《精益数据分析》一文了解运营工作流程

第一章:我们都在说谎

创业者需要“画大饼”,无论是向上对投资人还是向下对员工,有时还不得不跟随市场行为进行数据造假。但谎话说多了,容易造成现实扭曲场,把自己也“陷”入进去。这时数据分析的重要性就体现出来了,无论妄想是多么的有说服力,都经不起数据的推敲。

精益数据分析,能解决以上的问题。“精益”指的是创业方法,通过最小MVP模型,小步快走,容易掉头,数据分析则能指引方向。Airbnb的上门摄像功能,则是很好的利用了最小MVP模型。Airbnb团队通过数据分析发现展示照片更好的房屋租住量更高,但他们没有急于开发新功能,而是通过最简单线下的形式对猜想进行了验证,得出结论之后再跟进资源。

第二章:创业的计分牌

1、什么是好的数据指标呢?
是比较性的

在不同的时间段、用户群体、竞争产品之间

是简单易懂的

如果人们不能很容易地记住或讨论某指标,那么通过改变它来改变公司的行为会十分困难。

是一个比率

仅迅速查看几个比率就能对一个公司的基本状况作出判断。

  • 比率的可操作性强,是行动的向导;
  • 比率是天生的比较性指标;
  • 比率还适用于比较各种因素间的相生和相克;(正相关和负相关)
好的数据指标会改变行为

学会根据数据确定一条做与不做的准绳;但同时,错误的数据指标也会引导员工做出错误的行为,比如销售人员的kpi假如是电话回访评分,那么他就会事后打电话给客户请求回访是给个好评,对客户而言这反而不是好的用户体验

数据指标间的耦合现象也值得注意:

转化率通常就是和购买所需时间相绑定;病毒式传播系数和病毒传播周期共同推动产品的普及率。

2、要想找到正确的数据指标,有五点需要牢记在心的。*
定性指标与定量指标
  • 定量数据排斥主观因素,定性数据吸纳主观因素;
虚荣指标与可付诸行动的指标
  • 虚荣指标:如果你有一个数据,却不知如何根据它采取行动
    • 总注册数是一个虚荣指标,因为随时间推移肯定是增长的
    • 总活跃用户数稍微好些,但也是虚荣指标

8个需要提防的虚荣数据指标

  • 点击量(更应该统计点击的人数)
  • 页面浏览量(PV值)(更应该统计访问的人数)
  • 访问量(无法区分:1人×100次,还是100人×1次)
  • 独立访客数
  • 粉丝/好友/赞的数量(只有知道会相应的数量才有意义)
  • 网站停留时间(time on site)/浏览页数(number of pages)
  • 收集到的用户邮件地址数量(更好的做法是选一部分先进行测试)
  • 下载量(需要衡量激活量、账号创建数)
  • 可付诸行动指标:可以指导你对产品进行调整,不断地试验、学习和迭代。
    • 单位时间内新用户数,对比不同营销的效果
    • 活跃用户占总用户数的百分比,可揭示用户的参与度
探索性指标与报告性指标

世界上的事物可以分为这样几类:

  • 我们知道我们知道的,是可能并不为真的事实,须经由数据的检验;
  • 我们知道我们不知道的,是可通过调研解答的问题;
  • 我们不知道我们知道的,是直觉,需要验证把假设变成证据;
  • 我们不知道我们不知道的,是探索,蕴含着我们自身独特的优势,能带来有趣的顿悟;
先见性数据指标和后见性数据指标
  • 先见性指标可用于预测未来,比如透过“销售漏斗”中现有的潜在客户数,预测将来所能获得的新客户数;
  • 后见性指标能提示问题的存在,比如用户流失,类似亡羊补牢。
相关性指标与因果性指标
  • 相关性可以帮助我们预测未来
  • 因果关系意味着你可以改变未来。证明一个因果关系:找到一个相关性,进行控制变量试验并测量因变量的变化;
3、明白目标是移动的。

调整目标和关键数据指标都是可行的

4、市场细分

细分市场就是一群拥有共同特征的人

5、同期群分析

比较的是 相似群体 随时间 的变化,使你能够观察处于生命周期不同阶段客户的行为模式,

6、A/B测试

纵向研究:同期群试验,数据是沿着客户群体的自然生命周期收集的横向研究:在同一时间段对不同被试群体提供不同的体验,叫做A/B测试;

  • 仅考虑某一属性的改变,称为A/B test(只有用户流量巨大的大型网站能对单一的因素进行测试并迅速得到答案)
  • 同时考虑多个变量,称为多变量分析
7、精益数据分析周期

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第三章:你把生命献给谁

1、什么是精益画布?

精益画布是呈现在一张纸上的,体现正在进行的、可付诸行动的商业计划;

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是否是一个好的创业机会
  1. 问题:人们都知道有“问题”存在,可你真正找到它了吗?
  2. 客户群体分类:你的目标市场是什么?如何把信息定向传达给特定群体?
  3. 解决方案:你能为现存问题找到正确的解决方案吗?
  4. 独特卖点:你能以清晰、独特、令人记忆深刻的方式说明为何你的产品更加优异或者卓尔不群吗?
  5. 渠道:如何将产品或服务送到客户手中,又如何收取客户支付的款项?
  6. 收入分析:营收来自哪里?交易为一次性营收还是常续性营收?
  7. 成本分析:公司的直接、可变和间接成本都是哪些?
  8. 关键指标:哪些数据指标能让你了解公司的经营状况?
  9. 门槛优势:什么是你的“力量倍增器”,助你在竞争中横扫对手、所向披靡?
2、你该把生命献给谁?
  1. 问清楚你真的想做这件事吗?
  2. 一个创业者如果想要生存下来,需求、能力、欲望缺一不可;
  3. 千万别从事自己不喜欢的事业;

