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增长的前半程要依靠两样“东西”，一是“大势至”，二是“加速度”。
那么，增长的后半程呢？
2020年这特殊的一年，为网络服务（以下简称网服）行业带来了增长契机。一来居家隔离让网民数量爆发式增长，仅仅2020年上半年，新增网民数就超过了2019年全年；二来因为不出门，大家越发依赖网服解决生活问题。
受疫情冲击，大部分企业都没钱投广告了，而网服客户的广告预算却在增加，比如婚恋交友类APP的广告投放就增长了2.4倍。
这一年之于网服行业，称得上“大势”。“大势”来自哪儿？一般来自两个方面：
一是大的技术革命。比如，移动端的发展让互联网行业重新洗牌；新能源的发展将会助推电动车行业；未来5G的发展将会催生“元宇宙”创业。
二是大的国家政策。比如，中国在“十四五”规划里，没有提出明确的增长目标，而是透出对经济质量的关心。于是，我们看到国家重拳打击垄断、整肃娱乐行业不良之风、浇灭资本助推的在线教育虚火。
所谓的“大势至”，就是在巨大的趋势下，某些行业会爆发出巨大的“自然增量”，只要把握住这个大势，企业就抓住了“躺赢”的契机。
但有时候，即便等到“大势至”也没用，还要看我们能不能抢先一步占住风口。所以，贝索斯在《2008年致股东信》里写道：“速度，在商业领域就是一切。”
今日资本创始人徐新，曾在一次演讲中提起美团布局外卖赛道，并后来者居上的故事。
美团进入外卖赛道的时机不算早，但当美团研究透外卖生意模式后，它干了这样一件事：美团在暑期招聘了1000多人，集中培训1个月后，将他们分派到100多个城市。当时整个外卖行业的市场渗透率还不高，当美团一下子占领百余个城市后，这场下沉战争就结束了。
美团之所以能后发制人、从大盘子里抢走一大块蛋糕，就是因为在大势面前做到了“加速度”。
为什么“加速度”对增长如此重要？
我想用王兴的一个观点来解答：一切互联网市场都会遵循“721格局”。也就是说，第一名将占有70%的市场份额，第二名将占有20%的市场份额，其余玩家分享剩下那10%。不只是团购市场，搜索市场、短视频市场、社交市场等都不约而同地遵循“721格局”。
也许你只比第一名慢了一个身位，但只要你位列第二，你就只剩20%的市场份额可以吃。
速度不仅决定名次，更决定市场份额！
很多人把增长的前半程称为“粗放式增长”，我觉得这个说法看低了增长的前半程。事实上，唯有在前半程里，企业才能实现指数级增长。在增长的前半程里，企业比拼的其实是发现机会和把握机会的能力，是对“机会占有率”的争夺！
进入增长的后半程，又会发生什么？
首先是大势会消失。大势消失意味着自然增量就没了。比如，2021年5月，中国移动用户增速就出现了负增长。现在我们也很少看到APP创业者，大家都在往新消费领域扎。
当增量消失之后，我们就进入了存量竞争时代。狼多肉少时，大家自然就会吃不饱。
那么，在增长的后半程，企业如何谋求增长？一般有两种思路：一是对内，二是对外。对内叫“产品扩容”，对外叫“从存量找增量”。
大家有没有发现这两年，很多网服客户都在从“单一性服务平台”向“综合性服务平台”转型。
滴滴原本是一个出行服务平台，现在将出行作为用户入口，试图抢夺更多的生活服务业务。去年，饿了么开始大改版，提升了团购、非餐饮型玩乐和同城零售业务的入口级别，品牌定位从“送餐”变为“送万物”。
这就是“产品扩容”。相当于之前只卖10件东西，现在卖100件了，当可售卖的SKU增加了，增长自然就有了。
但是“产品扩容”可能带来虚假繁荣，不断延伸的产品线会不会成为拖累？企业的战略资源会不会分散？组织架构能否支撑这种调整？这些潜在问题都可能导致“产品扩容”失败。
对内调整牵一发而动全身，很难在当下就判断出是对是错。更常见的思路是对外调整，也就是从存量找增量。
在增长的后半程，“从存量找增量”是大家的共识。但是具体如何找，大家的做法却各不相同。
