数据分析系列：《精益数据分析》读书笔记和理解

这本书很符合分析中的二八定律，前面20%的内容，蕴含了整本书80%的内容。

在数据的时代，我们希望我们的产品发展和用户增长都是数据驱动的。确保产品服务和营销有依据可寻。依据数据分析和数据挖掘的产品迭代在理论上是不断变优的。

具体的，我们的数据分析结果需要深入，全面，并且最好符合认知才能正确的指导产品发展。

一、什么指标是好的数据指标

衡量一个指标的好坏的重要标准，是指标是可以比较的，并且简单易懂。只有可以比较的指标才是有意义的，如果不能比较，我们就无法判断相对的好坏。比率是一个天然的好指标，因为比率是两个数据的比，按照统计学的角度，比率衡量了两个数据的差异和相关性，比单一数据蕴含了很多的信息。比如一个衡量一个活动效果最重要的KPI是ROI=收入/成本，ROI就是一个比率指标。若单纯的看收入或者成本数据进行分析，分析结果都是不全面的。

在设定指标时，我们可以看考以下5点原则：

定性指标与量化指标：定性指标通常是经验性的，难以衡量。量化指标和已通过比较提供较为准确的结果
虚荣指标与可付诸行动的指标：虚荣指标看似很好，但实际对业务没有帮助（比如总用户数，一定是在不断增长的），我们应该寻找可付诸行动的指标指导我们的商业行为。
探索性指标与报告性指标：探索性指标具有一定的提前性，可使我们在竞争中取得先手。报告性指标是对过去的衡量，可以帮助帮助我们日常运行和管理
先见性指标和后见性指标：个人理解有点类似探索性指标与报告性指标。
相关性指标和因果性指标：分别衡量相关性和因果性，在数据分析领域，我们更关注变量之间的英国关系

二、市场细分、同期群分析、A/B test测试和多变量分析
市场细分、同期群分析、A/B test测试和多变量分析这几种分析方式，又有利于帮助我们优化的门的营销活动。

市场细分，指的是将用户分群，对不同的用户实行或不实行营销，或者实行不同的营销策略。其中细分的依据可以使用户的目的、用户的属性、用户的行为和用户的渠道等等。

同期群分期是指，同一个群体的行为随着时间的变化。随着产品的迭代，第一期的用户和第二期的迭代对产品拥有不同的体验，通过同期群比较，我们可以衡量我们的迭代和关键性指标是否越来越好。

A/B test是现在营销和产品迭代最经常使用的方法。A/B test通常为同一个目标，设计两种方案，将两种方案随机投放市场中。A/B test让组成成分相同（相似）用户去随机体验两种方案之一，根据观测结果，判断哪个方案效果更好。A/B test在产品的各个流程和层次都可以使用。合理的A/B test可以帮助我们的产品体验不断的增高。

我们还可以将上面几种方式同时组合使用，分析多个变量之间的关系和对产品不同人群的影响。

三、数据分析框架
此处大多是分析问题的框架，而不是具体的分析方法，当谢分析报告时可以参考下面的分析框架分析问题。

1.AARRR——麦克卢尔的海盗指标说
AARRR将产品去要关注的指标分为5大类：

A（Acquisition）获取用户：产品的第一步都是获取用户，我们可以通过拉新等手段获取用户，此时我们关注的指标有：流量、点击量、每次点击费用、获客成本、搜索量等
A（Activation）提高用户活跃度：我们去要将获取的用户转化为真正使用产品的用户，此时我们关注的指标有：注册人数、至少使用一次产品用户数、激活人数、订阅量等。
R（Retention）提高存留：用户激活后，我们希望提高用户的活跃度和黏性，在互联网红海中，这一步现在变得越来越关键。根据二八定律，高黏性的用户往往为我们提供约80%的营收！这一步我们关注的指标有用户参与度、上次登陆时间、流失率等
R（Revenue）获取营收：假设我们的用户增长营销活动提升了获客、激活、和存留，我们去要在付出成本的同时和产品发展后，获取营收，实现盈利。此时，我们关注的指标有：用户价值（LTV，RFM等），转化率，点击营收
R（Referral）自传播：产品在有一定规模后，可以实现已有用户对潜在用户的病毒式传播和口碑转播。此时，我们关注的指标有：人均邀请发送量，传播周期等