第四章:以数据为导向与通过数据获取信息

  • 人类提供灵感,机器负责验证;
  • 优化的核心是找到给定函数的最大值或最小值。
  • 数学在优化已知系统方面可以做得很好,而人类更善于发现新的系统。
  • 渐进式的改变可以达到局部极限,创新则可能导致全局洗牌;
  • 滥用数据容易导致局部优化,进而忽视大局
1、数据科学家的思维方式——避免数据圈套
  1. 数据降噪(剔除错误的数据,以免对结果造成影响)
  2. 数据进行归一化(容易忽视区间小的指标)
  3. 排除异常点(先讨论再排除)
  4. 包括异常点(否则就没有差异化了)
  5. 忽视季节性
  6. 抛开基数谈增长
  7. 数据呕吐(如果不知道什么数据对你更重要,即使数据统计板再大也没有,而且还容易造成忽视关键性的数据)
  8. 谎报军情的指标(设置的阈值过于敏感,导致警报不停地聒噪,会渐渐无视各种异常)
  9. “不是在这儿收集的”综合症(不要排斥不同来源的数据,将它们结合在一起可能会产生许多新的结论)
  10. 关注噪音
  • 误以为无规律的数据是有规律的
  • 应把虚荣指标放一边,站在更高的角度看问题

第五章:数据分析框架

1、 戴夫·麦克卢尔的海盗指标

最需要关注的指标分为五大类,简称AARRR。(海盗模型)

  • 获取用户(A)-Acquisition
  • 提高活跃度(A)-Activation
  • 提高留存率(R)-Retention
  • 获取营收(R)-Revenue
  • 自传播(R)-Referral

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海盗指标与你应该跟踪的数据:
要素 相关指标
获取用户 流量、提及量、CPC(Cost Per Click每次点击费用)、搜索结果、用户获取成本、点开率)
提高活跃度 注册人数、注册量、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 用户参与度、距上次登录的时间、日/月活跃使用量、流失率
获取应收 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 邀请发送量、病毒式传播、病毒传播周期
2、埃里克·莱斯的增长引擎说

驱动创业增长的三大引擎,都有各自对应的关键绩效指标(KPI)

黏着式增长引擎

让用户成为回头客,并且持续使用你的产品。衡量黏性最重要的KPI:客户留存率,流失率,使用频率。长期黏性往往来自用户在使用产品过程中为自身所创造的价值;

病毒式增长引擎

所谓病毒式传播归根结底就是一件事情:让声名传播出去;关键指标是病毒式传播系数,即每个用户所带来的新用户数。还需要衡量哪些用户行为形成了一个病毒传播周期(循环),影响传播系数,同时影响了传播时间。

付费式增长引擎

在确保产品具有黏着性和病毒性前就开动这一引擎,是过于仓促的行为。从某种程度上讲,赚钱是识别一个商业模式是否可持续的终极指标;需要关注的两个指标:

  • 客户终生价值(CLV)
  • 客户获取成本(CAC)
  • 需为现金流和增长速度发愁,看客户盈亏平衡时间,收回获取一位客户的成本所需的时间
3、阿什·莫瑞亚的精益创业画布

应该不断地使用和更新你的精益创业画布。

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4、肖恩·埃利斯的创业增长金字塔

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5、长漏斗

现如今,各种网站的漏斗已经远远超出了网站自身的范畴,延伸到了无数的社交网络、分享平台、网站联盟和比价网站中;每一次购买都受到线上、线下多重因素的影响;我们称之为“长漏斗”。需要对整个漏斗全阶段的监控要求,在起始阶段向数据中注入一些用于跟踪的特征。

6、精益数据分析模型

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第六章:第一关键指标的约束力

在数据分析的世界里,挑选一个唯一的指标,该指标对你当前所处的阶段无比重要。我们称之为OMTM(第一关键指标)

同时跟踪很多指标很了不起,却也是让你失去专注度的不归路。让整个公司拧成一股绳,朝着同一个方向使劲的最好方法是:在足以验证商业假设的前提下,选择尽可能少的指标作为日常跟踪的对象;

1、使用第一关键指标的四大理由:
  • 它回答了现阶段最重要的问题;
  • 它促使你得出初始(区别创业成败的)基线并建立清晰的目标;
  • 它关注的是整个公司层面的健康;
  • 它鼓励一种实验文化;(试验文化)

管用的指标:简单、即时、可行动的、可比较的、根本性

2、定位初始成功基准

明确了应该关注的指标还不够,你还需要定立初始基准;

3、挤压玩具

优化OMTM不仅“挤压”了当前指标,使你的收益最大化,同时它还揭示了下一个关注点,通常是创业的转折点。

第七章:你所在的商业领域

所有的商业模式都有一些共同特征。第一,它们的目标都是增长。第二,增长的源泉需要埃里克*莱斯三大增长引擎中的一个:黏着式增长、病毒式增长或是付费式增长;

1、齐曼关于增长的五个“杠杆”
  • 更频繁:意味着高用户黏性,低流失率,以及反复使用;
  • 更多的人:意味着获取更多的用户,最理想的还是通过病毒性和口碑传播,利用一些付费广告当然也无可厚非;
  • 更多的商品:意味着推出新产品和新服务,最理想的当然是那些你知道客户想要的;
  • 更有效率:意味着降低完成以及支持服务的成本;
  • 更多的钱:意味着追加销售,将用户愿意支付的价格最大化;

