“精益” 是很好的创业方法，“数据分析法” 则保证了数据的收集与分析。精益分析思维指提出正确的问题，并重点关注那项可达成你期望结果的关键指标

对于创业公司而言，之所以进行数据分析，是为了在资金耗尽之前，找到正确的产品和市场

一.数据指标

好的数据指标是比较性的，简单易懂的

比率是最佳的数据指标：

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与相克（正相关和负相关）

要找出正确的数据指标，有五点需牢记在心：

定性指标与量化指标：定性指标通常是非结构化的，经验性的，揭示性的，难以归类的；量化指标则涉及很多数值和统计数据，提供可靠的量化结果，但缺乏直观的洞察
虚荣指标与可付诸行动的指标：虚荣指标看上去很美，让你感觉良好，却不能为你的公司带来丝毫改变。可付诸行动的指标可以帮你遴选出一个行动方案，从而指导你的商业行为
探索性指标与报告性指标：探索性指标是推测性的，提供原本不为所知的洞见，帮助你在商业竞争中取得先手优势；报告性指标则让你时刻对公司的日常运营，管理性活动保持信息通畅，步调一致
先见性指标与后见性指标：先见性指标用于预演未来；后见性指标用于解释过去
相关性指标与因果性指标：如果两个指标总是一同变化，则说明它们是相关的；如果其中一个指标可以导致另一个指标的变化，则它们之间具有因果关系

第一关键指标

就是一个在当前阶段高于一切，需要你集中全部注意力的数字
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

强数据分析型创业公司所经历的生命周期

精益画布

二.数据分析框架

1.海盗指标说

2.增长引擎说

黏着式增长引擎：重点是让用户成为回头客，并且持续使用你的产品。衡量黏性最重要的KPI就是客户留存率，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：让声名传播出去，病毒式传播之所以吸引人，在于它的指数性本质，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。因为这是一个利滚利的模式（老用户所带来的新用户，同样也会带来更多的新用户），这个指标所衡量的是每一个病毒传播周期的新用户量，此外，你还需要衡量哪些用户行为形成了一个病毒传播周期
付费式增长引擎：某种程度上来讲，赚钱是识别一个商业模式是否可持续的终极指标。两个关键指标是客户终生价值（CLV）和客户获取成本（CAC），此外，你还需要为现金流和增长速度发愁，这取决于多久才能让一个客户付清你活去他所花的成本，一种衡量方法是看客户盈亏平衡时间，也就是你收回获取一位客户的成本所需的时间

3.精益创业画布

4. 创业增长金字塔

5.长漏斗

它是一种分析方法，能够帮你理解你最初是如何获得客户的注意力的，以及客户从最初得知该网站到发生你所期望的行为的全过程
通常，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，这样，用户在你的网站走到哪儿，你就能跟踪到哪儿：当下的许多数据分析方案包都可以做到这点

6.精益数据分析阶段和关隘模型

三.商业模式

是让人们做你希望他们做并能使你从中获利的事
目标都是增长（更多的商品，更多的人，更频繁，更多的钱，更有效率）
增长的源泉是三大引擎中的一个

商业模式拼接书

商业模式一：电子商务

电商模式

用户获取模式：重复购买率不足40%，经营重心应放在新用户的获取上
混合模式：重复购买率为40%~60%，应兼顾新客户的获取和回头客的招揽
忠诚度模式：重复购买率达到60%以上，应鼓励忠诚的回头客更加频繁地消费

要点

明确自己应关注的是忠诚度还是客户的获取十分重要，这决定了整套市场营销策略和网站的许多功能
站内外搜索日渐成为寻找购买商品的常用方式
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使它们三者的积，即平均每位客户营收
不要忽视现实世界中的问题，如送货，库房，物流和库存等

商业模式二：SaaS

指按需提供软件的公司，通常以网站的形式出现
大部分的SaaS提供商以月费或年费的形式获取收益
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
增加一个客户的边际成本几乎可以忽略不计，很多SaaS提供商都选择通过免费增值模式来获取客户