现在除了AARRR模型，还有基于RARRA的增长模型。

2.埃里克·莱斯的增长引擎说

黏性式增长引擎：黏性式增长引擎的重点是让客户持续使用产品，衡量黏性的KPI：存留率、流失率、使用频率。

病毒式增长引擎：病毒式传播的核心是让产品想病毒一样，人传人，知道用户饱和。其关键指标是病毒式转播系数，即一个客户可以带来多少的新客户（现在的PDD经常利用此方式），另一个关键指标是传播周期，只有传播系数足够大，传播周期足够短，才能在一定时间内达到一定的客户量。

付费式增长引擎：核心是让用户付费，获取收入才放过来进行更多的投入获取客户。

通常，我们首先关注的是用户的黏性增长，然后致力于产品的病毒性增长，最后希望用户进行付费获取收入。

3.阿什·莫瑞亚的精益创业画布

就是从各个角度去分析产品，个人感觉不是一种狭义的数据分析方法，更像是一种分析问题的方法：

4.肖恩·埃利斯的精益创业画布

通上上面一样，此方法更像是一种分析产品和问题的方法，不一定非要使用到数据分析的手段（每一步最好使用数据支撑）：

5.长漏斗
此方法在判断用户转化路径时非常常用，可使用甘特图将用户再漏斗的每一步转化路径可视化，具体的分析方法可以参考我的另一篇博客数据分析系列：漏斗分析

上图来自数据分析–电商版

四、使用第一关键指标

我们对于一个产品或者一个营销活动，总是会设置一个第一关键指标，来让员工集中更多注意力在关键问题上。首先，第一关键指标可以反映先结算最重要的问题，并让员工树立明确的目标。第一关键指标也是公司整体健康程度的反映。

个人感觉，第一关键指标蕴含的信息要尽可能的多,但是统计尽可能简单，比如在电商领域，我们可以把GMV拆解成多个维度进行分析，在有缺口的地方进行增长。又比如在用户营销增长中，我们可以设置ROI为第一关键指标，ROI涉及到收入和成本，收入有涉及到定价，销量等角度，成本涉及到渠道投放，营销方式，激励手段等角度。

上图来自什么时候觉得，数据分析真的非常有用？

五、六种商业模式

不同的商业模式往往在获取渠道、销售手段、营收来源、产品类型和送达模式等方面存在差异。

电子商务
销售不同商品的电子商务往往使用不用的增长引擎。如耐用品的销售考虑使用病毒式增长引擎，而消耗品的电子商务销售可考虑黏性式增长引擎。并且由于电子商务从用户触达到下单，到评价存在固定流程，在电子商务模式中，我们愈发注重漏斗分析。
SaaS
SaaS服务以月费和年费的形式获取收益，因为SaaS获取新客户的边际成本几乎为零，因此很多SaaS供应商都通过年费增值服务来获取客户。SaaS模式关注的指标有：眼球（网站对客户吸引程度）、参与度（DAU等）、黏性、转化率、客户平均应收、平均获客成本、病毒性、追加销售、产品可靠性、流失率、客户终身价值（客户生命周期总付费）。
免费移动应用
比较典型的就是手机游戏，可以通过付费获得优势或通过应用内广告等方式获取营收。此模式下，我们关注的指标有：下载量、客户获取成本（CAC）、激活比例、DAU/MAU、用户平均使用时长、用户活跃率、付费用户率、首次付费时间、用户平均每月营收（ARPU）、点评率、病毒性、流失率、客户终生价值。
媒体网站
新闻网站等，收入主要靠出售广告位。我们关注的指标有:PV、UV、流失率、广告价格、光靠库存、点击率（CTR）等。
用户生成内容
典型产品有微博、Facebook等，，用户自己就可以生成内容。经常使用参与漏斗分析，与电商模式长漏斗分析模式相似。参与漏斗分析目的是提高用户参与度，让潜水者参与投票、讨论、评价等。我们关注的指标有：活跃访客数、内容生成数量和质量、参与漏斗的变化、病毒性、消息提醒的有效性。
双边市场
典型的是淘宝商业模式，促成买家和卖家交易。此时我们不但关注买家指标，也关注卖家指标。无论是买家和卖家，我们都可以设置响应的漏斗分析。具体我们关注的指标有：买卖双方的人数增长、库存增长、搜索有效性、转化漏斗、评分以及欺诈迹象、定价指标。

