作者：[加] 阿利斯泰尔·克罗尔 本杰明·尤科维奇 韩知白 王鹤达 译
读者：锅巴GG

• 全书的结构安排
  1. 别再欺骗自己了

  为什么要依靠数据才能取得成功。这部分涉及一些基本的分析概念,比如定性数据和定量数据、虚荣指标、相关性、同期群、细分、先见性指标。分析被数据牵着鼻子走的风险。

  2. 找到当前的正确指标

  讨论一下专注的重要性、具体的商业模式,以及每个创业公司在找到正确的产品和最佳目标市场过程中所经历的每个阶段。有了这些,你就能够找到最重要的指标。

  3. 底线在哪里

道了你的商业模式、所处的阶段,也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。我们从创业公司、分析师和供应商那里收集数据,试着描绘典型场景是什么样的。你的数据可能与此不同,但是你起码可以知道你的数据是什么样的。

4. 应用精益数据分析

你对数据已经很了解了,是时候卷起袖管大干一场了。看看精益数据分析对于面向企业的创业公司和试图变革的内部创业者来说与一般情况有什么不同。我们也会讨论如何改变组织文化,使整个团队都能做出更加聪明、更加敏捷、更加迭代性的决策。

Part 1, 别再欺骗自己了

我们都在说谎

撒点小谎是必要的。微小的谎言创建了你的现实扭曲场,可谓是创业者的必备要素。但如果你也开始相信自己的那套说辞,那恐怕你离失败也就不远了。你会深陷自己创造出的假象而不可自拔,直到狠狠地撞到南墙才能够认清现实。你需要对自己撒点小谎,但不能撒得太过,否则将会损害公司的利益。这就是我们需要数据的原因。

我们并没有否定直觉的作用。直觉是灵感的源泉,是你在整个创业过程中需要聆听并依赖的元素。不要轻视你的直觉,它十分重要,只是需要进行验证罢了。你可以通过直觉得知需要设计何种试
验来测试你的创业假设,然后利用数据来验证这些假设。

• 精益创业运动

精益创业提供了一套理论框架,从而使创业者能够更加严谨地着手于创新事务。同时,在精益创业的指导下,人们在知识层面也会变得非常坦诚。遵循精益创业模式,说谎(尤其是对自己说谎)将会变得愈发困难。

目前精益创业运动的迅速发展是有原因的。公司创办模式正经历着一场根本性的变革。首版产品的开发成本十分低廉,公有云、社交媒体、市场竞争研究,甚至连在线交易和支付都是免费的。

我们身处数字化世界,却无需为比特花一分钱。这就意味着你可以开发某产品,检测产品效果并从中获取经验,以便在下一版中加以改进。你可以快速迭代,并尽早决定是要专注于原有想法还是选择转型,然后就可以进行数据分析了。

在创业过程中,领悟并非信手拈来之物,而是精益过程的重要组成部分。

• 什么是“专人接待式最小可行化产品”

在精益创业理论中,最小可行化产品指足以向市场传达你所主张的价值的最小化产品。 但定义中并未对产品的真实程度做出要求。例如,如果你正在考虑创建一种拼车服务, 则可以试着用人工牵线搭桥这种原始方式将司机和乘客联系在一起。
这是一种专人接待式方法。它可以让你认识到,有时并不值得你为了产品(即便是最小化产品)的开发而耗费时间与金钱。你需要调研的风险是“人们会接受陌生人的搭车吗”,而显然不是“我能开发出一款配对司机与乘客的应用软件吗”。专人接待式最小可行化产品并不会大规模生产,但却可以在短时间内以最低的成本帮你尽快测试自己的想法。

“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。二者均可从根本上改变你对企业开创与发展的看法。它们不仅仅是一种方法,还是一种思维模式。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。

创业的记分牌

数据分析离不开对企业关键指标的跟踪。这些指标与你的商业模式(即营收来源、支出成本、客户数量以及客户获取策略的效果等)有关,因此往往十分重要。
但有时创业公司的关键指标却并不容易判定,因为你连自己所处的商业模式都没有办法完全确定。你不停地修改自己分析的活动,并且仍在寻找正确的产品或目标客户。对于创业公司而言,之所以进行数据分析,是为了在资金耗尽以前,找到正确的产品和市场。

