数据分析驱动产品运营：大数据是十分热门的话题，但对于创业公司使用的分析工具一般算不上大数据，但需要有数据思维，以找出其背后的消费者洞见，来激发企业指数级成长。例如在描述APP、社群等产品维度时，数据分析采集有：

RU（注册用户）

UV（当日登录账号）

AU（活跃用户）

PU（付费用户）

ACU（平均同时在线用户）

PCU（最高同时在线人数）

APA（活跃付费账号）

ARPU(用户每月平均消费)

为了更好研究玩家社群，玩家在线数据分析采集：

用户统计特征（地区、性别、年龄等）

外部登录特征（登陆频率、时长、时间段等）

游戏行为特征（流失等级及变化）

群体概述层面描述（峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、活跃度、流失率、转化率）

付费用户行为（付费用户数量、ARPU、付费用户游戏行为分析等）

盈利行为数据（游戏盈利状况、消耗构成及变化趋势等）

道具行为数据分析（道具使用数据、使用深度、使用/放弃原因等）

为了更好理解产品使用情况，我们需要基于数据的运营。通过数据反馈来指导和调整产品市场及运营活动，以更好推动产品生根落地。

组织创新，特种兵型组织

独角兽的企业迅速崛起需要创新的组织和文化，形式多种多样。组织特质中始终离不开弹性化、小型化、快速响应等品质。

暗黑森林里，新物种想获得生存权，必须适应环境、迅速组织资源以有效应对。

案例：121特遣队是北约系统内最顶尖的特种部队，它战功累累，最着名的成绩包括猎杀本·拉登和捕获萨达姆。121特遣队的一些运行模式，首先是快速的连环反应和迭代能力。快速不仅仅是接到任务后迅速赶到现场，而是对任务的进一步扩展能力。例如，突击一个基地抓获恐怖分子后，现场审问获得上线的情报，立刻向下一个地点发动攻击。”

其次，121特遣队的指挥模式中，指挥链条非常短，指挥权完全交给了现场的海豹突击队指挥官。在行动的决定权上，也不是谁职位高就听谁的，而是要看具体行动由谁主导。

第三点是一线团队拥有的决定权。根本不浪费时间去打报告。当然，行动如果出现纰漏，现场指挥官需要承担全部责任。

成为独角兽并不是终点，唯有源源不断创造用户价值的产品或者企业才能得以发展。

早期用户系宝贝疙瘩，呵护产品文化+用户结构：Y Combinator的共同创办人Paul Graham给新创公司的建议是：“做无法规模化的事情以获得早期用户”。在给优客工场演讲时，我的观点是：“创业企业的悲剧往往从早期用户开始”。看着那些拥有改变世界梦想的家伙，推出新品后头也不回，直接奔着去死的路上，心里确实很难过。

新产品上市，常见的冲动：1.向所有人推广新品，把每个人同等对待；2.地推，补贴获得新用户（从Uber、团购等案例学来），融资后就是简单补贴用户做规模；3.拉着朋友、周边人下载，试用。这些行为根本不符合产品成长的自然规律，缺乏系统的种子用户思维，产品成长节奏紊乱也不符合其生长规律。

早期用户处理不好，不只会打击你及团队对产品的信心，还会破坏产品早期用户的文化，还会把产品拉入遥遥无期的增长旅途，最终带来团队的怀疑和放弃。

案例： 阿里巴巴当年力推“来往”，有意在短期内“挑战微信”获得破局。马云采取了“大力猛推”的方式，发邮件要求每一个阿里员工必须有外部来往100个用户，否则“年底奖金免谈”。马云将微信比作十年前被阿里干倒的eBay，声称来往“最大的特色是几万名员工不服输的精神”，并表示阿里人应该“用愚公之精神去挑战X信”。“谁不参与，谁就不该呆在这家公司里。因为这是我们每个人可以做的事，这不是战略，这是阿里人在无线时代争取生存权。陆兆禧亲自动员，要求全集团ALL IN(因“德州扑克”而流行，其含义主要是指全部投入、全力以赴、一往无前)移动互联网。

然而，这纸“铁令”出台后却出现了一出值得玩味的“剧情”。阿里要求员工推广“来往”的规定出台后，淘宝上立刻出现了两家“来往”加好友的服务。来往APP的早期用户来源大杂烩，没有有效组织管理用户，直接导致产品没有流行就走向坠落。

指数级增长，必须实现：当你的产品发布以后，如果竞争对手在180天以内还没来得及反应，而你又通过指数级增长建立用户基础和口碑，竞争对手将很难赶超。

案例： 2010年12月10日，小米用了1个月的开发就发布了中国第一款模仿kik的产品——米聊。在米聊第一版发布后，雷军说：“如果腾讯介入这个领域，那米聊成功的可能性就会被大大降低，介入得越早，我们成功的难度越大。腾讯只给我们3个月的时间！”

雷军所获悉的情报来自腾讯深圳大本营，他的视线没有注意到广州的一支小团队。张小龙的类kik产品相差不到2个月就推出，然后通过腾讯即有社交网络平台效应，迅速席卷市场。

产品有先发优势，主要集中在网路效应上。所谓的网络效应，一个产品或服务会随着使用者越多而正比成长（A network effect isachieved when adding new users creates value for existing users）。

例如亲朋好友全都在用微信，那么这个产品对你就更有吸引力。如一个体系中的接受者达到一定数量，大多数成员都认为“大家都已经接受了这个产品”时，产品的接受率便会迅速攀升，跨越S曲线，冲击网络效应以席卷市场。

Facebook上有一个Causes的应用程序，非常流行。这是一个让用户推广自己最喜欢的慈善机构、动员朋友们向其捐款的程序，类似曾经的一个游戏规则：

让25名捐赠人在自己完成捐助后，每个人还要说服另外25个人来捐款，通过机制的努力可以让捐助人和捐款数呈现指数级的增长。当我们撬动初期的用户，引发另一轮的病毒效应，随着人群中节点的增加，越来越多的人将被卷入其中。

美国David Skok 给出病毒流行的以下公式，图中的 K 标注为“病毒系数”，Ct (the cycle time)为“传播周期

“病毒系数”（Virality Coefficient）描述的是产品在人群中扩散引起链式反应的系数。当K>1 时，真正的病毒式传播就启动，企业的用户数量会呈现指数性增长。病毒系数即传播的能力，如果每一个用户或者受众可以继续下去，每个人影响（发展）超过1个人，那么病毒的游戏规则就可以转下去。

经常开玩笑病毒机制原理就如“干柴烈火”，如果火遇到的都是点不然的湿湿的柴，那这星星之火直接灭掉。如果火遇到一小部分的干柴，其可能慢慢烧起来，干柴之外围着的是湿湿的柴，火势的成长情况是很明显的。如果病毒系数越大，说明越有机会被引爆。

案例：足记，通过一个简单的工具，让用户轻松做出电影画面。凭借有趣和好玩，瞬间引爆社群。指数级增长切入点：炫耀（满足个体电影出演的触动）、从众（让文艺范风格引爆，一起装装）、个性（通过工具编辑，做出自己的风格）。