内容概要
Albert Cheng 曾先后在多邻国 (Duolingo)、Grammarly 和 Chess.com 这三家全球最成功的消费级订阅公司领导增长业务。他分享了自己独特的“探索与利用”(explore and exploit) 框架，用于发现并扩大增长机会。他详细阐述了如何通过快速实验和对用户心理的深刻理解来驱动显著的收入增长，其中包括 Grammarly 通过向免费用户展示高级功能，成功将付费转化率翻倍的案例。本期播客还探讨了消费级订阅产品的留存率基准、召回流失用户的重要性、“反向试用”(reverse trials) 模式、成功的游戏化设计，以及人工智能 (AI) 如何改变产品增长和团队建设。
目录
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Albert Cheng 简介
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从古典钢琴家到增长负责人
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“探索与利用”增长框架
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如何判断何时应探索、何时应利用
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使用 AI 加速增长实验
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Grammarly 最成功的商业化案例
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订阅产品的免费增值 (Freemium) 与试用 (Trial) 模式
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成功的订阅产品需要达到怎样的留存率
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“复活”用户的重要性
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多邻国、Grammarly 和 Chess.com 的异同
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AI 如何改变 Chess.com
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AI 如何改变增长专家的角色
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大规模成功实验的技巧
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如何将公司文化转向实验驱动
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大规模实验的关键经验
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成功游戏化的三大支柱
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关于团队建设最反直觉的经验
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如何决定适合自己的公司规模
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失败角 (Failure Corner)
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闪电问答与总结
Albert Cheng 简介
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 增长工作的本质是帮助用户连接到产品的价值。但有时，增长会被误解为纯粹为了数据而进行的“黑客行为”。
你曾在三家全球最成功的消费级订阅产品公司工作。你认为，在打造成功的消费级订阅产品时，人们最容易忽略的是什么？
用户留存 (user retention) 是消费级订阅公司的生命线。如果无法留住用户，那么大部分压力都将集中在如何让他们在第一天就付费。
莱尼 (Lenny): 我需要向你请教你在 Grammarly 发现的那个最成功的商业化案例。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 对大多数免费用户而言，他们的实际产品体验是 Grammarly 只是一个修正拼写和语法的工具，因为这些是免费的建议。我们当时想，如果我们尝试将一些付费建议穿插展示给免费用户，会怎么样呢？突然之间，人们发现 Grammarly 是一个比他们想象中强大得多的工具。
莱尼 (Lenny): 关于团队建设，你学到的最反直觉的经验是什么？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我发现一些表现最出色的人，往往是那些拥有极高主动性 (agency)、反应迅速且充满活力的人。他们不一定需要在这个领域有深厚的经验。有时候，经验反而会成为一种束缚，尤其是在这个 AI 技术飞速发展的时代，很多你习以为常的习惯实际上需要被刻意抛弃。
从古典钢琴家到增长负责人
莱尼 (Lenny): Albert，非常感谢你来到这里，欢迎做客我们的播客。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 谢谢你的邀请，Lenny。很高兴来到这里。
莱尼 (Lenny): 我更高兴能邀请到你。按照惯例，在每次访谈前，我都会联系一些与你共事过、了解你的人，询问他们该问你些什么问题。Jorge Mazal，他在我的圈子里很有名，因为他写的一篇文章曾长期是我新闻通讯中最受欢迎的。他写道：“Albert 是如何做到这一切的，对我来说一直是个谜。我非常期待听这期播客，向他学习。”
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 这太客气了，谢谢 Jorge。我从他身上学到了很多。我是那种喜欢在孩子醒来前起床，打开一堆浏览器标签页研究实验的怪人。所以，Jorge 当时把我带入多邻国的增长世界，真是再合适不过了。我学到了大量的最佳实践，他是个很棒的人。
莱尼 (Lenny): 我们已经开始进入正题了，我喜欢这种节奏。我想先简单介绍一下这次对话的目标：我希望帮助大家学习一些工具和心智模型，从而为自己的产品找到增长机会，并理解你带到公司和产品中的那种增长思维。
我想从你的个人经历开始。我发现最近几位嘉宾有一个有趣的共同点，就是很多人年轻时钢琴弹得很好，甚至非常认真。例如，ChatGPT 的负责人 Nick Turley 差点成为一名职业爵士钢琴家。你早年也是一位非常专业的钢琴演奏者，你是如何从钢琴家转变为世界顶级的增长专家的呢？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 这个评价太高了，但我很感谢。是的，我从小就弹钢琴。我的父母是来自台湾的移民，作为家里的长子，我能感受到他们强烈的期望，希望我能认真学习各种东西，努力读书。
我也确实这么做了。虽然我的父母不精通音乐，但他们对古典音乐有着深厚的感情。所以我就是那种典型的，还在襁褓中就听着莫扎特音乐长大的孩子。我至今还清晰地记得，家里那台雅马哈立式钢琴的顶上，放着一个 90 分钟的倒计时器。在我童年的每一天，我都要非常规律地练习。起初，我真的很讨厌那个东西，但随着年龄的增长，我开始越来越欣赏音乐。
