《精益数据分析》读书笔记
2018-06-09 19:18:18 181 举报AI智能生成
《精益数据分析》是一本讲述如何通过数据驱动业务增长的书籍。书中提出了一系列实用的数据分析方法和工具，帮助读者从大量的数据中提取有价值的信息，并指导企业做出明智的决策。作者强调了数据可视化的重要性，认为只有将数据以直观、易懂的方式呈现出来，才能真正发挥其价值。此外，书中还介绍了如何建立有效的数据指标体系，以及如何利用A/B测试等方法进行实验和优化。总之，《精益数据分析》是一本值得一读的实用指南，能够帮助读者在竞争激烈的市场中脱颖而出。
作者其他创作
大纲/内容
指标
好的指标定义
有比较性
简单易懂
比率
会改变行为
正确指标
定性指标与量化指标
虚荣指标与可付诸行动的指标
虚荣指标
点击量
随便什么网站，只要上面可点的东西多，这个数字就会很高。相比之下，你更应统计点击的人数
页面浏览量（pv）
统计的是网页被访客请求的次数，除非你的商业模式直接与pv值挂钩，你还是更应统计（访问的）人数
访问量
你的100访问量究竟来自于1个访问了100次的用户，还是100个访问了1次的用户
独立访客数
显示有多少人访问了网页，确不能告诉你这些人在页面上做什么！
粉丝/好友/赞的数量
你在社交平台上振臂一呼，有多少粉丝响应？只有知道这个数字，他们才对你有意义
网站停留时间/浏览页数
除非你的商业模式与这两个指标绑定，它们并非一定能说明问题
收集到的用户邮件地址数量
看他们是否按照邮件中提示去做
下载量
下载量本身并不带来价值（付费应用除外），应用下载后的激活量、账号创建量等等
探索性指标与报告性指标
先见性指标与后见性指标
先见性
预测未来
后见性
一个基准，提示问题的存在，比如用户流失
相关性指标与因果性指标
测试
市场细分
一群拥有某种共同特征的人
同期群测试
相似群体随时间的变化
适用：营收、客户流失率、口碑的病毒传播、客户支持成本等等
A/B测试
改动产品某一方面，衡量其对另一方面的影响
多变量
同时改动产品的多个方面，看哪个与结果相关性最大
分析周期
数据科学家的思维
假设数据没有噪声
忘记归一化
排除异常点
包括异常点
忽视季节性
抛开基数奢谈增长
数据呕吐
谎报军情指标
“不在这儿收集”综合征
关注噪音
商业模式(分类涵盖绝大多数公司)
“海盗指标”（需要关注指标，用户/客户/访客须经历的五个环节）
获取用户
相关指标：流量、提及量、CPC(每次点击费用)、搜索结果、用户获取成本、点开率
提高活跃度
相关指标：注册人数、注册数、新手教程完成量、至少用过一次产品的人数、订阅量
提高留存率
相关指标：用户参与度、距上次登录时间、日/月活跃使用量、流失率
获取营收
相关指标：客户终生价值、（免费到付费）转化率、平均购物车大小、广告点入营收
自传播
相关指标：邀请发送量、病毒传播、病毒传播周期
增长三大引擎
黏着试增长引擎
KPI:留存率和频率
用户成为回头客
病毒式增长引擎
声名传播出去，指数性增长
病毒式传播系数，流失率
付费式增长引擎
流程：黏着性-》病毒性-》付费
客户终生价值和客户获取成本
如海盗指标和长漏斗侧重于获取和转化用户的行为，增长引擎和创业增长金子塔帮助该在何时、何种方式增长，画布框架帮助厘清创业模式及其组成部分
分析各个阶段
OMTO(第一关键指标)
商业模式一：电子商务
模式
用户获取模式
如果今年重复购买率不足40%
混合模式
如果今年的重复购买率40%~60%，则电商公司应兼顾新客户获取与回头客招揽
忠诚模式
今年重复购买率达到60%
也可以90天重复购买率，来预测模式
指标略
流程
明确自己应关注是忠诚度还是客户的获取十分重要，这决定整套市场营销策略和网店的许多功能
站内外搜索日渐成为寻找购买商品常用方式
尽管转化率、重复购买率以及购物车大小十分重要，但真正起作用的指标是它们三者的积，即平均每位客户营收