• 什么是好的数据指标

好的数据指标能带来你所期望的变化,下面就是衡量其好坏的一些重要准则。

1. 好的数据指标是比较性的。
2. 好的数据指标是简单易懂的。
3. 好的数据指标是一个比率。如市盈率、销售利润率、销售成本、员工平均营运收入

学会根据数据确定一条做与不做的准绳,对规范你的创业行为大有裨益。一个好的数据指标之所以能改变商业行为,是因为它与你的目标是一致的:保留用户,鼓励口碑传播,有效获取新用户,或者创造营收。
不过可惜,这招并不是任何时候都管用。

• 想要找出正确的数据指标,有五点需要牢记在心

  1. 定性指标与量化指标
  2. 虚荣指标与可付诸行动的指标
  3. 探索性指标与报告性指标
  4. 先见性指标与后见性指标
  5. 相关性指标与因果性指标

• 移动的目标

在创业过程中,调整目标和关键数据指标都是可行的;只要你能够做到实事求是,了解此番调整对企业的影响,而不是无视事实,降低期望值,得过且过。

• 数据分析的启示
  首先,了解你的客户。没有比直接与客户和用户对话更有效的手段了。任你得到的数据再多,它们也解释不了事情发生的原因。
  其次,尽早做出一些假设并定下你认为可称为“成功”的目标,但切忌在试验中迷失自己。如果需要,可以降低指标的阈值,但并不是为了制造达到这个阈值的假象:这样只会自欺欺人。使用定性数据来理解你为用户创造的价值是什么。只有调整后的阈值或准绳可以更好地反映(某个细分市场中的)用户使用产品的习惯,调整才是合理的、必要的。

市场细分、同期群分析、A/B测试和多变量分析

测试是精益数据分析的灵魂。通常,测试就是通过市场细分、同期群分析或 A/B 测试来比较两个样本的不同。对于需要通过科学的比较法来证明某种改变合理性的人来说,这些概念都显得格外重要。

• 市场细分

细分市场就是一群拥有某种共同特征的人。

• 同期群分析

比较的是相似群体随时间的变化。产品会随着你的开发和测试而不断迭代,这就导致在产品发布第一周就加入的用户和后来才加入的用户有着不同的体验。

• A/B和多变量测试

比较不同群体的同期群试验被称为纵向研究,因为数据是沿着客户群体的自然生命周期收集的。
相对应地,横向研究指在同一时间段对不同被试群体提供不同的体验。
A/B 测试看似简单易行,实则有一个软肋。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。如果没有庞大的用户流量,你将需要测试很多因素。

• 多变量测试

进行一连串的单独测试会延长你走向成熟的周期。与其如此,不如采用多变量分析法同时对多个属性进行测试,其原理为,用统计学方法剥离出单个影响因子与结果中某一项指标提升的相关性。

对比看看

你把生命献给谁

作为创业者,你必须决定把接下来几年的生命献给谁。之所以想走一条精益的、基于分析的创业之路,根本原因是你不愿意浪费几年的生命创造一个没有人想用的东西。正如网景创始人、风险投资人马克·安德里森所言:“一个不存在的市场不会在乎你有多聪明。”
关于如何确定值得付出的事业,战略咨询师、知名博主、设计师巴德·卡德尔明确指出三条准则:擅长做的,希望做的,能赚钱的。

精益画布

精益画布是呈现在一张纸上的可视化简明商业计划书,体现你正在进行的、可付诸行动的商业计划。
精益画布的巧妙之处在于:它能让人很容易地发现创业中最大的风险,并且促使你理性、诚实地看待自己的创业。

`9个模块`

你该把生命献给谁

你真的想做这件事吗?

