Bloom Filters by Example


A Bloom filter is a data structure designed to tell you, rapidly and memory-efficiently, whether an element is present in a set.

The price paid for this efficiency is that a Bloom filter is a probabilistic data structure: it tells us that the element either definitely is not in the set or may be in the set.

The base data structure of a Bloom filter is a Bit Vector. Here’s a small one we’ll use to demonstrate:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Each empty cell in that table represents a bit, and the number below it its index. To add an element to the Bloom filter, we simply hash it a few times and set the bits in the bit vector at the index of those hashes to 1.

It’s easier to see what that means than explain it, so enter some strings and see how the bit vector changes. Fnv and Murmur are two simple hash functions:

Enter a string: 


Your set: []

When you add a string, you can see that the bits at the index given by the hashes are set to 1. I’ve used the color green to show the newly added ones, but any colored cell is simply a 1.

To test for membership, you simply hash the string with the same hash functions, then see if those values are set in the bit vector. If they aren’t, you know that the element isn’t in the set. If they are, you only know that it might be, because another element or some combination of other elements could have set the same bits. Again, let’s demonstrate:

Test an element for membership: 


Is the element in the set? no

Probability of a false positive: 0%

And that’s the basics of a bloom filter!

Advanced Topics

Before I write a bit more about Bloom filters, a disclaimer: I’ve never used them in production. Don’t take my word for it. All I intend to do is give you general ideas and pointers to where you can find out more.

In the following text, we will refer to a Bloom filter with k hashes, m bits in the filter, and n elements that have been inserted.

Hash Functions

The hash functions used in a Bloom filter should be independent and uniformly distributed. They should also be as fast as possible (cryptographic hashes such as sha1, though widely used therefore are not very good choices).

Examples of fast, simple hashes that are independent enough3 include murmur, the fnv series of hashes, and HashMix.

To see the difference that a faster-than-cryptographic hash function can make, check out this story of a ~800% speedup when switching a bloom filter implementation from md5 to murmur.

In a short survey of bloom filter implementations:

How big should I make my Bloom filter?

It’s a nice property of Bloom filters that you can modify the false positive rate of your filter. A larger filter will have less false positives, and a smaller one more.

Your false positive rate will be approximately (1-e-kn/m)k, so you can just plug the number n of elements you expect to insert, and try various values of k and m to configure your filter for your application.2

This leads to an obvious question:

How many hash functions should I use?

The more hash functions you have, the slower your bloom filter, and the quicker it fills up. If you have too few, however, you may suffer too many false positives.

Since you have to pick k when you create the filter, you’ll have to ballpark what range you expect n to be in. Once you have that, you still have to choose a potential m (the number of bits) and k (the number of hash functions).

It seems a difficult optimization problem, but fortunately, given an m and an n, we have a function to choose the optimal value of k(m/n)ln(2) 23

So, to choose the size of a bloom filter, we:

  1. Choose a ballpark value for n
  2. Choose a value for m
  3. Calculate the optimal value of k
  4. Calculate the error rate for our chosen values of nm, and k. If it’s unacceptable, return to step 2 and change m; otherwise we’re done.

How fast and space efficient is a Bloom filter?

Given a Bloom filter with m bits and k hashing functions, both insertion and membership testing are O(k). That is, each time you want to add an element to the set or check set membership, you just need to run the element through the k hash functions and add it to the set or check those bits.

The space advantages are more difficult to sum up; again it depends on the error rate you’re willing to tolerate. It also depends on the potential range of the elements to be inserted; if it is very limited, a deterministic bit vector can do better. If you can’t even ballpark estimate the number of elements to be inserted, you may be better off with a hash table or a scalable Bloom filter4.

What can I use them for?

I’ll link you to wiki instead of copying what they say. C. Titus Brown also has an excellent talk on an application of Bloom filters to bioinformatics.


1: Network Applications of Bloom Filters: A Survey, Broder and Mitzenmacher. An excellent overview.

2: Wikipedia, which has an excellent and comprehensive page on Bloom filters

3: Less Hashing, Same Performance, Kirsch and Mitzenmacher

4: Scalable Bloom Filters, Almeida et al


My eyes crack open. 7am. Roll over. Grab my phone. Start scrolling…

Check Product Hunt. Ahh, shit. Someone just launched an app similar to my product (and we’re still in beta).

Scroll through Twitter. Shit! This person I’m jealous of just announced a another success.

Read Medium. Fuck. Someone wrote a post almost identical to what I wrote months ago and they’re getting more traction.

My envy grows large, my blood pressure goes up. I feel like I’m waking up in a heavy cloud; an agitated haze. Already on edge, and I haven’t even made toast yet.

Have you ever felt like this?

Stress is our body’s defense against bad news. It was useful when our ancestors were running around the jungle about to be eaten. It’s much less helpful now.