难点

一些SaaS公司采用免费增值模式来吸引用户的使用，并在用户的使用量超过一定限度后开始收费
完全付费模式可以有效控制成本，更具有预测性且能够即时明确所提供服务是否具有相应价值；免费增值模式则有助于了解用户的使用目的，并以此为基础进行产品迭代。这些用户群之间的差异可以使分析变得非常复杂
第二大困难来自于如何分级定阶。对使用量的需求因人而异，因此所付金额可能也会随着时间的推移而发生变化，这意味着你需要不停地尝试让用户升级到更昂贵的版本。由于需要把追加销售的营收增幅考虑在内，因此预测和解释公司的运营状况也会变得更为困难

要点

尽管免费增值模式的可见度更高，但它实际上是一种销售策略，需谨慎使用
在SaaS中，流失率等于一切。如果重视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便衡量其参与度，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
很多人把SaaS模式和订阅等同起来，但完全可以采用许多其他方式来销售按需软件，有时还会比订阅模式奏效得多

商业模式三：免费移动应用

难点

变现手段是移动应用模式稍显复杂的一大因素
公司利用移动应用盈利的方式有很多，有些广告在应用内植入视频，而有些则会向用户推荐下载其他应用。后者可导致用户离开当前应用，从而造成流失率上升，参与度下降，并阻碍用户体验

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为一组进行分析处理。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很远

商业模式四：媒体网站

关注的指标

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
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

难点

隐形提成模式：把用户产生的链接重写为提成链接是一种在不打广告的前提下盈利的不错方法，该方法实际上把用户生成内容全部转变成了广告，但这样做会使商业模式变得十分复杂
背景噪声：空白广告的访客点击原因，一半是出于好奇，另一半则纯粹是手误
广告屏蔽软件：这种用户行为降低了你的库存，并且会干扰你的数据分析
付费门槛：需要在广告和订阅收入之间作出权衡，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

要点

对于媒体网站而言，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

商业模式五：用户生成内容（User-generated Content，UGC）

首要目的是将用户聚集在一起，组成在线社区并生成用户内容
核心关注点在于培养一个能够生成内容的活跃用户社区，失去了用户活动，此类网站也就失去了生命力
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
维基百科是UGC网站的一个典型例子
UGC网站的收入往往来自广告或捐助，但这只不过是能够提高用户参与度的核心业务所带来的附属品

关键指标

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
生成内容的价值：内容的商业价值，如捐款或广告收入等
内容分享和病毒性：内容是如何被分享的，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，给予回应的用户比例

要点

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。这种80/20的定律存在于你希望用户完成的所有活动当中
为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网站的相关活动
对于UGC网站而言，欺诈防范的工作量十分巨大

商业模式六：双边市场

卖家需负责商品的上架与推广
市场负责人对每笔交易采取不干预政策
买卖双方之间存在利益冲突
面临的特殊问题：必须要同时吸引买家和卖家。这几乎是其它商业模式所需工作量的两倍
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
买卖双方都创建稳妥后，注意力（和数据分析的重点）即可转移到市场收益的最大化上，即上架商品数量，买卖双方质量，搜索得到至少一件库存商品的概率，双边市场专用指标，销售量以及由此产生的收入。同时还应专注于理解什么样的商品具有吸引力，以便争取到更多的此类商品。此外，还需跟踪欺诈行为与劣质商品，以免市场质量受到损害，买卖双方人数出现流失
掌握了买卖双方的相关数据后，需据此描绘出以购买为最终目的的转化漏斗
最后，还需跟踪在售商品的质量以及买卖双方的信誉

需要关注的指标

买卖双方的人数增长：通过回访人数测定
库存增长：卖家新增库存（如新上架商品等）的速率，以及商品页面的完整性
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
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