具体而言，从最早的概率思维、超级用户思维到如今的LTV思維，用户经营思维发生了三次大的变迁。
增长的概率思维
我拿梁将军公众号来举例。假如我想提高公众号的阅读量，我能怎么做？
第一种方式是提高粉丝数量，粉丝量越多，文章阅读量自然也会越多；第二种方式是提高文章打开率，比如用标题来吸引读者点击、建立免费社群推送文章等。
如果用一个公式来表达这个时期的增长思维，那就是：
增长=用户规模×转化率
进入增长的后半程，用户规模已经没法增长，我们只能想办法提高转化率。但大家很快就发现这种增长思维的弊端：只能通过一些运营优化手段，很小幅度地提高增长率。比如，提升外层广告素材的质量、优化落地页的排版布局，这些都可以提升转化率，但只是杯水车薪。
所以，这种概率型的增长思维逐渐被抛弃，大家开始倡导“超级用户思维”。
增长的超级用户思维
只要看看B站、Keep的崛起路径，我们就可以理解超级用户思维。
B站和Keep都是先切入一个亚文化圈层，培育一众超级粉丝。再凭借超级粉丝的口碑扩散、多次复购能力和文化聚合效应，最终破圈上位。
超级用户思维相较于概率思维有什么好处呢？超级用户思维可以大幅降低品牌的增长成本。
从促活角度看，超级用户是品牌的忠实粉丝，会高频地到访、互动、消费，企业只要适时地做一些运营活动，就能让超级用户尖叫，根本不用采买外部流量。 从拉新角度看，超级用户因为热爱品牌，会主动宣传品牌，带来用户的自然裂变。
而且，超级用户会形成一个稳定的流量池，稳定的用户流会带来稳定的现金流，这就会成为业务的定海神针，抵抗市场的波动和资金风险。
超级用户思维下，增长的公式是这样的：
增长=（超级用户数×变现力）×裂变力
但是超级用户思维也有它的问题。
首先，超级用户思维并非适合所有类型的客户。比如，淘宝这种综合性的电商平台，就很难利用超级用户思维做增长。
其次，用超级用户思维做增长有明显的天花板。因为超级用户总是少量的，企业增长到一定阶段，战略焦点就必须从超级用户转移到全局用户上。这个时候超级用户的利益会和全局用户的利益产生冲突，企业需要打通这個关节，实现跳跃式增长。
显然，我们需要更系统的用户经营思维来解决长期的增长问题。于是LTV（Life Time Value）思维，即用户生命周期总价值思维就诞生了。
增长的LTV思维
以网服类APP为例。用LTV思维如何看待、定义用户？
以前，我们只是把用户分成新客和老客。现在，我们会按时间周期来定义用户的身份，最常见的划分是：引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。
在每一个周期下，企业都会采用不同的运营手法和用户沟通。比如，成长期的客户，可以用游戏化的运营手法，增加用户的到访次数；流失期的用户，可以尝试用社交关系或者账户福利来挽留。
用LTV思维做增长，有两个突破：
一是我们终于认识到了用户的多面性。同一个用户在不同的时间周期内，有着不一样的需求，企业要采取的增长方式也应该不一样。
二是LTV思维是用长期主义视角看待用户经营。在长期主义视角下，很多短期不利于增长的事情，可能会变得无比正确。比如，数据中台的搭建。只有拥有强大的数据运算能力，才能精确识别出一个用户到底处在哪个周期。但如果用季度财报来衡量数据中台对增长的作用，数据中台就是个赔钱货。
LTV思维也有其局限。因为LTV思维也只是从时间维度对用户需求进行拆解，其实用户的需求可以从更多的维度进行更多层面的挖掘。比如，场景、身份、时间……如果把这些维度综合在一起，可以搭建出更多元的“用户结构模型”。
从概率思维、超级用户思维到如今的LTV思维，我们可以看出一个明显的现象：用户运营的颗粒度越来越细。
概率思维还是把用户当成一个整体，是面状经营；
超级用户思维是把用户分成两部分（核心用户和非核心用户），是块状经营；
