相關筆記：
1.LinkedIn的雙重病毒循環
邀請人數的魔法數字：通過A/B測試調研了新注冊用戶愿意邀請的朋友數量。經過反復試驗，最終確定了“4”這一魔法數字，當系統默認建議用戶邀請的朋友數量不偏不倚剛好4人，能實現最大程度的邀請轉化率。
允許用戶導入自己郵箱通訊錄里的聯系人。
“重建關系流”(Reconnect Flow）
新注冊用戶與潛在的同事建立連接；輸入以往公司與職位。
直接有效地增加了新用戶的連接數量，沒話用戶的個人資料頁面，對外提供更多有價值的展示信息，有助于后續的自然互動
隨著新用戶的不斷注冊加入，老用戶也會時不時地被動收到新用戶的添加好友邀請，這有助于喚回他們，維持活躍
經過優化，LinkedIn的PV提升了41%，站內搜索量提升了33%，用戶個人資料頁面的信息完成度提升了38%。
雙重病毒循環(Double Viral Loop）
新注冊用戶源源不斷地帶來更多用戶，同時老用戶也會時不時回來看看，處理請求，或者主動發起好友邀請。兩個循環同時發生，同時奏效。
用“聲譽”(Endorsement）系統將活躍者與非活躍者聯系起來。互貼標簽。
2.A/B測試，網站活躍率提升的法寶
Airbnb曾測試過把“保存到心愿單”的收藏圖標由星形改為愛心，結果僅憑這一改動就讓心愿列表的使用率提升了30%
3.移動端的A/B測試
“誘餌效應”：
作為一種“誘餌”存在的額外選項，錨定了人們的心理評估標準，將思維局限在慣性框架之內，影響人們快速做出可能是與理性背道而馳的判斷。
看似畫蛇添足的按鈕，反而刺激了用戶參與的活躍度。
案例：Tinder在“喜歡”按鈕基礎上增加“不喜歡”按鈕
當顯示配對異性照片的主界面上只放有一個可點擊的“喜歡”按鈕時，該按鈕平均每天的點擊數約為7000次（不喜歡則直接滑走照片查看下一張）；后來進行A/B測試，新增了一個“不喜歡”按鈕，在其他因素維持不變的前提下，這個版本每天“喜歡”的點擊數可以上漲到12000此左右。
4.另辟蹊徑，降低用戶活躍的門檻
明確地了解到用戶有某一方面的需求，但礙于技術實現成本或行業成熟度等制約，開發起來難度較高。在同樣的規則下，通過巧妙的思路破除用戶在功能使用中的障礙，降低活躍門檻。
案例：
SKYPE采用游戲中常用的聲音定位技術，做出“偽立體聲”。
手機聽歌，鎖屏狀態下看歌詞（不停更換鎖屏界面上的專輯封面）
WiFi萬能鑰匙
用截圖、光學字符識別技術自動讀取識別圖中Wi-Fi熱點，解決了Wi-Fi熱點列表的獲取難題，降低用戶記憶和手動輸入熱點名稱的門檻，得以在蘋果官方市場上架。
5.補貼
6.游戲化(Gamification)
游戲四大決定性特征：
a) 目標、
b) 規則、
c) 反饋系統（點數、級別、得分、進度條等）、
d) 自愿參與
案例：簽到、徽章點亮、VIP成長體系、數據統計報表等
7.腳本化自動運營
案例：豌豆莢“貼吧神獸”