总结,更频繁地向更多人销售更多的商品,从而更有效地赚到更多的钱;

2、关于“人”
  • 有些用户对你很好,但需要假以时日才能体现出来
  • 有些用户可能永远不是付费用户,但可以为你打造产品口碑
  • 有一些是完全坏的,分散你的精力,消耗你的资源,扰乱你的数据

你需要能够区分开哪些是真正的、有价值的用户,哪些只是路过、好奇乃至有害的用户;有时,需要敢于“壮士断臂”,放弃部分无价值的市场和用户。

3、商业模式拼接书
  • 获取渠道:人们是如何得知你的;
  • 销售手段:如何说服访问者在你的身上花钱,继而成为你的客户;
  • 营收来源:你如何收钱;
  • 产品类型:你在收钱之外提供了什么价值?
  • 送达模式:如何将你的产品送至客户手中;

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十二种营利模式:广告、咨询、数据、潜在客户开发、授权费、上架费、拥有权/硬件、租赁、赞助、订阅、交易手续费、虚拟商品

第八章:商业模式——电子商务案例

电子商务公司的主营业务就是让访客在其网店上买东西。

1、电商模式是哪种?
  • 用户获取模式:如果今年的重复购买率不足40%,则说明经营重心应放在新用户的获取上;比如像电脑这类使用周期较长的产品,核心应该放在新用户的获取。
  • 混合模式:如果今年的重复购买率为40%-60%,则电商公司应兼顾新用户的获取与回头客的招揽;
  • 忠诚度模式:如果今年的重复购买率达到60%及以上,则该公司应将经营重心放在客户忠诚度上,即鼓励忠诚的回头客更加频繁地消费;

除明确模式外,决定电商网站成败的另一关键是定价。

2、关注的重要指标有哪些?
  • 转化率:转化率指访客中发生购买行为的比例;
  • 年均购买率:每位买家的平均年均购买次数;90天内重复购买率是判断电商所属类型的绝好指示剂;
  • 平均购物车大小:买家下单时平均每单的钱数;转化率方程的另一半是购物车大小;
  • 弃买率:买家开始购物流程后放弃购买的比例。简单地说,弃买率就是1减去转化率;把弃买率分解到每一步是十分必要的,因为这样才能得知哪一步造成的损失最大;
  • 客户获取成本:获取一位客户所需的平均成本;统计单一渠道的客户获取成本相对来说比较容易;但当多种渠道共同作用时,统计这一成本就变得相当复杂;
  • 平均每位客户营收:平均每位客户终其一生在该网店消费的总金额;尽管转化率、重复购买率以及购物车的大小十分重要,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。
  • 导入流量最多的关键字
  • 热门搜索词:有些能创收,有些不能
  • 推荐接受率(推荐引擎有效性):买家将推荐商品加入购物车的可能性;
  • 病毒性:口碑,以及平均每个访问量带来的分享次数
  • 邮件列表点入率:邮件中链接的点击率,以及招揽回头客的能力。(国内不适用)
线下线上相结合:
  • 运送时间:大多电商公司可单纯通过优化订单处理和送货流程,从而显著地提高整体的运营效率;
  • 库存可供率:提升库存管理水平可对业务产生深远影响;
2、图说电子商务

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第九章:商业模式——Saas

  • SaaS指按需提供软件的公司,通常以网站的形式出现;
  • 很多SaaS提供商选择将其服务分层出售,月费也随所提供功能的不同而不同;
  • 对于SaaS公司而言,增加一个客户的边际成本几乎可以忽略不计,因此很多SaaS提供商都选择通过免费增值模式来获取客户;
1、关注的重要指标有哪些?*
  • 眼球:网站吸引访客的效果如何?
  • 参与度:有多少访客注册成为了免费版或试用版的用户;
  • 黏性:有多少客户真正在使用你的产品;
  • 转化率:有多少免费用户最终成为了付费用户,这其中又有多少人升级到了更贵的服务级别;
  • 平均每位客户营收:单位时间内平均每位客户带来的营收;
  • 客户获取成本:获取一位付费客户的所需成本;
  • 病毒性:客户邀请他人或向他人推荐公司产品的可能性以及所需时间;
  • 追加销售:是什么促使客户支付更多费用,以及这种情况的发生频率;
  • 系统正常运行时间和可靠性:公司会面临多少用户投诉、问题升级或服务争端问题;
  • 流失率:单位内流失的用户和付费客户人数;
  • 终身价值:客户使用产品期间的付费总额;
2、衡量参与度

用户衡量参与度的终极指标是日活跃量;分析方法:

  • 1、要想找出产品的改进点,首先应将理想用户和非理想用户区分开来,并找出二者的不同;
  • 2、要想判断某项产品改动是否奏效,可先测试部分用户的反映,然后将测试结果与对照组进行比较;

以数据驱动的方式衡量参与度,不仅需要告知产品或服务的黏性如何,还应指出哪些用户留下来以及付出是否得到了回报;

3、流失率

流失率公式=一段时间内流失的用户数/这段时间开始时的用户数修正的流失率公式=一段时间内流失的用户数/(时间段开始时的用户数+时间段结束时的用户数)* 2

4、图说SaaS

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5、难点

对于SaaS公司而言,最大的困难来自于两个方面,即产品推广方案以及分级定价;尽管免费增值模式可见度更高,但它实际上是一种销售策略,需谨慎使用。

6、要点

在SaaS中,流失率等于一切。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。需在用户转换成付费客户以前衡量其参与度,并赶在客户流失以前对其活动进行分析,以采取先见性的措施。

