很多人以为用户增长就是拉新，其实这只是一小部分。增长更像是一套完整的思路，涵盖产品和市场两个层面，本质目的是带动业绩提升。这几年这个岗位越来越火，跟互联网增速放缓、获客成本上涨的大环境有很大关系。

拉新之所以容易被当成增长的全部，是因为它在明面上最显眼。但把目光放远来看，拉新只是用户旅程的起点。一个完整的产品体系中，产品本身也只是商业闭环的一环而已。

关于增长，我最近有些新的思考，跟大家聊聊。

先把AARRR模型放一边，这个已经说太多遍了。今天主要讲三个核心观点：

第一个观点：用户增长的本质是让更多用户更频繁地使用产品核心功能

增长是手段，不是目的。我们的真实目的是创造更大的产品价值或商业价值。而商业价值的根基是用户价值——用户先用起来，才能感受到价值，进而产生后续行为。

用户价值的产生依赖两个要素：需求紧迫程度和产品满足度。具体来看，就是产品的使用体验。不管是先用后付还是先付后用，核心逻辑是一样的：只有持续使用，才能持续感知价值，形成正向循环。

产品价值最终要落到具体要解决的问题上。为了解决问题，用户需要完成特定的核心行为。音乐产品的核心行为是听歌，电商是下单，信息产品是浏览。这些核心行为就构成了产品的基石。

衡量产品健康度，DAU和MAU只是基础指标。更关键的是：有多少用户完成了核心行为？核心功能的性能表现怎么样？比如音乐产品要看听歌用户数、人均播放时长；电商要看下单用户数、客单价和复购率；信息产品要看浏览用户数、人均浏览条数和使用时长。

这也提供了判断功能优先级的标准：该功能对用户完成核心行为有多大帮助？是必要环节还是支持环节？必要环节的优先级天然高于支持环节。



按照这个逻辑，增长要做的其实就是两件事：扩大使用核心功能的用户基数，提高核心功能的使用频率和深度。



但这里有个问题：用户凭什么愿意持续用下去？

第二个观点：产品增长需要增加使用收益或离开成本

使用收益递增指的是用户越频繁使用产品，能获得的好处越多。典型例子是个性化推荐系统。用得越多，算法对你的偏好把握越精准，推荐结果越对你胃口，这就形成了离不开的理由。网易云音乐的推荐、抖音都是这个思路。等级体系和信用体系也是同理，级别越高，特权越多，用户越不愿意离开。

离开成本递增是另一个维度：用户在产品上沉淀的数据、关系链越丰富，迁移成本就越高。印象笔记里存了几百条笔记，即便出现功能更强、价格更低的新产品，用户也不会轻易转移，因为迁移成本太高。微信也是一样的道理——关系链沉淀越深，放弃使用的损失就越大。

最好的产品设计是同时强化这两个维度。最差也要占住一个，否则用户流失几乎没有任何阻力。匿名社交就是反例——没有使用收益，没有离开成本，用户离开时毫无压力，这也是这个模式难以持续的根本原因之一。

这个逻辑不太适用于低频或一次性消费场景。遇到这种情况，要么抢占用户心智，在特定场景下第一时间被想起，要么在用户需要服务时能够被准确触达。

第三个观点：增长是基于用户全生命周期的持续行动

完整的用户生命周期包含：认知产品→产生兴趣→下载使用→首次体验→持续使用或流失→最终流失。每个环节都需要针对性的运营动作：新用户引导、习惯培养、价值持续迭代、流失预警、沉默召回。



增长的终极目标是最大化ALTV（用户价值总量）。具体到数据指标，就是提升首单转化率、持续付费率、ARPPU，同时延长用户生命周期。



以付费转化为例，这不是让用户付一次钱就结束，而是设计一套完整的路径：付费前通过优惠券、免费试用等方式促进首单转化；付费后通过续费提醒、配套服务引导持续付费；同时通过商品组合、连续订阅等手段提升ARPPU。

说白了，需要为用户规划一条成长路线，让用户从进入产品的第一天起就感受到价值留下来，然后持续产生更高价值的行为。

这条路线上的关键节点是HVA（高价值行为）。做个对比，没有引导HVA的用户，其LTV增长曲线是平缓的；而成功触发HVA的用户，价值曲线会快速跃升，最终贡献的LTV总量远超前者。

举几个具体的例子。王者荣耀早期我玩了将近一年没充过钱，后来被首充6元礼包吸引，完成了第一次付费行为，之后一周内又追加了500元。这个首充行为就是典型的HVA，它改变了用户的心理账户，后续付费变得顺理成章。电商领域也是类似逻辑，拼多多通过百元补贴引导用户购买手机、电脑等高客单价商品，把用户从只买日用品的场景中拉出来。滴滴出行则通过专车券、免费升舱等机会让用户体验更好更贵的服务，完成消费升级。

这些行为一旦发生，用户就站在了更高的价值曲线上。

需要强调的是，增长不是万能的。它本质上是用户价值的放大器——先把用户价值建立起来，增长才有意义。否则就是无源之水，徒有其表。

总结下来，增长的核心逻辑其实很清晰：让更多用户更频繁使用核心功能；在使用过程中不断增加使用收益和离开成本；通过引导用户全生命周期内的高价值行为，实现用户价值的持续放大，追求ALTV的最大化。