选择

• 如果你喜欢且擅长做某事,却不能以此谋生,那应该学会将技能变现;
• 如果你擅长某事且可以以之赚钱,但不喜欢它,学会说不;
• 如果你喜欢做某事且可以以之赚钱,但还不是很擅长,学会把它做好。

以数据为导向与通过数据获取信息

数据很强大,甚至能够让人走火入魔,陷入过度分析的渊薮。但实际上,更多时候我们还是基于早先的经验和实践,靠本能在无意识中做出决策。这其实不无道理,毕竟在日常生活中我们靠的就是直觉和经验,而不是严密的数学分析。
精益创业也面临很多批评的声音,其中之一就是过于以数据为导向。这些批评认为创业不应沦为数据的奴隶,而应将其作为工具;不应被数据牵着鼻子走,而应通过数据获取信息。
以数据为导向的优化在进行迭代式的产品改进方面没什么问题,问题在于它不会告诉你:“嘿!你知道吗?四个车轮比三个更好!”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。换言之,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。

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数据科学家的思维方式(模式)

莫尼卡·罗加蒂是 LinkedIn 公司的一位数据科学家,她根据经验总结出了 10 条创业者需要避免的数据圈套。

1. 假设数据没有噪声。为获取的数据去噪是很耗时的一道工序,而回报通常是巨大的,往往简单的一步去噪就可能揭示重要的规律。在卷起袖子分析之前,先好好检查你的数据是否有效、实用。
2. 忘记归一化。
3. 排除异常点。
4. 包括异常点。
5. 忽视季节性。
6. 抛开基数侈谈增长。
7. 数据呕吐。如果你不知道什么数据对你更重要,那么即便你的数据统计板再大也没有用。
8. 谎报军情的指标。你希望做到快速响应,于是设置了很多警报,在任何数据看起来不正常时都给你提醒,以保证能够快速处理。但倘若设置的阈值过于敏感,警报就会不停地聒噪,你也会渐渐开始无视各种异常。
9. “不是在这儿收集的”综合征。
10. 关注噪音。“人类与生俱来的模式识别能力,容易使我们误以为无规律的事物是有规律的,”莫尼卡提醒创业者,“把虚荣指标放在一边,退后一步,站在更高的角度看问题。”

精益创业与大愿景

有些创业者对数据极度痴迷,几乎到了强迫症的程度,陷于数据分析中跋前疐后,不知所措;另一些则过于随意,拍脑瓜做决策,只看对自己有利的数据,转型信马由缰。这种二分背后的根本原因,也是精益创业理论所面临的最大质疑:你如何在只开发一个最小可行化产品的同时保持一个大的愿景?
没有愿景的创业太容易受外界的干扰,客户、投资人、竞争者、媒体的任何风吹草动都可能影响你的决策。没有大的愿景,创业将变得缺乏目的,时间久了,你就会发现你其实只是在漫无目地游走。

精益创业把认知放在高于一切的位置,并鼓励发散思维、积极探索、试验求证。精益创业不等于不假思索地重复“开发→测试→认知”循环,而在于真正理解发生了什么并接受新的可能性。

Part 2, 找到当前的正确指标

数据分析框架

通过对比和比较大量框架,我们对创业有了自己的理解,尤其是在用何种指标衡量创业的进展方面。这套新的框架将贯穿全书;不过,首先来看一些已有框架,以及它们如何符合精益分析的要求。

戴夫·麦克卢尔的海盗指标说

海盗指标”这一术语由风险投资人戴夫·麦克卢尔创造,得名于五个成功创业关键元素的首字母缩写。麦克卢尔将创业公司最需要关注的指标分为五大类:
获取用户(Acquisition)、提高活跃度(Activation)、提高留存率(Retention)、获取营收(Revenue)和自传播(Referral),简称`AARRR。

五个环节

埃里克·莱斯的增长引擎说

在《精益创业》一书中,埃里克·莱斯提出了驱动创业增长的三大引擎,它们都有各自对应的关键绩效指标(KPI)。

• 黏着式增长引擎

黏着式增长引擎的重点是让用户成为回头客,并且持续使用你的产品,它和戴夫·麦克卢尔的提高留存率阶段这个概念类似。
衡量黏性最重要的 KPI 就是客户留存率。

• 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。
此引擎的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。

• 付费式增长引擎

第三种驱动增长的引擎是付费。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。
机器上的两个调节旋钮是客户终生价值(CLV)和客户获取成本(CAC)。从客户身上赚到的钱比获取他们花掉的钱多自然是一件好事,但这并不简单地等同于成功。你仍需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获取他所花的成本。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。