The problem is that the worry itself can harm you as much as the outcome you’re worried about. While you’re stressing over what might happen, your body is releasing adrenaline and cortisol as if you were actually in danger.

These hormones are what cause intense feelings: jealousy, anger, sadness, despair.

But even worse, they reduce your ability to make great stuff.Instead of putting your energy into creating, you’re obsessing about things you can’t change.

Here’s how to get out of that negative downward spiral:

Quit worrying about what everyone else is doing. Focus on how you’re helping people.

Agonizing over your competition doesn’t help you serve your customers better. Being jealous of your peers won’t improve your craft.

There’s only two things that will improve your situation:

  1. Concentrate on your users, audience, customers, fans.
    Figure out what they want. Develop a deep connection with them.
  2. Improve your skill, expertise, competence, product.
    How can you get better? How can you make your product better for the people who use it?

Focus on your own shit and ignore everything else.













用户的习惯和期待比欣赏更能形成强大的护城河。 成功的产品将持续的成功直到遇到大的变化或者管理上的失误。 一旦大量的用户对某一产品形成固定的习惯和满足上的认知, 那么让他们去转向一个新产品将会变得非常艰难,即使这个更好的产品。


The best product doesn’t always win. The one everyone uses wins. Later we all tell ourselves a story about why and how that product was really the best all along in an impressive display of survivorship bias. In fact, the history of technology is littered with quantitatively superior products that lost in the marketplace because they weren’t well timed, well marketed, or well supported: VHS vs Betamax. Gasoline vsElectric. English vs Esperanto. Metric vs Imperial.

“Habit and user expectation remains a stronger moat than people appreciate.” – Ben Thompson

Winning products tend to continue to win until major disruption or mismanagement. The reason for that is simple: everyone else has to conform before they can compete. You become the de facto standard against which other things are measured. It is hard to differentiate for the better when people have already collectively endorsed a fiction that the best solution has already been found (and, what luck, it’s the one that won). Society is a dynamic part of product/market fit, and once a large number of humans have learned come to expect a certain behavior, there just isn’t enough value in learning a new system even if it is better. This isn’t just about switching costs between products but rather more fundamentally about interaction paradigms. Do you really think an app garden is the apex of all possible phone UIs? Is a vertical scrolling feed really the best way to stay up to date on friends? Does the QWERTY arrangement on a keyboard make any sense today?

This is the reason companies focus so much on growth. It isn’t just that growth signifies a fit with a market. But rather because growth actually makes the market fit stronger. Even when the product doesn’t involve network effects directly it still benefits from the habits and expectations of the population at large that accompany growth.


[ source: ]


增长,基本上是所有成长型公司都会面临的问题。日前,约翰·麦克尔伯勒(JOHN MCELBOROUGH)在其个人博客中发表了一篇文章,汇总了世界上最具创新性的公司,在发展的过程中使用到的 50 个增长黑客策略。文章由 36 氪编译,希望能够为你带来启发。

怎样高效实现增长?这里有 50 个经典的增长黑客策略


什么是增长黑客?在我们阅读 50 个经典的增长黑客策略之前,先来看一个假设。


与此同时,在另一张餐桌上,同样的仪式刚刚开始,但这次服务员不仅带来了账单,还带来了额外的薄荷巧克力。根据《应用社会心理学杂志》开展的一项研究,从统计数据来看,第二位服务员得到的小费可能比第一位服务员高出 23%。





在大部分领域有很多很棒的增长黑客策略可供选择。在这里,我整理了 50 家公司的增长策略,它们都是通过增长黑客的方式来获得成功的。你可能不同意将所有这些例子都归类为“增长黑客”。它们中的一些正在使用传统的营销策略,或者可能是偶然发现了这一策略,而不是刻意去做的。我认为这并不重要,这里的重点是,所有的这些例子都导致了某种形式的增长,所以你应该从中学习一些东西。


一、Shazam 的策略:线下传播

音乐科技公司 Shazam 想出了一种巧妙的营销手段,来传播人们对其歌曲识别应用程序的兴趣,同时将遇到的问题转化为自己的优势。

Shazam 的应用程序,允许用户通过录制一小段音乐,并将其与在线数据库进行匹配,来识别他们在俱乐部、电台或派对上听到的歌曲。当背景噪音很大时,软件就很难识别出来歌曲,所以 Shazam 鼓励用户将智能手机尽量靠近音箱。

这是个巧妙的方式。其他人看到有人举着智能手机往音箱上靠近时,会问“怎么回事?”关于 Shazam 的消息开始通过口口相传而迅速传播。结果就是,有了 5 亿次的下载量。

二、Uber 的策略:鼓励宣传

Uber 在 73 个国家开展业务,估值超过 700 亿美元,可以说是迅速扩大规模的典范。但在 2009 年,它只是一家区域化的汽车租赁公司,拥有一个供需匹配和处理付款的平台。

