷一個產品是否有能力實現使用者的可持續快速地有機成長。回想由我自己主導的每個產品的使用者成長時,我發現我也在堅定不移地遵循這個用戶成長方程式。」

下面就是 Johns 對上述成長方程式裡三大變數的深入解析:

  • 漏斗頂端:談及產品的使用者成長,一個必須要問到的問題便是:這個產品是否能夠獲取流量並將其高效地轉化為有價值的用途上?根據 Johns 的看法,這個變數其實更多是一種戰術上的變數,在整個方程式中的重要性並不是那麼明顯。

  • 神奇瞬間:這是使用者在使用產品過程中產生的情感共鳴。在理想的情況下,這種神奇瞬間通常是剛開始接觸產品和正在使用產品的過程中產生的。

「我在 Wealthfront 就體驗過這種神奇的瞬間。有一天,我一覺醒來,發現自己在 Wealthfront 上的理財投資一夜間幫我獲得 3000 美元收益,這是在我沒有做任何事情的情況下獲得的收益。那時我突然意識到兩件事情:一是,如果我有更多的錢放在 Wealthfront 上就好了,二是我應該全心投入到這個項目上 。」

  • 產品的核心價值:這個因素直接影響到你的產品的市場規模、產品所要解決問題的合理性,以及你所做的產品 / 市場的假設的正確性。對於那些能夠為用戶帶來「神奇瞬間」和產品核心價值確實存在的產品,這個漏斗的頂端會自然而迅速地填滿。這個時候,甚至不需要你主動去填,當阻力障礙出現時,你只需幫忙排除就行。

當你的心態從「我在做這件事情」演變為「我必須做這件事,因為我樂在其中」時,神奇瞬間就出現了。

當探討使用者成長這個話題時,上面這個有關用戶成長的方程式是一個最基本的討論切入點,不管是衡量一款產品還是判斷一個應徵者是否能勝任這個職位都是如此。

「你和應徵用戶成長團隊負責人職位的人交流時,當你問他在之前的公司評估用戶成長的框架時,這時他應該從上面這個用戶成長方程式談起。最好能讓他一邊在白板上寫,一邊口述,因為這兩種技能都是很必要的。」

很多時候,Johns 會讓應徵者列出 Wealthfront 的用戶成長方程式,因為這可以考察應徵者的技能和直覺。

「我可以從他們的答案中辨別哪些內容是源於他們的經驗積累,哪些是源於他們自己的研究,以及他們是如何從面試中提取並整合資訊。你可以從中瞭解他們是如何推斷出 Wealthfront 成長引擎的主要動力。有時我們用 Amazon 作為案例來講解用戶成長方程式在實際中的運用。」

圖說明

  • A=縱向垂直擴張
  • B=每個垂直品類的產品庫存
  • C=每個產品頁面的流量
  • D=購買轉化量
  • E=每比訂單的購買價值
  • F=重複購買行為

Johns 為 Amazon 建立的成長模型就是將基本的使用者成長方程式運用到真實公司的很好的例子。下面就是 Johns 對這個成長模型的具體解釋,當然他也希望用戶成長團隊的負責人也能夠做到這樣:

  • 縱向品類擴張:「在 Amazon 成立之初,它只賣書這一個品類,這樣它的發展就會局限於書這一個垂直品類。當它擴張到很多其它垂直品類時,如音樂和數位產品,它就為自己創造了巨大成長潛力和空間,每一個新的垂直品類都會帶來新的使用者成長。這裡問題的關鍵是弄清楚該涉足哪個品類,以什麼樣的節奏,以及如何自動化地擴張。」

  • 每個品類的產品庫存:每個品類的產品庫存應是多少:Amazon 是如何從賣 10 種書到 1000 萬種書再到幾乎所有種類的書的?Amazon 的成長和每個產品品類的產品庫存量是成比例的。

  • 每個產品頁面的流量:產品庫存和能夠直接從網上帶來流量產品頁面是直接相關的。這裡的關鍵在於將流量順利地轉化為購買用戶。

  • 購買轉化量和每比訂單購買價值:購買人數和每比訂單購買價值是緊密相關的。Amazon 通過在產品頁面加入推薦引擎功能來優化這個變數的。用戶在購買一件商品時,Amazon 會給他推薦一件相關的產品,從而來促成新的訂單,最終達到增加營收的目的。

  • 重複購買行為:在業務發展中,為了能讓用戶重複購買,Amazon 會開發特別的購買機制,例如 Amazon Prime 會員服務的推出就是一個例子,這項服務可以刺激你一買再買。

上面就是使用者成長模型在一家真實的企業中運用的典型案例。當你面試一位應徵用戶成長負責人這一職位的人時,如果應徵者說:「Hey,我很看好你們的業務和產品」,你可以讓他來分析你們公司的用戶成長方程式作為考察項目,如果對方吞吞吐吐無法給你一個滿意的答案,這說明他根本無法勝任這一職位。

本文授權轉載自:36 氪

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關鍵字: #Facebook #亞馬遜
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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