难点

鸡生蛋和蛋生鸡问题：提供的库存越多，网站的价值越大；另外，无库存的双边市场毫无价值
欺诈行为：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，但不是唯一的方法
网络平台内交易的维持

解决方案

将用户介绍给代理商以完成交易，并收取中介费用
根据卖家上架的商品价格收取部分费用，而非佣金制
通过站内广告，快递服务或有利位置等其他市场因素来盈利
在确认交易前，杜绝买卖双方私下联系的可能
提供增值服务（购买保险或第三方担保等），以吸引买卖双方在网络平台内完成交易

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，通常最好重点关注有钱的一方
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利益，但此外还可以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

四.创业阶段的划分

阶段1：移情

你要做的是尝试了解他人所想，学会换位思考

旨在找到一个人们愿为之付钱的待解决问题。从初步设想到目标实现，数据分析一直都是方法的衡量工具
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，未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和聚合
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

要确定好解决的问题和对应的解决方案，验证问题是否存在，还有用户会不会为你的产品买单

如何验证问题：

问题足以让人感到困扰：这里的第一关键指标是痛苦程度，可以给痛苦程度打分
有足够多的人感到困扰：有自上而下和自下而上两种方式
他们已在试图解决这一问题：问题得到验证后，接下来就要验证解决方案

如何验证解决方案：

设定最小可行性产品

阶段2：粘性

粘性的最终目标是留存率

具备一定的留存率才能证明用户是能够持续用你的产品，所以需要迭代最小可行性产品

你的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，以用户与你交互时间以及回访率等作为衡量标准，你还可以跟踪营收或病毒性，但目前这些还不是你关注的重点
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。此外还需要通过一种可靠的方式，实现从当前验证到未来愿景的转变
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。否则，你就是在费时费财地开发一款毫无用户回头率的产品
在优化产品粘性的同时，利用同期群分析来衡量每一次产品改动所带来的影响

开发功能前需要知道的问题

这个功能有什么帮助？
你能衡量这一功能的效果吗？
功能开发多久？
这一功能是否会使产品变得太复杂？
这一功能会带来多大的风险？
这项功能有多创新？
用户说他们想要什么？

阶段3：病毒性

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，往往根植于一套奖励系统
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

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，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务指标相联系的
基于近日测得的早期指标，为这一目标建立预测模型
更改当前用户体验，以达到明天的商业目的，并假设当前指标会改变明日的目标

优秀先行指标的共同特征

先行指标往往与社交，内容创作或回访频率联系在一起
先行指标应与商业模式的某部分明显相连，毕竟这是你最终希望改善的商业模式。你并不只是想要增加每位用户的好友数，而且想要增加忠实用户的数量
该指标应出现在用户生命周期的早期或转化漏斗的上游
先行指标也是一种早期推断，这样你就可以尽快作出相关预测

要点

病毒性是指信息从现有的 “已感染” 用户到新用户的传播能力
如果每位用户都能成功邀请一位以上的用户，你的增长几乎是可以保证的。但很少有这样的情况，任何口碑传播都有益于你的客户增长，并降低你的总体客户获取成本
用户与产品交互时，原生病毒性就会显现出来。人工病毒性受到刺激变得不太真实。而口碑病毒虽然难以创建和跟踪，却带来了许多早期用户。你需要按照三种病毒性来划分用户
除病毒式传播系数外，还需关注病毒传播周期。用户越快邀请其他人，你的增长速度也就越快
在病毒性阶段和营收阶段增长时，你试图寻找的是未来增长的先行指标，即在用户生命周期早期可预测（或控制）未来的可衡量指标