第十章:商业模式——免费移动应用

1、可通过以下几种方式盈利:
  • 可下载内容(例如新的地图或车型)
  • 角色天赋、虚拟外观定制和游戏内容(宠物或虚拟角色的一套衣服)
  • 优势(更好的武器、装备升级等)
  • 节省时间(游戏原地复活)
  • 跳过冷却/等待时间
  • 追加销售至付费版本
  • 广告
2、重要的指标:
  • 下载量:应用的已下载数量,应用商店排名和评分等相关指标;
  • 客户获取成本(CAC):获取一位用户和付费客户的所需成本;
  • 应用运行率:有多少下载用户真正开启了该项应用,并注册了账号;
  • 活跃用户/玩家比例:每天/月保持活跃在线的用户比例,即日活跃用户数(DAU)和月活跃用户数(MAU);
  • 付费用户率:有多少用户曾支付过费用;
  • 首次付费时间:用户激活后需要多久才会开始付费;
  • 用户平均每月营收:该指标是购买和广告的收入总和,通常还包括特定于某个应用程序的信息,例如哪一屏或哪个物品最能吸引用户购买;
  • 点评率:在应用商店为应用评分或评论的用户比例;
  • 病毒性:评论每位用户可以邀请多少新用户;
  • 流失率:卸载应用或一定时间段内没有开启过应用的用户比例;
  • 客户终生价值:用户在使用应用期间为公司贡献的营收;
3、安装量

对于移动开发者而言,应用商店几乎是应用成功普及的最重要因素;保证在应用商店内的高排名,商店的推荐对营收的增长也是大有助益;

4、平均每位用户营收

平均每位用户营收,指应用总营收除以活跃用户或玩家人数。游戏设计的艺术和精妙所在:提高游戏的可玩性以降低流失率和更为鼓励玩家消费以提高平均每位用户营收之间的矛盾

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5、付费用户比例

跟踪平均每位用户营收有助于了解付费用户的支付金额;用户分组和同期群分析

6、图说移动应用商业模式

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7、难题

变现手段是使移动应用模式稍显复杂的一大因素。

8、要点

移动应用的盈利模式有很多种;

  • 大部分营收来自于一小部分用户,应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”玩家和其他玩家的行为想法往往相差甚远。

第十一章:商业模式——媒体网站

在有限的屏幕空间内有效地分配广告有用内容

1、媒体网站关注下面这些指标
  • 访客与流失率:访客人数与忠诚度;
  • 广告库存:可供变现的广告展示次数;
  • 广告价格:有时以印象成本计算,即以网页内容和来访人群为基础,计算网站通过广告展示次数而获得的收入。
  • 点击率:真正点击广告的访客比例;
  • 内容与广告间的平衡:实现广告库存与媒体内容的平衡,以最大化网站的总体性能;
2、访客与流失率
  • 访客人数是媒体网站最明显的一个关键指标,但一味追求独立访客数则过犹不及。
  • 通过比较独立访客数变化和当月的新增访客数,可计算出访客的流失量;
3、广告库存

可供变现的广告展示次数

  • 可通过访客数和每次访问浏览页数来估算库存量;
  • 实际库存取决于页面布局和每页的广告条数;
4、性能和会话点击率

会话次数与点击次数之比是判断网页性能和稳定性的良好指标。

5、广告价格

广告网络为购买网站上的一条广告而愿意支付的价格,取决于网站的内容、特定搜索词或关键词的市场价格随着社交平台引入第三方广告,访客群体特征将会变得日益重要,即决定广告价格的不再是网站内容,而是访客群体

6、内容与广告间的平衡

需要考虑的两点因素:

  • 广告空间:广告过多会降低网页的可读性以及访客忠诚度。
  • 内容:如果网站内容只是为了突出广告关键词,以盈利更多,则会使文章感觉不自然,读取来像软文。
7、图说媒体商业模式

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8、难题
  • 背景噪音:测试中,空白且不包括任何信息的广告实现了大约0.08%的点入率,这足以与一些付费广告相媲美。
  • 广告屏蔽软件
  • 付费门槛:需要在广告和订阅收入间做出权衡,并对一个新的电商漏斗进行观察,以试图将临时的引用访客转化为支付月费的订阅者。
9、要点
  • 对于媒体网站而言,广告收入意味着一切。
  • 媒体网站需要库存以及合意性,而这均源于可吸引广告商期待群体来访的内容;
  • 很难在优质的网站内容和足量的付费广告间取得平衡;

第十二章:商业模式——用户生成内容

此类商业模式需重点关注优质内容的生成,此内容不仅局限于帖子的发布与上传,还包括投票、评论、不良内容举报以及其他有价值的活动。

1、需要关注的指标:
  • 活跃访客数:访客回访频率,以及每次来访的停留时间。
  • 内容生成:以某种方式与内容进行互动的访客比例,包括生成内容以及顶/踩行为等。
  • 参与度漏斗的变化:网站是否有效地增加了用户参与度。
  • 升成内容的价值:内容的商业价值,如捐款或广告收入等。
  • 内容分享和病毒性:内容是如何分享的,分享又是如何有利于网站发展的。
  • 消息提醒的有效性:看到推送通知、邮件通知或其它提醒时,给予回应的用户比例。
2、访客参与度

UGC网站十分关注最后访问时间,即用户上一次访问网站的时间。

指标一:今日访客中,曾在本周早些时候访问过该网站的人数比例;指标二:距上次访问的平均时间,不过在计算前需要排除超出某临界值的用户数据,否则已流失的用户会扰乱正确的数值。

