如何评价你的加密协议或产品的成功与成长？在 Web2 时代，市场营销团队有成熟的衡量体系，但在加密领域，尤其是 L1、L2 和协议层，进军市场的标准方法依然处于探索阶段。部分指标尚未完善，有些指标变得次要，许多数据体系都需结合区块链特性重新构建。

我与众多增长与营销负责人沟通，他们的看板各不相同，这是因为无论是 L1、L2，还是 DeFi 协议、钱包、游戏，“增长”的标准都不尽相同。我们需要从整体视角深入理解这些分化：

L1、L2 的增长本质在于活跃的用户和开发者社区。评估 L1 或 L2 的效果，关键在于每月活跃地址（MAA）和平台上新应用数量。如果只有 MAA 增长但应用未提升，可能仅是单个热门应用拉动，或存在刷量行为；理想情况下，两项指标应同步提升。此时 CMO 除了推广协议本身，更要强化社区的营销引擎职能。

协议层的增长重点在用户、交易量和锁定总价值（TVL，存入协议智能合约的资产总美元价值），以及协议保障的总价值（TVS）。TVL 虽存在争议，但结合其他指标一起考察，则能更全面刻画增长态势。有创始人提到，他们还会计算“活跃 TVL 的资本成本”，即激励成本与手续费/TVL 的收益比。

对于基础设施和 SaaS 创企，增长常以单一产品线为核心。例如，开发平台 Alchemy 会针对各产品线分别衡量客户和收入增长，类似传统 SaaS 运作。更细致地讲，关注现有客户经常性收入的留存比例（GRR）可判断产品粘性与客户稳定性；净收入留存率（NRR）则反映加销带来的整体收入提升能力。

钱包和游戏的增长方式亦较为传统，核心还是用如下指标衡量总体活跃度与收入：

• 每日活跃地址（DAA）：每日网络内活跃的唯一地址数
• 每日交易用户（DTU）：DAA 的子集，指每日进行创收交易的唯一地址数
• 每用户平均收益（ARPU）：指定周期中单个用户产生的平均收入

如果涉及代币，代币价格和持有分布也成为关注要点，但指标权重仍需结合你的目标。例如，究竟是追求众多小额持币者，还是少数大户持仓？需要根据产品类型、发展阶段及战略方向，量身定制最适合的衡量体系。

你的数据看板该纳入哪些指标？下文列举了核心可追踪指标，并补充说明这些数据在营销漏斗中的作用——但如何选择、权重分配、如何利用数据，最终都由你自主决策。

核心指标：关键价值

增长指标如 CAC、LTV、ARPU（详见下文或前述定义），是判断客户获取成效和效率的核心数据。

这些体系在传统 SaaS 已发展成熟，但在加密行业，“客户”实质常指“钱包”，价值创造逻辑亦有差异，因此必须针对性调整。下文将基于加密业务解读这些指标细节。

客户获取成本（CAC）

CAC 即获取单一客户的总成本，主要有两套测算方法：

• 混合 CAC：以新增客户数为分母，总获客成本为分子，得出所有渠道下平均每位新客户的成本——不只付费获客，也包括自然增长（但难以识别具体策略的实际成效）。
• 付费 CAC：只测算付费渠道获取的客户。许多团队习惯大规模投放，却忽略数据反馈。付费 CAC 直观反映了付费客户的成本及各项推广活动的有效性。尤其在加密行业早期，许多项目投入大量激励，实际效果却未有系统性复盘。

成本范畴包括哪些？广告投放、赞助、物料制作、任务激励（如 Galaxe、Layer3、Coinbase Quest 等平台），以及定向空投都可计入 CAC。

“客户”定义？在加密项目下，“客户”可以是用户或者开发者。比如协议上的新钱包地址产生交易，即可被视为协议客户。

生命周期价值（LTV）与每用户平均收入（ARPU）

LTV 即一个客户在合作周期内能为产品带来的未来净利润现值，反映客户留存时间内的整体价值，包括全部消费数据。

LTV 的测算本身非常细致复杂。在加密场景下，由于“用户”通常是匿名钱包——同一个用户可能拥有多个钱包——所以 LTV 更多体现为单个钱包对 TVL 的贡献或协议智能合约存入的资产总额。