• 阿什·莫瑞亚的精益创业画布

精益画布模块和指标

• 肖恩·埃利斯的创业增长金字塔

肖恩·埃利斯是一位著名的企业家、市场营销家。他创造了增长黑客这个词语,同时与 Dropbox、Xobni、LogMeIn(IPO)、Uproar(IPO)等一系列超速增长的创业公司有过深入合作。他所提出的创业增长金字塔着眼于创业公司在找到产品与市场契合点之后该如何增长

增长黑客

• 长漏斗

“长漏斗”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(例如完成一次购物、生产一些内容、分享一段信息)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,用户在你的网站中走到哪儿,你就能跟踪到哪儿。

了解了以上数据框架后,我们需要用一个模型
来确立创业通常经历的几个不同阶段,并确定表明你
是否应进入下一阶段的“关隘”指标。

精益数据分析阶段和关隘模型

在这个模型中,创业的五个独立阶段为:移情、黏性、病毒性、营收和扩展。

• 现在,你拥有许多优秀的框架来帮你审视创业:

1. 其中一些(如海盗指标和长漏斗框架)侧重于获取和转化用户的行为;
2. 另一些(如增长引擎和创业增长金字塔框架)帮助你了解该在何时、以何种方式增长;
3. 还有一些(如精益创业画布框架)帮助你厘清商业模式及其组成部分,让你可以细致地分析创业的这些成分。

• 精益数据分析阶段”新模型

框架

第一关键指标的约束力

保持关注
归根结底,精益创业是一套让你在正确的时间,以正确的心态,专注做正确的事情的方法论。
提醒创业者,虽然成功的企业最终会用到全部三个引擎,但是最好在一段时间内只专注于某一个引擎。比如说,你可能先让你的产品对核心用户产生黏着性,接着使其病毒式增长,最后再利用增长后取得的用户基数来增加营收:这就是专注。
在数据分析的世界里,这意味着挑选一个唯一的指标,该指标对你当前所处的创业阶段无比重要。我们称之为 OMTM(One Metric That Matters,第一关键指标)。

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。在问题验证阶段关心客户终生价值并没有什么意义,但当你接近产品与市场契合的时候,它可能就是你的专注点。
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。

定立初始成功基准

明确了应该关注的指标还不够,你还需要定立初始基准。比如,你确定“每周新客户数”为当前首要指标,因为你正在进行有关如何获取新客户的实验。
你需要选择一个数字,以此为目标,并且有足够的信心说:如果能达到数字,我就成功了。如果未能达标,你需要回到“绘图板”前面,重头再试。

何为等同于成功的数字目标?我们有两个答案。

1. 一是商业模式,它告诉你某一指标必须达到多少才能使商业模式本身成立。如果为达到商业目标,你需要 10%的用户来注册付费版本,那么 10%就是你的数字目标。
2. 然而,在创业早期,当你还在摸索商业模式时,它并不能够提供答案。此时,我们应考虑何为正常值或理想值,此即答案之二。了解一个行业的基准意味着你知道可能会发生的情形,并且可就实际情况与之比较。在没有其他信息的情况下,这是一个不错的起点。

你所在的商业领域

你的赚钱方式决定了你应关注的指标。从长远来讲,企业风险最高的部分往往是与其如何赚钱直接相关的。

• 关于“人”

所谓商业模式,无非是让人们做你希望他们做并能使你从中获利的事。但每个人都是不同的。一个残酷的现实是,不是每个用户都是你想要的那种。
依靠数据分析，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。
把这两类用户划分清楚后,接下来要做的就是通过改进产品,尽可能增长优质用户的比例,同时驱逐劣质用户。
不是所有的客户都是好客户。切忌失足于计算用户数的渊薮。相反,为好的客户做优化,并根据你的行为所吸引的用户类别来这些行为。

• 商业模式拼接书

产品的范畴远不仅限于你在交易中购买的物品或虚拟物品,服务、品牌、知名度、信誉、用户支持、包装等因素结合在一起才促成了你的购买。
商业模式也有同样的道理,也是许多事物的结合体。它取决于你如何销售、如何送达你的产品或服务、如何获取客户以及如何从他们身上赚钱。
人容易把这些商业模式的维度与商业模式本身混为一谈。

• 免费增值不是一种商业模式,只是一种营销手段;