不过，我认为真正加速我对钢琴兴趣和能力提升的，是我仿佛中了大奖一般，拥有绝对音感 (perfect pitch)。因此，我能很快分辨出自己弹的是对是错，并迅速掌握音乐。
莱尼 (Lenny): 什么是绝对音感？是指你能听出正在播放的是哪个音符吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 完全正确。我能听一首歌，然后非常清楚地知道应该从哪个音符开始，以及自己是否弹错了。这非常有帮助，甚至可以说是一种不公平的优势。总之，我在青少年时期弹得相当不错，甚至考虑过去音乐学院深造。但那时，我对音乐的内在动力并没有那么强烈了，所以我最终选择了去读工程学院。那本可能是一条截然不同的人生道路。
回到你最初关于音乐和增长之间关系的问题，直到最近我才开始反思。我有一个四岁的儿子，我正教他在琴键上敲敲打打。我发现有几点很突出：首先，音乐和增长都依赖于持续的重复练习。你会不断犯错，并通过一个非常紧密的反馈循环来学习。你必须对犯错有很强的适应能力，并明白学习就是通过这些错误进行的。这是我很早就学到的。
其次，我意识到这两者都有一个结构性的基础。在增长领域，你有增长模型、指标、实验和渠道等，但日常工作中也需要创造力，提出有趣的解决方案和假设去测试。音乐也是如此，它有乐理、音阶等基础，但要创作出美妙的音乐，你需要激情、情感和流畅的表达。我认为这就是两者之间美妙的结合。
莱尼 (Lenny): 有趣的是，我妻子最近在父亲节给我报了钢琴和声乐课，我也开始沉浸其中了。我现在正在学习弹奏非常基础的钢琴，并学着用我的声音识别和唱出音符。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 太棒了。
莱尼 (Lenny): 这可能是我人生的下一个篇章，我或许可以反过来成为一名职业钢琴家。天啊，这太有趣了，但也真的很难。我的手指总是不听使唤，怎么能同时按下四个键呢？
“探索与利用”增长框架
莱尼 (Lenny): 好的，让我们进入正题，聊聊增长。我们之前聊过一个你提出的特定框架，我觉得对大家会很有帮助。你称之为“探索与利用”(explore and exploit)。请谈谈这个框架，以及它如何影响你对增长的思考。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我最初接触到“探索与利用”这个概念，是通过我在 Grammarly 的工程合作伙伴 Nurmal。我想他可能上过一些 Reforge 的课程，所以这个概念的原创者可能是 Brian Balfour，我知道他也上过你的播客。
总之，这是一个很棒的概念。它的核心是，当你处于“探索”模式时，就好比在寻找那座值得攀登的正确山峰；而当你处于“利用”模式时，就是集中资源有效地攀登那座山。我认为，一些公司的问题在于，它们花了太多时间停留在光谱的一端。
如果你进行过多的探索，团队可能会感到目标分散，只是在尝试上百个随机的想法，缺乏主线和策略，也难以从成功案例中总结规律。而如果你过度进行利用——这通常是增长团队的常态——可能会导致饱和和停滞，只是在进行局部优化。
虽然“探索与利用”通常被看作是一个宏观概念，但我更喜欢和我的团队在微观的、洞察的层面上应用它。
举个具体的例子。我在 Chess.com 工作，我们的一个重点是鼓励国际象棋玩家学习和进步。我们有一位叫 Dylan 的产品经理，负责所有学习功能。我们产品中最常用的学习功能叫做“对局复盘”(game review)。你下完一盘棋后，会有一个虚拟教练教你分析你的败着和妙手等。他的工作是提升用户参与度和留存率。
他当时正处于探索阶段，试图找到提高这类活动的方法。他观察到，80% 进行对局复盘的用户，都是在赢棋之后。这与我们最初设计这个功能时的设想大相径庭。我们以为人们会在输棋后使用它，分析自己的错误以便改进。但事实证明，从用户心理和实际数据来看，并非如此。
于是，我们对产品体验做了一些调整。现在，当你输掉一局棋后，我们不再突出你的失误和糟糕表现，而是反其道而行之。我们展示你的妙手和最佳走法，并让教练说一些鼓励的话，比如“输棋是学习的一部分，继续加油”之类。
单是这个改变就为我们带来了巨大的影响。它使对局复盘的使用率提高了 25%，订阅量增加了 20%，用户留存率也大幅提升。
但这并不是终点。你必须把这个洞察在全公司范围内广泛分享。比如，负责“解谜”(puzzles) 功能的产品经理现在可以思考，如何审视他产品中的那些“冷门”模式，并让它们变得更积极。他可以调整成功率的评定，修改一些文案，改变按钮的颜色等等。这样，你就可以把一个实验的成功经验，在整个组织中放大十倍。这就是“利用”阶段。
所以，如果运用得当，你可以在这两个模式之间来回切换，直到利用模式的效果饱和，然后再鼓励团队进行头脑风暴，提出更多创新的想法。
莱尼 (Lenny): 非常棒。这里有很多可以深入探讨的地方。所以，核心建议是，当你发现一个非常有效的方法时，就要想办法在那个认知的基础上继续深挖。一种方式是，将这个洞察应用到产品的其他部分，告诉其他团队：“我们发现了一个意想不到的现象，也许对你们也有帮助。”另一种方式，我猜，就是在这个领域进行更多的实验。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 完全正确。根据我的经验，实验的典型成功率（我不太喜欢用这个词）通常在 30% 到 50% 之间。大多数时候，你尝试的很多假设最终都被证明是错误的，消费级产品就是这样难以预测。但是，当你发现一个能够脱颖而出的东西时——顺便说一句，一个惨败的实验也同样非常有价值——在公司内部推广这些发现就非常重要。
最初进行实验的产品经理不一定需要负责产品其他部分的改进，但他们有责任清晰地阐述自己的假设和发现。这样，作为增长负责人，我就可以鼓励大家围绕这个发现集思广益，尝试各种不同的想法，从而提高成功率和影响力。所以，关键就在于在这两者之间来回切换。
莱尼 (Lenny): 我从你的话中得到的另一个启示是，一个领域里往往蕴藏着比人们想象中更多的成功机会，你可以持续地在某个方面找到增长点。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 的确如此。在公司内部，我们有时会采取一种孤立的方式，将产品体验拆分成 50 个不同的部分，分配给不同的团队，并假设用户在与每个功能互动时都有不同的心态。但实际上，情况往往并非如此。有时，你能发现一个更基于人类心理学的洞察，这个洞察可以在整个产品体验中产生共鸣。当你找到这样的洞察时，就可以加倍投入。
如何判断何时应探索、何时应利用
莱尼 (Lenny): 听到这里，人们可能会觉得：“好的，就是要找到大的成功点，然后不断复制。”你有没有什么方法或经验法则，可以帮助判断何时应该探索，何时应该利用？什么时候算是利用过度了？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 在像 Chess.com 这样规模的公司，我们每年大约进行 250 个实验。虽然不是业界最高的，但也算是一个可观的数量。在这种情况下，我会投资一些“实验探索工具”，我们也可以聊聊如何用 AI 来发现这些宝贵的洞察。
基本上，这些探索工具可以让我纵览所有正在进行的实验，试图找出假设和学习成果之间的模式。如果我发现越来越多实验的结果不具备统计显著性，这可能就是一个信号，告诉我：“我们可能在利用方面走得太远了，这里的潜力可能已经挖掘得差不多了。大家回到会议桌前，重新进行头脑风暴，让思维更发散一些吧。”
使用 AI 加速增长实验
