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name: "Growth hacking experiments — 50 tactics ranked by Effort/Impact"
repo: https://github.com/gingiris-1031/gingiris-skills
source: https://github.com/gingiris-1031/gingiris-skills/blob/HEAD/skills/growth-hacking-playbook/SKILL.md
license: "MIT"
install: "npx skills add gingiris-1031/gingiris-skills --skill growth-hacking-playbook"
page: https://100xlab.com/resources/agent-skills/gingiris-1031-gingiris-skills--growth-hacking-playbook--6jz9d0
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## ⚠️ 区分 B2B 与 2C

本 skill 默认偏 dev / 开源 / B2B SaaS。若产品是 **2C 消费品 / 教育 / 应用 / 游戏**：核心指标换成 D1/D7/D30 留存、激活率、病毒系数 K（非 MRR/CAC/LTV）；冷启动渠道换成垂类社区 / 短视频 / 垂直 KOL（非 PH/HN/LinkedIn）。完整 2C 适配指南 + 各国渠道公开数据见 → `gingiris-seo-geo/references/2c-adaptation.md`。

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## 📦 Install

```bash
clawhub install growth-hacking-playbook
```

**What you get after installing:**
- 50 ICE-scored growth experiments pre-ranked by impact, confidence, and ease
- Viral loop and referral mechanics with setup instructions and success metrics
- Rapid testing framework for running 3 experiments/week without burnout

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# Growth Hacking Experiments — 50 Tactics Ranked by Effort/Impact

> 🌍 **Language / 语言**: [中文](#中文版) | [English](references/en/README.md) | [日本語](references/ja/README.md) | [한국어](references/ko/README.md)

Stop guessing what to try next. 50 experiments, scored and sorted so you pick the right one.

- **ICE-scored tactics**: Impact, Confidence, Ease — pre-calculated for you
- **Acquisition hacks**: Referral loops, content repurposing, community seeding
- **Activation experiments**: Onboarding tweaks that move the needle fast
- **Retention plays**: Re-engagement, habit loops, and notification optimization
- **Rapid testing framework**: How to run 3 experiments per week without burning out

## Related Gingiris Skills
- Full version: https://clawhub.ai/gingiris-1031/skills/gingiris-launch
- All skills: https://clawhub.ai/gingiris-1031
- Follow: [@WeiYipei on X](https://x.com/WeiYipei)

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## Supporting file: _meta.json

```json
{
  "ownerId": "kn71ssmn8xj5cgbj8dgnbr4dvs87rhh8",
  "slug": "growth-hacking-playbook",
  "version": "1.1.1",
  "publishedAt": 1780410621019
}
```

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## Supporting file: .clawhub/origin.json

```json
{
  "version": 1,
  "registry": "https://clawhub.ai",
  "slug": "growth-hacking-playbook",
  "installedVersion": "1.1.1",
  "installedAt": 1781587146464
}
```

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## Supporting file: references/en/README.md

# Growth Hacking Experiments — 50 Tactics Ranked by Effort/Impact

Stop guessing what to try next. 50 experiments, scored and sorted so you pick the right one.

## ICE-Scored Tactics

Impact, Confidence, Ease — pre-calculated so you can prioritize instantly.

- **Scoring method**: Each tactic rated 1–10 on Impact (potential upside), Confidence (evidence it works), Ease (speed & cost to implement)
- **Prioritization**: Multiply I×C×E for composite score; run highest scores first
- **Batch planning**: Pick top 3 experiments per sprint; don't run more than 3 simultaneously
- **Review cadence**: Score results after each experiment; update confidence scores for similar tactics
- **Kill threshold**: If no signal after 2 weeks at minimum viable scale, stop and move on

## Acquisition Hacks

Get more people into the top of your funnel.

- **Referral loops**: Two-sided incentives (give $X, get $X); optimize for ease of sharing
- **Content repurposing**: One blog post → Twitter thread → LinkedIn carousel → short video → newsletter
- **Community seeding**: Become genuinely helpful in 2–3 communities before any promotion
- **Piggyback strategy**: Integrate with or appear alongside products your users already love
- **Micro-influencer trades**: Exchange product access for authentic content (not paid posts)

## Activation Experiments

Get new signups to their "aha moment" faster.

