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将 IOZ 个人成长循环与信仰三角形相结合。

建筑师通过系统思维对世界进行建模，以优化一切。作为一名工程师和商人，我不断致力于工作与生活的协调，并保持高个人成长率。所学到的经验教训被概括为 BOZ 成长循环。

BOZ 是一个大循环的缩写，它包含三个小循环：

• 建造与销售循环。构建产品并销售它们。解决问题并获得报酬。
• 展望与投资循环。保持极大的好奇心，从事实中寻求真相。优化客户、渠道、人员、技术和资本的网络。
• 禅 MSEP 循环。保持当下，心怀觉知地做一切。通过运动、睡眠、饮食和与人良好相处来滋养身心。

两种压力来源​

压力对人们来说是好事，而痛苦则不是。

1. 停滞：你在循环的某一步骤中停滞不前。
2. 摩擦：过多的摩擦阻碍了小胜利的实现。

产品和市场的契合度（Product Market Fit）​

产品市场契合度是指你的产品是否足够好，如果足够好的话你可以开始投资更多的付费获客渠道。用户留存可能是最好的衡量方式，毕竟行动胜于言语。

你要弄清楚的是："产品是不是有效？口碑和留存率是否在自己增长？"通常情况下，答案是否定的。所以要确保你尝试足够多次——把重点放在解决方法上，而不是问题上或者使命上。解决方法是人们来用你产品的原因。

产品和渠道的契合度（Product Channel Fit）​

你是否有可重复且可扩展的渠道？对消费者最常见的可重复且可扩展的两个方法是搜索引擎优化（SEO）和推荐（referral）。

• 搜索引擎优化(SEO)：产生独特的用户生成的内容
  • 搜索引擎优化需要时间来设置，你不会一开始就能收获到好处。它更像是 "如果这家公司要在5年内做大，那SEO必须做好"。因此，你不应该把100%的时间花在它上。更像是10%的时间设置好它的基础（"设置好了就忘了它"）。
• 推荐(referral)：提供一种激励机制，让人们想要邀请他们的朋友来获得奖励
  • 推荐可以从第一天就开始起作用。

重要的衡量标准​

在早期，数据的质量比数量更重要（比如留存率）。50%或10%的长期留存率比用户增长率更重要。在一些情况下，每日活跃用户数(DAU)很重要。衡量标准不是“这能不能获得用户”，而更是“这能不能留住用户，或者让用户付费”。许多公司过度关注月度增长，而不是关注产品有没有真正变好。在开始的时候，数据很少，你会说服自己这是有效果的。但如果留存率不高，增长不会长久持续。

对照分析​

将用户按对照组划分，这样你就可以分析用户行为如何随着时间的推移和产品的改变而改变。你可以确定是否有自然流失，以及你的改变是否解锁了新行为。

终身价值（LTV）/　获客成本（CAC）的回报率​

只用几个月的数据来计算 LTV 对未来的预测并没有多少指导意义。人们想知道的是，"这个产品会随着时间的推移如何增长"。所以你要关注的是，当规模变大后它会是什么样子。

回报周期（PBP）有时比　LTV/CAC　好。它的意思是如果我花了1元钱，多久我可以收回不仅仅收入，还有利润。回报周期很重要的原因是除非你有快速的投资回收期，否则很难在付费渠道上建立快速增长。

你真正需要问自己的是 "我可以把这些钱再投资到更多的增长中去吗？" 如果你要花一两年的时间才能把这些钱拿回来，那么你就要指望另一个资金来源来资助你的发展了。

为什么一开始要尽可能避免花钱获客？​

如果你可以的话，尽量避免一开始就花钱获客。 具有长期思维的公司和大公司都不会花钱买客户。避免使用它就会逼迫你找出病毒营销（viral growth）的方法。除非你证明你花了1元钱就能得到5元钱，而且你没有很高的流失率，那就可以使用付费获客。

MAU 光看现在的走势无法预测未来的走势。比如 Growth Accounting Framework —— 在某一段时间内，有人来使用你的产品（拉新），有人离开了你的产品（流失），有人离开了又回来（促活），加加减减你得到一个 MAU 的净值。而随着时间的增长，拉新+重新激活会越来越困难；而用户越多，流失也就越多。整个 MAU 曲线会趋向变平或者下落。