阶段4：营收

该阶段的核心指标是客户获取成本和客户终身价值，需要做到客户终身价值大于客户获取成本

营收阶段的核心公式是客户收益回报减去客户获取成本，这就是可推动你增长的投资回报
你的重心已从证明自己拥有好的产品转移到证明你在做一份真正的生意。为此，你的指标也从使用模式转移到了各种营业比率
把企业想象成一个能把少量钱转化成更多钱的机器。投入与回报的金额比例，以及可以投入的最大数额，都决定着企业的价值
你试图找到应该关注的重点，如客户每单更高的消费，更多的客户，更高的效率以及更高的频率等
如果事情进展得不顺利，也许把初始产品转型到新市场，要比从头再来更加简单
尽管你的目标是增长，但你仍应适时留意一下收支平衡的情况，因为一旦你的收入能够弥补所有的支出，就能够无限期地存活下去

阶段5：规模化

营收阶段证明的是商业模式，规模化阶段证明的是市场的大小

在规模化阶段，你对自己的产品和市场已经有了清楚地了解。你的指标在这时应侧重于所处生态系统的健康程度，以及你进入新市场的能力
你开始关心薪酬，API流量，渠道关系以及竞争者，然而就在这之前，这一切还都是干扰信号
你要清楚自己是更注重效率还是差异化。在规模化阶段想要二者兼顾十分困难。如果你追求效率，就需节约成本；如果你追求差异化，则需扩大利润率
随着公司的发展，你需要在同一时间关注不止一个指标。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

模式 + 阶段决定你跟踪的指标

现在你处在哪一阶段？还需什么才能进入下一阶段？

根据商业模式和所处阶段得出的重要指标

五.底线在哪里

你知道了商业模式，所处的阶段，知道目前哪些指标对你最重要。但通常的标准是什么呢？除非你有了一条底线，否则你无法知道是你跑赢了底线还是底线跑赢了你

电子商务

如果你是一个在线零售商，一开始的转化率会在2%左右，这个初始转化率会随垂直行业不同而有所差异，但如果你的转化率能达到10%，你就已经做的很好了
在购物漏斗中，65%的人会在付款前放弃购物
不要想着移动优先。要意识到搜索优先，要在监测网站和产品的搜索指标上进行投资，看一看用户在找什么，以及他们找不到哪些东西

SaaS

争取每年获得20%的客户销售收入增长，包含新增的授权许可在内，争取每个月让2%的用户增加他们的付费额
在优化其它方面之前，争取将每个月的用户流失率降低到5%以下。如果流失率高于这个值，可能产品的用户粘性还不够强，如果能达到2%，你就做得非常棒了

免费移动应用

充分了解竞争对手来找到有效的策略，效法他们的成功并避免他们的错误
使初始应用下载大小保持很小，努力使其达到50MB以下来最小化下载流失率
客户获取成本在不断上涨，一方面是因为大的工作室和出版商对移动端的投入越来越大，使得成本水涨船高，另一方面是因为应用商店对提供付费安装的营销服务策略进行打击
做好心理准备，大量用户下载了你的应用后并不会启动，尤其是对于一款免费应用
假设大量的用户会试用一次你的应用，之后就不会再用，但是在初始的峭壁式下降过后，你会看到活跃用户比率以更加平缓的趋势下降。尽管这条曲线随着应用，行业和用户群体的不同而有所差异，但是这条曲线总是存在的，所以一旦你有了一些数据点，就可以提前预测用户流失率和退出率
对于免费增值模式而言，从免费到付费的转化率要达到2%以上
指标的好坏与游戏种类高度相关
像客户获取成本一样，客户营收是从你所设定的商业模式和利润目标得来的。每个垂直市场都有自己的价值。但是在移动应用领域，如果你知道自己的ARPUDAU，用户的留存时间以及每次安装的成本，你就可以快速盘算一下，判断自己的商业模式是否可行
要认识到在免费的多人游戏中，多数用户只是付费用户的炮灰
对付费应用评分率的期望少于1.5%，而免费应用评分率少于1%