莱尼 (Lenny): 那我们来谈谈 AI，你如何用 AI 来帮助你做判断？这听起来很酷。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我们最近在尝试的一项新技术是文本到 SQL 的转换能力，它非常强大。我们有一个专门用于数据请求的 Slack 频道，一直以来，人们会在这里提出各种各样临时的、一次性的问题，比如“我们在南非有多少订阅用户？”或者“上个月用户玩解谜游戏的时长是多少？”
这些临时请求通常需要耗费大量的人力时间。数据分析师需要排定优先级，然后花时间去运行查询。虽然可以投资自助式工具来改善这一点，但我发现 AI 在提供初步答案方面也相当出色。所以，我们正在训练一些 Slack 机器人，让它们成为这些答案的第一提供者，从而让整个公司更加数据驱动。
更有趣的是，人的天性是，如果你有一个问题，但觉得问出来有点不好意思，或者不想打扰别人，你可能就干脆不问了。而有了这些工具之后，被提出的问题数量会大幅增加。这在 ChatGPT 上也能看到，有一个你可以随时与之交流且感觉舒适的对象，会带来巨大的改变。
莱尼 (Lenny): 这太酷了。所以这是你们自己开发的工具吗？它是一个能生成 SQL 查询的 Slack 机器人，还是它能直接进行分析？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 它能直接进行分析。
莱尼 (Lenny): 哇，太酷了。你们打算把这个工具发布出来吗？还是说，你们应该在每家公司都建一个这样的工具？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我们应该这么做，这是个好主意。
莱尼 (Lenny): 好的，希望这期节目播出后，评论区不会都是“求开源”的呼声。这太棒了。还有其他类似的例子吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 另一个相关的例子是，现在很多产品经理都在尝试各种不同的原型设计工具。从一个想法到一个具象化的解决方案，在今天，这个过程涉及了很多人力，包括撰写文档、进行评审、设计等等。我相信你采访过的很多人都谈到过这个问题。
对我们来说，我们投入了一些精力，将产品体验中的主要界面，比如我们的新手引导流程、主屏幕、棋盘等，使用像 V0 或 Lovable 这样的工具，构建了 AI 原型。有了这些基础模块后，我们就可以分享给公司其他人，他们可以以此为起点，将自己的想法叠加在上面。这样，这些想法就变得更容易讨论，也希望能更快地进行测试。
莱尼 (Lenny): 在这方面，你们的 AI 工具栈是怎样的？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 产品经理主要使用 V0，设计师喜欢 Figma，所以他们在用 Figma Make。工程师们现在在使用多种工具的组合，比如 Cursor、Cloud Code 和 GitHub Copilot。市场团队使用各种工具进行翻译、字幕制作和内容改编等。客服团队则使用 Intercom Fin。所以，公司内部使用的工具相当多。
不过，有一点让我觉得有些困扰，那就是我们还没有完全实现从“尝试”到“融入工作流”的无缝衔接。尽管现在普遍认为 AI 会淡化职能分工，但现实是，基于你的经验，你可能会更倾向于使用某一种工具。而如果这个工具不能很好地与其他工具互操作，在你需要将成果传递给下一个环节以最终上线时，至少在我们这样的规模下，就会出现问题。
对于小一点的创业公司，产品经理或许可以直接上线，但我们仍然需要在不同职能之间进行交接。我希望这种情况能随着时间改变，我们也在投资一些设计系统组件和 MCP 等，以简化流程。但这确实是一项投资，需要时间来磨合。
Grammarly 最成功的商业化案例
莱尼 (Lenny): 我想回到你之前提到的，在你工作过的几家公司里，作为一名产品和增长人员，你的工作方式发生了怎样的变化。但首先，我想谈谈另一个关于发现增长和商业化机会的例子。Grammarly 的首席产品官 Noam Levinsky，你在 Grammarly 工作时与他共事了一段时间。他说，我一定要问问你在 Grammarly 发现的那个最成功的商业化案例，以及你是如何发现这个机会的。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我很荣幸能与 Noam 和他的产品团队在 Grammarly 共事。首先为不了解 Grammarly 的听众介绍一下背景：Grammarly 是一个由 AI 驱动的写作助手，通常人们会以 Chrome 扩展程序或桌面客户端的形式使用它。它会在你的写作内容上叠加各种建议。
Grammarly 采用了免费增值 (freemium) 的商业模式，这意味着超过 90% 的用户使用的是免费服务，其余的则为订阅付费。我们有一个团队专门负责提升订阅转化率，那里的产品经理是 Kyla，她的团队非常出色，他们的任务就是优化从免费到付费的路径。
我们当时的一个发现是，我们并没有很好地追踪用户收到的建议类型、看到付费墙的频率等事件。这是第一步，我们必须完善数据埋点。第二步，我们注意到一些现象。首先我解释一下当时的逻辑：作为免费用户，你的文章中会出现一些下划线，如果你接受了所有免费建议，就会看到付费墙，鼓励你订阅以获得更高级的功能。免费用户主要获得的是拼写和语法等“正确性”方面的建议；而付费用户则能获得如何让语气更具同理心、如何让写作更清晰、如何重写整个句子等高级功能。
通过数据追踪，我们发现，实际上只有极少数免费用户会接受所有的建议，他们更倾向于边写边选择性地接受。我不知道你的使用体验是否也类似？
莱尼 (Lenny): 当然，我总是觉得：“别把我所有的东西都重写一遍，只有这个地方错了，我自己改。”
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我也是那种喜欢自己挑选和决定的人。
第二个发现，我认为同样甚至更为有趣。我在这家公司工作时，正值生成式 AI 的转型期，这个转型至今仍在进行中。坦率地说，无论是公司品牌形象，还是大多数免费用户的实际产品体验，都让人们觉得 Grammarly 只是一个修正拼写和语法的工具，因为我们展示给他们的就是这些免费建议。
于是，我们决定彻底颠覆这个模式。我们想，如果我们尝试将一些付费建议穿插展示给免费用户，让它们混合在一起，提供一个有限的付费功能“试吃”体验，会怎么样呢？
表面上看，这个想法虽然合理，但也有一个担忧：如果我们给得太多，用户还会愿意订阅吗？结果我们发现，情况完全相反。用户突然意识到 Grammarly 是一个比他们想象中强大得多的工具，我们的付费转化率几乎翻了一番。
我认为这是一个很有趣的商业化经验，特别是对于做免费增值产品的团队来说：尝试让你的免费产品也能反映出你产品的全部价值。 当然，这需要一定限度的权衡，因为一些付费功能会有成本，但如果你能展示出最好的自己，通常是物有所值的。这个策略对我们非常有效。
莱尼 (Lenny): 我想我就是这样被转化成 Grammarly 的付费用户的。这真是一个天才之举。所以，它的模式是，提供一系列改进建议，但你最多只能免费使用三个，然后就提示你升级。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 这基本上是一种“反向免费试用”(reverse free trial)，它是在你写作的过程中实时发生的，而不是基于时间的试用。我们借鉴了行业中的一些模式，并将其调整以适应 Grammarly 的特定用例。
莱尼 (Lenny): 我正想问，所以它不像那种有次数限制的完整试用，用完就没了，而是每天会刷新额度，我记得是这样。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的，没错。