六、创业阶段划分

和上面埃里克·莱斯的增长引擎说和AARRR的分析框架思想十分类似，都是按照时间维度分析。这里是阶段的设计方法，而埃里克·莱斯的增长引擎说和AARRR是一种分析框架。

移情
关键是站在客户角度考虑问题，找到当前需要解决的问题。分析需要解决的问题可以分三步理解：问题足矣让人困扰（用户是否会因为困扰使用）；有足够多的人感到困扰（使用有足够规模的人使用我们的服务）；他们已经在试图解决这一问题（了解当前的解决方案）。每一步都可以使用相应的统计数据和分析方法支撑，从而发现我们的机遇。
黏性
保持黏性的第一要务是打造一组核心功能，以保证用户的频繁使用（用户活跃度）。为了保证用户的频繁使用，我们需要考虑两件事：首先，人品是否如你所料的使用者产品，其次是人们是否从你的的产品中得到了他们需要的价值。
如果无法保持用户黏性，再多的用户获取到后期也是会流失的。因此在前期，我们更加关注用户的存留，而不用过早追求用户获取和病毒性。实际上，现在才有AARRR到RARRA的转变。
为了提高存留，我们应该在开发新功能前搞清楚以下几个个问题：这个功能有什么帮助；是否可以衡量这一功能的效果；开发功能要多久；这一新功能是否会让使用流程更复杂；新功能带来的风险；该功能是否具有创新性。
病毒式
在我们有一定的忠诚用户后，可进入病毒性阶段，在病毒性阶段，我们的主要关注点在用户增长上，但同时也不能忽略产品的用户存留。病毒性传播的投入会导致存留投入的较少。同时，大量引入新用户，很多新用户在早期流失会很快。需要把握好这两两者的关系。
具体，病毒性传播可以分为以下三种方式：

（1）原生病毒性：具体表现为一个产品功能，例如短视频的分享功能等
（2）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，例如pdd的领红包。。。
（3）口碑病毒性：源自于满意较高用户的对外界的传播，好产品是根本。

为了实现增长目标，我们需要一定的数据目标指导。具体，需要计算我们产品的病毒传播系数（病毒传播系数=人均邀请人数*邀请接受率），如果我们的病毒传播系数>1,那证明一个存量用户可以带来一个以上的新用户，那么通过病毒性传播，我们的用户量是呈现指数增长的。当病毒传播系数<1时，我们的病毒性增长会减缓，并逐渐到达饱和。

只关心病毒传播系数也是不够的，如果一个用户带来其他新用户的时间过长，在一定时间内，我们也无法达到目标增长，因此我们还需要关注传播周期。一个典型例子是pdd的红包提现，必须要分享到一定人数后才能到达一定金额，才可以进行提现。同时为了控制周期，对提现任务设置了有效时间，用户必须在规定时间完成传播任务才能进行提现。课件传播系数与传播周期，缺一不可。