Uber 知道,它正在解决一系列与传统出租车服务相关的问题,但它需要牵引力。

它在旧金山的基地是关键。Uber 最初专注于技术社区,并组织活动,并为那些参会者提供免费的乘车服务。那些使用这项服务的人向他们的朋友讲述了他们的经历。进而推动了快速增长,而且这一模式可以在其他地区重复使用。

三、Netflix 的策略:直接与买家沟通

和 Uber 一样,如今征服一切的 Netflix,通过瞄准感兴趣的社区来推动早期的增长。这家公司从 DVD 租赁业务开始。为了传播公司名字,它充分利用了狂热的 DVD 购买者经常光顾的网络论坛平台等推广。其策略是向早期用户传达一个“软发布”的信息,即 Netflix 提供了在其他地方难以获得的影片。这种方法预计只会吸引少数的几个买家。事实上,Netflix 发现,自己在一个月内每天处理高达 1000 个订单,而不需要任何传统的营销支出。

现在,通过 Reddit 这样的网站向目标受众进行宣传仍然有效,Reddit 现在有一个广告产品,可以帮助你扩展这种方法。

四、Buffer 的策略:第三方博客的力量


Buffer 就是一个很好的例子,它是一个帮助人们管理和安排社交媒体帖子的应用程序。该公司的用户群从 0 增加到 10 万,主要是通过创始人利奥·维德里奇(Leo Widrich)在第三方网站上撰写博客的影响。

Buffer 在第三方博客中的首要目的是吸引评论,然后回复评论,其中一部分的评论会引导对方到自己的网站上。在接受 采访时,维德里奇提出的建议是“复制别人的想法”。如果你写的是一篇关于社交媒体的文章,你可以研究类似的博客,从中找出可行的公式。例如,“从 Twitter 中获得最大收益的十种方法。”如今,Buffer 在六大洲拥有大约 150 万用户。

五、Hubspot 的策略:免费的小工具


美国 Hubspot 公司不仅为营销人员提供了一套管理其入站营销活动的工具,还通过采用积极的内容营销策略,来证明其服务的有效性。

和许多公司一样,该公司发布定期博客,同时还以电子书的形式提供增值内容。然而,Hubspot 最成功的策略是提供一个免费的网站评估工具,称为“网站评估工具”。简单地说,该工具允许用户查看自己网站的哪些部分性能比较好或比较差。

这是一个很好的免费服务,至关重要的是,它将流量引到了 Hubspot 的服务组合中。

六、Groupon 的策略:讨价还价

当然,口碑越来越多地意味着社交媒体上的分享和喜欢,在线折扣提供商 Groupon 已经把用户的支持变成了一种艺术形式的东西。

在 Groupon 上购买任何东西之后,客户都可以选择发推文、喜欢或分享。这不是一项新技术,但它符合更广泛的增长黑客技巧。其中包括:

  • 推荐一个朋友计划(通过 Groupon bucks 返利)
  • 多样化购买选择—如给朋友买票
  • 每天发送邮件告知最新的折扣

像这样的策略,在一年内帮助 Groupon 增长了 228%。

七、 Paddy Power 的策略:“调皮捣蛋”

爱尔兰在线博彩公司 Paddy Power 也利用了社交媒体,但其目的是提高公司的知名度,从而间接提高销售额。

最好的方式是制作一些高调的噱头。例如,在巴西世界杯之前,该公司在互联网上泄露了伪造的图片,表示它正在将“C’Mon England”雕刻在亚马逊雨林中。该公司并不从投资回报率的角度来衡量结果,不过这些活动让 Paddy Power 的平台始终处于目标客户的视野之内。



它是 2014 年 8 月推出的活动,通过简单的策略,筹集了近 1 亿美元。活动要求参与者勇敢地体验用冰水泼自己的经历,以支持对运动神经元研究的捐赠。



九、Body Coach 的策略:借助社交媒体的影响力

Body Coach 乔·维克斯(Joe Wicks),通过努力扩大社交媒体上的影响力,来建立他的事业。

一开始是在 Instagram。为了发展一个相对较小的个人培训业务,维克斯开始在 Instagram 上发布客户参加训练前后的对比照片以及健康食谱。此外,维克斯还经常使用 Snapchat 更新粉丝的活动信息。他在社交媒体的名声已经吸引了 Uncle Ben’s Rice 投放广告,这是一个图书交易和电视节目。他的生意现在每月赚 100 万英镑。

十、Gmail 的策略:利用稀缺性来吸引人们关注

当谷歌在 2004 年推出 Gmail 时,它并不是我们今天所知道的那个征服一切的数据收集巨擘。事实上,没有人能肯定谷歌的产品是否能与 Hotmail 和雅虎的产品竞争,并获得成功。

但谷歌巧妙地将其存在的一个问题转化为了营销策略。由于可用的服务器空间有限,谷歌凭借其稀缺性取得了优势。它在愚人节那天推出的时候,只有受邀请才能注册,一开始只有大约 1000 位能够推荐朋友的意见领袖用户。