如果说 TVL 展示了当下 DeFi 协议的资产规模，那么 LTV 则衡量某钱包在协议全周期内的总价值贡献。

LTV:CAC 比率

LTV 通常用于衡量 CAC 的合理性，即客户的持续价值与获取成本的对比。LTV:CAC 比率直观反映获客的经济效益。

以传统 SaaS 为例，3:1 比例被视为优异：意味着每花一块钱获客，就能收回三倍客户价值，并有充足利润再投入增长。在加密领域，目前尚无统一市场基准。

加密业务还需结合空投、积分等激励考量 LTV:CAC 比率，这些因素可能使指标失真。理想路径是激励吸引用户，用户实际认同产品后自然留存，此时 CAC 下降、LTV 上升，指标表现更加健康。

以下为本篇涵盖的核心数据及其在加密市场中的实操建议：

上述指标为不同营销漏斗阶段衡量增长成效与成本提供了基础框架。

加密增长漏斗全解析

确立好核心指标后，下一步就是将其映射到营销漏斗自上而下的每一个环节。需要注意，区块链领域的增长漏斗与 Web2 不完全一致，各阶段在加密营销策略、行业特性及社区驱动层面，都呈现出独到的差异，包括链上活跃、代币激励等全新动力。

下文逐步梳理每一环节的关键策略、衡量指标及其与 Web2 的显著差异：

认知 / 潜在用户获取

无论是传统还是加密领域，营销漏斗的首步都是认知提升。即便在加密圈，品牌认知始终是后续增长的基础。

此阶段也是 CAC 开始测算的节点。“触达”——即有多少唯一用户看到内容——是重要指标。触达量尤其适用于评估媒体、宣传、公关等面向大众的营销渠道。核心在于区分短暂高潮和真实粘性：用户只是浏览，还是实际有意愿尝试产品？

核心获客指标之外，选用不同的用户获取渠道，各自具备独特优势和加密行业特性：

KOL 与影响者

付费请大 V 或 KOL并不总能带来深度互动。尤其当影响者与项目缺乏真实关联，受众也很难实际转化。

而与理念契合、能真诚表达热情的影响者协作，往往效果更佳。不妨关注“微影响者”，即垂直细分领域具有信任度的人；或充分发挥团队成员的专家身份，持续发声树立社群影响力。例如，Aztec（注重隐私的 L2）CMO Claire Kart 既是团队关键影响者，还积极发掘新兴 KOL，通过有机互动推动生态扩展。

广告投放

加密广告渠道面临诸多挑战。传统平台（如 Google、Meta）广告政策不明朗，投放常受限。即便渠道可达，广告易被社区视为骗局，因为诈骗者常用类似格式诱导访问恶意网站。

加密营销团队更偏好 X、LinkedIn、Reddit、TikTok、Apple App Store 这些新媒体，也可以尝试 Brave 浏览器广告、Coinbase/Base 内的 Spindl 广告，或 MiniApps、Farcaster 平台内容，以及 AI 搜索优化新玩法。

推荐与联盟营销

推荐计划与传统营销原理一致：他人通过你的邀请注册，你即时获得链上奖励。Blackbird 等项目展示了如何通过链上推荐和社区长期激励，实现网络效应持续增长，不仅限于一次性获客。

口碑推荐是加密领域最强驱动力之一。C 端产品往往靠用户真心推荐扩散，基础设施产品则依赖现有客户、开发者带动。

衡量口碑举荐可以用净推荐值（NPS），或在新用户注册/入驻环节直接调研是否通过推荐、推荐来源等。

本质上，推荐机制是“倒漏斗”：即用户不断把新用户反馈到漏斗顶部。早期用户变身布道者，持续推动网络自增长。

关于真实用户数据的准确性：社交平台等行业普遍面临用户与机器人的区分难题。加密项目具备链上身份验证手段，比如 World ID 人类认证、zkPassport 零知识证明，可过滤机器账户和空投农户。增长团队既能用这些机制强化社区“女巫防护”，也能获取真实用户画像，为产品留存策略提供数据支持。