- **Onboarding reduction**: Remove every step that doesn't directly contribute to first value
- **Personalized paths**: Route users by use case/role to relevant first experience
- **Magic moment acceleration**: Identify the action that correlates with retention; push users toward it
- **Progress indicators**: Show completion % to trigger commitment bias
- **Live examples**: Pre-populate with sample data so users see value before doing work

## Retention Plays

Keep users coming back after the first week.

- **Re-engagement emails**: Triggered by 3+ days of inactivity with personalized content
- **Habit loops**: Design trigger → action → variable reward → investment cycles
- **Notification optimization**: Right message, right channel, right time — A/B test aggressively
- **Feature discovery**: Surface advanced features after users master basics (progressive complexity)
- **Loss aversion**: Show users what they'll lose if they leave (data, streaks, status)

## Rapid Testing Framework

How to run 3 experiments per week without burning out.

- **Experiment doc template**: Hypothesis, metric, minimum sample, duration, success criteria
- **Resource allocation**: 70% on proven channels, 20% on experiments, 10% on moonshots
- **Speed over perfection**: MVP version of the experiment first; polish only if it works
- **Learning log**: Document every experiment outcome (wins AND failures) for institutional memory
- **Team rhythm**: Monday = plan experiments, Friday = review results, rinse and repeat

## Related Gingiris Skills
- Full version: https://clawhub.ai/gingiris-1031/skills/gingiris-launch
- All skills: https://clawhub.ai/gingiris-1031
- Follow: [@WeiYipei on X](https://x.com/WeiYipei)

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## Supporting file: references/ja/README.md

# グロースハッキング実験 — 労力/インパクト別50の戦術

次に何を試すか迷わない。50の実験をスコアリング・ソートし、正しい選択を支援。

## ICEスコア付き戦術

Impact、Confidence、Ease — 即座に優先順位付けできるよう事前計算。

- **スコアリング手法**: 各戦術をImpact（潜在的上昇余地）、Confidence（効果のエビデンス）、Ease（実装速度＆コスト）で1〜10評価
- **優先順位付け**: I×C×Eの複合スコアを計算し、最高スコアから実行
- **バッチ計画**: スプリントあたりトップ3の実験を選択。3つ以上を同時に実行しない
- **レビューリズム**: 各実験後に結果をスコア付け。類似戦術の信頼度スコアを更新
- **停止閾値**: 最小実行規模で2週間シグナルがなければ中止して次へ

## 獲得ハック

ファネルの上部に多くの人を集める。

- **リファラルループ**: 双方向インセンティブ（$Xあげて$Xもらう）。シェアのしやすさを最適化
- **コンテンツリパーパシング**: 1つのブログ記事→Twitterスレッド→LinkedInカルーセル→ショート動画→ニュースレター
- **コミュニティシーディング**: プロモーションの前に2〜3のコミュニティで本当に役に立つ
- **ピギーバック戦略**: ユーザーがすでに愛用しているプロダクトと統合するか並んで表示される
- **マイクロインフルエンサートレード**: 有料投稿ではなく、プロダクトアクセスとオーセンティックなコンテンツを交換

## アクティベーション実験

新規サインアップを「アハモーメント」により早く到達させる。

- **オンボーディング削減**: 最初の価値に直接貢献しないすべてのステップを削除
- **パーソナライズドパス**: ユースケース/役割別に関連する初回体験にルーティング
- **マジックモーメント加速**: リテンションと相関するアクションを特定し、ユーザーをそこに向かわせる
- **進捗インジケーター**: 完了%を表示してコミットメントバイアスを活用
- **ライブ例**: サンプルデータで事前入力し、作業前に価値を見せる

## リテンションプレイ

最初の週以降もユーザーを引き留める。

- **リエンゲージメントメール**: 3日以上の非アクティブでトリガーされるパーソナライズコンテンツ
- **ハビットループ**: トリガー→アクション→可変報酬→投資のサイクルを設計
- **通知最適化**: 適切なメッセージ、適切なチャネル、適切なタイミング — 積極的にA/Bテスト
- **機能発見**: ユーザーが基本を習得した後に高度な機能を表面化（段階的複雑性）
- **損失回避**: 離脱した場合に失うものを表示（データ、ストリーク、ステータス）