3、内容生成与互动
  • 起初,内容生成速度与用户注册速度非常重要(解决鸡生蛋、蛋生鸡的问题)
  • 随后,优质内容能否置顶、用户是否会对该内容进行评论便成了关注的焦点,因为这意味着用户基础喜欢讨论,并在逐步构建一个社区。
4、参与度漏斗的变化
  • 用户的参与度可分为不同级别,即潜水、点赞、评论、订阅子论坛、发表链接和创建子论坛
  • 每一个级别都代表着不同程度的用户参与度内容生成度,同时带来的商业价值也不同
  • 漏斗中的各个步骤间并非互相排斥
  • 比较各级别的用户参与度,是衡量进程的一种方法。
5、生成内容的价值

用户生成内容具有一定的价值;无论以何种方式衡量其价值,最好按照用户群或流量来源分开比较;

6、内容分享与病毒性

跟踪分享方式的原因:

  • 需要了解是否已达到了足够的病毒式传播水平,以支撑你的商业模式;
  • 需了解内容的分享方式和分享人群;
  • 有助于了解是否应该考虑将付费门槛作为变现策略;
7、消息提醒的有效性

在UGC商业模式中,通过消息提醒不断将用户召回应用,是保持用户参与度的必备要素之一;

8、图说UGC商业模式

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9、难题
  • 主动生成内容:分享链接,发帖子
  • 被动生成内容:自动生成的行为时间表,系统记录的点击数据流

UGC领域发生的三大变革:

  • 签到,地理位置
  • 电子钱包,积分、票据、会员数据
  • 近场通讯,支付、分享信息移动端被动的内容生成(签到、定位、近场通信等)有时非常有用,有时使得简单的共享衡量指标变得复杂难懂,并引入更多的噪音;
10、要点
  • 访客参与度意味着一切,利用“参与度漏斗”来跟踪访客的互动行为。
  • 许多用户会选择潜水,一些会贡献些许内容,其余用户则会专注于内容的生成,“二八定律”,幂律分布
  • 为提高用户回访率、参与度,需使用邮件以及其他“打扰”方式来通知用户。
  • 欺诈防范的工作量十分巨大。
幂律分布

马太效应80/20法则,它们大概说的意思是一致的,在统计学中,这些说法被抽象成所谓的幂律分布,在分布图上,它表现为一条拖着长长尾巴的曲线:

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幂律分布

幂律分布曲线方程:

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其中,α,γ均为正数在这种幂律概率分布上,概率越高,占比越小;大占比的分布位于那条长长的尾巴上。

第十三章:商业模式——双边市场

  • 双边市场面临着一个特殊的问题,即必须要同时吸引买家和买家,
  • 首先利用最小市场证明自己的供需状况,以及对买卖双方交易的渴望;
  • 然后从中找寻盈利的方法;
  • 最后,根据交易规模、频率以及其他商业特质来决定应关注的指标,但归根结底就是交易的营收;
  • 建立双边市场的第一步是创建库存(供应)或受众(需求)的能力,这也是应首要衡量的内容;双边市场的买卖双方都创建稳妥后,注意力即可转移到市场收益的最大化上。
1、需关注的指标:
  • 买卖双方的人数增长:买卖双方人数的增长速率。
    • 访客数量:注册or独立
    • 活跃用户数
    • 卖家人数
  • 库存增长:卖家新增库存的速率,以及商品页面的完整性。
    • 在售商品数量
    • 活跃商品数
    • 满意度
  • 搜索有效性:买家的搜索内容,以及该内容是否与所建库存相匹配。
    • 有效搜索热度
    • 无效搜索
    • 标记数量
  • 转化漏斗:商品售出的转化率,以及各种可用于显示有助于商品出售的细分因素。
  • 评分以及欺诈迹象:买卖双方的相互评分、欺诈迹象以及评论语气。
  • 定价指标:如在市场中实行竞价机制,则需关注卖家的定价是否过高或过低。
2、买卖双方的增长速率

该指标在双边市场的早期阶段尤为重要;长远来看,你往往可以买到供给,却买不到需求;

3、库存增长速率
  • 卖家数
  • 上架的商品数量,及描述页完整情况
4、买家搜索与双方互评

在很多双边市场中,搜索是买家寻找卖家的主要手段。

  • 跟踪无返回结果的搜索次数,即错失的销售机会;
  • 自行查看搜索关键词。通过查看无结果的最常见搜索关键词,即可得知买家需求;
  • 搜索次数与商品信息的点击次数之比,也是转化漏斗的重要一环
  • 互评影响排名
  • 已标记商品的占比
5、转化率与市场区隔
  • 转化漏斗分为几个阶段,并以访客的搜索次数为起点。
6、图说双边市场

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7、难题
  • 欺诈行为:欺诈与信任是双边市场的一大问题。你不想承担商品或服务的运送责任,但需确保市场内具有可靠的信誉系统。买卖双方的相互评分不失为一种解决方法,但并不是唯一的方法。一些交友网站可为用户提供担保。
  • 交易的维持与拍卖:双边市场的另一大问题在于网络平台内交易的维持。
8、要点

双边市场的形式多种多样。

  • 鸡生蛋、蛋生鸡问题的解决,即买卖双方人数的保证,是双边市场在初期阶段所面临的重大挑战。此种情况下,通常最好关注有钱的一方。
  • 由于卖家意味着商品库存,因此需跟踪库存的增长状况,并查看上架商品是否符合买家的预期。
  • 尽管很多双边市场均采用佣金制来获取收益,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。

第十四章:创业阶段的划分

所选商业模式以及能够证明假设相当准确的相关证据,要远比商业计划书重要得多;