LTV思维是把用户分成不同的生命周期，是点状经营。
而未来，点状经营也不够，我们还要经营一个点的不同面。
从面到块，再从块到点，最后从点到一个点的不同面。用户经营的大趋势就是：谁能挖掘出用户更多元的需求，谁就能获得更大的增长。
我们来设定一下未来的增长公式：
增长=用户数量×用户需求
增长的后半程，就是挖掘用户需求的多面性。
增长=用户数量×用户需求？。用户需求？，就是说我们要从一个用户身上，创造出不同维度的需求。比如，微信的用户量早就碰到了天花板，已经进入增长的后半程，而它不断实现增长的方式就是挖掘用户需求的多面性。
微信用户的需求=即时通信+内容娱乐+快捷支付+电商购物+O2O服务……
在这个公式里，n代表了需求发生的场景数量。比如，“快捷支付”是微信的一个用户需求点，但是快捷支付发生的场景是多元的，比如打车支付、吃饭支付、购物支付。不同的发生场景，会幂次放大同一个需求点的增长效果。
以往，大家认为“从存量找增量”的意思是：让老客拉新客，并让老客多次复购。
但我认为，“从存量找增量”真正的内涵是：挖掘同一个用户不同层面的需求。而挖掘用户需求的多面性，其实是对用户进行千人千面的分类，构建颗粒度更细的用户分层体系。
有些企业围绕场景来做用户分层，有些企业按生命周期来做用户分层，有些企业仍然按照兴趣标签来做用户分层……但更有可能的是，我们都将综合所有因素做用户分层，搭建属于自己的用户结构模型。这种思维可以被称为“用户建模”。
比如，腾讯广告围绕六大典型场景，给网服类客户做了一次“用户建模”。
A.常规拉新用户：从未安装过APP
B.破圈拉新用户：非行业用户
C.预装未激活用户：厂商预装APP
D.卸载用户：已卸载APP
E.沉睡用户：装载了APP但未启动
F.次日促活用户：昨日激活、次日唤醒
但想要利用“用户建模”实现用户的分层运营，实现“拉新促活”，还有两个关键的痛点要解决：数据安全和技术对接。
一是数据安全：用户分层运营的“眼”。
想要识别用户的分层，我们首先得识别出用户需求。用户处在哪个生命周期？当下会触发什么类型的需求？
这个时候，我们就需要大数据来帮忙。但是行业一直有个痛点，就是数据安全。之前，客户会把“一方数据”共享给媒体，媒体再结合自己的大数据做用户拉新。但这种“一方数据”是死数据，因为考虑到数据安全，企业不敢开放更多数据权限给媒体。
美团在做拉新时，曾解决过这个问题。美团和腾讯广告共建了“联合专区”。这种大数据的“联合专区”有点像大数据的私域池，品牌拥有自己的数据接入通道、独立的云空间和自主的数据分析工具。美团会在“联合专区”上传自己的“一方数据”作为用户建模的样本，然后对这些用户数据做分级、关联、打分、回传，形成自己的“高价值用户模型”，让拉新更精准。
二是技术对接：用户分层运营的“手”。
当大数据有效识别出不同层次的用户后，下一步就是依靠技术来“实时”进行广告优选。比如，腾讯广告平台针对不同层次的促活人群，可以设定不同的出价。如果某个分类人群的转化意愿最高，那么平台就可以给到更高的价格权重，提高广告出价。理论有点枯燥，举个例子解释一下：
以前，客户甲做竞价广告时，只会针对不同的广告位来出价。
甲（全部用户）：广告位A，10元；广告位B，12元；广告位C，6元。
现在，客户甲把自己的用户分成了不同层级，不同层级的用户都有不同的出价标准。
这种技术叫“RTA”，全称叫Real Time API。准确点说，就是一种实现用户分层拉新促活的实时竞价系统，目前是网服行业优先选择的拉新促活系统。
“用户建模”思维是用户分层运营的“脑”，“数据安全”是用户分层运营的“眼”，“技术对接”是用户分层运营的“手”。三种方式相互影响，共同挖掘出用户需求的多面性。
总之，增长的本质就是创造需求，我们能创造多大的需求，就能创造出多大的增长。增长的前半程，靠的是创造更多的用户；而增长的后半程，靠的是挖掘用户的多面性。
