这是一篇关于互联网保险增长策略的文章，我们将对文章进行改写，使其更容易理解。以下是改写后的文章：

保险也需要增长黑客策略

互联网保险曾经尝试过使用互联网产品的用户增长模型AARRR（获客-激活-留存-付费-病毒传播），其中最著名的就是平安保险在15年推出的以“医、食、住、行、玩”为核心的战略。然而，随着时间的推移，这个战略中的一些应用已经不再有效。首月1元的保险模式将保险产品变成了类似互联网产品的模式，吸引了大量低门槛的用户加入。但如何解决后续的用户留存和复购问题，成为了互联网保险公司必须重视的挑战。在这个时候，增长黑客的理论在保险领域找到了最好的应用场景。

提出假设

在解决保险客户首月1元产品的留存问题时，我首先划定了1.0版本的边界：提升购买后次月的续期率（扣款成功率）。通过分析数据，我提出了两个假设：流失用户的主要原因是关闭代扣和退保，而且购买前后存在认知不一致的情况。经过与渠道的沟通和实际体验后，我们发现销售页对次月保费的说明不够明确，导致用户购买后发现次月保费比首月要高，从而流失。基于这些假设，我们与渠道合作，去掉了支付成功页的次月保费，并采取了一系列配合策略。实验结果显示，购买后次月流失用户减少了50%。

复利效应

增长黑客的理论指出，任何策略都会产生正向和负向效应，好的策略应该是正向效应大于负向效应。这可以用1.01的365次方等于37.78和0.99的365次方等于0.02的例子来解释。这表明一次正确的策略和错误的策略重复多次后会产生巨大的差距。在保险领域的传统电销中，电话回访策略被验证为非常有效，可以让用户感受到关怀，有助于后续的留存和复购。因此，这个策略也被应用到首月1元保险的留存中。然而，在设计实验时没有设置实验组和对照组，结果发现很多用户在购买后并没有意识到自己购买了什么产品，电话回访反而引发了质疑和情感破裂。重新设计实验后，对照组的次月留存明显高于实验组。这个例子告诉我们，复利效应下，正确的实验设计和验证变量的重要性。

实验设计

在处理流失用户召回（关闭代扣）时，我们曾经进行过人工和AI的召回实验，结果显示AI的效果优于人工。于是我们提出了赠送额外权益的增强版召回策略，但在设计实验时，运营同学只设计了赠送A权益和赠送B权益的实验组，并没有设置不赠送任何权益的对照组。当意识到这个问题时，策略已经快要上线了。我提出了质疑，如果没有对照组，极端情况下赠送权益的实验组可能比之前不赠送的策略效果更差。最终的数据表明，两个实验组的效果比不赠送时更差。这个例子教会我们在A/B测试中，要牢记验证的变量是什么，控制好变量，做好实验设计。

不止于相关性

在流失用户召回的实验中，人工和AI的召回效果显示AI的效率更高。然而，在看到这个意外结果后，我建议运营同学一定要去听电话录音，弄清楚其中的因果关系。然而，他没有立即行动，而是在赠送权益的实验中得到了相同的结果。这次他终于听从了我的建议，结果发现人工坐席在拨打电话时没有太大的积极性，导致效果不如标准水平的AI。这个例子告诉我们，如果不弄清楚相关性背后的因果关系，可能会得出错误的结论。

实际上，很多人对于迷信AB测试团队的一个批评是他们只注重相关性，而不深入研究因果关系。有一个故事讲述了这个问题：今日头条在某个国家进行实验，发现使用紫色的视觉色系可以提高用户的留存率。但是，人们对于其中的因果关系并不清楚，也没有深入研究。

在设定实验目标方面，很多人忽视了这一点。他们认为实验只是为了得到一个最终结果，用数据说话。因此，在实际操作中，他们只关注实验的设计，而不去设定实验的目标。然而，实验目标是非常重要的。以张小龙在“微信十周年”上的演讲为例：他在黑板上写下了一个断言，即未来视频的播放量、关注、朋友推荐和机器推荐的消耗比例应该是1:2:10。这个断言是基于以下解释：内容分为两种，一种是需要花脑力去理解的知识性信息，属于学习；另一种是不需要花脑力的思维舒适区的消费类信息，属于娱乐。朋友推荐是朋友强迫你获取你未必感兴趣的知识性信息，属于学习类；机器推荐是系统根据你的兴趣推荐让你感到舒适的消费类信息，属于娱乐类。关注中包含了这两种信息。由于关注的东西你已经知道大概会是什么，所以并不太有吸引力，因此比例是1。朋友推荐虽然看起来累，但是不能错过，所以比例是2。而机器推荐符合懒人原则，是大多数人更容易消费且获得舒适感的信息，所以比例是10。然而，现在的数据并不符合这个比例。朋友推荐产生的整体视频浏览量是机器推荐的2倍。因此，张小龙让数据团队统计了一下，只考虑有关注的用户。由于有关注的用户很少，属于活跃用户，所以代表了未来活跃用户的行为。统计结果显示，有关注的用户在三个tab产生的视频浏览量比例大约是1:2:9。这个结果让他非常惊讶，它只是一种粗略的估计，并不是特别准确的预测。但是，它表明我们做东西的习惯是，先推理出一个结果，然后用数据去验证，以检验方向是否正确。因此，无论是进行实验还是进行活动运营，都需要有一套逻辑自洽的推理过程（假设基础）来支撑预测数字的背后。这将促使个人进行更深入的思考。如果不进行这一步，评估实验结果时很容易陷入无章可循的境地。举个反例，我让某个运营同学分析了因余额不足而流失的用户在不同节点（主要是月缴扣费节点）下的召回效率差异。起初，我建议他做个预测分布情况，但他并没有采纳。当数据出来后，他陷入了迷茫，因为传统认知中，用户历史缴费期次越多，用户对产品的认同度越高，召回效率也会越高。但是数据显示，在第二次扣费节点下的召回效率最高，第四次扣费次之，第三次扣费最差。在我提示下，他重新分析了第二次扣费后的用户留存情况，最终找到了答案。

关于用户增长策略模板，这是我几个月前整理的一个模板，融合了增长黑客理论中的主要关键要素。内容形式并没有什么特别之处，重要的是坚持去执行。时间会给你最好的答案，这是复利效应。这个模板主要涉及到迭代动作，即在何时、何地/渠道以及做什么来对目标用户进行操作。而怎么做主要指的是开发新功能、进行活动、进行触达等。而假设基础（为什么）主要是基于定量（数据分析）和定性（用户研究）的相关依据。你可以参考《张小龙：微信十年的产品思考》这本书。