全球顶级开源公司是如何找到前 1000 名社区用户的?
大家好,我是米开朗基杨。
我接手运营 👉KubeSphere 开源社区已一年有余,如今 KubeSphere 已是万星开源项目,用户遍布国内外,并且已经被海内外数万家企业采用。
总是有人跑来问我:「KubeSphere 真的有那么厉害吗?」,我说:「噢,如果我告诉你 KubeSphere 很厉害,也许你会说我在吹牛。但是如果我告诉你 KubeSphere 并不厉害,你肯定知道我在撒谎。」
哈哈开个玩笑,KubeSphere 做为云原生赛道上国内首屈一指的开源项目之一,还是有很多地方值得其他开源项目借鉴的,特别是社区方面。本来我准备写一篇文章分享社区增长经验的,但是我看到一篇英文文章写的挺不错,作者专门采访了全球最顶级的几个开源商业公司的创始人,询问他们在早期是如何找到前 1000 名社区用户的,非常具有参考价值,于是翻译成中文供大家参考。
由于译者水平有限,本文不免存在遗漏或错误之处。如有疑问,请查阅原文。
以下是译文。
过去十年,大型基础设施商业公司都是建立在开源产品之上的。受 Lenny Rachitsky 关于《增长最快的 B2B 公司如何获得他们的前 10 个客户》[1]一文的启发,这篇文章深入挖掘了世界上最顶级的开源商业公司如何找到他们的前 1000 名社区用户。
为了详细了解这一历程,我们向(一部分)世界上最顶级的开源公司的创始人和运营商提出了四个问题(包括 Hashicorp、Confluent、Databricks 和 CockroachDB):
您是如何找到前 1000 名社区用户的? 您花了多长时间将社区用户发展到 1000 人? 您的开源社区的北极星指标(North Star Metric)是什么? 如何衡量这个指标是否成功?
针对这些问题,Hashicorp 创始人 Mitchell Hashimoto[2]、Databricks 创始人 Reynold Xin[3]、Cockroach 创始人 Peter Mattis[4] 以及 Confluent 社区总监 Ale Murray[5] 分别给出了自己的答案,下面这个表格对他们的观点进行了提炼总结:
公司 | 策略 | 指标 |
---|---|---|
线下 Meetup | 文档访问量、下载量、插件访问量 | |
邮件列表、Meetup | Meetup 到场人数、邮件列表订阅数量、GitHub Star 数量 | |
Hacker News | GitHub Star 数量、Slack 成员数量 | |
线下 Meetup | Slack 成员数量、Meetup RSVP |
接下来对他们的观点进行详细解读。
社区增长策略
策略一:在 Hacker News 上发帖
Cockroach 早期的主要推广渠道是 Hacker News[6]。
❝“我们早期的 GitHub Star 主要来自 Hacker News,部分媒体很早就关注了我们(CRL 创立之前),并且还在 Hacker News 上分享了。我们的工程文化就包含了撰写 CRDB 相关的技术博客,其中许多文章都登上了 Hacker News 的首页。” - Peter Mattis,Cockroach 公司联合创始人兼 CTO
下面红色柱状图表示提到 CockroachDB 的帖子数量,黑色线条表示这些帖子中评论数量较多的帖子数量。
可以看到 Cockroach 在早期平均每季度约有一个爆火(即评论数量较多)的 HN 帖子,2018 年增加到每月一个爆火的帖子。
策略二:举办 Meetup
与 Cockroach 不同,Hashicorp、Databricks 和 Confluent 更专注于 Meetup。我猜这主要跟公司的成立时间有关,那时还不流行在线协作或者异步协作,Slack 等社区协作沟通工具还没有真正起飞,Databricks 选择了使用谷歌小组的形式来发展社区。
❝“我们在公司成立之前(大概是在 2010 或 2011 年)就已经拥有了前 1000 名社区用户(公司成立于 2012 年,开源方面的工作始于 2009 年底),我接触这一批用户的主要手段是通过各个城市 Meetup 用户委员会的口口相传。” - Mitchell Hashimoto,Hashicorp 创始人
❝“我们做的第一件事就是在没有举办过 Meetup 的城市举办 Meetup 并成立城市站社区用户委员会,我相信当人们遇到志同道合的伙伴时,会激起他们建设社区的需求,以确保可以提供一个平台让大家能够找到志同道合的人。” - Ale Murray,Confluent 社区总监
策略三:支持早期用户
除了聚会,Databricks 的创始人还与早期的 Spark 用户密切合作,回答他们的问题,并帮助他们调试 Spark 以及将其部署到生产环境。我记得 Reynold 在 LinkedIn(当时是 2013 年)向我们的团队介绍了 Spark 的功能并耐心解答了我们提出的所有问题。
❝“我们会自愿帮助初创公司解决他们的问题,比如为大公司提供咨询,帮助他们将 Spark 投入生产。我记得创始人 Matei 在帮助一家小型创业公司使用 Spark 时,花了整整一个星期的时间免费帮助他们,最后他们给 Matei 发了一张 50$ 的亚马逊礼品卡。” - Reynold Xin,Databricks公司创始人
衡量社区增长指标
所有这些公司都对社区的用户数量格外关注,虽然他们的衡量指标都不相同,但他们的指标都很明确且清晰,而且一旦确定了衡量指标后,就开始持续密切跟踪。