媒体网站

多数种类的站内广告会获得0.5%~2%的点击率，如果低于0.08%，你一定犯了可怕的错误
在访客到达你的网站之前，你就会失去5%的点击数。你要处理这个问题，如果你有足够的吸引力，访客总会再试一次
要知道对你最有利的流量是从哪里来的，以及它在追求什么话题，并花时间了解这些信息源和话题
媒体网站应该以此为目标：在内容页面上用户参与时间是90秒或更长。但不要期望着陆页会有较长的用户参与时间，你会想让人们快速找到他们想要的内容，并尽情浏览
分享是通过同事和朋友间微小的互动的积累高涨而发生的，而并非通过一个人与一群下属的大规模互动

用户生成内容

如果没有明确的数字，但是某个生成内容的功能是你的应用的核心功能，那就一直优化它，直到所有用户都能使用它，同时仔细监测出错情况，找到产生问题的原因
如果访客在你的网站上每天平均花费17分钟，就说明网站用户粘性较好
预期25%的访客会潜水，60%~70%的用户会做那些很容易且与你的产品和服务目标一致的活动，5%~15%的用户参与并为你贡献内容
随着网站的人气上涨，你需要为阻击垃圾帖花费大量的时间和金钱。要尽早开始判断内容的好坏，以及哪些用户对于标示垃圾内容很在行。内容质量是用户满意度的一个主要指标，所以要密切注意内容质量的下降，在它还没有影响你的社区氛围时就要进行处理

双边市场

交易规模应该和转化率一同进行测量，从而理解买家的行为，然后将这些信息传递给卖家
与传统的电商公司不同，你对存货清单和商品列表没有太多的控制权，但你却拥有洞察什么商品热销的能力

精益数据分析 | 学习笔记 (全)相关推荐

谁说菜鸟不会数据分析 | 学习笔记 (全)
一.前言数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出所研究对象的内在规律.在实际工作中, ...
MPU6050原始数据分析——学习笔记
MPU6050原始数据分析--学习笔记个人学习笔记 MPU6050简介原始数据分析加速度计陀螺仪代码个人学习笔记用于记录自己学习的成果,并且分享给大家一起看看.希望对看到这篇的朋友有所帮 ...
《精益数据分析》笔记（Nr.2）
1.好的数据指标衡量好坏的准则: 1> 好的数据指标是比较性的.能比较某数据指标在不同的时间段,用户群体.竞争产品之间的表现,可以更好地洞察产品实际的走向.例"本周用户转化率比上周高 ...
金融风控训练营--Task 02 EDA探索性数据分析学习笔记
文章目录前言一.学习知识点概要 1.1 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)的目的二.学习内容 2.1 数据总体了解 2.1.1 读取数据集并了解数据集大 ...
【精益数据分析读书笔记】第五章-数据分析框架
戴夫·麦克卢尔的海盗指标说--AARRR 获取用户(Acquisition).提高活跃度(Activation).提高留存率(Retention).获取营收(Revenue).自传播(Referral ...
电商网站前端架构学习笔记(全是干货)
1:前端架构的基本知识 1: 前端工程师必须会的一些技能前端工程师基本技能图.PNG 2: 前端架构基本知识什么是前端架构? 每个人对每个架构有不同的认识和一些想法.没有一个架构是完美的,只有一个 ...
OpenCV4 快速入门 (学习笔记全)
第1章基础知识 1.1 基础结构介绍作者博客https://blog.csdn.net/shuiyixin?type=blog https://blog.csdn.net/shuiyixin/ar ...
利用Python进行数据分析学习笔记
import os os.getcwd() 获得工作目录, 如使用相对路径,是相对于这个工作目录的路劲 import sys sys.path.append() 这个是增加引用,或引入文件的路径 In ...
描述统计 | 学习笔记 (全)
一.导论统计学是通过收集,整理,分析,描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学.其目的是探索数据的内在数量规律性,以达到对客观事物的科学认识统计的本业是消化数据, ...

精益数据分析 | 学习笔记 (全)