作者：专注于品牌战略知识内容分享，公众号liangjiangjunisme
那么，增长的后半程呢？
增长的前半程VS增长的后半程
2020年这特殊的一年，为网络服务（以下简称网服）行业带来了增长契机。一来居家隔离让网民数量爆发式增长，仅仅2020年上半年，新增网民数就超过了2019年全年；二来因为不出门，大家越发依赖网服解决生活问题。
受疫情冲击，大部分企业都没钱投广告了，而网服客户的广告预算却在增加，比如婚恋交友类APP的广告投放就增长了2.4倍。
这一年之于网服行业，称得上“大势”。“大势”来自哪儿？一般来自两个方面：
一是大的技术革命。比如，移动端的发展让互联网行业重新洗牌；新能源的发展将会助推电动车行业；未来5G的发展将会催生“元宇宙”创业。
二是大的国家政策。比如，中国在“十四五”规划里，没有提出明确的增长目标，而是透出对经济质量的关心。于是，我们看到国家重拳打击垄断、整肃娱乐行业不良之风、浇灭资本助推的在线教育虚火。
所谓的“大势至”，就是在巨大的趋势下，某些行业会爆发出巨大的“自然增量”，只要把握住这个大势，企业就抓住了“躺赢”的契机。
但有时候，即便等到“大势至”也没用，还要看我们能不能抢先一步占住风口。所以，贝索斯在《2008年致股东信》里写道：“速度，在商业领域就是一切。”
今日资本创始人徐新，曾在一次演讲中提起美团布局外卖赛道，并后来者居上的故事。
美团进入外卖赛道的时机不算早，但当美团研究透外卖生意模式后，它干了这样一件事：美团在暑期招聘了1000多人，集中培训1个月后，将他们分派到100多个城市。当时整个外卖行业的市场渗透率还不高，当美团一下子占领百余个城市后，这场下沉战争就结束了。
美团之所以能后发制人、从大盘子里抢走一大块蛋糕，就是因为在大势面前做到了“加速度”。
为什么“加速度”对增长如此重要？
我想用王兴的一个观点来解答：一切互联网市场都会遵循“721格局”。也就是说，第一名将占有70%的市场份额，第二名将占有20%的市场份额，其余玩家分享剩下那10%。不只是团购市场，搜索市场、短视频市场、社交市场等都不约而同地遵循“721格局”。
也许你只比第一名慢了一个身位，但只要你位列第二，你就只剩20%的市场份额可以吃。
速度不仅决定名次，更决定市场份额！
很多人把增长的前半程称为“粗放式增长”，我觉得这个说法看低了增长的前半程。事实上，唯有在前半程里，企业才能实现指数级增长。在增长的前半程里，企业比拼的其实是发现机会和把握机会的能力，是对“机会占有率”的争夺！
进入增长的后半程，又会发生什么？
首先是大势会消失。大势消失意味着自然增量就没了。比如，2021年5月，中国移动用户增速就出现了负增长。现在我们也很少看到APP创业者，大家都在往新消费领域扎。
当增量消失之后，我们就进入了存量竞争时代。狼多肉少时，大家自然就会吃不饱。
那么，在增长的后半程，企业如何谋求增长？一般有两种思路：一是对内，二是对外。对内叫“产品扩容”，对外叫“从存量找增量”。
大家有没有发现这两年，很多网服客户都在从“单一性服务平台”向“综合性服务平台”转型。
滴滴原本是一个出行服务平台，现在将出行作为用户入口，试图抢夺更多的生活服务业务。去年，饿了么开始大改版，提升了团购、非餐饮型玩乐和同城零售业务的入口级别，品牌定位从“送餐”变为“送万物”。
这就是“产品扩容”。相当于之前只卖10件东西，现在卖100件了，当可售卖的SKU增加了，增长自然就有了。
但是“产品扩容”可能带来虚假繁荣，不断延伸的产品线会不会成为拖累？企业的战略资源会不会分散？组织架构能否支撑这种调整？这些潜在问题都可能导致“产品扩容”失败。
对内调整牵一发而动全身，很难在当下就判断出是对是错。更常见的思路是对外调整，也就是从存量找增量。
如何从存量找增量？
在增长的后半程，“从存量找增量”是大家的共识。但是具体如何找，大家的做法却各不相同。