• SaaS 不是一种商业模式,只是将软件送达客户的一种方式;
• 媒体网站上的广告不是一种商业模式,只是一种获取营收的方式。

创造商业模式,拼接生意的各个方面:获取渠道、销售手段、营收来源、产品类型和送达模式：

1. 获取渠道:人们是如何得知你的。
2. 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。
3. 营收来源:你如何收钱。
4. 产品类型:你在收钱之外提供了什么价值?
5. 送达模式:你如何将你的产品送至客户手中。

六种商业模式

• 商业模式一:电子商务

你的电商模式是哪种(模式)

1. 用户获取模式
2. 混合模式
3. 忠诚度模式

除明确模式外,决定电商网站成败的另一关键是定价。

• 转化率
  转化率指访客中发生购买行为的比例。它是评价电商健康程度的最基本指标之一。转化率的计算与试验十分简单。可按人群、商品、访客来源等多重标准分类讨论转化率,以观察哪些因素可增加访客的购买欲。
• 年均购买率
  转化率虽然重要,却并非电商的全部。电商不以转化率论成败,有数不尽的电商不论转化率的高低,最终均获得了成功。
• 购物车大小
  转化率方程的另一半是购物车大小。
• 弃买率
  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
  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
  平均每位客户营收是包含了其他关键数字的综合指标,是衡量网店健康程度的唯一标准。
• 关键词和搜索词
  搜索引擎优化(SEO)和搜索引擎营销(SEM)
• 推荐接受率
  调整推荐引擎时,需判断调整的方向是否正确。
• 病毒性
  具备最低的客户获取成本和最高的推荐价值,访客往往是由自己信任的人推荐而来的。
• 邮件列表点入率
  这个不多说了，有点复杂

线下线上相结合
所有电商商家都逃脱不了送货这一道工序。有时可以通过电子的方式完成送货,但在大多情况下,送货仍然意味着把物品从商家处运送至买家处。高额的运费会降低转化率,送货的及时性还是用户满意度和重复购买率的一大影响因素。除线上指标外,电商应对其线下部分也给予充分的关注。

• 运送时间
• 库存可供率

• 商业模式二:SaaS

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。一些提供商会按实际硬件消耗,即存储空间的使用量、占用的带宽或计算能力收费,然而这种模式目前在很大程度上受到基础设施即服务(Infrastructure as a Service,IaaS)和平台即服务(Platform as a Service,PaaS)云计算公司的限制。
公司关注以下几个关键指标:

• 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(如果你有免费版或试用版的话)。
• 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客户,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
  单位时间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。

衡量参与度
用于衡量参与度的终极指标是日活跃量。
这也是商业模式和精益创业中的重要一课。将产品的早期版本推向市场,测试用户的反应,然后找出对产品反响最大(即参与度最高)的人群。如果有一小部分用户,即早期采用者对你的产品爱不释手,则需找出这些用户的共同点,并以其需求为工作重点,着力发展这一小部分用户,抢占滩头。从参与度高的子群体做起,可极大地加快迭代速度。
衡量参与度时,不要只关注访问频率等原始数据,试着找一下用户的使用规律。
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了下来以及付出是否得到了回报。

• 流失率
  流失率指在一段时间内流失掉的用户比例。时间单位可以是周、月或季度等,但所有指标的时间单位应保持一致,这样才具有可比性。

图说SaaS公司

图说SaaS公司

SaaS 是一种延续性服务,但这并不意味着就一定要采用月费或年费的模式。如果服务的存续性十分短暂,如即时招聘信息等,也许按件计费的方式会更好些。

难题: 免费增值、分级收费以及其他定价模式
自己思考呗 by 锅巴GG

• 商业模式三:免费移动应用

日趋主流的商业模式是移动应用
对于精益创业公司而言,应用商店模式面临着一项挑战。与可自如进行 A/B 测试和持续部署的网页应用不同,移动应用必须要经过应用商店的把关。这限制了公司进行迭代的数量,并阻碍了试验的进行。
移动应用的开发者通过以下几种方式在应用内赚钱：