这给人的印象是,在注册 Gmail 的过程中,你成为了一家独家俱乐部的一员,这引起了人们的兴趣和需求。

十一、Hotmail 的策略:通过“小尾巴”

相比之下,Hotmail 使用了一种看似简单的技术来扩大市场。早在上世纪 90 年代,当一个用户从 Hotmail 帐户发送电子邮件时,该公司在签名处增加了一句宣传语,即“我爱你,快来 Hotmail 申请你的免费邮箱吧”,这也是 Hotmail 自己网站的链接。

这是一个小功能,但有一定比例的收件人点击链接成为用户,帮助 Hotmail 建立自己的市场。

十二、Facebook 的策略:强制使用

Messenger 是 Facebook 发布的一个重要产品,它允许 Facebook 创建一个独立的消息传递服务,第三方可以使用该服务通过聊天机器人提供一系列服务。最终进入 Facebook 未来的广告业务。

但 Facebook 面临着一个挑战,即有很多人已经在手机上安装了 Facebook 应用程序。有些人可能会问:我为什么要下载 Messenger?

为了抵制这种阻力,Facebook 逐步关闭了自己应用程序上的消息传递工具,并告诉移动端的用户必须迁移到 Messenger。其结果是 Messenger 的用户出现了指数级增长。

十三、OK Cupid 的策略:玩测验游戏

约会网站 OK Cupid 已经有了一个相当引人注目的独特的销售主张(USP),因为它是免费使用的,但在 2007 年,它试图通过与 Facebook 平台整合来提高流量。

它提出了一个简单的计划。各种各样的小测验是 Facebook 平台中很受欢迎的组成部分。对于任何需要在公共汽车、火车或办公室消遣的人来说,由第三方推出的 Facebook 小测试,通常是第一选择。

通过与 Facebook 的整合,OK Cupid 使用户能够参加从音乐到政治的所有测验,而且这个互动与他们的性格类型和个人资料相关联。Facebook 的巨大影响力为约会网站提供了一种非常有效的传播方式。

十四、YouTube 的策略:利用奖励和分成

测验也为 Youtube 的早期成功提供了帮助。同样,Youtube 的核心服务,让任何人都能在网上发布任何类型视频,是非常吸引人的,但要想真正取得成功,Youtube 需要扩展其高质量的内容,来吸引观众和广告商。

竞赛为内容创作者社区的发展提供了一种手段。最初,Youtube 自己提供奖品——比如为获奖视频提供一个 iPod Nano——但后来又将这一策略扩展到了合作伙伴。例如,一个品牌可能会为所选主题的最佳视频提供奖励。

不过,Youtube 最激进的举措是扩大合作伙伴计划,允许内容创作者分享广告收入,从而增加内容点击量。

十五、Paypal 的策略:现金奖励


Paypal 成立于 1998 年,它提出了一个简单的想法:你可以使用电子邮件地址(而不是数字和分类代码)将钱从一个帐户转移到另一个帐户,以方便现金流动。尽管这个想法很有远见,但要找到用户却很难。广告费用昂贵,老牌银行对与创业公司的合作持谨慎态度。

Paypal 的解决方案是用现金进行激励。开户费 10 美元,每次推荐一名用户 10 美元。该公司在推荐上花费了大约 6000 万美元,但每日增长率达到了7% 到 10% 之间。从此,该公司成为 eBay 首选的支付提供商。

十六、 Shopify 的策略:免费试用

这是一种非常古老的策略,但是提供免费试用帮助 Shopify 获取了 15 万名用户。

这家公司为小公司提供了开设网上商店的机会。对于一家尚未涉足电子商务领域的小公司来说,在网上商店与网页设计师进行前期合作可能看起来风险很大。Shopify 允许用户免费使用 14 天,来证明该建议的价值。


十七、WPEngine 的策略:非常慷慨的推荐计划

WPEngine 为 WordPress 博客提供托管和优化。市场上有很多竞争者,但该公司提供优质服务,并利用现有用户的力量来吸引更多用户。

它用到的策略是一个非常慷慨的推荐计划,如果有用户推荐人注册,就会获得 200 美元的佣金。每个月的佣金是不限额的。

高级 WordPress 托管服务的受众有限,但推荐方案在寻找付费客户方面,具有不错的成本效益。

十八、 Invision 的策略:回馈受众

B2B 市场不同于 B2C,通常需要采取不同的增长黑客策略。

一个由来已久的策略,是为目标受众提供有用的商业情报。Invistion 是一家软件公司,采用基本的(无法运行的)网页设计和创建功能模拟。开发人员可以设计一个页面,通过 Invision 运行,可以查看它是如何工作的。