那么什么是==能够预测未来的 MAU 的指标==呢？Andrew 认为有两个：

1. 拉新正反馈
2. 留存与促活正反馈

拉新正反馈​

UGC + SEO 拉新正反馈​

代表公司： Yelp, Houzz, Wikipedia

1. 新用户看到了好内容
2. 一部分新用户加入进来创造新内容
3. 谷歌索引这些独特的新内容
4. 用户搜索到更多的内容

付费营销正反馈​

代表公司：Blue Apron, Casper, Uber

1. 新用户点击了广告
2. 一部分新用户尝试了产品
3. 一部分变成了付费用户
4. 更多的预算买广告

病毒营销正反馈​

代表公司：Dropbox, Linkedin, Instagram

1. 新用户注册
2. 新用户邀请/分享内容给朋友
3. 一部分点击了链接
4. 朋友对邀请/分享内容做出反应

这四步一步一步的转化率和数量是可以计算的，比如 30% 的新用户会导入联系人，给 10 个人发送邀请链接，其中 40% 的人真的发送出去链接，而收到链接的 50% 的人会注册。那么算下来，增长系数是 0.6，一个 cycle 下来，1000 个注册会拉动 600+ 注册；随着时间的迁移，能够达到 2500.

如何改进？分解步骤，各个击破。

留存与促活正反馈​

社交正反馈​

代表公司：Instagram, Linkedin, Gmail

1. 用户创造内容
2. 内容被其它用户看到
3. 内容获得社交反馈
4. 通知发送到内容创造者

个性化内容正反馈​

代表公司：Zillow, Credit Karma, Netflix

1. 用户订阅或添加
2. 新内容出现
3. 用户被通知或者推送 feed
4. 用户看到并喜欢内容

不 Scale 的渠道​

PR, 促销, 节日新功能, 会议, 内容营销, 合作关系(partnership), App Store 的功能更新。像这些都是能够把人拉进这些正反馈的驱动力，但是不是正反馈本身。这些驱动力要么难以归因，要么难以反复持续下去。

只过“第一天“ = 不增长就会死​

亚马逊 CEO 杰夫贝索斯所在的工作楼叫做“第一天”。这么多年来，无论他搬去哪个其他的楼，他都会带着这个同样的名字。所以，他对这个词非常有发言权。

有人问，什么是“第二天”呢？第二天是停滞、然后是无关、然后是令人窒息的痛苦的衰退，然后是死亡。

这也是为什么贝索斯认为，每一天都应该是第一天，不增长就会死。那么如何防止“第二天呢”？有四个基础

真正地痴迷客户​

商业策略千万条，问什么偏偏要挑“痴迷客户”呢？好处有很多，最大的好处是：**客户们总是总是不满意，即便他们嘴上说满意。客户们总是不知道：他们实际上想要更好。而你想要对客户好，就得以他们的名义，来创造产品和服务。**比如 Prime 服务并不是客户问亚马逊做的，但是结果却证明，这的确是他们想要的东西。

保持“第一天”要有耐心，你需要大量试验、接受失败。种下种子、长出树苗需要时间，但是一旦看到了用户开心的点，就加倍下注 (double down).

反抗代理​

当公司越来越大的时候，很多时候我们做事情会倾向于依赖代理或者中介。这种依赖的形式千变万化，令人防不胜防，非常的“第二天”。举两个例子：

1. 依赖流程作为结果的代理。好的流程服务你，让你更好的服务客户。你千万不要服务流程，为什么呢？当你服务流程，你会只管把流程做对，不管结果好坏。遇到失败，只有生涩的领导说”我们遵循了流程“，而老道的领导会说”我们找到了一个改进流程的机会“。要反复问自己，是流程拥有我们，还是我们拥有流程。

2. 依赖市场调研和客户调查作为客户的代理。当你发明与设计产品的时候，依赖调研是危险的，“满意度从47%增长到55%”是一句晦涩的话，容易产生误导。

   1. 好的投资者和设计师深入地理解客户，他们花费大量的精力开发直觉，他们研究大量的奇妙案例 (anecdotes)，而不是研究调研得到的平均数据。他们活着就是为了设计。
   2. 贝索斯不反对公测和调查，它们帮你找到盲点，但是作为产品和服务的提供者，你必须源于客户高于客户，你有你的愿景和独特的价值。卓越的客户体验始于内心、直觉、好奇、玩耍、勇气和品味。而这些是用户调查无法替你提供的。

拥抱外部趋势​

天下大势，顺之者昌，逆之者亡。这些趋势不难被发现，但是很奇怪的是，大公司很难拥抱这些趋势。现在就有一个这样的趋势：机器学习与人工智能。

在过去几十年中，大量的任务可以由精准的规则和算法来解决；接下来，有了机器学习，我们可以去解决那些无法由精准规则描述的任务。

很多机器学习的东西发生在底层，肉眼不可见的地方，但是你至少可以用 API 非常简单地调用他们。

高速度决策​

“第二天”的公司做高质量的决策，但是他们的决策速度非常缓慢。为了保持“第一天”的能量和活力，你必须做出“高质量而且高速度”的决策。这不仅是因为在商业世界，“快速”很重要，还有一个原因是，拥有一个“高速度决策”的氛围会更有趣。