莱尼 (Lenny): Grammarly 在付费引导方面真是既高明又“狡猾”。我总是在想，天啊，就差一点就能看到改进了，我只需要升级一下，那个按钮就在我鼠标旁边。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 哈哈，我可不以“狡猾”为荣。
莱尼 (Lenny): 是那种能成功让我掏钱的“狡猾”。干得漂亮，Kyla！
订阅产品的免费增值 (Freemium) 与试用 (Trial) 模式
莱尼 (Lenny): 那么，关于免费试用，你有什么看法吗？在免费增值（提供免费功能，然后有付费专业版）和限时试用之间，消费级订阅产品应该如何选择？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 首先，一个常见的问题是，为什么要做免费增值订阅？我加入的这些公司都是采用这种模式，我为什么喜欢它呢？
第一，我认为它与这些公司以使命为导向的理念非常契合。它们通常希望产品能尽可能广泛地传播，这也是创始人创建它们的初衷。无论是多邻国、Grammarly 还是 Chess.com，它们都旨在成为具有广泛价值主张、面向全球用户的产品。显然，要实现这一点，最低的门槛就是提供免费产品。
第二，这些产品大多通过口碑传播来增长。特别是当你能在产品中构建网络效应时，效果更佳。比如多邻国有许多社交功能；Grammarly 则有一些从个人用户到企业用户的转化路径 (B2C2B)，你会看到团队和公司在使用 Grammarly。即使是免费用户，他们在帮助同事或团队成员最终购买 Grammarly 方面也提供了巨大的价值。
因此，我通常倾向于确保产品的核心价值主张是免费且永久免费的，然后在此基础上提供一些付费功能的“品尝”或“试用”。这通常是我见过的最佳平衡点。至于普通试用和反向试用，我认为这在很大程度上取决于具体情况。
如果你有一个 B2B 功能，特别是那种有锁定效应的，反向试用会非常强大。你只需要让用户开始使用，甚至不需要他们提供信用卡信息，因为他们已经在你的 CRM 中投入了大量时间，或者在创建内容。当试用期结束时，他们会觉得：“天啊，我可能真的需要继续用下去并开始付费。”
但对于很多消费级产品来说，这种模式可能效果不佳，所以我见得更多的是普通的免费试用。
成功的订阅产品需要达到怎样的留存率
莱尼 (Lenny): 我们继续谈谈消费级订阅产品。这似乎是每个独立开发者都梦想进入的领域，因为它看起来很容易：开发一个应用，加上一个付费墙。但他们很快就会发现，从分发、客服到增长，这件事远比想象中要难。你认为，在打造成功的消费级订阅产品时，人们最容易忽略的是什么？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 用户留存 (user retention) 对消费级订阅公司来说至关重要。如果无法留住用户，那么大部分压力都将集中在如何让他们在第一天就付费。这非常困难。那样的话，你面对的就是完全不同的商业模式了，你需要花钱买用户，并在他们形成任何使用习惯之前，就想方设法让他们升级。很多应用确实是这么做的，因为这是他们打破僵局、获取第一批用户的方式。
但我很幸运，我加入这些公司时，它们已经度过了那个初始阶段。特别是像多邻国和 Chess.com，它们都是靠有机口碑传播驱动的业务。它们在某种程度上是开拓了市场，而不是在一个竞争激烈的市场中争夺份额、竞价排名。所以，这其中确实有些门道。
莱尼 (Lenny): 所以，我听下来，成功的关键在于要找到一种通过口碑传播增长的方式，并且留存率要非常高。对于一个成功的消费级订阅业务，你有没有一个关于留存率的经验法则？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 消费品公司通常会关注两种主要的用户留存率。一种是针对新用户的，比如次日留存 (D1)、七日留存 (D7) 等。我认为，如果你的次日留存率能达到 30% 到 40% 左右，那对于一个消费级应用来说已经相当不错了。如果远低于这个水平，我可能会质疑用户的意图，或者从数学上讲，你是否能获取足够多的用户来建立一个足够大的日活跃用户基础。
莱尼 (Lenny): 这个数字听起来不算太高，感觉可以实现。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 理论上是可以实现的，但市场上的选择太多了，人们对应用和产品的臃肿感到厌倦。
莱尼 (Lenny): 确认一下，你是说 30% 到 40% 的用户会在第二天回来？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的，30% 到 40%。我认为这样你就处于一个不错的位置。更重要的是，就像你之前提到的 Jorge 写的那篇关于增长模型的非常受欢迎的文章，他指出“现有用户留存率”对他们来说是最重要的。
特别是如果你的产品是高频使用的，那么最重要的留存率其实是：在你已经形成使用习惯的现有用户群中，你的产品粘性有多强？正是这个留存率的复利效应，才真正建立了用户的日常习惯。所以，随着公司的成熟，你会把大部分精力放在提升现有用户的留存机制上，你会发现这是一个影响力大得多的杠杆。
一个例外是 Grammarly，它是一种不同类型的产品。你安装它之后，并不会每天主动打开它。这对我来说很有趣，因为我之前一直认为应该始终关注现有用户的留存。但对于像 Grammarly 这样的产品，实际上激活、安装和那个“啊哈时刻”(aha moment) 才至关重要，它能让用户在很长一段时间内持续使用。
莱尼 (Lenny): 这很有道理。是的，从数据上看，有人可能是日活跃用户，只是因为他们在打字，但这对 Grammarly 来说并不是一个准确的指标。
我还注意到一个有趣的趋势，成功的消费级订阅产品在初期往往都非常节俭和高效，因为它们需要很长时间才能找到有效的模式，而它们正是依靠留存率和增长成本之间的微薄利润生存下来的。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的，没错。
“复活”用户的重要性
莱尼 (Lenny): 留存率这一点非常重要。我的新闻通讯也是如此，每天有多少人订阅，又有多少人离开。这是一个艰难的循环，因为人们想省钱，想把钱花在 Netflix 等地方。所以，无论你的内容多么出色，总会有人离开。关键在于，如何让新增用户多于流失用户。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的。以 Chess.com 为例，我们大约 80% 的日活或周活用户，是现有用户。而新增用户和被重新激活或“复活”的用户，在我们的规模下，数量是差不多的。所以，尽管大家都很关注新用户体验，但有趣的是，当你的公司成熟到一定程度后，活跃用户群的构成中，新用户的比重其实并不大。
莱尼 (Lenny): 你能再解释一下吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的。经过一段时间的运营，你的产品中会积累大量不活跃的用户，同时也会有大量不规律的用户——他们可能没有每天使用的习惯，但会每周或每月使用一两次。
最终，从数学上看，你可能会有数亿的“休眠”用户，他们有可能会回来。因此，花时间确保这些“复活”用户的产品体验非常出色，并找到新颖的方式将他们召回，是非常值得的。
以多邻国为例，他们很好地利用了社交通知。如果用户同步了通讯录，你可能会收到一条推送通知，说你的一个好朋友也开始用多邻国了，这可能会鼓励你回来重新使用。当你回来时，你可能已经忘记了大部分三年前学的法语。所以，当你再次打开应用时，它会鼓励你重新进行一次水平测试，把你安排到合适的位置。
对于一个更成熟的公司来说，这类机制可以带来相当可观的投资回报率 (ROI)。