❝"我们早期会密切跟踪 Meetup 到场人数、社区例会出席率、Github Star 数量、邮件列表订阅数量、PR 数量、贡献者数量等等,那个时候 Slack 还没问世。” - Reynold Xin,Databricks 公司创始人
指标一:Slack 成员数量
许多公司会追踪多个指标来衡量社区的健康状况,并且会随着时间的推移重新评估指标的合理性。虽然 Cockroach 和 Confluent 最终选择了 Slack 成员数量作为他们的北极星指标,但还是会继续跟踪 GitHub Star 数量,因为 Star 的数量会随着时间的推移稳步增长,非常具有参考价值。
❝“我们最初的北极星指标是 GitHub Star 数量,建立社区之后,就开始采用 Slack 频道的成员数量作为北极星指标。” - Peter Mattis,Cockroach 公司联合创始人兼 CTO
指标二:文档访问量
Hashicorp 另辟蹊径,他们选择了跟踪产品下载量、以及插件和文档的访问量。一般情况下用户都不太愿意让产品收集个人使用数据发送到云端,这时选择跟踪文档访问数量就是一个很好的衡量指标。
❝“我认为跟踪文档访问量是一件非常好玩的事情,因为在我看来,如果你没有(或者无法使用)遥测技术来收集用户信息,那么文档访问量是衡量一个项目实际使用情况的最好方法......如果一个用户反复访问文档,就可以确定该用户可能正在使用或者有非常大的意愿使用该产品。” - Mitchell Hashimoto,Hashicorp 创始人
1000 名社区成员目标达成所需时长
Confluent 和 CockroachDB 都是在项目和公司成熟之后才开始建立社区,CockroachDB 花了 9 个月时间在 Slack 频道收获 1000 名成员,而 Confluent 花了 6 个月时间将他们的线上社区发展到 1000 名成员。
相比之下,Databricks 和 Hashicorp 早在成立公司之前就开始建立社区了,例如,Hashicorp 创始人 Mitchell 在 2009 年底就开始做开源,但直到 2012 年才成立 Hashicorp 这个公司。Hashicorp 花了 18 个月时间将他们的社区发展到 1000 名成员,当然他们一开始并没有花费太多的精力在这上面,所以耗时比较长一点。
❝“我们的社区大概花了 18 个月的时间发展到 1000 名成员,但我并没有花费太多的精力。早期我会去各个城市的 Meetup 分享我的产品,但我对社区的发展兴趣不大,也不是很关心,我创建这个产品只是为了解决我自己遇到的问题,社区增长和产品使用情况对当时的我来说并不是重要因素。” - Mitchell Hashimoto,Hashicorp 创始人
如今,Hashicorp、Confluent、Databricks 和 Cockroach 都是价值数十亿美元的公司,但他们也是从开源项目和开源社区开始运作的。一路走来,他们有很多值得学习的地方,在社区方面最值得学习的就是他们早期是如何是如何增长的,以及使用什么样的指标来衡量增长。
再次感谢 Mitchell Hashimoto[7],Reynold Xin[8],Peter Mattis[9] 和 Ale Murray[10] 毫无保留的传授经验,并感谢 Lenny Rachitsky[11] 给我的启发!
❝原文链接:https://pchase.substack.com/p/how-the-largest-open-source-companies
引用链接
[1]《增长最快的 B2B 公司如何获得他们的前 10 个客户》: https://www.lennysnewsletter.com/p/how-todays-fastest-growing-b2b-businesses
[2]Mitchell Hashimoto: https://www.linkedin.com/in/mitchellh/
[3]Reynold Xin: https://www.linkedin.com/in/rxin/
[4]Peter Mattis: https://www.linkedin.com/in/peter-mattis-46549144/
[5]Ale Murray: https://www.linkedin.com/in/alemurray/
[6]Hacker News: https://hn.algolia.com/?dateRange=all&page=0&prefix=false&query=cockroachdb&sort=byPopularity&type=story
[7]Mitchell Hashimoto: https://www.linkedin.com/in/mitchellh/
[8]Reynold Xin: https://www.linkedin.com/in/rxin/
[9]Peter Mattis: https://www.linkedin.com/in/peter-mattis-46549144/
[10]Ale Murray: https://www.linkedin.com/in/alemurray/
[11]Lenny Rachitsky: https://www.lennysnewsletter.com/
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