## 高速テストフレームワーク

燃え尽きずに週3回実験を実行する方法。

- **実験ドキュメントテンプレート**: 仮説、メトリクス、最小サンプル、期間、成功基準
- **リソース配分**: 実証済みチャネルに70%、実験に20%、ムーンショットに10%
- **完璧さより速度**: まず実験のMVPバージョン。効果があった場合のみ磨く
- **学習ログ**: すべての実験結果（成功も失敗も）を組織の記憶として記録
- **チームリズム**: 月曜＝実験計画、金曜＝結果レビュー、繰り返し

## 関連Gingirisスキル
- フルバージョン: https://clawhub.ai/gingiris-1031/skills/gingiris-launch
- 全スキル一覧: https://clawhub.ai/gingiris-1031
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## Supporting file: references/ko/README.md

# 그로스 해킹 실험 — 노력/임팩트 순위별 50가지 전술

다음에 무엇을 시도할지 고민하지 마세요. 50개 실험을 스코어링하고 정렬하여 올바른 선택을 도와줍니다.

## ICE 스코어 전술

Impact, Confidence, Ease — 즉시 우선순위를 매길 수 있도록 사전 계산.

- **스코어링 방법**: 각 전술을 Impact(잠재적 상승 여지), Confidence(효과 증거), Ease(구현 속도 & 비용)에서 1~10으로 평가
- **우선순위**: I×C×E의 복합 점수를 계산; 최고 점수부터 실행
- **배치 계획**: 스프린트당 상위 3개 실험 선택; 3개 이상 동시 실행 금지
- **리뷰 리듬**: 각 실험 후 결과를 스코어링; 유사 전술의 신뢰도 점수 업데이트
- **중단 임계값**: 최소 실행 규모에서 2주간 시그널 없으면 중단하고 다음으로

## 획득 해킹

퍼널 상단에 더 많은 사람을 유입합니다.

- **리퍼럴 루프**: 양방향 인센티브($X 주고 $X 받기); 공유 용이성을 최적화
- **콘텐츠 재활용**: 블로그 포스트 1개→트위터 스레드→LinkedIn 캐러셀→숏폼 동영상→뉴스레터
- **커뮤니티 시딩**: 프로모션 전에 2~3개 커뮤니티에서 진정으로 도움이 되기
- **피기백 전략**: 사용자가 이미 사랑하는 제품과 통합하거나 나란히 노출
- **마이크로 인플루언서 트레이드**: 유료 포스팅이 아닌 제품 접근 권한과 진정성 있는 콘텐츠 교환

## 활성화 실험

새 가입자를 "아하 모먼트"에 더 빨리 도달하게 합니다.

- **온보딩 축소**: 첫 가치에 직접 기여하지 않는 모든 단계 제거
- **개인화된 경로**: 유스케이스/역할별로 관련 첫 경험으로 라우팅
- **매직 모먼트 가속**: 리텐션과 상관관계가 있는 액션을 식별하고 사용자를 그 방향으로 유도
- **진행률 표시기**: 완료 %를 표시하여 커밋먼트 바이어스 촉발
- **라이브 예시**: 샘플 데이터로 미리 채워서 작업 전에 가치를 보여줌

## 리텐션 플레이

첫 주 이후에도 사용자가 돌아오게 합니다.

- **리인게이지먼트 이메일**: 3일 이상 비활성 시 개인화된 콘텐츠로 트리거
- **해빗 루프**: 트리거→액션→가변 보상→투자 사이클 설계
- **알림 최적화**: 적절한 메시지, 적절한 채널, 적절한 타이밍 — 적극적으로 A/B 테스트
- **기능 발견**: 사용자가 기본을 마스터한 후 고급 기능을 노출 (점진적 복잡성)
- **손실 회피**: 떠나면 잃게 되는 것을 보여줌 (데이터, 스트릭, 상태)

## 빠른 테스트 프레임워크

번아웃 없이 주 3회 실험을 실행하는 방법.

- **실험 문서 템플릿**: 가설, 지표, 최소 샘플, 기간, 성공 기준
- **리소스 배분**: 검증된 채널에 70%, 실험에 20%, 문샷에 10%
- **완벽보다 속도**: 먼저 실험의 MVP 버전; 효과가 있을 때만 다듬기
- **학습 로그**: 모든 실험 결과(성공과 실패 모두)를 조직의 기억으로 기록
- **팀 리듬**: 월요일 = 실험 계획, 금요일 = 결과 리뷰, 반복

## 관련 Gingiris 스킬
- 전체 버전: https://clawhub.ai/gingiris-1031/skills/gingiris-launch
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