莱尼 (Lenny): 我明白了。也就是说，因为已经有太多人尝试过你的产品，所以要实现增长，你需要去“复活”那些曾经的用户。因此，你需要为这些“复活”用户设计一套专门的用户体验。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 完全正确。
多邻国、Grammarly 和 Chess.com 的异同
莱尼 (Lenny): 让我们把视野放宽一些。你曾在三家全球最成功的消费级订阅产品公司工作。这三家公司的运营方式有何不同？我认为成功的方式有很多种，而这几家公司似乎非常不一样。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 首先，它们之间当然有很多相似之处，但我主要谈谈不同点。
先说多邻国 (Duolingo)。在那里工作给我印象最深的是，他们非常讲究方法。他们有一套贯穿公司每个人的产品开发方法论，并且倾向于……他们甚至为此写了一本手册，叫做《绿色机器》(The Green Machine)。
他们的公司精神是，雇佣大量刚毕业的、聪明且充满活力的年轻人，为他们提供顶级的实验工具，并非常看重公司的“时钟速度”(clock speed)。所以，那里充满了创造力和新想法。多邻国的产品体验实际上每天都会为每个用户变化好几次，这非常惊人。我以前从未在这样的地方工作过，但这家公司运营的一致性给我留下了深刻的印象。他们对产品开发周期的每一步都有明确的规范和流程，并且执行得非常严格。
再说 Grammarly。这是一家很有趣的公司。它最初是一个面向学生的付费产品，后来扩展为面向所有人的免费增值模式，并逐渐将重心转向专业人士。随着专业用户越来越多，他们发现了一些规律，比如某些公司的市场、销售或客服团队在大量使用 Grammarly。于是，他们得以在此基础上，叠加了一套更偏向企业级销售的模式。我在那里时，主要负责消费者自服务业务，但这两个业务并非孤立的，而是相互交织的。所以，我的工作不仅是增长自服务收入和活跃用户，还包括如何为销售团队找到合适的潜在客户。这是一种产品驱动销售 (product-led sales) 的工作，对我来说是一次非常有趣的经历。
此外，随着生成式 AI 的变革，以及最近他们收购了 Kod 和 Superhuman，向生产力套件转型，公司正在快速发展。能参与其中并在一旁观察，我感到非常兴奋。但从本质上讲，这使得我在那里的增长工作与在多邻国时截然不同。
莱尼 (Lenny): 本质上是一个 B2B 业务和一个纯消费者业务的区别。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的，而且涉及更多有意义的战略决策。另外，在核心产品团队方面，我习惯了在增长工作中规划整个用户旅程：获客、激活、留存等等。通常，资源充足的增长团队可以影响每个环节。但在 Grammarly，情况有所不同。驱动用户重复使用的，是核心产品体验本身——也就是你每天收到的建议的频率和质量。我当时组建了一个增长团队来提升这个指标，但后来意识到，我可能有点多余了，这实际上是核心产品团队最能影响的事情。于是，我与核心产品负责人沟通，将这个任务交给了他们。
最后是 Chess.com。它最独特的地方在于，他们对国际象棋真的超级狂热。
莱尼 (Lenny): 这很合理。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 这听起来理所当然，但他们一直以来都在全球范围内招聘热爱国际象棋的人。公司一直是全球远程办公的，他们就是招那些爱下棋的人。大家整天都在下棋、看直播，我们的 Slack 频道里总是充满了关于棋局和走法的讨论。
我想说得委婉一点，多邻国虽然提供的是语言学习产品，但公司创立的初衷其实是围绕“动机”——最难的是培养习惯。在很多方面，我把语言学习看作是他们实现这个目标的第一个载体，而他们的超能力在于激发用户动机、培养习惯。Grammarly 也是类似，人们知道它是用来修正拼写和语法的，但它真正的独特之处在于，它能集成在成千上万个应用中，很少有产品能做到这一点。所以，现在你听他们的新任 CEO 谈论“AI 超级高速公路”之类的概念，他们可以利用这项技术提供远不止语法和写作方面的服务。
我的意思是，Chess.com 就是 100% 关于国际象棋。这种热情融入了公司的基因。大家对产品都极度狂热，这意味着我们总是在亲身使用产品 (dogfooding)。公司里有一种 невероятная 的活力，大家总是在使用产品、提出想法，我非常喜欢这种环境。
莱尼 (Lenny): 这太酷了。我喜欢你说的这一点，那就是没有绝对的正确答案。这几家公司都做得非常成功。多邻国的市值大概有 120 亿美元，而且还在不断增长；Grammarly 的估值也非常高；Chess.com 也发展得非常好。所以，一个很有趣的启示是，你可以通过很多不同的方式取得成功。
多邻国那种高度结构化、有条不紊的构建方式能如此成功，确实很有趣。因为你可能会觉得那种僵化的工作方式很无趣，但它如此成功的事实告诉我们，如果你找到一种有效的方法，就应该坚持下去。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的。它的结构是严谨的，但想法却是天马行空的。你看过他们的超级碗广告、表情包和游戏化策略就知道了，那是一个非常有趣、富有创造力的环境。“严谨”这个词只是指他们做事有一致性，有各种模板，他们的产品评审会可能只有 10 到 15 分钟，大家进进出出，节奏非常快。
莱尼 (Lenny): 说道多邻国，人们就会想到它的品牌、那只猫头鹰，以及它在 TikTok 上的成功。作为一个非常注重增长的人，你如何看待增长实验、数据与市场营销、病毒式传播和吉祥物之间的关系？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 以前我以为它们是相互对立的，但现在我意识到，它们可以完美结合，成为你增长的“火箭燃料”。作为一个产品人，我加入这些公司是因为它们就在我的手机主屏幕上，我喜欢用它们。我自认为不是那种容易被广告或电视广告说服的人，所以在我职业生涯的大部分时间里，我对市场营销都持怀疑态度。
但当你加入像多邻国这样的地方，你看到猫头鹰 Duo 如何通过推送通知和产品体验建立起自己的个性，然后看到市场团队如何利用这个个性在 TikTok、YouTube 和各种社交媒体上进行传播，并融入各种梗。然后，我们在产品后台追踪用户来源，我们会问“你是如何知道我们的？”，然后把所有渠道都列出来。有些日子，你会惊讶地发现，天啊，这些渠道带来了当天 20% 到 30% 的新用户。
所以，这两者是相辅相成的。这种感觉在 Chess.com 得到了进一步的印证。在过去的五年里，这家公司经历了巨大的变化。它成立的前 15 年左右都相对低调。全球有 8 亿人下棋，但大部分都是在线下。但五年前，一切都变了。疫情、美剧《后翼弃兵》、大量的 YouTube 和 Twitch 主播，以及孩子们在学校下棋，这些因素结合在一起，让它迅速起飞。
增长实验更像是一种稳健的、持续迭代的方式，你不断地改进产品体验。但每隔一段时间，就会有一波大的浪潮袭来，你的注册量可能会在一夜之间翻两番。如果你不抓住这个机会，那就太傻了。
莱尼 (Lenny): 这个周末，我在一家咖啡店里就看到一个父亲在等家人的时候，偷偷拿出手机打开 Chess.com 下棋。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 哈哈，我可不承认我做过这种事。但说真的，我想不出比这更健康纯粹的消遣了。我四岁的儿子现在已经会摆棋子了，他非常喜欢这个游戏。
莱尼 (Lenny): 天啊，这个四岁的孩子，既是钢琴家，又会下棋，真是个天才。