为了与相关社区建立信任,Invision 会回馈受众——例如,通过编写关于设计行业实践、战略甚至工资的报告,这些报告对其受众是真正有用的。

十九、One Dollar Shave Club 的策略:病毒性视频

YouTube 已经成为无数品牌增长的催化剂,病毒性视频在推动销售和订阅方面非常有效。

One Dollar Shave Club 是一个很好的例子,说明病毒性视频是如何用来实现增长的。在短短三年的时间里,该公司从刚刚起步发展到了一家 6 亿美元的企业,其背后的订阅模式包括每月发送一次剃须刀和其他男性美容产品。

订阅模式非常适合重复的业务,但首先需要有大量的用户注册。该公司的做法是做了一个相对粗糙但有趣的视频,这一视频获得了 1900 万次观看,随后是其他的视频。他们做对了,病毒性视频吸引了不少用户。

二十、Poo Pourri 的策略:内容创作与厕所幽默

Poo Pourri 是另一个类似主题的示例,证明病毒性视频是可以快速制作的。Poo Pourri——一家提供香味解决方案来掩盖卫生间气味的公司,已经通过一系列喜剧视频来展示为什么需要他们的产品。你可以将它们看作是娱乐消遣,但不会忘记产品的名称。

二十一、Shopstyle 的策略:关注内容

这个争议较少。Shopstyle 通过专注于高质量的编辑工作推动了业务的快速增长。

该网站归 Popsugar 所有,用户可以使用颜色等标准查找和匹配服装,其目标是为零售合作伙伴提供合格的流量。2015 年,该公司的流量比前一年增加了 55 %,其中大部分都归功于编辑设计产生的入站流量。认识到宣传的力量,该公司与时尚博客建立了合作伙伴关系,通过“灵感中心”来培养用户。

二十二、Dropbox 的策略:通过电子邮件宣传

如果不引用 Dropbox 的例子,任何关于增长黑客策略的文章都是不完整的。在短短五年的时间里,Dropbox 的用户从 0 增加到了 1 亿多,同时将广告成本控制在最低限度。

关键是社交媒体和电子邮件的结合。在早期,该公司使用谷歌 AdWords 来发布信息,但发现用户的获取成本太高,无法维持下去。

相反,Dropbox 鼓励用户通过社交媒体和电子邮件传播。在产品和营销渠道之间有着天然的对称性。希望通过 Dropbox 共享文件的用户自然必须告诉电子邮件收件人有关该产品的信息。要访问文件,他们必须注册服务。

所有这些都有一个视频“解释者”的支持,他会提供使用 Dropbox 的指南。

二十三、Buzzfeed 的策略:病毒性话题

当涉及到通过病毒性分享产生流量时,很少有人能与 Buzzfeed 的掌控能力相抗衡。

如今,Buzzfeed 不仅仅是一个通过自己的网站和社交媒体分享的大型娱乐节目提供商,而且还是一个严肃的新闻平台,与 BBC 展开调查并报道政治新闻。

但 Buzzfeed 的发展核心,是对数字时代有效的内容类型以及如何分发这些内容的深入理解。

一个典型的例子是调查问卷格式,例如,“你是什么样的父母?“,要找到答案,你需要填写一份问卷,并可能在 Facebook 上分享结果。勾起你朋友的好奇心,然后他们也会做。

二十四、TripAdvisor 的策略:SEO 秘籍

一个鲜为人知的事实是,酒店推荐和评论网站 Tripadvisor 最初是一个提供白标签搜索引擎功能的创业公司,这一背景无疑使公司对 SEO 的重要性有了深刻的理解。

首先,由于公司致力于 SEO,Tripadvisor 在与旅行相关的搜索中总是排名靠前,这是成功的一半。商业模式还为 SEO 工作提供了支持,不断地添加新的评论,以添加到可搜索的内容中。

但该公司还有一些增长方面的技巧。其中一些非常简单但有效。例如,Tripadvisor 鼓励酒店通过展示 Logo 来宣传好的评论。这对于相关的酒店来说是好事,但 Logo 也将流量链接回 Tripadvisor,并使其在谷歌搜索结果中排名更高。

二十五、TripAdvisor+Amex 的策略:合作促进交易

TripAdvisor 不断创新,增长黑客的心态不应该随着公司的增长而结束。一个很好的例子是它与 American Express 的伙伴关系。根据该协议,Amex 在英国、美国和澳大利亚的用户可以通过 Tripadvisor 无缝预订酒店,同时留下评论。这些信息显示在 Amex/ Tripadvisor 的联合 banner 下。这一举措推动了业务,同时也推广了两个品牌。

二十六、Skyscanner 的策略:小工具的能力

获取用户的成本很高,所以在低利润率的航空公司搜索引擎中,像 Skyscanner 这样渴望增长的公司,最不愿意做的事情就是一次又一次地花钱接触这些用户。更好的办法是紧紧拥抱他们。


旅游网站 Skyscanner 使用了小工具,效果非常好。2008 年,该公司与 Netvibe 合作创建了一些小工具,用户可以将这些小工具放在自己的个人页面或 Windows / Mac 桌面上,这样他们就可以在不需要花时间搜索或键入旅游网站 URL 的情况下寻找特价商品了。

