如何发现产品中隐藏的增长机会｜Albert Cheng（Duolingo、Grammarly、Chess.com）

Albert Cheng 将增长界定为帮助人们触达产品价值，而不是孤立地推动指标。这一理解会随用户所处阶段而变化：潜在用户需要先理解价值主张，长期形成习惯的用户则可能需要不同的理由继续参与。他认为，通过增加摩擦或设置付费墙来局部改善某项指标或许在狭义上有效，但一家希望长久发展的公司，应让团队从用户旅程出发，再据此形成具体假设。

他早年的音乐训练提供了一个有用的类比，但这并不意味着音乐会让人成为增长从业者。两个领域都需要反复练习、快速反馈、对犯错的容忍，也都同时需要正式结构与创造性判断。Cheng 借此说明，一个增长组织既需要模型、指标、实验和渠道，也需要能让这些工具发挥作用的富有想象力的假设。

Cheng 的“探索与利用”模型，把选择一个有希望的问题与集中资源解决它区分开来。探索过多会让团队散落在彼此无关的想法之间；利用过多则会造成局部最优、饱和与停滞。他把这一循环运用在洞察层面，而不只把它当作公司的宏观战略选择：研究行为，清楚表述发现，将它传播给相邻团队，并在机会被充分挖掘后重新开展更具发散性的工作。

Chess.com 的棋局复盘功能说明了这一方法。团队原本预计人们会在输棋后复盘以找出错误，却观察到约 80% 的复盘发生在获胜之后。于是，他们把输棋后的体验从突出失误改为展示精彩着法并给予鼓励。Cheng 说，这使棋局复盘量增长 25%，订阅增长 20%，留存也随之改善。更大的启示不是盲目照搬某种界面处理，而是：基于人对失败的反应得到的结果，能促使诸如谜题团队等相邻团队检验，自己的体验是否显得不必要地冷漠。

实验结果充满噪声，且常常为负。Cheng 估计，通常的成功率约为 30% 至 50%，并认为一次明显失败的实验与一次成功实验一样可能富有信息。发起实验的产品经理不必规定所有应用场景，但必须把假设和发现说得足够清楚，让增长负责人能够组织后续测试。在 Chess.com，实验探索工具汇集了每年约 250 项实验；统计上不显著的结果占比上升，是停止继续挤压当前领域、重新开启探索的信号。这是一种启发式判断，而非放之四海而皆准的停止规则。