具体而言，从最早的概率思维、超级用户思维到如今的LTV思維，用户经营思维发生了三次大的变迁。
增长的概率思维
我拿梁将军公众号来举例。假如我想提高公众号的阅读量，我能怎么做？
第一种方式是提高粉丝数量，粉丝量越多，文章阅读量自然也会越多；第二种方式是提高文章打开率，比如用标题来吸引读者点击、建立免费社群推送文章等。
如果用一个公式来表达这个时期的增长思维，那就是：
增长=用户规模×转化率
进入增长的后半程，用户规模已经没法增长，我们只能想办法提高转化率。但大家很快就发现这种增长思维的弊端：只能通过一些运营优化手段，很小幅度地提高增长率。比如，提升外层广告素材的质量、优化落地页的排版布局，这些都可以提升转化率，但只是杯水车薪。
所以，这种概率型的增长思维逐渐被抛弃，大家开始倡导“超级用户思维”。
增长的超级用户思维
只要看看B站、Keep的崛起路径，我们就可以理解超级用户思维。
B站和Keep都是先切入一个亚文化圈层，培育一众超级粉丝。再凭借超级粉丝的口碑扩散、多次复购能力和文化聚合效应，最终破圈上位。
超级用户思维相较于概率思维有什么好处呢？超级用户思维可以大幅降低品牌的增长成本。
从促活角度看，超级用户是品牌的忠实粉丝，会高频地到访、互动、消费，企业只要适时地做一些运营活动，就能让超级用户尖叫，根本不用采买外部流量。 从拉新角度看，超级用户因为热爱品牌，会主动宣传品牌，带来用户的自然裂变。
而且，超级用户会形成一个稳定的流量池，稳定的用户流会带来稳定的现金流，这就会成为业务的定海神针，抵抗市场的波动和资金风险。
超级用户思维下，增长的公式是这样的：
增长=（超级用户数×变现力）×裂变力
但是超级用户思维也有它的问题。
首先，超级用户思维并非适合所有类型的客户。比如，淘宝这种综合性的电商平台，就很难利用超级用户思维做增长。
其次，用超级用户思维做增长有明显的天花板。因为超级用户总是少量的，企业增长到一定阶段，战略焦点就必须从超级用户转移到全局用户上。这个时候超级用户的利益会和全局用户的利益产生冲突，企业需要打通这個关节，实现跳跃式增长。
显然，我们需要更系统的用户经营思维来解决长期的增长问题。于是LTV（Life Time Value）思维，即用户生命周期总价值思维就诞生了。
增长的LTV思维
以网服类APP为例。用LTV思维如何看待、定义用户？
以前，我们只是把用户分成新客和老客。现在，我们会按时间周期来定义用户的身份，最常见的划分是：引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。
在每一个周期下，企业都会采用不同的运营手法和用户沟通。比如，成长期的客户，可以用游戏化的运营手法，增加用户的到访次数；流失期的用户，可以尝试用社交关系或者账户福利来挽留。
用LTV思维做增长，有两个突破：
一是我们终于认识到了用户的多面性。同一个用户在不同的时间周期内，有着不一样的需求，企业要采取的增长方式也应该不一样。
二是LTV思维是用长期主义视角看待用户经营。在长期主义视角下，很多短期不利于增长的事情，可能会变得无比正确。比如，数据中台的搭建。只有拥有强大的数据运算能力，才能精确识别出一个用户到底处在哪个周期。但如果用季度财报来衡量数据中台对增长的作用，数据中台就是个赔钱货。
LTV思维也有其局限。因为LTV思维也只是从时间维度对用户需求进行拆解，其实用户的需求可以从更多的维度进行更多层面的挖掘。比如，场景、身份、时间……如果把这些维度综合在一起，可以搭建出更多元的“用户结构模型”。
从概率思维、超级用户思维到如今的LTV思维，我们可以看出一个明显的现象：用户运营的颗粒度越来越细。
概率思维还是把用户当成一个整体，是面状经营；
超级用户思维是把用户分成两部分（核心用户和非核心用户），是块状经营；
LTV思维是把用户分成不同的生命周期，是点状经营。
而未来，点状经营也不够，我们还要经营一个点的不同面。
