增长模型

构建一个定量方程，预测各输入（渠道、转化率、留存）如何组合产生周活用户增长。

为什么

增长模型把"我们需要更多用户"变成"我们需要激活率从 25% 提到 32%，按当前流量每周 +1.4k WAU"— 让增长可读、可规划。它暴露当前哪根杠杆边际收益最高，于是下个冲刺投在 ROI 最高的实验上而非最响的请求上。当模型与现实不符时，差距精确告诉你哪个假设错了，这是增长中最有价值的调试信号。没有模型，增长决策是仪表盘截图包装的直觉，团队重复跑根本不可能推动数字的实验。

何时使用

已有 3 个月以上漏斗数据、需要预测或排优先级时。建一次模型，每月校准。

如何做

1. 从 NSM 出发拆解：WAU = (本周新用户) + (回访用户) + (重新激活用户) + (推荐用户)
2. 逐项建模：新用户 = 各渠道求和(流量 × 转化)；回访 = 上周 WAU × 留存率
3. 代入最近 12 周实际数据，解出各比率
4. 验证：模型能否在 5% 误差内复现最近 12 周实际 WAU？不能则有项缺失
5. 跑敏感性分析：哪个输入动 10%，WAU 动得最多？那就是最高杠杆
6. 按敏感性排名为每个输入设周目标
7. 每月校准，因比率随产品变化漂移
8. 用模型预测下季度，并按缺口规模实验

示例

# 简单周增长模型
WAU_周 = 新用户 + 回访 + 重新激活 + 推荐
新用户     = 10000 * 0.25       = 2500  (流量 * 注册转化)
回访       = 8000 * 0.65        = 5200  (上周WAU * 留存)
重新激活   = 8000 * 0.05        = 400   (上周WAU * 重激率)
推荐       = 5200 * 0.10 * 0.30 = 156   (留存 * k * 接受率)
WAU_周 = 2500 + 5200 + 400 + 156 = 8256

# 敏感性（各输入 +10%，WAU 变化）：
#   留存 +10%  → WAU +6.3%   ← 最高杠杆
#   注册转化 +10% → WAU +3.0%
#   k +10%     → WAU +0.2%
# 行动：本冲刺 3 个实验全投留存

常见问题

⚠模型建得复杂到没人能解释，团队无视它回到直觉决策。
⚠从不拿模型对实际值验证 — 未验证的模型是精致的瞎猜，误导整个路线图。
⚠把模型当预测神谕而非敏感性工具 — 预测必错；敏感性排名才是有用的。
⚠忘掉比率随产品变化漂移，1 月校准的模型误导 3 月。

最佳实践

✓从能复现实际值 5% 误差内的最简模型开始；仅当差距要求时才加复杂度。
✓信任任何敏感性排名前先对 12 周实际值验证 — 未验证模型的杠杆是虚构的。
✓用模型做敏感性（哪根杠杆动数字最多）多于做预测（数字会是多少）。
✓每月校准，重大产品变更后也校准；过时模型比没模型更糟。