如何实现高速度决策？贝索斯没有完整的答案，但是有如下思索：

1. 决策与决策之间生而不平等，绝对不要一碗水端平。可逆的决策用轻量级的决策过程。

2. 大多数的决策可以在你拥有 70% 信息的时候做出。等到 90% 的时候可能就太迟了。而且，无论是上面的哪种情况，你都得快速识别和应对坏决策。当你应对能力很强的时候，犯错很便宜、而慢速很贵。

3. 使用“==我不赞同，但是承诺好好执行 disagree and commit== ”的管理风格。这样会省出大量扯皮的时间。

   1. 在没人知道结果的时候问一句，“我知道我们有分歧，但是你是否愿陪我意赌一把？不赞同，但是承诺好好执行？”你得到的答案很可能是，“没问题”。
   2. 不赞同的一方并不是因为不关心而 commit，而是因为发自内心的真诚的不赞同，这样能够让对方审视你的“不赞同”，却仍然因为你的 commit 而快速行动。

4. 尽早发现不合 (misalignment)，并立即上报升级 (escalate)。有时候组与组之间的目标是冲突的，平级之间扯皮是无法解决的，这会浪费大量时间，消耗大量能量，这个时候上报会让决策更加快速和轻松。

每个有抱负的企业家都知道，创造没人想要的东西是个致命的陷阱。这就是我们为什么必须进行正确的数据分析。 《精益分析》（Lean Analytics）一书为创业者评估成功提供了一些良好的指标。

朝着正确的方向，然后数据驱动​

数据对业务至关重要。企业家需要用数据来说服别人。有时候，企业家往往高估自己的成功，但数据不会撒谎。它可以帮助创始人脚踏实地。但是，追求什么数据的个人判断也很重要。企业家不应该只是做数字的奴隶。

什么是好的指标？​

为了收集数据，你需要找到一些可以提供有意义数据的指标。 好的指标具有三个特征：

• 可比较的：一个好的指标可以在不同时间段，消费者群体之间进行比较
• 可理解的：良好的指标简单易懂
• 比率：指标通常是比率，因为比率有效且具有可比性

初创企业将经历的五个阶段​

• 移情阶段——确定人们的需求，确定你的小众市场
• 黏性阶段——找出如何满足需求的产品，把用户留下来让他们反复使用
• 扩散阶段——加能够吸引人的功能
• 营收阶段——业务开始产生收入
• 规模化阶段——扩展或打入新市场

专注于一个指标​

为了取得成功，创始人必须专注于最关键的一项指标。知道什么是最重要的指标可以防止你迷失在数据世界中。

最好的指标是什么？​

从来没有统一的最佳指标。在不同的行业中，最佳指标有所不同。对于电子商务公司，最重要的指标是每位客户带来的收益。但对于媒体网站，最重要的指标是点击率。

每位有抱负的企业家都应该时刻警惕构建没人想要的东西这一致命陷阱。这就是为什么正确的分析变得如此必要。书籍《精益分析》为初创企业创始人提供了良好的指标，以帮助他们在未知中导航并评估他们的成功。

朝着正确方向的数据驱动​

数据对商业至关重要。企业家需要数据来说服他人相信他们的想法是可行的。有时，企业家倾向于高估他们的成功，但数据不会说谎。数据帮助创始人保持对现实的清醒认识。然而，个人对追求何种数据的判断也很重要。不要仅仅成为数字的奴隶。

什么是良好的指标？​

为了保持数据驱动，您需要找到一些能够提供有意义数据的指标。良好的指标具有三个特征：

• 可比较：良好的指标可以与不同的时间段、消费者群体等进行比较
• 易懂：良好的指标简单易懂
• 比率：比率有效且可比较

精益分析框架的五个不同阶段​

精益分析框架建议初创企业将经历五个阶段：

• 同理心 — 识别人们的需求 / 确定您的细分市场
• 粘性 — 找出如何用产品满足需求
• 病毒传播 — 添加吸引人的功能
• 收入 — 企业开始增长并产生收入
• 扩展 — 扩展或进入新市场

