再往下 ， 三大流派对应的分析方法是有区别的 ， 我们详细分享下：
▌裂变流：K因子与超级传播者
裂变流的核心在于：参与裂变的用户有多大比例能真正响应 ， 响应裂变的用户能带来多少新增 。因此裂变流喜欢讲K因子（K因子=邀请数*转化率） 。以此衡量裂变效果 。不过从实际操作上看 ， 超级传播者分析思路会更适合 。因为每次裂变 ， 真正能带来大量新增的往往是少数KOL或者至少是个KOC ， 所以区分是否存在超级传播者 ， 到底传播力有多少 ， 对于设计裂变方式有非常重要的参考意义：
▌投放流：转化漏斗
投放流的核心就是投放的转化漏斗 ， 转化漏斗在很多地方都有分享 ， 大家看图就好：
▌ABtest流：ABtest搞起……
ABtest有很多成熟的文章分享 ， 这里不再赘述 ， 大家看图就好 。
需要提醒的是 ， ABtest本身并不是唯一检验idea的方法 ， 还有很多其他方法可以用 。ABtest太耗时间 ， 而且经验上看 ， 结果会存在偏向性 。往往产品流程用Abtest ， 一般都是接近传统流程的方案胜出 。往往是转化问题的Abtest ， 一般都是优惠度大的获胜……所以ABtest可以用 ， 但切莫沉迷 。
四、用户增长岗位好不好
讲了这么多 ， 很多同学自然会问：那作为数据分析师 ， 加入用户增长团队好不好？有没有什么坑点要注意 。这里一并解释一下：
首先要明白：用户增长不是数据分析！用户增长本质是个业务部门 ， 要对业务负责任 。甚至有可能个人都要对活跃用户数、付费用户数、转化率等业务指标负责 。这对很多做数据分析的同学是个考验 。有些同学就是你让他写报告可以 ， 一提“负责”“绩效挂钩”“不行扣钱”他就怂了 。所以在选择团队的时候要小心看清楚：到底要不要负责 ， 负哪些责 ， 然后评估下自己抗的住不 。
其次 ， 用户增长核心能力不止数据分析 。比如裂变 ， 如何设计裂变形式、测算奖励幅度？比如投放 ， 如何设计海报、选择渠道？这些需要的是运营能力 。这又是做数据分析同学的一道坎 。很多做数据的同学停留在：“活跃低了 ， 要搞高”上 ， 缺少实际业务能力 。因此在选择团队的时候要小心看清楚：到底这个岗位需不要业务能力 ， 需要多少 。当然 ， 也有些增长团队 ， 就是单纯招数据分析师 ， 所以要小心鉴别 。最后评估下 ， 自己抗的住不 。
丑话在前边说完 ， 讲点有吸引力的 。用户增长部门可能在某些公司很核心 ， 可能是新设部门 ， 可能有很好的绩效奖励（远远大于数据分析部门） ， 所以在薪资、个人成长机会上 ， 都可能是一个好选择 。毕竟不是所有的程序员都能做到架构师 ， 毕竟不是所有公司都需要首席数据科学家 ， 所以对很多同学是个好机会 ， 具体怎么把握 ， 就看个人能力和公司条件了 。
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