前几天和一位做用户增长的朋友聊天，他跟我抱怨，说现在做增长越来越难了
以前他们团队靠几个经典套路，比如红包裂变、社群运营、内容矩阵，效果立竿见影，但现在这些招数好像都失灵了，用户越来越精明，渠道成本越来越高，老板还要他拿出更精确的ROI预测
他说的这个困境，我估计很多做产品、做运营的朋友都感同身受，增长黑客这个词，曾经代表着一种野蛮生长的、充满直觉和创意的打法，但今天，它正经历一场深刻的范式转移
问题的核心，其实在于增长的燃料变了
过去的增长，很大程度上依赖的是「经验主义」，是那些藏在老炮脑子里的感觉、直觉和成功套路，你知道在哪个节点该做什么活动，知道什么样的文案能打动用户，但这些知识往往是隐性的、难以复制的，而且严重依赖于特定的人和特定的时间窗口
一旦市场环境变了，用户心智变了，或者你换了一家公司，这套经验可能就失效了
而AI带来的变革，恰恰是把这种隐性的、依赖直觉的「经验主义」，转化为显性的、可被算法学习和优化的「数据智能」
举个例子，以前我们做A/B测试，可能一次就测两三个变量，比如标题的颜色、按钮的文案，然后等上一周看数据结果
但现在，基于机器学习的系统可以同时测试成百上千个变量的组合，实时分析用户行为数据，自动找出最优解，并且能预测新用户群的偏好，这种速度和精度，是人力根本无法企及的
这不仅仅是工具升级，这是底层逻辑的颠覆
增长黑客不再仅仅是那个能想出绝妙创意的点子王，他更需要成为一个「数据智能系统的架构师」和「人机协作流程的设计者」
他的核心能力，变成了如何定义增长问题，如何选择和处理数据，如何设计和训练算法模型，以及如何解读结果并指导下一步行动
创意依然重要，但创意产生的过程被极大地增强了，你可以用AI生成海量的广告创意、推送文案、落地页设计，然后让系统去快速验证，把最有效的筛选出来
这让我想起我们AI MBA项目里的一些同学，他们很多人来自互联网大厂的增长部门，以前他们最头疼的就是如何向老板证明某个增长策略的有效性，数据报表做得再漂亮，也总感觉缺少一点说服力
但现在，他们开始学习用因果推断模型去分析用户行为，用预测模型去模拟不同策略下的增长曲线，用自然语言处理去实时监测用户反馈中的情绪和需求变化
他们提交的作业和案例分析，已经不再是简单的数据罗列，而是一套完整的、基于数据智能的增长诊断和优化方案
这种转变带来的一个深远影响是，增长工作的「可解释性」和「可积累性」大大增强了
以前一个增长负责人离职，可能带走了他脑子里所有的经验和直觉，团队又要重新摸索
而现在，一个运行良好的数据智能系统，会持续沉淀下关于用户、关于市场、关于渠道的知识，这些知识被编码在模型和算法里，成为组织可以持续迭代的资产
当然，这并不意味着人的作用被削弱了
恰恰相反，人的作用被提升到了更高的维度，你需要有更强的战略眼光，去判断哪些增长机会是值得用AI去深挖的，你需要有更深的业务理解，去确保算法优化的方向与公司的长期目标一致，你还需要有伦理和风险的意识，避免算法陷入「唯数据论」的陷阱，比如为了短期指标去伤害用户体验
所以，未来的增长负责人，更像是一个「懂AI的商业决策者」，他既精通商业逻辑和用户心理，又能驾驭数据智能这个强大的新引擎
这对于我们每个身处这个行业的人来说，既是一个巨大的挑战，也是一个前所未有的机会，它要求我们打破过去的知识边界，去学习那些看似陌生的东西，比如机器学习的基础原理，比如数据工程的流程
但这个过程，不正是「海盗」精神的体现吗，在未知的海域里，放弃旧地图，依靠新的罗盘和工具，去探索新的增长大陆
那些敢于拥抱这种变化，率先完成自身能力升级的人，将会成为下一波增长浪潮的领航者