网络效应的加密动力

加密领域独有的增长驱动是代币。相较传统市场，这种机制能高效吸引用户、开发者和流动性，帮助项目克服冷启动难题。关键不是投机，而在于代币价格上涨带来的群体参与意愿。当价格表现强劲，社区与开发者更有动力聚集，产品吸引力显著提升。

意向 / 兴趣阶段

意向环节在加密领域尤为重要：每一项决策（如买币、购买硬钱包）都涉及大量用户教育，因为区块链仍处早期阶段，复杂性高。让用户获得充分信息，自主权衡不同产品至关重要，这也是 Coinbase、Alchemy 等投入教育内容的原因。

高质量的教育体系不仅介绍功能，还深入讲解底层机制，如安全、托管、社区和金库治理、代币经济模型等。开发者需要技术文档、教程，普通用户则重视操作指南（如转账前资金处理）。

常见策略包括注册/购买流程内的邮件推送、产品提示、互动式引导、试用或“测试网”体验。企业也会优化内容以适应 LLM 检索，使品牌在用户咨询时优先被检索到。

优秀团队不仅关注点击或下载，更关注用户是否完成有信任感且有意愿的中间动作（如加入候补名单、测试小额转账）。不同渠道对应不同指标，核心还是要与后续转化形成闭环。

转化

转化环节即用户完成预期行动。传统营销转化既可理解为购买、试用注册、销售线索，区块链同样如此：钱包下载、代币购买、代码部署等均可视为转化。指标定义需结合真实业务场景，精确追踪转化环节有助于后续数据分析和策略优化。

必须分渠道跟踪转化（如线下活动带来的钱包下载），只有这样，团队才能科学调整预算与营销策略。

归因是转化分析的难点，尤其是链下与链上用户路径的整合。Google Tag Manager 可跟踪网站转化，Addressable 等新工具可打通钱包持有者，实现从网站到链上全流程追踪。用户旅程并非线性，可能先看 X 平台宣传，后参加线下活动，再完成链上首笔交易。

尽管加密项目历史上归因难度较高，但随着分析工具普及，用户行为已逐步可视化。多钱包共用现象通过工具归属至同一用户，实现具体动作的真实追踪。随着 Web2 隐私政策加强，链上数据透明优势更加突出，保障用户权益同时提升数据完整性。

转化后互动

传统漏斗中，参与度/兴趣主要衡量用户在购买前的互动。加密领域还需关注转化后的线上线下、链上链下参与。此类指标不仅指导留存策略，还反映社群健康度。

线上互动指标包括：

• Discord、论坛、在线聊天的参与量
• X 平台活跃度
• 社群舆情分析
• 治理投票参与情况

许多团队仍使用传统社媒监听工具，但需针对加密场景特别适配。例如舆情跟踪可识别活跃贡献者、意见领袖，衡量信息传播效果，但数据随平台分散、质量参差不齐，个别高活跃账户影响过大，故不能仅依赖单一指标。

部分团队用 Fedica 等工具追踪并激励互动。例如奖励内容分发、memes 创作、讨论参与等行为，但奖励驱动易被滥用，短期活跃但难以持续，容易带来虚假繁荣。

有机增长同样可实现长期繁荣，Eco 在 X 平台通过“4-1-1 原则”——4 条科普内容、1 条软推广、1 条硬推广，每隔几小时循环一轮，7 天持续发布，仅凭有机内容和重大公告，总月度曝光提升近 600%。

线下活动亦至关重要，从传统邮箱收集（如展台扫码）到更先进的 NFC 芯片纪念品（如 IYK），再到 Discord、Towns 等社区互动，既要衡量互动量，也要综合质量与舆情分析。

用户留存

留存衡量的是持续活跃的用户比例，比如某时间段后完成链上操作的用户占比，也可以用每日活跃地址等指标。从总量来看，留存率 = 期末活跃用户数 / 期初用户数。邮箱、钱包下载等仅以初次注册不算留存，应该看周期后还有多少活跃用户。常见留存指标：回访应用用户、周期内日活地址。

在加密领域，留存分析需辨别长期和短期行为。空投农户可能带来表面增长，激励停止后快速流失，必须分析“理想用户”群体的真实留存。还需关注产品本身的数据指标，避免因奖励驱动产生虚假产品市场契合度。