营收
当用户到存在黏性，达一定规模后，说明我们的产品前期没有白白投入，已经可以进行创造营收环节。对于营收的衡量，我们可以采取每位用户生命周期带来的价值等方式衡量。对于营收的分析，我们可以使用漏斗分析，用户行为全路径分析等方式，找到创造营收过程中的摩擦阻力，并尝试改进。比如，我们再进行增值服务时，用户可能会因为收费的功能并没有带来相应的价值而流失。此时，转化漏斗中的妆化率会下降，我们需要仔细考虑，我们的收费方式或定价是否合理，我们的收费功能是否是用户的核心需求等。为了持续盈利，我们要保证客户生命周期价值>客户获取成本
规模化
假设，我们已经有了一定的用户基础，并且已经达到了收支平衡。我们需要对我们的运营模式进行优化，即规模化运行。一方面使我们要使公司运行更加具有效率，更一方面我们可以利用现有优势创造更大的商业生态，或占有更多的市场份额。
在规模化阶段，我们需要关注的是不同渠道、地域和营销活动的相关指标，比如某个渠道内，每一用户带来的价值。具体的我们可以使用，归因分析绩效评价等数据分析模型进行分析。归因分析可以分析出每个渠道的贡献，绩效评价可以分析出每个渠道的效率和其中遇到的阻力。关于归因分析方法可以参考我的博客数据分析系列：归因分析原理、案例和python代码。关于绩效评价，可以参考我的博客数据分析系列：绩效（效率）评价与python实现（层析分析、topsis、DEA）。其他的数据分析模型也可以灵活的再规模化阶段进行应用，主要是我们用的分析方法与我们要处理的问题匹配。

数据分析系列：《精益数据分析》读书笔记和理解相关推荐

《谁说菜鸟不会数据分析——入门篇》读书笔记
刘夏璐,狄松. 谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)[M]. 电子工业出版社, 2013 文章目录第一章数据分析那些事何谓数据分析数据分析的作用 1.1 数据分析六部曲 1.1.1 明确分析的目的和 ...
【“计算机科学与技术”专业小白成长系列】SICP 读书笔记： The Elements of Programming
SICP 读书笔记: The Elements of Programming 编程元素强大的编程语言不仅仅是一种指示计算机执行任务的方法.语言也可以作为一个框架,我们可以在其中组织关于过程的想法.当 ...
深入了解数据分析丨《精益数据分析》超详细读书笔记
本文为PMCAFF专栏作者里柳出品本书涵盖关于产品与数据分析的知识很丰富,推荐深入阅读. 数据分析简析 -转化率和购买所需时间绑定的:二者相结合可以告诉你很多关于现金流的信息 -拥有足够大的样本,不 ...
《游戏数据分析的艺术》读书笔记1
第一章 1. 了解游戏数据分析 1. 1游戏数据分析的概念今天的游戏数据分析算一个方向,还不算一个专业领域对很多游戏设计者来说,游戏是艺术品,是艺术灵感的产出物,因此并不认同通过数据分析来挖掘用户 ...
读书笔记——深入理解JVM（JVM自动内存管理）
简介本系列为<深入理解Java虚拟机-JVM高级特性与最佳实践>一书的阅读笔记. 本书开头介绍了JVM发展的历史,接着介绍了JVM是如何实现自动内存管理的. 本章节主要介绍: JVM的存 ...
【JavaScript高级程序设计】读书笔记之一 —— 理解函数
目录一.定义函数二.递归函数三.闭包四.闭包中的this对象五.模仿块级作用域六.私有变量七.即时函数与闭包的异同参考一.定义函数定义函数的两种方式: (1)函数声明 functi ...
[转][读书笔记]深入理解java虚拟机
原文地址:http://blog.csdn.net/hanekawa/article/details/51972259 第二章 Java内存区域与内存溢出异常一,运行时数据区域: 1. ...
读书笔记深入理解JVM01 关于OutOfMemoryError 堆空间的溢出
代码片段如下: package com.gosaint.shiro;import java.util.ArrayList; import java.util.List;public class Hea ...
读书笔记-深入理解Java虚拟机

数据分析系列：《精益数据分析》读书笔记和理解

数据分析系列：《精益数据分析》读书笔记和理解相关推荐

最新文章

热门文章