1.具备同理心，才能以用户为中心
同理心就是站在别人的角度去思考问题，感受别人的感受，更哲学一点的说法可能就是你永远无法知道别人的感受，就是所谓子非鱼安知鱼之乐？我们之所以还在谈这个同理心，是因为有些场景你和他都经历过，那么这个时候你们可以在某种情绪上产生共鸣。说到工作中哪些人最具备同理心？那我想肯定就是演员，因为演员的这个演技大多数人都不是这种天才，都是后天磨炼出来的，那其实磨炼演技的过程，他就是一个塑造同理心的过程。
增长黑客如果想提升同理心的话，一定要注意去观察生活，感受生活，多出去走走，多出去旅行。包括你像在产品运营里面，我们建立用户成长体系，提供用户问题反馈的路径，口碑传播等等都是在营造用户正向的感受，并且通过这样的感受去影响更多人的感受。那么作为一个增长黑客，你要做的就是亲身体验你产品用户他所经历的使用流程，洞察他们真实的做法，而非这种口述的想法，并且理解他们这样做的动机。 培养自己的同理心，可以在使用产品中不断的问自己这些问题： 体验前： 在体验之前你可以去思考一下这个APP是怎么吸引到你的？ 是朋友推荐还是在一篇文章当中看到了这个APP的介绍？ 如果是朋友推荐的话，是什么促使你最终决定去下载它？ 是因为它的图标还是名字吸引人？ 还是因为其他具体某项功能让你觉得很有意思？ 那在体验之前你对这个APP感觉是怎么样的呢？ 你觉得它会流行嘛？ 你对它的第一印象是怎么样的？ 你看过它的这个评论，评分描述等等嘛？ 体验时： 这个APP它的开始界面或者注册体验怎么样？ 有没有引导或者介绍页面？ 一款APP它的应用性如何，能否明白怎么去使用？ 还是要研究一下或者根据引导你才能够上手？ 这个APP它整体使用的感觉怎么样？ 能不能满足你的预期是这种比较轻松愉悦的呢？还是可能因为找不到一个返回按钮而很沮丧？ 用了这个APP之后，你感觉更加智能更加高效了嘛？ 有没有让你感觉惊艳的一些小细节？
2.小规模试验增长策略，直到能被验证成功
我们说增长黑客它其实很像是一门实验科学，那在进行试验的时候很重要的一个工作就是你怎么样提出假设，然后通过这个试验结果来验证或者推翻假设。那怎么去做假设呢？不同的人他有不同的工作思路，那我这里给大家一个假设验证的模板，我们可以往里面套一下。
你看，这个模板他的内容其实很简单，就是如果我们做X，那么Y%的用户讲会发生Z，这里X、Y、Z是什么意思呢？我给大家解释一下，首先这个X，X它是指某种商业活动，比如说你产品任何的改动，迭代，发明了一个Feature或者剔除了一个你觉得不适合的Feature，以及某个文案图片的更改，每次改版升级的大动作，包括撇开产品本身你做的一些市场营销和运营行为甚至公司的整体战略的一些变化等等，那这些都可以算是商业活动。
Y是什么？Y是你要关注的一个指标，也就是说你通过一些商业活动的改变，可以提升具体哪个指标？这个指标是你关注的对象，大多数时候你是希望能够提升或者降低某一个指标的。比如说提升留存，提升活跃、营收，降低BUG率，降低负面反馈的数量等等，那这个可以通过具体数字量化的一个标准。
最后那什么是Z呢？Z就是说用户发生的某种行为，也就是说你希望能够促使用户带来的某种行为的这个改变。比如说你希望用户更多的去点击某个按钮，或者更少的去使用某个很消耗你成本的功能等等。
那这里我们套这个模板来举个例子，它的句式是如果我们做X，那么Y%的用户将会发生Z。那第一个例子，如果我们把按钮从白底黑字改成红底白字，那么用户的点击率会上升10%。这里的X就是把白底黑字改成红底白字，这是一个商业活动，是一个产品上的修改，而Y就是10%， Z呢？Z就是用户产生更多的点击。
增长黑客他做试验可能会面临着各种各样的失败，试错就会有失败，只不过不同功力的增长黑客他知道怎么去控制这种失败，怎么将失败的损失调到最小，以及将这种失败所吸取的经验转化成下一次的成功。
3.用数据说话，让数据成为你的论据
数据为王用数据说话一个很重要的技巧就是最好你不光要有数据，你还能通过数据解读出弦外之音，通过真实准确的数据加一个合乎逻辑的推导来得出你的洞察。光有数据它只是摆出了一个事实，并不能知道实践，只有通过数据加原因的解读，才能够反应出背后某种用户行为他的真实动机，从而在产品上诱导或者阻止用户采取某项行为，最终提升或者降低指标。比如说你作为一个外卖的APP，发现今天星期三，这个订单量突然降低了，你调查之后发现是因为当日新增用户数据大幅减少，那么这里新增用户数量他就是一个数据指标，团队可以就此达成共识，大家就可以知道说不是因为我们没有此后好现有的这些存量用户，也不是因为我们线上搞了一次针对全体用户的运营活动出了什么纰漏，而很可能是因为获客渠道或者说新用户的注册流程方面有什么问题导致说我们这个新增用户数量大幅减少。那么在细查一番，发现原来是因为针对新注册用户的这个补贴停掉了，导致注册量没有之前那么生猛了。
这里就既有数字，同时又有背后的这个原因作为支撑，这就是一条非常好的可以说服同事的证据，他体现出了对用户的精准洞察。那么后续你可以以次申请更多的营销的预算资源，放在这个新用户补贴来维持增长，或者说选择其他的行动方案。如果缺乏数字支撑，或者是光有数字而没有原因的解读，那么也无法很好的达到用数字说话这一目标。