留存与 LTV 道理相通，长期活跃用户带来更高总价值，进而提升 LTV:CAC 水平。

流失

流失正好与留存相反，关注生命周期内流失用户及时间点。主要计算方式：期末流失用户数 / 期初总用户数。一个可参考的指标是某周期钱包未活跃率。比如营销周期提高了钱包注册量，但部分用户后续未再使用。要追踪真正活跃回访者，而非一次性操作的沉睡钱包。

如 Safary 等工具可监测 DApp 互动，发现流失环节，例如高手续费、界面复杂、多步注册等。Solana Seeker 手机曾因预装钱包降低入门门槛，后调整为落地奖励 DApp，说明必须持续梳理流程、减少流失。

针对流失，漏斗追踪和分群工具（如 Absolute Labs“钱包关系管理”）可实现用户分组和召回，结合 Web2 渠道和链上促活，如定向空投。XMTP 等去中心化协议也能对钱包个性化提醒促活。

钱包份额

衡量流失和留存还可用“钱包份额”。即客户在某资产类别的总支出中，你的产品占比。在加密领域尤为直观。分析钱包结构可知持仓情况、资产流向、活跃度等。用户流失可用链上数据判断是否转向竞争对手。产品和服务越来越复合，客户流向、原因更难把握，但特定竞品或独有功能仍能体现用户行为动机。

如果你的代币持有者也大量持有相关项目代币，可联合举办活动，实现联合营销。Dune 等工具可实现数据分析，多钱包归属同一用户也能用 Nansen 等服务跨链标记，提升分析准确度。

加密增长的衡量方法不是照搬 Web2，而是融合创新。每个团队的数据看板都因产品类型不同而独具特色。

数据仅是增长故事的一个维度。真正的竞争力还来自于对用户与社区的深入理解。社区交流、线下氛围、对产品市场反馈的直觉，都在早期发挥重要作用。超级用户的行为在初期更具价值。定性信号往往最早揭示产品市场契合度。顶级加密增长策略是短期战术与长期战略结合，以数据和洞察共同驱动。

鸣谢

特别感谢 Steph Zinn、Sonal Chokshi、Jay Drain、Daren Matsuoka、Jay Kurahashi-Sofue 和 Claire Kart 对本文的贡献。

Maggie Hsu，a16z crypto Go-to-Market 负责人。曾任亚马逊托管区块链 Go-to-Market 负责人，先后在 AirSwap（去中心化交易所）商务拓展，Zappos.com、希尔顿全球任高管，及麦肯锡顾问。

文中观点仅代表 AH Capital Management, L.L.C.（“a16z”）相关人员个人立场，非 a16z 或其附属机构观点。部分数据源自第三方，包括 a16z 管理基金投资组合公司，虽源自可靠渠道，a16z 未独立核查，亦不保证其持续准确性或适用性。部分内容含第三方广告，a16z 未审核广告，也不为其背书。

本文内容仅供参考，不构成法律、商务、投资或税务建议。相关事务请咨询专业顾问。证券或数字资产的案例仅为说明，非投资建议或投资咨询服务邀约。内容不针对任何投资人或潜在投资人，不能作为投资 a16z 管理基金决策依据。所有投资邀约仅限于私募备忘录、认购协议及相关文件全本审阅。文中案例不代表 a16z 管理的所有投资，也不保证未来业绩或与其他投资表现一致。a16z 管理基金投资列表（不含未授权公开及未公告数字资产投资）详见 https://a16z.com/investments/。

本文图表仅供信息参考，投资决策请勿作为依据。过往业绩不代表未来结果。内容仅代表撰写日观点。所有预测、估算、展望、目标、意见如有调整不再另行通知，且可能不同于其他观点。更多重要信息请参见 https://a16z.com/disclosures。

免责声明：

1. 本文转载自 [a16zcrypto]，版权归原作者所有 [Maggie Hsu]。如有异议请联系Gate Learn团队协助处理。
2. 免责声明：本文内容仅代表作者个人观点，不构成任何投资建议。
3. 本文翻译由 Gate Learn 团队完成，除特殊声明外，禁止复制、分发或抄袭译文。