不仅如此,他们提供的可嵌入网站小工具的范围还允许其他旅游网站为访问者添加有用的航班搜索功能。但是,这些小工具不仅让 Skyscanner 品牌每天在数以百万计的用户面前出现,而且还创建了一个庞大的 Skyscanner 网站反向链接网络,通过谷歌的高排名推动了其爆炸性增长。

二十七、Spotify 的策略:分享小工具

Spotify 也非常喜欢小工具……在这种情况下,它提供了小工具,让歌手和粉丝可以在自己的网页上或通过 Facebook 和 Twitter 宣传他们的歌曲或共享播放列表。

所有的路都通向 Spotify。除了预览之外,单击小工具必须打开一个新的 Spotify 帐户,或者在设备上打开一个现有帐户才能听到完整曲目,从而带来更多用户。

但 Spotify 最大的增长黑客策略是免费增值模式。与苹果音乐和 Deezer 不同,Spotify 对那些不介意收听广告的人是免费的。这确保了 Spotify 在流量方面处于市场领先地位,同时也为其提供了广告收入。

二十八、Hotel Tonight 的策略:聚焦用户体验

酒店预订应用程序既不是新的,也不是独一无二的,服务也不是通过允许供应商出售未售出的库存,让你在短时间内获得便宜的交易。那么,是什么原因导致了 Hotel Tonight 越来越受欢迎?


Hotel Tonight 的重点是移动体验。这并不奇怪。毕竟,如果你想在一个刚到达的城镇上找一家酒店——这家公司最初的使用情形——你很可能会使用智能手机。因此,Hotel Tonight 将重点放在移动体验上,进行严格的 A / B 测试,以确保用户能够轻松地通过漏斗使用服务。

二十九、Tinder 的策略:游戏化

2014 年,这款有两年历史的约会应用程序在年初下载量达到 1000 万次。到年底,这一数字已上升到 1 亿。

为什么 Tinder 做得这么好?部分答案是一个好玩的界面,把约会变成一种游戏。在这种背景下,潜在的约会会根据他们自己的兴趣(如 Facebook 个人资料所定义的)以及地点进行筛选。浏览潜在的约会对象,用户可以决定是否要发出讯息,并右滑作出选择。如果另一个人向右滑的话,就创建了通信链接。向左滑一下就结束了。Tinder 的用户平均每天登录 11 次。

Tinder 关注的是投入和易用性。与 Facebook 的整合意味着用户无需经过冗长的注册,他们的兴趣和图片就已经可以使用了。

三十、Moonpig 的策略:耳虫

你能说出几家贺卡公司的名字?如果只有一家(而且你在英国),很可能是 Moonpig。

Moonpig 通过在线平台提供个性化卡片,建立了独特的价值主张。但那只是取得成功的一半。真正的挑战是如何吸引顾客。公司的增长归功于巧妙的电视广告,它的广告词既令人恼火,也可能令人难忘。用心理学家的话来说,这是一种耳虫——一种不会从你脑海里消失的曲子。从而推动了它的品牌知名度和销量飙升。

三十一、Compare the Market 的策略:虚构的动物故事


像 Moonpig 一样, 利用电视广告来树立品牌知名度。当 Moonpig 把它的信任放在一只耳虫身上的时候,比提选择了猫鼬,用一个非常糟糕的双关语与公司联系起来。如果不是围绕猫鼬展开一系列的故事,该公司可能会失败,但它获得了品牌知名度和出色的增长。这就是为什么从人群中脱颖而出是有好处的。

三十二、Secret Escapes 的策略:在产品推出之前获得用户

Secret Escapes 成立于 2010 年,销售豪华但折扣很大的酒店休息时间。对酒店经营者的吸引力是一个出售房间的机会——尽管价格很低——否则这些房间将无人入住。但为了吸引供应商,该公司需要一个庞大的用户群。但是在你有产品之前,你怎样才能得到用户呢?

Secret Escapes 选择了电视广告,而 Secret Escapes 在第一次电视广告中冒着风险投入了 25 万英镑。为了找到一个愿意接受的观众,该公司认为黄金时段的节目投放广告,并不会有太多效果,因为观众会全神贯注于节目,而不是关注广告,相反,他们选择了下午的电视节目 Poirot 并穿插在的其中,取得了很好的效果。

三十三、Slack 的策略:借助公司宣传

2014 年 2 月,Slack 有 15000 名用户。一年后,这个数字达到 50 万。该公司将其成功归功于“自下而上的口碑”,但这是在一个非常具体的背景下。

Slack 面临的挑战,是让那些不使用内部通信工具的公司相信,它们实际上需要一个工具。这很棘手。毕竟,我们都已经习惯于通过电子邮件进行交流,如果这种交流失败,Skype 就会出现。