现实问题，如送货、库房、物流和库存等等
双边市场和电子商务很相像，二者均关注在买家与卖家间促成交易，以及客户的忠诚度。
底线
转化率（长漏斗）
购物车遗弃率
搜索效果
不要只想着“移动优先”。要意识到“搜索优先”
商业模式二：SaaS
免费增值模式可见度更高，实际上是一种销售策略，需要谨慎使用
流失率高于一切 ，如果忠实用户的形成速度要高过用户流失速度，你就可以生存下来
需要用户转换成付费客户以前便衡量其参与度，并赶在客户流失以前对其活动进行分析，采取先见性措施
SaaS公司和移动应用公司具有很多相同点，两种商业模式均非常关注客户的流失以及再发性营收，并努力提高用户参与度以使其付费。
底线
付费注册率
最优的方案不是在试用时设立一个信用卡付费环节，而是将用户分为三组--针对那些认真的用户进行营销，培养那些犹豫中的用户，不要在那些仅仅是好奇的人身上浪费时间（分享：可能是你的潜在用户）
免费增值模式和付费模式
追加销售和收入增长
销售增长来源更多用户注册加入，以及一系列产品层次与简单的追加销售路径
流失率
商业模式三：免费移动应用
移动应用盈利方式有很多种
大部分营收来自于一小部分用户，应该将该部分用户单独划归一组进行分析处理。虽然关键指标是平均每位用户营收，但最好同时跟踪平均每位付费用户营收，因为“鲸鱼”玩家和其他玩家行为想法相差甚远
移动公司与SaaS公司十分相似，二者均希望提高用户参与度，不断从用户身上牟利并减少流失率
底线
移动应用下载量
移动应用下载大小
移动应用客户获取成本
应用启动率
活跃用户/玩家百分比
移动应用付费用户百分比
每日活动用户平均营收
每位移动用户的月均营收
每位付费用户平均营收
移动应用评分点击率
移动客户终身价值
商业模式四：媒体网站
广告收入意味着一切。但广告具有多种形式，其中包括赞助商展示广告、按印象收费广告、按点击收费广告以及提成广告，从而使得营收统计变得十分复杂。
媒体网站需要库存（访客的浏览）以及合意性，而这均源于可吸引广告商期待群体访问来访的内容。
很难在优质的网站内容和足量的付费广告间取得平衡。
底线
点击率
会话-点击率
引荐者
要知道对你最有利的流量从哪里来，以及它在追求什么话题，并花时间了解这些信息源和话题
用户参与时间
分享
病毒式
商业模式五：用户生成内容
对于UGC而言，访客参与度意味着一切。可利用“参与度漏斗”来跟踪访客互动行为
许多用户选择潜水，一些会贡献些许内容，其余用户则会专注于内容生成，这种80/20的定律存在于你希望用户完成的所有活动当中。
提高用户回访率并保持较高的参与度，需使用邮件以及其他“打扰”方式来通知用户UGC网站相关活动，消息通知也有类似效果。
欺诈防范工作量十分巨大
UGC公司或许把用户贡献看得比什么都重要，但大多时候却需要利用广告来维持收支平衡
底线
内容上传成功率
平均每日网站停留时间
参与度漏斗模型在变化
垃圾帖和低质内容
商业模式六：双边市场
双边市场是传统电商的一个变种,公司通过帮助买家和卖家在网上达成交易来盈利（C2C）
两种其他模型结合：电子商务和用户生成内容
形式多种多样
即买卖双方人数保证，最好关注有钱的一方
卖家意味着商品库存，因此需跟踪增长状况，查看上架商品是否符合买家的预期
很多双边市场均采用佣金制来获取利益，但此外还可采取其他手段来盈利，如帮助卖家推广商品或收取一次性的商品上架费等等。
底线
交易规模
前十名列表
前十名买家？
前十名卖家？
哪些产品和类别盈利最大？
哪个价格区段、一天中哪个时间、一周中哪一天是销售高峰？
与传统电商公司不同，你对存货清单和商品列表没有太多控制权。你却拥有洞察什么商品热销能力。
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