AI 如何改变 Chess.com
莱尼 (Lenny): 你之前零星地谈到了 AI。作为一个增长专家，我想 AI 在很多方面都影响着 Chess.com。这里有两个层面：AI 如何改变像国际象棋这样的产品？AI 又如何影响你作为增长专家的工作？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我按顺序来回答。先谈国际象棋。国际象棋和 AI 的渊源可以追溯到近一个世纪前。一些早期的计算机先驱认为，国际象棋是一个测试机器智能、编写算法的有趣游戏。快进到 1997 年，IBM 的“深蓝”击败了当时的世界冠军卡斯帕罗夫，那是一个巨大的震撼时刻，人们开始担忧 AI 是否会取代人类。
那是近 30 年前了，幸运的是，我们都还在这里，而且下棋的人比以往任何时候都多。国际象棋和 Chess.com 都学会了如何利用强大的国际象棋引擎（这是一种强大的 AI，但不是大语言模型 LLM）来增强人类的下棋体验。像 Stockfish 这样的引擎，其实力已经远远超过了顶尖的人类大师。
莱尼 (Lenny): 我们现在已经到了这个地步了吗？我记得它击败人类的时候，现在它已经远远超过人类了？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的，远远超过了。国际象棋有一个等级分系统来衡量相对水平。普通棋手的等级分大约在 1000 到 1500 之间，顶尖大师如马格努斯·卡尔森大约是 2800，而 Stockfish 和类似的引擎能达到 3600 甚至 3800。
莱尼 (Lenny): 哇，所以即使让它一个“车”，它可能还是能赢？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的，它仍然能与顶尖棋手抗衡。这得益于强大的计算能力和深度评估技术，它每秒可以计算数千万步棋，人类根本无法与之匹敌。但观看这些引擎下棋，也激发了很多创造力、新的策略和对棋局的新的理解。
我们在 Chess.com 的做法是，将这项技术带给每一位用户，即使是从未下过棋的人。我之前提到的“对局复盘”功能就是这样。我们在后台运行国际象棋引擎，为你的每一步棋进行评估，然后用通俗易懂的语言，甚至配上音频，向你解释。而这部分，也就是与用户交流的个性化和语音部分，就是由大语言模型 (LLM) 实现的。
所以，我的观点是，国际象棋和 AI 一直紧密相连，但对我们来说，最重要的是始终以用户为中心。我们不会仅仅因为 LLM 是热门技术就盲目应用它，而是要为正确的功能选择正确的技术，为用户提供价值。
有趣的是，LLM 本身下棋并不好，它们会“幻觉”出棋步，它们擅长模式识别，但不擅长深度计算。如果你用 ChatGPT 生成棋盘图片，会发现很多棋盘的格子数都是错的。当然，它们在推理能力上肯定会变得更强。
AI 如何改变增长专家的角色
莱尼 (Lenny): 好的，我们回到正轨。AI 如何改变增长专家的工作？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我喜欢把增长工作描述为“连接用户与产品价值”。为了做到这一点，我会围绕用户旅程的每个环节组建团队，这些团队有明确的指标、路线图，然后去执行。
AI 可以加速这个实验周期的某些环节。比如在产品发现阶段，与需要进行深入用户研究和市场调研的核心产品不同，增长更依赖于快速实验，上一个实验的输出就是下一个实验的输入。几个月前，我们还需要手动撰写大量的分析报告，阅读、理解、提炼洞察，然后再写一份新的文档。现在，像 ChatGPT 这样的工具可以极大地简化这个过程。你可以把一份分析报告扔给它，让它总结，并为你提供下一步的建议。
这使得构思和研究的周期大大缩短。我之前也提到，原型设计的速度也比以前快得多。虽然我们还没有到产品经理自己写代码上线的地步，但这已经极大地缩短了构思一个大胆想法所需的时间。当我谈到“探索与利用”时，以前“探索”是比较困难的，但现在变得更容易了。你可以把一个更宏大的概念可视化，围绕它进行团队讨论，让大家点击体验，这会带来天壤之别。
莱尼 (Lenny): 我想回到你刚才那句话：“增长工作的本质是连接用户与产品价值。”你能再详细谈谈吗？我觉得这是对增长角色一个非常好的澄清。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的，这句话与我产生了很深的共鸣。因为我觉得，增长有时会被误解为纯粹的“指标黑客”，我们就像一群冷冰冰的人，只是想方设法提升某个指标，不惜设置各种障碍和付费墙。
虽然这种做法在微观层面可能对某个功能或指标有效，但对于一个公司的健康发展，以及我个人希望在那些有持久生命力的公司工作而言，我认为更重要的是从整体上考虑用户。当你用“连接用户与产品价值”这个框架来思考时，你会发现，用户在不同阶段需要的价值是不同的。一个还不是你用户的人，和一个已经使用了你产品三年多的忠实用户，他们需要了解的价值主张是截然不同的。因此，负责不同阶段的团队，应该从这个角度出发去思考，然后分解成具体要解决的问题和假设。
大规模成功实验的技巧
莱尼 (Lenny): 那么，对于那些想在实验方面做得更好、运行更多实验的团队，你有什么建议或最佳实践吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 首先，从某个地方开始。我最近读了 Atlassian 的一份产品状况报告，说有 40% 的产品团队根本不进行实验。这背后可能有一些原因，比如公司哲学或者业务模式是 B2B。但对于很多消费级产品来说，如果你有一定的用户规模和使用频率，你就可以收集到足够的数据。
而且，我发现，尽管我经验丰富，但我仍然经常犯错。消费者行为是善变的，而且当你为一家公司工作时，你自然会成为一个重度用户，有时会忘记新用户的真实体验。所以，如果你不进行实验，就会错失很多机会。我鼓励大家迈出第一步，哪怕只是做一个简单的 A/B 测试，找一个第三方工具，或者让工程师快速搭建一个系统，先从“爬”开始，再到“走”和“跑”。
莱尼 (Lenny): 你有特别推荐的工具吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我们在 Grammarly 用过 Statsig，我看到他们最近被收购了。多邻国和 Chess.com 都有内部的实验系统。多邻国是一个实验机器，所以拥有自己定制的系统是一个巨大的加速器。但我通常不建议公司从第一天起就自己开发实验系统，当公司达到一定规模时，这才有意义。
如何将公司文化转向实验驱动
莱尼 (Lenny): 你提到在 Chess.com 的目标是每年进行 1000 个实验，现在已经达到了 250 个。请谈谈这个“北极星”目标。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): Chess.com 的团队成员都对国际象棋极度狂热，所以仅仅通过为自己和社区开发产品，公司就能走得很远，而不太依赖实验和数据。但问题是，这样会导致增长不稳定。我加入公司的其中一个兴奋点，就是帮助他们平滑增长曲线，并引入实验思维。
在 2023 年之前，公司几乎不做实验。去年，他们做了大约 50 个。今年，我们有望达到 250 个，明年的宏伟目标是 1000 个。这个数字是我编的吗？当然是。但它仍然是一个目标，一个能让团队思考的方向。
1000 个实验本身没有意义，如果你只是做了实验，但没有学习、没有产生影响，那就是在浪费时间。设定一个目标，其真正的目的是引发关于“要实现这个目标，我们需要具备什么条件”的对话。 这会带来一些洞察，比如，我们需要的不仅仅是产品或工程团队来做实验，我们可以在生命周期营销中实验推送通知和邮件的文案，可以在应用商店实验截图和关键词。我们还可以让工程师为某些界面（比如主屏幕或定价页）开发无代码配置工具，以便进行更多无需工程师支持的测试。我们还需要追踪进度，确保有良好的可观测性。