1. 可下载内容(例如新的地图或车型)
   Tower Madness 是一款很受欢迎的 iPhone 塔防游戏,通过出售附加的塔防战地图来赚钱。
2. 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)
   暴雪公司在游戏中出售非战斗性装备,如宠物或奢华的坐骑等。
3. 优势(更好的武器、装备升级等)
   《你画我猜》出售一些使玩家更容易描述出绘画内容的颜色。
4. 节省时间付费
   即可获得原地复活功能,而无需花时间从墓地跑到阵亡点,一种被许多大型多人网页游戏
   所采取的盈利手段。
5. 跳过冷却/等待时间付费
   即可瞬间充满平时需要一天才能充满的能量条,被 Please Stay Calm 所采用。
6. 追加销售至付费版本
   有些应用会推出功能不完整的免费版本。例如,截至本书写作之时,印象笔记的免费版本并不
   提供文件的离线同步功能。
7. 游戏中的广告
   玩家可通过收看一些游戏中的广告推广内容来获取一定的点数。
8. 下载量
   应用的已下载数量,以及应用商店排名和评分等相关指标。
9. 客户获取成本(CAC)
   获取一位用户和付费客户的所需成本。
10. 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。
11. 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(Daily Active Users,DAU)和月活跃用
    户数(Monthly Active Users,MAU)。
12. 付费用户率
    有多少用户曾支付过费用。
13. 首次付费时间
    用户激活后需要多久才会开始付费
14. 用户平均每月营收(monthly Average Revenue Per User,ARPU)
    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。此外还需跟踪 ARPPU,即平均每位付费用户营收(Average RevenuePer Paying User)。
15. 点评率
    在应用商店为应用评分或评论的用户比例。
16. 病毒性
    平均每位用户可以邀请多少新用户。
17. 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。
18. 客户终身价值
    用户在使用应用期间为公司贡献的营收。
    其中一些指标已在 SaaS 商业模式的相关章节中做过介绍,但其中有一些在移动应用领域与此前有着很大的不同。

安装量
移动数据分析咨询机构兼应用开发者的戴斯提蒙表明,应用商店的推荐会对应用的销售产生巨大的影响。2一个排名前 100 的应用,在被商店推荐之后,平均可在 Android 市场中上升 42 位,iPadApp Store 中上升 27 位,iPhone App Store 中上升 15 位。

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。

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。
可将付费用户和免费用户区别对待,单独跟踪付费用户的行为、流失率以及营收。

流失率
这个不用多说了

• 商业模式四:媒体网站

如果你的商业模式与媒体网站最为相近,则应把主要精力放在广告商意图的传递上,并通过浏览、点击或销量来获取营收。谷歌搜索引擎、CNET 首页以及 CNN 网站都是典型的媒体网站。

广告收入可以有很多种形式。有些网站通过出售广告位或达成赞助协议来赚钱。有时广告收入与点击量或后续销售的提成有关,有时则以每次访客来访时显示的广告赚钱。

媒体网站最为关注的是点击率和展示率,因为这两点直接和金钱挂钩。但同时也应最大化访客在线时长和页面浏览数量,以及独立访客(相对于重复访客)数,因为这些指标代表了库存(访客看到广告的机会)以及广告商可能感兴趣的观众群体。

媒体网站关注下面这些指标

1. 访客与流失率
   访客人数及忠诚度。
2. 广告库存
   可供变现的广告展示次数。
3. 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。
4. 点击率
   真正点击广告的访客比例。
5. 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。

• 商业模式五:用户生成内容

用户生成内容(User-generated Content,UGC)网站。我们有必要将这些网站视作一种单独的商业模式,这是因为其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。如果你的创业公司属于 UGC 模式,则本章会对你需要跟踪的指标做出一些解释。

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。

关注以下关键指标

1. 活跃访客数
   访客回访频率,以及每次来访的停留时间。
2. 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。
3. 参与度漏斗的变化
   网站是否有效地增加了用户参与度。
4. 生成内容的价值
   内容的商业价值,如捐款或广告收入等。
5. 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。
6. 消息提醒的有效性
   看到推送通知、邮件通知或其他提醒时,给予回应的用户比例。

• 商业模式六:双边市场

双边市场虽然是电商网站的一个变种,但它们之间的差异有必要单独讨论。
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卖家。这似乎是其他商业模式所需工作量的两倍。