专注于一个指标​

为了取得成功，创始人必须专注于一个最关键的指标。了解最重要的指标可以防止您在数据的海洋中迷失方向。

最佳指标是什么？​

一般来说，没有最佳指标。在不同的行业中，最佳指标各不相同。对于电子商务公司来说，最重要的指标是每位客户的收入。然而，对于媒体网站来说，最佳指标是点击率。

当你知道该往哪走的时候，往往已经太迟了；如果你总是坚持最初的道路，你会错失通向未来的道路。

查尔斯·汉迪是通过"戴维酒吧"类比的：在通往"戴维酒吧"的路上，距离它还有半英里的时候向右转上山。然而，当他意识到走错路的时候，他已经到了"戴维酒吧"。

增长曲线通常是 S 形的，我们称之为 S 曲线。为了让增长率能够一直高涨，你必须在还来得及的时候，投入时间和资源，发展出第二条 S 曲线。

英特尔的 CPU，奈飞的视频流，任天堂的游戏，微软的云，都是这种第二曲线驱动的业务的绝佳例子。

怎样才能发现和把握第二曲线呢？你得输入更多信息，辨别好坏，甄别机会。然后一旦机会出现，有一个强有力的团队打硬仗，才能回答是否真的找到了第二曲线。

过去让你成功的原因也许不会让你在将来再次成功，增长总是有极限。第二曲线理论帮助我们反思为什么以及如何拥抱变化过更好的人生。

Facebook 的增长 VP Alex Schultz 曾经跟 Mark Zuckerberg 讨论为什么他们会成功。答案不是因为他们绝顶聪明，也不是因为他们经验丰富，而是因为他们非常努力，执行力超强。与执行力比起来，增长反而是可有可无的。因为道理大家都懂，差别就是人有没有快速执行。

执行是一件很难的事情，增长执行失败有十大原因。

1. 没有从注重留存开始。没有留存的增长就像是麦田的火环，总会被烧完。增长没有留存就没有 PMF。达到PMF的标志是 cohort analysis 的留存率曲线最后是平的。

2. 认为产品就是一切。基于这个错误的观念，==人们会错误地倾向于“做更多”的产品，而不是把现有的产品“做更好”。而增长是一个“做更好”的过程。== builder 喜欢造新东西，但是你作为领导要确保他们能够至少一部分地为结果负责。

3. 想要找到银弹。好的产品是花时间花精力在细节上打磨出来的，不是变戏法变出来的。好点子是点子多的副产品，你没法控制找到好点子的结果，但是你构建一个能够让更多好点子冒出来的流程。

4. 不够专注。见人就砍，而不是先砍死一个再砍一个。怎样突破这里的门槛效应？记住两点1）大多数的公司的主要规模来自于单一渠道2）规模化就那几种方法，选一个。

5. 数据不够，分析不够。这里的难点是很难量化数据分析的产出，所以你要坚信这件事情是非常有价值的，它能够让你做正确的选择。

6. 实验不够，远远不够。Hubspot 半年跑了上千个实验。

7. 不问为什么。一个实验结束效果不好就换下一个，没有问为什么。

8. 有了成效不加注 （double down）。如果你发现某个渠道效果非常好，还没有用到尽头，要继续投入。Zynga 发现一个游戏中的虚拟礼物非常挣钱病毒营销效果非常好，就立马把这个功能加到所有游戏中。

9. 资源投入不够。增长需要专门的组来做。

10. 没法拥抱变化。公司的增长通常会经历三个阶段：Traction, transition, growth 一个阶段的原因不会帮助你在下一个阶段成功。

问题：对于 Hubspot 的 freemium 和流程全自动 (touchless) 的软件生意，如何在 VC-backed 的情况下用最少的时间获得最高的增长？

解决方案：四合模型，造就公司成长有四个相关元素：产品、市场、渠道、模式。作者认为这四个因素是联动的，必须要相互配合。

PMF：产品与市场要匹配。世界上有两种公司：顺风公司和逆风公司，区别是 PMF。所谓找到了 PMF，就是指你的产品有一群人随着时间迁移反复使用，反复使用产生的利润足够支撑你继续增长；就是指你的产品有粘住的用户，使得你的留存率曲线虽然随着时间掉下来，但是最后趋势还是平的。

PCF：产品与渠道要匹配。产品本身的属性决定用什么渠道推广好。简单普世的产品对应大众便宜的渠道，复杂晦涩的产品对应领域特殊的渠道。

CMF: 获客与商业模式要匹配。在ARPU ↔ CAC光谱上，高 ARPU 对应高 CVC；低 ARPU 对应低 CVC。怕的是， ARPU 设的太高低 CAC 的用户用不起，ARPU 设的太低挣不到足够的钱支撑高 CAC。

MMF：商业模式和市场要匹配。我们的目标是 ARPU × 市场上的所有消费者 × 你能够拿下的消费者的比例 >= 一亿美元，那么如果这个式子算出来不对，那么要相应地改变你的商业模式扩大你的收费，或者面向跟多更广的用户群体。

使用这个增长模型有几个要注意的点：

1. 使用的前提是目标 VC-backed 的一亿美元生意
2. 你如果想要改变一个元素，就得相应地调整其他地方
3. 元素本身也在不断变化
4. 一次最好不要改变太多的元素，你不熟悉相关领域的知识，可能会处理不了