所以，真正重要的是这些过程，而不是数字本身。所以，别告诉团队，我其实不那么在乎我们是否真的达到 1000 个，但如果我们能接近这个目标，并完成这些事情，我们就已经处于非常好的状态了。
莱尼 (Lenny): 好的，我保证不让他们看到这一段。Chess.com 是一个非常酷的文化转型案例，从零实验到两年后可能达到 1000 个，这相当于每天三个。是什么最有效地帮助你推动了这种文化转型？是 CEO 的支持吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的，这绝对要归功于 CEO 和联合创始人 Eric 和 Danny。他们非常棒。虽然实验并不是他们直觉上的增长方式，但他们的思维灵活性和鼓励，为公司引入了这个工具。他们在前线和我一样，积极倡导产品驱动增长和实验。我认为，加入一家公司时，与创始人的理念保持一致至关重要。
另外，我一开始举的那个关于“对局复盘”和积极性的例子，我认为这类事情才是真正能激励人的。你需要看到实际的成功案例，并庆祝它们。当人们从中学到东西，并将其应用到各处时，每个人都会感到充满活力。你不能凭空设定目标，自上而下地推行。人们需要看到它在起作用，当指标提升、学习和交付速度加快时，那会是一个非常棒的工作环境。
大规模实验的关键经验
莱尼 (Lenny): 在大规模运行实验方面，还有其他关键经验可以分享吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 系统本身与任何单个实验同样重要，甚至更重要。 首先要有一个增长模型，理解你的公司是如何增长的，要利用哪些渠道。你需要确保你的产品埋点完善，否则实验结果会不准确。我不会说出是哪家公司，但我曾在一个有内部实验工具的公司工作，三个月后我们发现，用户留存率的配置是反的，所以所有正向结果其实都是负向的。
莱尼 (Lenny): 天啊，那太尴尬了。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的，所以那之后，我们再也没有犯过同样的错误。
莱尼 (Lenny): 除了这些“恐怖故事”，你还分享了很多成功的实验案例。还有其他让你特别自豪或改变了公司发展轨迹的例子吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我已经分享了 Chess.com 和 Grammarly 的例子，我再谈谈多邻国。你之前采访过 Jackson，他谈到了“连续学习天数”(streak)。我不想抢他的风头，但通过承诺、日历打卡和鼓励用户开始，而不是追求宏大目标，我们学到了很多。
我们还做了一件有趣的事。我们成立了一个“病毒传播”(virality) 团队。病毒传播对我来说一直是个很模糊的概念，很难在产品中刻意制造。但多邻国是一个被分享得很多的产。所以，我们投入了一些时间，在应用中短暂地添加了截图追踪功能，以找出用户最喜欢截图的热点。我们发现，连续学习天数的里程碑、一些有趣的挑战，以及在排行榜上进入前三名，都是被高度分享的时刻。
于是，我们为这些时刻配备了插画师和动画师，创造了非常愉悦的体验。这非常有效。我们的做法不是违背用户直觉，强迫他们分享，而是顺势而为，找到用户已经在自发截图的时刻，让这些时刻的体验变得更好，从而将增长效果放大 5 到 10 倍。
成功游戏化的三大支柱
莱尼 (Lenny): 你提到多邻国非常擅长培养习惯和激励用户。Chess.com 似乎也是如此。你在两家公司都工作过，关于如何激励用户、创造习惯，你学到了什么？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 多邻国从第一天起就专注于“动机”，并建立了很多策略。Jorge 曾提出一个游戏化模式的三大支柱模型：核心循环 (core loop)、元游戏 (metagame) 和个人资料 (profile)。
我们的思考方式也是如此。核心循环是你完成一节课，获得一些奖励，延长你的学习天数，第二天收到推送通知。这个循环必须非常紧密，因为人们需要一个可以坚持的习惯。
然后你需要一个元游戏，对多邻国来说，这就像是学习路径，也包括排行榜、成就等长期目标，让你有持续下去的动力。
最后，个人资料也很关键。随着时间的推移，你建立起一个个人资料，它反映了你在这个产品中的投入。当你把这三者都做好时，你就能创造一个成功的长期学习旅程。
在 Chess.com，我们发现超过 75% 的新用户都自认为是新手或初学者。不幸的是，对于新手来说，下在线对战并不愉快。数据显示，不到三分之一的新手能赢得他们的第一盘棋，而输棋后的用户留存率比赢棋后低 10%。
莱尼 (Lenny): 虽然听起来不算太糟，但在规模效应下，这很糟糕。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的。所以，我们正在实验，如果你说你是新手，我们会为你打造一个更愉快的“学习下棋”体验，而不是直接让你去下在线对战。另一个例子是，在前五盘棋中隐藏你的等级分，这样你就不会看到分数一路下跌。有很多这样的小技巧。
莱尼 (Lenny): 我能想象一个引导说：“这样下就能赢”，或者在实时对战中提供提示。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 是的，或者让你和教练、朋友或机器人下。有很多不同的方式。
关于团队建设最反直觉的经验
莱尼 (Lenny): 让我们把视野再放宽一些。在你的职业生涯中，关于打造产品或团队，你学到的最反直觉的经验是什么？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我已经谈了很多关于产品的话题，所以这次我想谈谈团队。传统的招聘方式是，你写一份职位描述，列出一堆要求，然后去找一些与你公司类似的公司的人。
但在一些小型创业公司，比如多邻国，我一次又一次地看到，表现最出色的人，是那些有极高主动性 (high agency)、反应迅速、充满活力的人。他们关心公司的使命，但不一定需要在这个领域有深厚的经验。
事实上，有时候经验反而会成为一种束缚，尤其是在这个 AI 飞速发展的时代，很多你习以为常的习惯需要被刻意抛弃，你需要有一种初学者的心态。所以我比以往任何时候都更看重那些反应快、行动快、学习快的人。我认为，拥有最快学习速度的公司，最终会生存下来并茁壮成长。
莱尼 (Lenny): “高主动性”这个词最近很流行。除了反应快、行动快、学习快，你还看重哪些特质来判断一个人是否有高主动性？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 很多时候，这体现在面试过程之外。比如他们问的问题，他们是否真的深入试用过你的产品。还包括他们的推荐信，甚至他们为了安排面试而进行的沟通，以及他们在交谈中带来的能量。随着时间的推移，你会慢慢识别出这些模式。我不敢说我能做到完美，但我学会了比过去更平衡地看待这些因素，而不仅仅是照本宣科地问问题。
如何决定适合自己的公司规模
莱尼 (Lenny): 你曾在不同规模的公司工作过，从初创公司到谷歌。你认为什么规模的公司最让你感到快乐？你如何建议别人选择适合自己的公司规模？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我坚信每个人都有一个最能发挥自己才能的公司阶段。我个人经历了从大科技公司到极小的初创公司，最终找到了中间地带，我称之为我的“黄金区域”(goldilock zone)。
对我来说，能纵览整个公司的努力，同时公司规模又小到我能深入细节，与具体团队合作，阅读实验结果，关注像素级别的设计，这种平衡最能激发我的能量。我发现，中等规模的公司最符合这一点。