1、创业阶段的划分
  • 移情:深入目标市场,着手解决人们关心的问题,消费者愿意为你的商品买单
  • 黏性:黏性来自好的产品。找到已发现问题的解决方案
  • 病毒性:口碑营销。
  • 营收:着手盈利事宜,但不意味着此前不存在收费行为。
  • 规模化:盈利后,公司即可从自身发展模式切换至市场扩张模式。从新的垂直领域和地理位置获取更多的客户。

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第十五章:阶段1:移情

尝试了解他人所想,学会换位思考。(同理心)

1、移情阶段的指标

重点放在了定性反馈的收集上,针对问题和解决方案,进行用户访谈

2、这是我想出的最佳创意(即如何发现值得解决的问题)

问题(或想法)的发现往往源于聆听。毕竟,人们很喜欢抱怨自己遇到的问题。想法的得出只是一个开始。在将想法付诸实践之前,应使其历经一段时间的沉淀。

3、找到需要解决的问题(即如何验证问题)

问题足以让人感到困扰;有足够多的人感到困扰;他们已试图解决这一问题;

4、表明所发现问题值得解决的征兆(模式)

定性数据的关键在于规律和规律的识别。以下是在访谈过程中应留心的一些积极征兆。

  • 他们想立刻掏钱购买;
  • 他们正主动尝试解决当前问题;
  • 他们很健谈,并且提出了很多相关问题,表现出了对问题的兴趣;
  • 他们身体前倾、生气勃勃(积极的肢体语言)
5、如何开展一次成功的客户访谈(模式)
  • 力争面对面地访谈。
  • 选择中立场所。
  • 避免直接录音。

确保有一个脚本:

  • 简要地为访谈流程做好准备;
  • 通过收集人口统计资料来检测客户群;
  • 通过讲故事来设置问题情境;
  • 通过让受访者对问题排序来检测问题;
  • 检测解决方案;在访谈结束前提出一些要求;

6、如何避免引导受访者(模式)

反应偏差是一种众所周知的认知偏差,政治活动家常利用其来引导受众,从而获得自身想要的答案。可以通过以下四点来避免这种引导(导向性民意调查):

  1. 不表明自己的意图。
  2. 保证问题的真实性。
  3. 刨根问底。
  4. 寻找其他蛛丝马迹。
7、聚合性和发散性问题访谈
  • 聚合性问题访谈:可为你将来的行动设定明确的方向,但要冒一定的风险,即由于过分关注某些自认为重要的问题,而无法让受访者说出对他们而言可能更加重要的问题;
  • 发散性问题访谈:随机得多,其目的在于扩大可用于解决方案的搜索范围;风险在于你关注的问题数量太多,范围太广,没有让受访者重点关注其中的某个问题。
8、如何能够知道问题真的足够让人痛苦?
  • 为问题访谈打分是一种简单的方法,但并非绝对科学,因为你的评分具有一定的随意性。可利用一些评判标准为聚合性问题访谈中的问题打分。
9、人们目前在如何解决问题?
  • 有多少人从未尝试着解决问题?
  • 有多少人主动提供了“足够好”的解决方案?
10、有足够多的人在乎这一问题吗?(即理解市场)
  • 如果你找到了一个让人们感到足够痛苦的问题,接下来就应该去了解市场的规模与潜力。
  • 如果你正试图估算市场的规模,我们建议你使用自上而下和自下而上两种分析方法,并比较二者的结果。这有助于检查你的数学运算,以免出现不必要的错误。

    《精益数据分析》笔记

    《精益数据分析》笔记

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11、怎么才能让人们意识到这一问题?

尽早给出原型。

  • 在纸上画出简单的原型,从而观察受访者是如何在无人指导的前提下与你的理念交互的。
  • 看他们是否愿意马上付钱。
  • 观察他们向朋友解释的过程,并判断其是否懂得如何传递信息。
  • 请他们推荐给你其他可能在乎该问题的人选。
12、客户“典型的一天”

“典型的一天”故事板是一种还原客户日常生活的方法;(用户故事)

13、大规模地收集答案

选择继续,重复自己提出的问题,与受访者一起更为深入地挖掘,并尽可能多地了解一些内容。也可以扩大自己的行动范围,做一些定量分析。是时候大规模地与人交谈了;

这样做的好处是:

  • 迫使你将访谈过程规范化,从主观转为客观;
  • 检验你是否能够大规模地吸引客户的注意力,以获取最终的蓬勃发展;
  • 给予你可供分析和分类的量化信息,并揭示出必须要有一定受访群体才能成功发现的趋势和迹象;
  • 受访者可能会成为你的公测用户以及社区的用户基础;
14、开展一项能得到大量回答的问卷活动(模式)*

明确自己提出问题的理由。明确问题的答案会对你的行为产生怎样的影响,在发出问卷之前明确立场。

15、问卷设计

问卷应涵盖以下三类问题:

  • 可利用年龄、性别或互联网使用情况等,对问卷回答进行分类;
  • 可做统计分析的量化问题,如打分、对言论的支持或反对、选择列表信息等;
  • 开放性问题可促使问卷回答者提供定性数据;

记住,一定要把分类用问题放在最前,开放性问题放在最后;这样就能得知你的样本是否代表了目标市场;

16、测试
  • 发放问卷:通过多种渠道有效发放问卷;
  • 收集信息:收集问题时,不要忘记请求自己与回答者联系并收集其联系方式的权限;

分析数据:计算量化问题的平均数、均值和标准差;按不同市场细分分析每道量化问题,观察是否有特定群体给出了与众不同的回答;(数据透视表)

17、在解决方案做出来之前先行测试(即如何验证解决方案)

