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Growth model

Skill LuckyOneTwoThree/pm-skill/pm-06-growth/skills/growth-model

当需要诊断产品增长模式时使用。增长模式自动诊断Pipeline,分析产品特征、用户数据和商业模式,自动匹配最优增长模式(PLG/SLG/MLG/混合),输出增长飞轮模型、关键约束条件和瓶颈分析。关键词:增长模式、PLG、SLG、增长飞轮、增长诊断。From its SKILL.md

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SKILL.md

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增长模式自动诊断

核心原则

  1. 模式匹配产品本质:PLG/SLG/MLG不是选择,而是产品特征和商业模式的必然结果
  2. 飞轮必须闭环:增长飞轮必须形成增强回路,开环不是飞轮是链条
  3. 瓶颈决定杠杆:当前最大瓶颈决定了最高杠杆的投入方向,资源永远投向瓶颈

交互模式

🤖→👤 AI建议人类审批

输入

输入项类型必填来源说明
产品特征object用户提供产品类型、核心功能、价值主张
用户数据objectoutput/pm-metrics-ops/analysis-retention/retention_analysis.yaml用户行为、转化漏斗、留存曲线
商业模式object用户提供定价策略、目标客户、市场定位

执行步骤

Step 1: 增长模式匹配决策树

分析以下维度判断最优增长模式:

PLG(产品驱动增长)特征

  • 产品能够独立交付用户价值
  • 用户可以自助注册和使用
  • 存在网络效应或使用量越大价值越高
  • 口碑传播是重要获客渠道

SLG(销售驱动增长)特征

  • 客单价较高(B2B决策复杂)
  • 需要人工演示和定制化服务
  • 销售团队是核心获客引擎
  • 客户成功是留存的关键

MLG(营销驱动增长)特征

  • 品牌认知是购买的前置条件
  • 内容营销和SEO是重要渠道
  • 需要持续的市场投入维持增长
  • 产品相对标准化

混合模式判断

  • 不同用户群采用不同增长模式
  • 不同产品线采用不同增长模式
  • 不同市场阶段采用不同增长模式

Step 2: 飞轮自动建模

基于识别的增长模式,构建增长飞轮模型:

  1. 识别核心价值循环:找到产品价值创造的核心因果链
  2. 识别飞轮节点:关键的用户行为和业务指标
  3. 识别增强回路:哪些节点会正向强化其他节点
  4. 识别阻力点:飞轮转动时的摩擦力来源

Step 3: 冷启动门槛识别

分析增长飞轮的冷启动条件:

  • 需要多少初始用户/收入才能触发飞轮自转?
  • 冷启动阶段需要哪些外部资源支持?
  • 如何验证飞轮假设的成立?

Step 4: 关键杠杆识别

基于飞轮模型,识别当前阶段最高杠杆的增长动作:

  • 优先强化哪个节点能带来最大飞轮加速?
  • 消除哪个瓶颈能释放最大增长潜力?
  • 资源应该优先投入哪个环节?

输出

存储路径output/pm-growth/growth-model/

输出文件:growth_model.json

输出Schema

{
  "type": "object",
  "required": ["model", "flywheel", "bottleneck"],
  "properties": {
    "model": {"type": "string", "description": "增长模式:PLG/SLG/MLG/Hybrid"},
    "flywheel": {"type": "object", "description": "增长飞轮模型,包含节点和边"},
    "key_constraints": {"type": "array", "description": "关键约束条件列表"},
    "bottleneck": {"type": "string", "description": "当前最大瓶颈描述"},
    "confidence": {"type": "number", "description": "诊断置信度"}
  }
}

growth_diagnosis

{
  "model": "PLG|SLG|MLG|Hybrid",
  "flywheel": {
    "nodes": ["教师注册使用", "创建发布课程", "学员加入学习", "学习数据反馈", "口碑推荐传播"],
    "edges": [{"from": "学员加入学习", "to": "口碑推荐传播", "description": "学员学习效果越好,教师越愿意推荐给同行"}]
  },
  "key_constraints": ["免费版课程数量限制为3门,影响教师深度使用"],
  "bottleneck": "教师激活率仅35%,课程创建门槛偏高",
  "confidence": 0.95
}