数据分析启示
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。

鸡生蛋、蛋生鸡问题解决策略的好坏是双边市场的一项关键指标。
双边市场的买卖双方都创建稳妥后,注意力(和数据分析重点)即可转移到市场收益的最大化上

需关注的指标应包括以下内容

1. 买卖双方的人数增长
   买卖双方人数的增长速率(通过回访人数测定)。
2. 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。
3. 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。
4. 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,如Airbnb 案例中的专业房产摄影。
5. 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。
6. 定价指标
   如在市场中实行竞价机制(就像 eBay 那样),则需关注卖家的定价是否过高或过低。

所有于电商网站重要的指标,均对双边市场起着关键性作用。但上述指标特别关注的是打造一个买卖双方云集的流动市场。

难题:鸡生蛋和蛋生鸡问题、欺诈行为、交易的维持与拍卖

创业阶段的划分

即刻测量所有数据是不可能的。你必须依照正确的顺序,逐个考量创业中的设想。为此,首先需要了解自己所处的创业阶段。
实际上,每家创业公司都必须经历多个阶段的磨练。磨练过程从发现问题开始,历经解决方案的创造及其有效性的核查,并以口碑营销以及资金的筹集结束。移情、黏性、病毒性、营收和规模性等阶段与其他精益创业倡导者所建议的内容十分相似。

1. 移情 你需要深入目标市场,着手解决人们关心的问题,从而促使消费者愿意为你的商品买单。
2. 黏性 黏性来自好的产品。你需要了解自己能否找到已发现问题的解决方案。
3. 病毒性 在保证产品或服务的黏性后,即可开始口碑营销。
4. 营收 该阶段应着手盈利事宜,但并不意味着此前不存在收费行为。
5. 规模性 盈利后,公司即可从自身发展模式切换至市场扩张模式。你需要从新的垂直领域和地理位置获取更多的客户。同时,还可投资不同的分销渠道,帮助增长用户基础。

模式+阶段决定你跟踪的指标

精益数据分析的核心思想是: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。

现在什么阶段，如何进入下一阶段？

Part3 底线在哪里

我是否足够优秀

怎样才算足够好

有一些指标适用于大多数(或全部)的商业模式,比如增长率、访客参与度、定价目标、客户获取、病毒性、邮件列表效度、可用时间以及站内停留时间。
尽管你可能会立即去看对应你的商业模式,但是其他商业模式中也会有一些重叠或相关的指标对你可能有借鉴意义。

• 增长率
• 不计代价的增长是好事吗
  增长率毫无疑问是非常重要的。但是过早关注增长却是一件坏事。过早地扩张,比如在你的黏性不足时就启动付费引擎,可能会激化产品质量、现金流和用户满意度方面的问题。
• 底线在哪里
  当你在验证你提出的问题和解决方案时,要问自己,有没有足够多的人对此有足够的兴趣来维持5%的增长率;但是不要在没有真正理解客户、提出有意义的解决方案之前就致力于提高增长率。
• 参与的访客数量
  弗莱德·威尔森说这个 30/10/10 的比例在很多不同的应用上都是一致的,无论是社交应用、音乐还是游戏。如果你正常使用到了这样的阶段,那么就可以开始增长,并使你的业务进入病毒、营收和扩张阶段。
• 底线在哪里
  要致力于让 30%的注册用户每个月都能访问一次,让 10%的注册用户每天都来访问。找出增长的可靠首要指标,并将这些指标与你对商业模式的预测进行对比。
• 定价指标
  你拥有一座世界上最大的定价试验室供你支配:互联网。你可以测试你的折扣码、促销优惠,甚至对不同客户采用不同的定价策略,来查看其效果。

数据分析启示
要考虑定价方式对客户行为的影响,那么吸引和阻碍他们购买这两方面都要考虑。价格是你操纵客户行为达到目的的重要工具,你不但要将它与销售成本进行对比,还要与所售商品或服务的成本以及边际成本进行对比。

• 客户获取成本
  基础商业模式才真正决定了客户获取成本。
  尽管对于客户获取没有什么行业标准可循,但应该有一些需要实现的利润率目标,而从收入中拿出多大比例花在客户获取上会决定这些利润的多少。
  所以当考虑要在客户获取上花费多少钱的时候,先从商业模式开始考虑吧。

可用性和可靠性
对于客户需要依赖的付费服务,比如电子邮件应用或托管的项目管理应用,你应该有至少 99.5%的可用性,并让用户及时知晓宕机信息。其他类型的应用对于服务可用性的要求则没这么高。