但是 Slack 提供了一种更有效的方法来管理团队内部的沟通。该公司的做法是寻找能够被说服使用该系统的大公司。Rdio 的一个例子,它在一个有限的试验中注册,然后在整个公司中推广。一旦被吸引,用户就会向其他人推荐 Slack。

这种方法,推动 Slack 的业务出现了成倍的增长。

三十四、Linkedin 的策略:公开简历

社交媒体平台往往是围墙花园。如果你想在 Facebook 上找到某个人,你可以找到他,但只有在你联系上他之后,你才能看到他的完整个人资料和历史记录。这很好,Facebook 保护隐私。

但一些社交媒体用户希望被人看到,Linkedin 的商业/职业用户肯定也是如此。但大多数普通人没有个人博客和网站。

大多数 Linkedin 用户的主要目的是建立联系和建立职业生涯。认识到这一点,Linkedin 推出了公开简历。

关键的增长驱动因素是,一旦 CEO 或 MD 在谷歌上被追踪到,为了建立联系,进行搜索的人必须注册 Linkedin。这只是该公司从 200 万用户增长到 4 亿用户的策略中的一个例子。

三十五、Pokemon Go 的策略:借势

Pokemon Go 是谨慎营销的胜利,大规模的用户增长为增加收入铺平了道路。

Pokemon Go 没有投放广告,也没有解释游戏实际上是如何运作的。Niantic 的所有制作人都只是在 Twitter 上说它是可用的。

这种方式催生了一个非常大规模的用户群体,到 2016 年 8 月下载量达到 1 亿次。这是一个狂热的崇拜,这得益于公众对 Pokemon 任天堂游戏的熟悉,以及对增强现实的新兴趣。





一个成功的策略是扩大内容组合。《每日邮报》和 Mail on Sunday Newspapers 有很多的名人报道,但在线频道上有更多,从而产生了大量的点击量。这有助于在营销方面的支出相对较少的情况下,在国内和国际上为该网站创造更广泛的用户。

三十七、 Zappos 的策略:无条件退货


鞋类零售商 Zappos 试图解决这一问题,它提供了无条件退货的政策,将购买风险排除在外。


三十八、Airbnb 的策略:借助专业网站的力量

在一个新的市场模式每天都会涌现的网络世界里,你不会听到太多关于 Craigslist 的信息。但有一段时间,它被视为开路先锋,尤其是在美国,它的卓越地位帮助 Airbnb 获得了动力。

在一个相对简单的策略中,Airbnb 使房东可以在 Airbnb 网站本身和 Craigslist 交叉发布房源信息,这一措施大大增加了提供的范围。

三十九、Firebox 的策略:加盟渠道

Firebox 于 2000 年推出,这家礼品和小工具电子商务网站在第一个十年的交易中取得了显著的增长。该公司 2003 年的收入为 3700 英镑,到 2009 年上升到 170 万英镑。在此期间,Firebox 利用社交媒体与加盟渠道建立关系,创造了逾 700 万英镑的收入。


为了扩大战略,公司不与一个联盟渠道合作,而是同时与 3 个渠道合作,以确保它尽可能获取用户。 今天,它仍然邀请网站所有者注册,承诺提成8% 的销售额 。

四十、HideMyAss 的策略:多手段营销

HideMyAss 于 2005 年在英国推出,它提供了一系列免费和付费的服务,通过在线匿名的概念联合起来。对于商业专业人员来说,有一个高速、高安全性的虚拟专用网络( VPN )功能,而个人用户可以利用代理服务器(进入受限站点)和发送匿名电子邮件。这是第一个免费增值模式。

然后加上推荐和加盟渠道的策略,HideMyAss 的用户实现了指数增长。

四十一、Tastecard 的策略:利用电子邮件营销

Taspercard 于 2010 年推出,提供英国各地的餐厅的 50% 的折扣或一对一优惠。Taspercard 推出之时,现金折扣券正变得越来越普遍,也越来越被人们所接受。Taspercard 在这个方面上推出了一个更微妙的变化。每月 7.99 英镑的会员,来获得折扣。

但是,对于 Tastecard 的增长至关重要的是,他们与银行达成了协议,银行希望自己的用户多使用信用卡,所以会提供补贴。因为 Taspercard 在为用户提供服务方面几乎没有任何成本,所以他们可以积极地推出折扣活动,甚至是免费,来扩大用户群。随着用户的增长,越来越多的餐馆开始加入进来。这反过来又使这个提议对用户更有吸引力,从而产生更多的用户!

