最近读了《精益数据分析》。粗略的说,这是一本外行入门级的书,但我依然受到不少启发。
对书中内容,我感觉有启发的,整理了一些,希望对大家有所帮助。
首先,数据分析业务需要框架。这点随着我工作经验的增长,觉得越来越重要。书中介绍了如下几种框架:
埃里克•莱斯的增长引擎框架
这个框架下将业务增长分为以下几种:
一、黏着式增长引擎,重点是让客户成为回头客。
核心业务指标:客户留存率、流失率、使用频率、距上次登录时间;如果用邮件和信息推送等提高用户回访,跟踪邮件的打开率和点击率;
二、病毒式增长引擎,重点是信息的病毒式传播。
核心业务指标:病毒传播系数,即每个用户所带来的新用户数;哪些用户行为形成了一个病毒传播周期?病毒传播周期有多长?(完成邀请所需的时间);
例子:询问是否要同步邮箱里的通讯录,然后诱导你邀请通讯录里的联系人。
三、付费增长引擎,重点是先赚钱,再把钱用户获取新客户。
核心业务指标:客户终身价值clv、客户获取成本cac、客户盈亏平衡时间(收回一位客户成本所需时间)
阿什•莫瑞亚的精益创业画布
肖恩-艾丽斯的创业增长金字塔
该金字塔从底端开始向上分三个阶段,分别是:产品贴合市场需求、理清思路和规模增长。我的理解其实就是准备好了以后,就加大投入来规模增长。关键就是如何找到产品与市场的契合点?进而进去增长阶段?也就是确定一个时机是否到来。
作者给出了一种设计问卷调查的方式。该问卷中,最核心问题是:如果不能再使用这个产品或者服务,你的感受是什么?
如果超过40%的人回答会非常失望,说明找到了契合点,可以进入下一个阶段了。
说完了三个框架,针对我自己所在的SAAS公司的数据分析,书中也有不少启发。SAAS业务的数据跟踪核心指标如下:
吸引眼球:吸引访客量
参与度:注册量、试用量
黏性:留存、活跃度
转化率:免费到付费
平均每客户营收(arpu):单位时间内平均每客户营收
客户获取成本
病毒性
追加销售
系统正常运行时间,可靠性
流失率
客户终身价值
个人觉得这里衡量参与度是一个难点。另外,书中虽然没说,但是如何衡量用户体验,也是我一直以来的一个问题。希望读者们能给些建议。
书中将精益分析总结为以下一个链条:
移情➡黏性阶段➡病毒阶段➡营收阶段➡规模化阶段
这里具体的内容就多了,想详细了解的朋友建议看书。
最后,书中提到了寻找『第一关键指标』,one metric that matters。这个思想是我比较赞同的。因为做分析时,非常容易指标越算越多,然后迷失。尤其是中小型公司,顶住一个最关键的指标,也许更好。
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