此阶段的工作重点并不在于产品的打造,而是商业模式中风险的消除。

18、最小可行化产品上线以前

此阶段的唯一关键指标是新用户注册、社交覆盖,以及可吸引真实用户使用最小可行化产品,从而确保学习和迭代快速完成的其他因素;

19、设定最小可行化产品的内容

把所有的解决方案访谈记录、量化分析,以及创业中的各种“小伎俩”放在一起,决定最小可行化产品应具备怎样的功能组合;最小可行化产品必须能够兑现你对用户和客户所承诺的价值;

20、衡量最小可行化产品

任何用户获取方面的数据指标都是没有意义的。关键在于找出风险最大的部分,然后通过反复的测试与学习化解风险。

  • 不要忽视定性分析:你应该在整个最小可行化产品的迭代过程中与用户和客户保持不间断的交流;
  • 为删除功能做准备:这是一个非常艰难的选择,却可以带来巨大的变化;
21、移情阶段总结:

你旨在找到一个人们愿为之付钱的待解决问题;一开始,为发现未知机遇,你展开了探索开放式的定性讨论;后来,为找到问题的正确解决方案,你展开的讨论开始变得更为量化与聚合;你可以使用工具来批量获取用户答案,并在确定好要打造的产品时,建立起用户群;

第十六章:阶段2:黏性

1、最小可行化产品的黏性*

需要的用户深度参与的表征,第一要务是打造一组核心功能,以保证用户的频繁使用与功能的成功应用,即便受用群体只是一小群早期用户,需要有证据表明产品正逐步成为用户生活中必不可少且难易替代的一部分;

  • 人们是否在如你所料地使用着产品?
  • 人们是否从你的产品中得到了足够多的价值?
2、迭代最小可行化产品

在迭代中,你的目标是提高跟踪中的核心指标,现在还不是打磨的时候,去寻找合适的产品和市场。

3、过早追求病毒性

除非用户具有一定的参与度和黏性,否则即便拥有很多用户也不等于产品具有吸引力;忘记病毒性增长,可以让你更清楚下一步应往最小可行化产品中添加何种功能;

4、最终的目标是留存率

用户对产品的参与度越高,越有可能长久地使用该款产品。

5、开发功能前七问(模式)
  • 这个功能有什么帮助?
  • 你能衡量这一功能的效果吗?
  • 功能开发要多久?
  • 这一功能是否会使产品变得太过复杂?
  • 这一新功能会带来多大的风险?
  • 这项新功能有多创新?
  • 用户说他们想要什么?
6、如何处理用户反馈

要记住,客户的心智模式与你的不同:

  • 一方面,用户反馈存在着严重的取样偏差,只有在狂喜或愤怒之时才会给出评价。
  • 另一方面,他们并不知道自己对于你的价值。用户最终仍未意识到所提问题的局限性和微妙性;

改善对用户反馈解读的三点建议:

  • 提前计划好测试,并在测试前理清自己究竟想要知道些什么;
  • 选择特定的交谈对象;
  • 在收集数据的同时快速评审结果;

聆听他们的抱怨,然后尽快找到问题的根源,同时避免过度反应;

8、黏性阶段总结

目标是证明自己已采用一种吸引回头客的方式解决了问题;

  • 本阶段的关键是参与度,以用户的交互时间以及回访率等作为衡量标准;
  • 即便你开发的是一款最小可行化产品,但仍应以感染客户、员工以及投资人为目标;
  • 在证明人们确实会如你所愿地使用产品之前,先别加快开发的速度;
  • 在优化产品黏性的同时,利用同期群分析来衡量每一次产品改动所带来的影响;
  • 参与度合理而流失率相对较低时,即可重点发展自己的用户群;

第十七章:阶段3:病毒性

进入病毒性阶段后,即可重点关注用户获取与增长,但同时也要留意产品的黏性。病毒式营销和口碑营销可能是以牺牲参与度为代价的。

1、三种传播方式
  • 原生病毒性:根植于产品内部,作为产品的使用功能而存在;
  • 人工病毒性:一种迫于外力的存在,往往植根于一套奖励系统;
  • 口碑病毒性:源自于满意用户的交谈,与你的产品或服务无关;
原生病毒性

一种最理想的病毒式传播方式,收到邀请的人也会有动力去使用这一产品或服务。

人工病毒性

人工病毒性,源自于以物质刺激鼓励现有用户将产品告知自己的朋友。

口碑病毒性

一位值得信赖的顾问推荐了你的产品,因此尽管口碑病毒性更难追踪,但却非常有效。

2、病毒性阶段指标
  • 病毒式传播系数:每位现有用户能够成功转化的新用户数
    • 1、首先计算出邀请率,即用户发出的邀请数除以现有用户数;
    • 2、然后计算出邀请的接受率,即用新注册数或新用户数除以总邀请数;
    • 3、最后将二者相乘;

      《精益数据分析》笔记

  • 病毒传播周期这一因素;一个传播周期为两天的产品,20天后可获得20470位用户,但若传播周期缩短一半,20天后就可以获得2000万以上的用户。

最终,我们追求的是一个大于1的病毒式传播系数,因为这意味着你的产品可以实现自给自足。

提高病毒式传播系数的方法:
  • 重点提高接受率;
  • 试图延长客户的生命周期,让其有更多的时间来邀请他人;
  • 试图缩短邀请的生命周期,以加快增长进程;
  • 设法说服客户去邀请更多的人;
4、黑客式营销
  • 通过试验找到一个可在用户生命周期早期开始测量的指标(如一位用户邀请的朋友数),或利用手头数据分析优秀用户的共同点;
  • 了解这一指标是如何与某关键性商业指标相联系的(如长期参与度);
  • 基于今日测得的早期指标,为这一目标建立预测模型(如90天内可获得多少高参与度用户);
  • 更改当前用户体验,以达到明天的商业目的(如向用户推荐其可能认识的用户),并假设当前指标会改变明日的目标;

