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《精益数据分析》读书笔记,附思维导图

Use Data to Build a Better Startup Faster

相比于中文书名‘精益数据分析’的不知所云:精益数据分析是将为我们一种全新的理念还是一种方法?这本书本来的英文名更恰当了点出了将要撰写的主题:在精益创业中,可以如何关注数据来协助创业

《精益数据分析》
精益数据分析

不要看全书有300多页,有些目录的标题也取的花里胡哨,例如‘你把生命献给谁’……通读下来主题内容其实简单,总的来说主要围绕创业公司在不同的模式下应该建设什么样的数据指标来帮助看起公司发展的道路,前后围绕为什么要这样做,选择这些指标的理论依据是什么,选择后注意些什么也一并做了介绍。

《精益数据分析》
《精益数据分析》讲述的主要内容模块

Part1:为什么精益创业中要引入数据分析

什么是精益创业呢,精益创业往往以最小可行化产品小成本快速测试,首版产品开发成本低廉,可快速迭代。而数据分析则是量化衡量的最好方式,方便后续是否进行资源的跟进。

例如Airbnb的上门摄影服务,以最小可行化产品验证有专业摄影照片的房源更抢手的假设,测试过程中数据显示出指数增长,附有专业摄影照片的房源所获订单数是市场平均值的2-3倍。基于该试验结果,加快专业摄影项目的投入,大规模提升了订单量。

Part2:如何确定公司的数据指标

明确指标是什么

在回答这个问题之前,作者先给我们介绍了什么是好的数据指标

好的数据指标是比较性的;好的数据指标是简单易懂的;好的数据指标是个比率;它往往可以形成行为向导好的数据指标会改变行为

要找出正确的指标,我们也要认识到若干指标类型

定性指标与量化指标:定量数据回答‘什么’,‘多少’;定性可以帮助回答‘为什么’;创业初期要注意收集高质量的定性数据。虚荣指标与可付诸行动的指标:判断指标是否是可付诸行动的标准为是否能帮助改进商业模式、决策下一步的行动。在趋势上单调递增函数的指标往往是虚荣指标,例如总用户数,总活跃用户数,它不能传达出用户行为的信息,在做什么,是否有价值等。8个常见的虚荣指标包括:点击量、页面浏览量、访问量、独立访客数、粉丝/好友/赞的数量、网站停留时间、收集到的用户邮件地址数量、下载量。以上这些指标并不是本身无意义,而是在随时间发单的过程中,他们往往都呈现’看上去很美‘的单调增。我们要从这些指标再往下去挖掘一步,有哪些可以转化为对公司有价值的部分。探索性指标与报告性指标:报告性指标一般指我们知道我们不知道的,在业务中,需持续监控了解;探索性指标为我们不知道我们不知道的,它们可能转化为业务未来的秘密武器,例如facebook中发现的’妈妈圈‘,帮助创建了独立的社交产品。先见性数据指标与后见性数据指标:先见性,例如新用户;后见性,例如流失用户相关性指标与因果性指标:两者不等价,但相关性越好,因果性越佳,借由相关性去寻找因果性

在创业的过程中,随着时间的进展,创业的阶段也在发生变化;在不同的阶段要设定不同的关键指标

在标准层面上除了设置以上指标外,我们可能还需要开展多维度的分析来确定公司前进的方向。这些维度包括:细分市场,同期群分析,A/B测试,多变量分析。细分市场指一群拥有共同特征的人,细分市场分析即对按某属性分类的人群进行横向比较;同期群分析指相似群体随时间的变化,例如留存分析;A/B、多变量测试,为互联网公司开展产品和运营策略迭代常用的方法,它是一种横向研究,在同一时间段对不同被试群体提供不同的体验。

明确公司要做什么

在介绍指标理论的基础上,要确定公司的指标,作者首先向我们表明的是要明晰公司需要做些什么。如何确定公司要做什么呢,作者介绍了两种方法:1.精益画布;2.巴德卡德尔三准则

《精益数据分析》
精益画布
《精益数据分析》
巴德卡德尔三准则:擅长做的、希望做的、能做的

在此也不得不多提一句,企业与数据的关系。有人对数据使用会有顾虑:滥用数据可能导致局部优化。现实中确实有这样的可能性。因此唯数据、唯指标不可取。创业中以人类思维为主体,数据只是检验假设的工具

Part3:为企业找到正确的指标

在为具体的企业类型确定指标前,作者为我们介绍了一些通用的数据分析框架

1.海盗指标(AAARR)

《精益数据分析》
海盗指标

2.增长引擎说

黏着试增长引擎:关注:客户留存率、流失率、使用频率病毒式增长引擎:关注:每个用户带来的新用户数付费式增长引擎:关注:客户终身价值,客户获取成本

3.创业增长金字塔

增长黑客:产品与市场相契合–理清思路–规模增长

4.长漏斗

各种网站的漏斗已经远远超出了网站自身的范畴,延伸到无数的社交网络、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

以上的分析框架与创业的5个阶段:移情、黏性、病毒性、营收、扩展 基本具有一致性。

作者将创业的公司分为了6种类型,根据商业类型的独特性和融合的以上数据框架,作者所建议的每种商业类型重要指标如下:(由于很多指标有共性,在此总结为一个表,方便大家更为清晰的了解到不同商业模式的共性指标和独特性指标)

从下面的表格可以看出作者所选定的各个商业的重要指标主要围绕上面所介绍的数据分析框架和创业的阶段融合得到,诸如触达用户的量(例如眼球、下载等)、活跃、转化、传播、推荐、营收、成本、用户ltv基本是所有商业模式里在不同阶段都要关注的重要指标。除了这些通用的指标外,额外的重要指标则来源于一个商业模式本身区别与其他商业模式的地方,例如电商关心购买、搜索、推荐、库存;SaaS关心付费转化、销售;移动应用关心付费转化、传播;媒体网站关心广告;用户生成内容关心传播、消息提醒;双边市场关心关心到双边平衡的定价。

《精益数据分析》
不同商业模式的重要指标

指标的底线

在众多的指标中,尤其是率指标,绝对的100%并没有意义,而指标是否能够反映出业务的好坏和改进的可能性也取决于你所选取的参考值。对于创业公司而言,关键指标的行业基准值就可以作为关注自身指标值变化的底线。

在此作者也为我们总结了一些创业公司重要指标的参考值:

电子商务:转化率:eBay,Amazon的转化率约10%,一般类型的电商如下,购物车遗弃率:约65%

《精益数据分析》
电商转化率

SaaS:月用户流失率,1.5%-3%,注册付费率如下:

《精益数据分析》
SaaS注册付费率

免费移动应用:获客成本:0.75美元;付费用户百分比:2%;每日活跃用户的平均营收:0.05美元;评分点击率:付费1.5%,免费1%

媒体网站:广告点击率:0.5-2%;用户参与时间:>=90s

用户生成内容:平均每日网站停留时间:17分钟

以上所列举为可以被收集到数据的创业公司的平均水平。当然对每个专业公司自己而言,都有其自己的独特性,在参考行业均值的同时,结合内部数据的趋势可以更好的了解可能达到的方向。

附本书的思维导图

《精益数据分析》
Part1
《精益数据分析》
Part2
《精益数据分析》
Part3
《精益数据分析》
Part4

原文作者:知小枝

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