诊断输出示例

增长模式: Hybrid (PLG + SLG)

增长飞轮:
├── PLG飞轮: 用户注册 → 使用产品 → 发现价值 → 口碑推荐 → 新用户注册
├── SLG飞轮: 市场活动 → 线索获取 → 销售跟进 → 企业采购 → 客户成功 → 增购

关键约束:
1. PLG侧: 免费用户向付费转化率仅2.3%,需要优化付费漏斗
2. SLG侧: 销售周期平均45天,线索转化率12%

当前最大瓶颈: PLG用户激活率低(35%),导致口碑推荐量不足

建议优先动作:
1. 优化Onboarding流程,目标激活率提升至50%
2. 识别高激活率用户的共同行为特征
3. 针对低激活用户设计激活干预策略

输出校验规则

字段路径类型必填说明
modelstring增长模式,仅允许PLG/SLG/MLG/Hybrid四值
flywheelobject飞轮模型,须含nodes和edges
flywheel.nodesarray飞轮节点列表,至少4个节点
flywheel.edgesarray飞轮边列表,至少2条边,须含from/to/description
key_constraintsarray关键约束列表,最多5个
bottleneckstring瓶颈描述,不可为空
confidencenumber诊断置信度,范围0-1

决策规则

条件决策
产品自助完成率≥60% + 病毒系数K>1建议PLG模式
客单价≥5万元 + 销售周期≥30天建议SLG模式
内容驱动获客占比≥40%建议MLG模式
以上条件均不明确满足建议混合模式,标注需验证
增长飞轮自驱力评分≥7/10标记"可自动执行"
增长飞轮自驱力评分<7/10标记"需人工干预",人类最终确认增长模式
瓶颈约束≥3个优先解决约束度最高的1个,其余列入观察
北极星指标与当前增长模式不匹配建议重新评估增长模式

质量检查

  • 北极星指标与≥1个OKR Objective直接关联
  • 增长模型包含≥3个可量化变量,变量间因果关系明确
  • 输入变量100%可追踪(有数据源或采集方案)
  • 诊断建议每条至少引用1个数据点
  • 增长飞轮包含≥4个节点且形成闭环
  • 瓶颈约束识别≤5个,每个有量化影响评估

降级策略

上游文件缺失降级方案

缺失的上游输入降级方案输出影响
产品特征缺失用户描述产品 → 基于描述诊断增长模式产品特征基于用户描述,诊断精度受限
用户数据缺失跳过数据驱动的增长阶段判断,基于用户描述推断增长阶段判断基于定性描述
商业模式缺失使用通用商业模式模板,标注"待确认"商业模式适配度可能不高
产品特征 + 用户数据 + 商业模式均缺失用户描述产品 → 基于描述诊断增长模式输出基于描述的增长诊断,关键参数标注"待确认"

数据获取说明

当上游文件缺失时,需用户提供以下信息以支撑降级生成:

  • 产品描述:产品是什么,解决什么问题,核心价值主张
  • 当前增长阶段(可选):产品处于探索期/增长期/成熟期/衰退期
  • 核心增长指标(可选):当前最关注的增长指标(如DAU、GMV、MRR等)

上游变更响应

上游变更影响表

上游来源变更类型影响范围响应动作
analysis-retention留存曲线形态变更增长模式判断和飞轮建模重新评估增长模式,调整飞轮节点
用户提供-产品特征产品功能重大变更PLG/SLG/MLG模式匹配重新运行决策树,更新模式判断
用户提供-商业模式定价或目标客户变更增长模式匹配和瓶颈定位重新评估商业模式适配度

下游通知机制表

下游消费者通知条件通知方式通知内容
growth-strategy-report增长模式或瓶颈变更写入输出文件新的增长模式、飞轮模型和瓶颈定位
acquisition-orchestrator增长模式变更输出文件更新模式诊断完成状态和关键结论
activation-orchestrator增长模式变更输出文件更新模式诊断完成状态和关键结论
retention-orchestrator增长模式变更输出文件更新模式诊断完成状态和关键结论
revenue-orchestrator增长模式变更输出文件更新模式诊断完成状态和关键结论

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