黑客式营销进程的关键在于你的早期指标(又称作先行指标,即可预示未来的指标),例如Facebook增长团队发现,如果用户在注册账号的10天内至少加了7名好友,即可认定其为“高参与度”用户。(北极星指标)

5、优秀先行指标的构成要素
  • 先行指标往往与社交(发送链接给好友)、内容创作(帖子、分享、赞)或回访频率(上次访问时间、在线时长以及每次访问页数)联系在一起;
  • 先行指标应与商业模式的某部分明显相连(如用户数、每日流量、病毒式传播或营收)
  • 该指标应出现在用户生命周期的早期或转化漏斗的上游;
  • 先行指标也应是一种早期推断,这样你就可以尽快做出相关预测;
  • 可以通过市场细分和同期群分析找到先行指标。
6、相关性告诉你未来会发生什么*

找到一个与某事件相关的先行指标后,即可对未来做出预测;

7、因果性可扭转乾坤

相关性固然是好的如能找到一个可引起某种变化的先行指标,意味着可以改变未来。

第十八章:阶段4:营收

工作重心从证明想法的正确,转移到证明能以一种可拓展的一贯自给方式赚到钱

1、营收阶段的指标

尽管你的毛营收可能会持续上涨,但平均每位客户营收才是企业健康程度的更好指标;

2、赚钱机器

要想衡量机器的健康程度,需用上季度的年再发性收入增长值除以你为此付出的成本。

第X季度的再发性营收(QRR[X];第X季度前的再发性季度营收(QRR[X-1]);第X季度前的季度性销售和营销支出(QExpSM[X-1]);若没有统计季度性销售和营销支出,则可将年度支出除以四作为季度支出;

《精益数据分析》笔记

如果计算结果大于1,可以利滚利地把之前赚到的钱用于日后的投资,将营收的增长投入到更多的销售和营销中去,推动机器造出更多的钱。

3、找到你的营收槽

找出其中哪个“更”能最大限度地提高平均参与客户营收;

  • 如果脱离不开单笔交易的实际成本,则“更高效”可为商业模式的供/需方面带来举足轻重的影响;
  • 如果病毒式传播系数数值很高,“更多的人”则显得尤为重要,因为你在客户获取成本的每一块钱里,都注入了强大的力量倍增器;
  • 如果你的客户忠诚度非常高,则“更频繁”要更为关键,重点想办法让客户来得更频繁一点;
  • 如果倾向于大金额的一次性交易,则“更多的金钱”将对你大有裨益,需尽可能地榨取客户的价值;
  • 如果你采用的是订阅模式,并且在与客户流失做斗争,则利用追加销售,介绍客户使用具有更多功能的更高容量套餐,提高现有营收,去争取“更多的商品”;
4、钱从哪里来

很多创业公司混合了六种商业模式中的几种,形成了自己独特的营收模式。

5、客户终身价值>客户获取成本

用户获取成本应少于最终营收。平衡客户获取成本、营收和现金流是许多商业模式运转的关键,尤其是那些花钱获取客户并依靠订阅获取营收的公司;你需要关注的四个变量:

  • 银行里的起始资金(如你的投资额);
  • 每月的客户获取成本;
  • 用户带来的营收;
  • 用户流失率;
6、收支平衡的准线

比起营收,更在乎收支平衡,亦即营收可经常大于成本支出。需要时刻留心运营成本、边际成本等商业指标。也许主动放弃某一客户群体是个不错的选择,因为这些客户实际上已拖累了你的业务。

《精益数据分析》笔记

通过以上计算,我们可以知道,你需要准备5.7个月的经费来保障公司的运转。

8、休眠收支平衡

如果你把公司的各方面都缩减到最低限度,只维持供电并服务现有客户,却很少做其他的,你能存活下来吗?这也是一个收支平衡点,说明你可以无限期地生存下去。

第十九章:阶段5:规模化

不仅意味着更多的用户群,还意味着向新市场的进发、一定的可预测性和可持续性以及新伙伴的合作。

1、中间的空洞
  • 可重点关注某利基市场(市场细分策略)
  • 可追求更高的效率(低成本策略)
  • 试图变得与众不同(差异化策略)。

市场份额较大或较小的公司通常是盈利的。问题是出在那些既不大也不小的公司身上;由于规模过大, 无法有效地采取利基策略,但其规模又没有大到可以展开成本或规模竞争的程度;公司必须利用差异化克服中等规模的限制,并最终实现企业的规模化和效率化。

2、规模化阶段的指标

比较不同渠道、地域和营销活动内的高阶指标;

3、三个3模型(模式)三个层次。

第一层是董事会和创始人,重点关注战略问题和重大转型;第二层是管理层,重点关注战术和监督员工;第三层是基层员工,主要工作是执行;

4、在规模化阶段形成纪律
5、规模化阶段总结

为不同的指标建立一个层级关系,以使策略、战术和执行与公司的长期目标相一致。

第二十章:模式+阶段决定你跟踪的指标

得知自己的商业模式和创业阶段后,即可跟踪并优化当前的创业第一关键指标。通过反复践行这一流程,可克服许多公司或项目在早期都会面临的风险,避免过早增长,并最终在真实的需求、明确的方案和满意的客户这一坚定的基础上建立起你的公司。

《精益数据分析》笔记

作者:haidaozheng

链接:https://www.jianshu.com/p/053f5530bd1d

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