四十二、eBay 的策略:建立信任

eBay 不仅本身就是一个全球性的公司,它还鼓励数以千计的小公司建立账户,进行在线交易。

这也是 eBay 快速增长的驱动因素之一。在个人卖家的基础上,加上商店卖家。这创造了吸引买家的规模。简而言之,如果你想要什么,你都可以在 eBay 上找到它。

关键是潜在的信任。为此,eBay 通过买方评级制度和托管保护提供了保证。通过 Paypal 轻松付款也是关键。

四十三、Urban Spoon 的策略:利用技术

Urbanspoon 的可下载应用程序提供了成千上万的餐馆评论。一个重要的增长方法是使用 iPhone 的加速计来玩这个应用。为了进行随机检查,用户只需转动手机来触发加速计,这就会产生一个评论。这是一个简单的营销技巧,鼓励用户玩应用程序。作为一种副产品,它也会让观看者产生好奇心。

四十四、Kickstarter 的策略:利用创意社区

尽管 Kickstarter 比 Indigogo 起步晚了一年,但它已成为全球第一的众筹平台。

早期的吸引力是基于与那些可能通过平台筹集资金的人的密切接触。Kickstarter 总部设在布鲁克林,在纽约创意社区中扎根,该平台的声誉通过口碑传播给那些可能需要为电影或创新小工具等项目筹集资金的人。培育创意社区是双面的。一些人寻求筹集资金,而另一些人更愿意支持志同道合的人。

显而易见,Kickstarter 可以成功地用于筹集资金,平台的使用率就像滚雪球一样增长。

四十五、Ministry of Supply 的策略:利用众筹测试市场

Kickstarter 和其他平台不仅提供了筹集资金的手段,还允许创业公司测试市场并获取用户。

Ministry of Supply 是一个商业服装网站。该公司在 Kickstarter 上发起了一个众筹,5 天内就筹集到了 3 万美元的目标资金,结束的时候,筹集到的资金超过了目标 40 万美元。这实现了公司验证产品的目标。带来的直接结果是,增加了 110 万美元的投资以促进增长。


四十六、Oatmeal 的策略:利用粉丝的力量

Oatmeal 网站是漫画家兼作家马修·英曼(Matthew Inman)的创意。为了纪念一本新书的出版,英曼利用他现有的读者来宣传书名。

他的方法是要求网站的粉丝们在 Barnes and Noble 的销售展示中反馈信息。一些“Oatmeal Island”展示被标记为一个标准的“新而值得注意的”标志,而另一些则被标上了英曼的一幅漫画。


四十七、 的策略:做好关键词搜索

说到真正的高收入增长型企业,没有什么是比 更好的研究案例了。但成功的关键可能没有那么创新。他们只是花了很多钱与谷歌 AdWords 上!2013 年,Priceline 在数字广告上花费了 18 亿美元,其中最大一部分大概是在谷歌 AdWords 上。

不过, 的策略并不仅仅是通过花钱买第一的排名。通过在付费搜索上花费更少的钱,并把钱集中在他们最赚钱的关键字上, 变得更有效率、盈利空间更大。但是,他们不仅仅是在购买预订,他们在购买用户,品牌忠诚度在旅游方面非常重要,因为酒店预订网站在价格上越来越不能够与众不同,所以在“纽约酒店”这样的昂贵付费搜索关键字上向新客户支付过高的价格对 来说并不重要,因为他们已经获得了一个新用户,下次预订酒店时,他们可以通过更便宜、更直接的渠道联系到该用户。

四十八、Moz 的策略:用优质内容吸引用户

Moz 是一个内容和社区来推动增长的例子。Moz 最初是一家 SEO 博客和咨询公司,现在已经成长为一家 200 名员工的软件公司,年收入超过 3800 万美元。


据 Moz 的数据,每个工作日会有 150 名用户免费试用,其中 52% 的人转为会员。40% 的人取消订阅,但其余的人倾向于继续订阅一年以上。

四十九、GoPro 的策略:利用用户来传播

摄像头公司 GoPro 推出了一款以前没有的产品,即一款经济实惠的可穿戴摄像头,非常适合拍摄极限运动。但是它在市场营销中并不突出技术,而是突出了生活方式,公司的一个关键增长策略,是在其网站上展示来自用户的视频。这激发了那些不仅想冲浪或划独木舟、而且想保留回忆的人的更多需求。

在快速增长中,该公司通过 IPO 筹集了 29.6 亿美元。

五十、Twitter 的增长黑客策略:身份认证

在 Twitter 用过的所有的增长策略中,我最喜欢的是一个最简单的例子,给账户进行认证。

虽然一个蓝色的标志并不像以前那样是一个荣誉,它仍然是任何有抱负的在线名人的重要身份象征,它在 Twitter 的发展中扮演着比为高调用户提供自我激励更重要的角色。通过验证账户,Twitter 挖掘出了它作为平台持续成功的最大支持者——名人、政治家和媒体的使用。经验证的账户是一件小事,但它们有助于将社区集中在这些高知名度的用户周围,在面对来自其他社交网络和消息服务的日益激烈的竞争的时候,这些用户仍旧与 Twitter 保持相关性。

没有任何其他网络能够像 Twitter 那样培养和保持影响力者的善意,这在很大程度上要归功于他们对认证账户的使用。