注册率提升30%？手把手教你实践增长黑客

对转化的漏斗进行拆解，在不同维度下进行分析，比如说我们把转化率用浏览器的维度分拆，看到了Chrome的转化率是12%，而IE的转化率是1.4%，相差接近十倍，然而IE的浏览量也很大，接近总量的20%。因此我们下一个优化目标，就是要看为什么IE产生的转化率低，找到原因集中修复。修复的结果我们预期IE的用户会有提升，从而进入下一个产品迭代循环。

GrowingIO数据分析产品——漏斗

• 不是所有的改动都是符合预期的，很多情况下会证明改动有问题，例如我们看到了转化率的降低，那么就要立刻取消这次改动。

产品迭代很重要的一点就是：从产品改动里获得重要的数据。这些数据来自于产品和用户，用于和你的预期进行比较。这会让你的产品直觉越来越熟练，而且很重要的一点，它不会浪费很多时间和资源就能验证一个产品改进的好坏。

数据驱动的最核心结论是帮助产品经理系统性的思考若干产品决策。同时能够迅速地验证一个个产品假设。

虽然设计本身永远没有最好或者最坏，你也永远不会得到非黑即白的答案，但是相比基于情感和直觉(拍脑子)所产生的产品改动，数据驱动毫无疑问是更好的选择。

因为增长就是一个系统性持续性的过程，一个科学和系统的方法将为持续的增长带来确定性和可衡量性，而可衡量性是产生持续性必要的条件。

很多互联网企业家在采购了数据分析产品以后，需要“立刻”看到效果。这是不现实的，因为数据驱动下的增长是每一天，每一星期，每一个月，每一年都要关注并且持续执行的工作。

只要持续的执行和优化，就一定能够看到几何倍数的效果。成功的硅谷互联网企业比如说Facebook，LinkedIn， Twitter，Airbnb，Uber以及国内的成功互联网企业都验证了这套框架的效果，你还要等待吗?

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（编辑：源码网）

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