从面到块，再从块到点，最后从点到一个点的不同面。用户经营的大趋势就是：谁能挖掘出用户更多元的需求，谁就能获得更大的增长。
我们来设定一下未来的增长公式：
增长=用户数量×用户需求
增长的后半程，就是挖掘用户需求的多面性。
如何挖掘用户需求的多面性？
增长=用户数量×用户需求？。用户需求？，就是说我们要从一个用户身上，创造出不同维度的需求。比如，微信的用户量早就碰到了天花板，已经进入增长的后半程，而它不断实现增长的方式就是挖掘用户需求的多面性。
微信用户的需求=即时通信+内容娱乐+快捷支付+电商购物+O2O服务……
在这个公式里，n代表了需求发生的场景数量。比如，“快捷支付”是微信的一个用户需求点，但是快捷支付发生的场景是多元的，比如打车支付、吃饭支付、购物支付。不同的发生场景，会幂次放大同一个需求点的增长效果。
以往，大家认为“从存量找增量”的意思是：让老客拉新客，并让老客多次复购。
但我认为，“从存量找增量”真正的内涵是：挖掘同一个用户不同层面的需求。而挖掘用户需求的多面性，其实是对用户进行千人千面的分类，构建颗粒度更细的用户分层体系。
有些企业围绕场景来做用户分层，有些企业按生命周期来做用户分层，有些企业仍然按照兴趣标签来做用户分层……但更有可能的是，我们都将综合所有因素做用户分层，搭建属于自己的用户结构模型。这种思维可以被称为“用户建模”。
比如，腾讯广告围绕六大典型场景，给网服类客户做了一次“用户建模”。
A.常规拉新用户：从未安装过APP
B.破圈拉新用户：非行业用户
C.预装未激活用户：厂商预装APP
D.卸载用户：已卸载APP
E.沉睡用户：装载了APP但未启动
F.次日促活用户：昨日激活、次日唤醒
但想要利用“用户建模”实现用户的分层运营，实现“拉新促活”，还有两个关键的痛点要解决：数据安全和技术对接。
一是数据安全：用户分层运营的“眼”。
想要识别用户的分层，我们首先得识别出用户需求。用户处在哪个生命周期？当下会触发什么类型的需求？
这个时候，我们就需要大数据来帮忙。但是行业一直有个痛点，就是数据安全。之前，客户会把“一方数据”共享给媒体，媒体再结合自己的大数据做用户拉新。但这种“一方数据”是死数据，因为考虑到数据安全，企业不敢开放更多数据权限给媒体。
美团在做拉新时，曾解决过这个问题。美团和腾讯广告共建了“联合专区”。这种大数据的“联合专区”有点像大数据的私域池，品牌拥有自己的数据接入通道、独立的云空间和自主的数据分析工具。美团会在“联合专区”上传自己的“一方数据”作为用户建模的样本，然后对这些用户数据做分级、关联、打分、回传，形成自己的“高价值用户模型”，让拉新更精准。
二是技术对接：用户分层运营的“手”。
当大数据有效识别出不同层次的用户后，下一步就是依靠技术来“实时”进行广告优选。比如，腾讯广告平台针对不同层次的促活人群，可以设定不同的出价。如果某个分类人群的转化意愿最高，那么平台就可以给到更高的价格权重，提高广告出价。理论有点枯燥，举个例子解释一下：
以前，客户甲做竞价广告时，只会针对不同的广告位来出价。
甲（全部用户）：广告位A，10元；广告位B，12元；广告位C，6元。
现在，客户甲把自己的用户分成了不同层级，不同层级的用户都有不同的出价标准。
这种技术叫“RTA”，全称叫Real Time API。准确点说，就是一种实现用户分层拉新促活的实时竞价系统，目前是网服行业优先选择的拉新促活系统。
“用户建模”思维是用户分层运营的“脑”，“数据安全”是用户分层运营的“眼”，“技术对接”是用户分层运营的“手”。三种方式相互影响，共同挖掘出用户需求的多面性。
总之，增长的本质就是创造需求，我们能创造多大的需求，就能创造出多大的增长。增长的前半程，靠的是创造更多的用户；而增长的后半程，靠的是挖掘用户的多面性。
作者：专注于品牌战略知识内容分享，公众号liangjiangjunisme