但在大公司，比如谷歌，你能接触到巨大的规模，从同事那里学到很多最佳实践，拥有各种工具和资源，但节奏可能较慢，推动事情落地也更难。而在极小的初创公司，节奏飞快，但我所有的白头发都是在那个时候长出来的，因为没人知道你的公司，你需要一个一个地去招人、找用户，这可能非常辛苦。
对我来说，我喜欢那种既能大规模地贡献价值，又能以天或周为单位执行，而不是以月或季度为单位的节奏。
莱尼 (Lenny): 你说的“中等规模”，大概是多少人？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我们在播客中谈到的这些公司，大约在 500 到 1000 人之间。它们通常已经成立了 10 到 20 年，业务稳健，理想情况下已经盈利。它们有优秀的领导团队，但仍有很多方面有待探索，正处于关键的转折点，所以绝不 stagnant（停滞）。
失败角 (Failure Corner)
莱尼 (Lenny): 最后一个问题，这将带我们进入播客的一个固定环节——“失败角”(Failure Corner)。我们听了很多成功的故事，但现实中，很多事情并不顺利。你能分享一个失败的经历，以及你从中学到了什么吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 在增长领域，失败是家常便饭，所以我不想举一个增长方面的例子，因为那些失败并不会太打击我的自尊。但在我职业生涯早期，我做了很多核心产品工作。我曾在一个叫 Chariot 的初创公司工作，它提供的是一种介于公交和网约车之间的通勤班车服务。
当时，我们的核心服务很受用户喜爱，可靠、快速、价格合理。但我们当时对一个想法很感兴趣：如果我们能提供类似 Uber 和 Lyft 的动态路线，来提高车辆利用率会怎么样？比如，司机在固定路线上有多余时间，可以绕路去接一个用户。我们尝试了这个叫“Chariot Directly”的功能，但最终失败了。
我从中学到了很多教训。第一，这是一个为问题寻找解决方案的典型案例，而不是从用户问题出发。 第二，在市场平台型业务中，你必须考虑到不止一方的用户。 我们过于关注乘客端的应用，而忽略了司机和运营团队的体验。当司机感到困惑或不满时，整个产品体验都会受到影响。第三，我们在产品得到验证之前就做了大量的公关宣传，这非常冒险。 它会导致巨大的沉没成本，因为一旦你宣传出去了，就不得不硬着头皮做下去。
那是十年前的事了，但我至今记忆犹新，因为它包含了三个或更多我在之后的产品生涯中一直铭记的关键教训。
莱尼 (Lenny): 听起来你后来走向了另一个极端：在告诉任何人之前，先对所有事情进行实验。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 没错。
闪电问答与总结
莱尼 (Lenny): Albert，我们已经聊了很多，几乎涵盖了我所有想聊的话题。在进入闪电问答环节之前，你还有什么想补充的吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 这次聊得很棒，希望对听众有用。说实话，在准备这次播客的几天里，我有点焦虑，担心自己是否能提出足够深刻、独立的框架。但后来我意识到，忠于自己在这些公司的真实经历就好。我的很多经验教训，都是建立在其他人成功或失败的尝试之上的。我认为重要的是，你要像一块海绵一样，吸收各种东西，然后马上付诸实践，抛弃那些行不通的，并根据自己和公司的需要进行调整。
莱尼 (Lenny): 我完全理解。我离开 Airbnb 后，第一次休假时就在想，我到底学到了什么？这促使我写了那篇《我在 Airbnb 学到的东西》的文章，并最终走上了现在的道路。反思并分享自己学到的东西，非常有力量。在播客开始前，我问你这次的目标是什么，你的回答是：“我只想回馈我所学到的东西。”我非常喜欢这个答案。
那么，我们进入激动人心的闪电问答环节。准备好了吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 准备好了。
莱尼 (Lenny): 你最常向别人推荐的两三本书是什么？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 说实话，我现在大部分时间都在读儿童读物。不过，我最近在工作中推荐了一本叫《奥格威谈广告》(Ogilvy on Advertising) 的书。它虽然已经有 40 年的历史了，但里面充满了关于文案和创意的实用例子。它提醒我们，最终重要的是促使用户采取行动，而不是仅仅创作巧妙的广告。
另外，我们 Chess.com 的联合创始人 Danny Rensch 正在出版一本回忆录，叫《黑暗方格》(Dark Squares)。他曾在一个虐待性的邪教中长大，同时也是一个国际象棋神童，这是一个令人难以置信的故事。它提醒我，你身边同事的过往，可能远比你想象的要深刻。
莱尼 (Lenny): 你最近很喜欢的电影或电视节目是什么？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 现在是橄榄球赛季，所以我每天都在关注我喜欢的球队和我讨厌的球队。我是旧金山 49 人队的季票持有者。
莱尼 (Lenny): 你最近发现并喜欢上的一款产品是什么？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 过去 20 年，我一直住在咖啡店的步行距离之内。两年前，我买了一套房子，第一次不住在咖啡店旁边，这让我很沮丧。所以我最喜欢的产品是 Breville 的咖啡机。我喜欢用它做糟糕的拉花艺术，它提醒我，那些我每天都使用、并成为我日常习惯的产品，对我的影响最大。
莱尼 (Lenny): 你有最喜欢的人生格言吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 我妈妈过去常说：“没有什么比你的声誉更重要。”这句话一直伴随着我。你每天做的小决定，你如何待人，你的品格，这些都会累积起来，为你打开意想不到的大门。
莱尼 (Lenny): 你在 Chess.com 工作，你的棋艺如何？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 和专业棋手比起来很差，但和业余爱好者比起来还不错。我的等级分大概在 1800 左右。
莱尼 (Lenny): 你每天都下棋吗？公司会给你们时间下棋吗？就像 Patagonia 的创始人写的《让我的员工去冲浪》一样？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 当然。我们随时都可以下棋，公司甚至有内部的国际象棋教练，我可以预定课程，每两周上一次课。
莱尼 (Lenny): 这肯定会为你们吸引很多人才。Albert，这次非常感谢你。最后两个问题，大家可以在哪里找到你？听众如何能帮到你？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 谢谢你的邀请。你可以在 LinkedIn 或 Twitter 上找到我。我虽然不常发帖，但会经常看。如果我今天说的有什么让你产生共鸣，欢迎随时联系我交流。
莱尼 (Lenny): 他们可以在 Chess.com 上找到你下棋吗？
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 可以。我的用户名是“Go Niners”，因为我是 49 人队的球迷。
莱尼 (Lenny): 哇，你肯定会收到很多对战邀请。Albert，非常感谢你来到这里。
阿尔伯特·程 (Albert Cheng): 非常感谢。