网站参与度
页面上的平均参与时间的正常值是 1 分钟,但是不同网站之间以及网站的不同页面之间也会有大幅差异。

网络性能
加载快的网站几乎在从站内停留时间到购物车转化率的每一个重要指标上都做得更好。要把访客首次访问时你的网站载入时间控制在 5 秒以内;如果这个时间多于 10 秒,你就会失去用户。

双边市场:底线在哪里

双边市场实际上是两个其他模型的结合:电子商务(因为它们是基于买家和卖家之间的交易而建立的)和用户生成内容(因为它们依赖于卖家来创建和管理商品名目,而它们的质量影响着市场的收入和健康发展)。这意味着你在进行分析时需要结合两者进行考虑。

数据分析之所以对市场比较重要,还有另外一个原因。卖家很少会有那么多的知识来分析定价、商品图片的效果,以及用什么文案卖得最好。作为市场平台拥有者,你能帮助他们分析。实际上,你可以做得比他们更好,因为你可以获取网站上所有卖家的全部数据。

没有基准时怎么办

我们之前描述了一些实用的基线指标。
但是你通过前面的内容就会知道：这些数字是相当初步的。对于很多指标,确实没有什么“正常值”。
现实情况是,你会根据你的特定产品和市场快速调整底线。这没什么不对的,只是要记住,不要改变底线去适应你的能力,而要提高能力来满足底线。

对局部最大点的讨论迭代并改善现状会带来逐渐减小的回报,但是现状可能已经足够好,可以满足商业模式的部分要求,让你可以继续前进。

Part4 应用精益数据分析

进入企业市场

觉得精益数据分析只能应用于面向消费者的业务?换换思维吧!

• 为什么企业客户不一样
  让我们先听听好消息:找到企业谈一谈相对更容易。
  企业中的客户也许有喝杯咖啡的时间。他们也有预算。
  而且,对这些组织中的许多人来说,评估新的解决方案、会见供应商、分享他们的需求以求别人能更明确地解决这些问题,是他们工作的一部分。只需有适当的咖啡津贴,你就可以马上与真实的潜在客户谈一谈。

• 高额订单,紧密接触
  如果有一件事让 B2B 创业公司显得不一样,那就是:B2C 的客户开发工作像投票,而 B2B 的客户开发工作像人口普查。
  很多分析都是关于如何理解大量的信息,使得你能够掌握潜在的模式并照此行事。但是在 B2B创业公司的早期阶段,没有什么模式,有的只是客户。

• 遗留产品
  任何有一定规模的公司都开发了自己的软件和流程,他们希望你能适应他们。他们不会改变工作方式:改变太难了,而且再度培训又是一笔开支。这会增加你的部署成本,因为你不得不与已有的部分进行整合。这同样意味着你的产品必须更加可配置和可适应,这使得它更加复杂难用。

• 现任者
  这些遗留问题是“现任者”问题的一部分。如果你试图打破或取代现有事物,你就需要让该组织确信,就算目前的解决方案已经有了一定成效,但你的产品更好。组织不愿意改变,它们喜欢维持现状。

更慢的周期
精益创业模式可行的原因是,它们让你能够快速和迭代式地学习。如果你的客户行动迟缓、行事小心,你就很难加快速度,所以目标市场更慢的周期使得快速迭代相当困难。许多早期精益创业成功故事均来自于面向消费者的行业,这是一个关键原因。

• 理性(和缺乏想象力)
  。因为企业买主无法承担那些消费者能承担的风险,所以他们限制自己的思维。他们在试用前就需要看到这东西确实有效的证据,这意味着伟大的创意可能会在商业策划、投资回报分析和总体拥有成本的繁复报表中陷入困境。
  企业市场创业公司的生命周期
  创业公司起步的方式多种多样。然而这些年来,我们看到 B2B 创业公司在成长中有个模式会不断重复。通常它有三种形式。

1. 向企业转型
2. 复制并重建
3. 破坏现有的问题

• 灵感
  许多 B2B 创业公司都是从一个基础的想法开始的,这些想法通常形成于他们要打破的生态系统内部。这是因为领域知识是必不可少的。外界往往无法得知影响业务运行的重要因素,尤其是在办公室里的活动。只有作为业内人士才能体会到那些瓶颈的痛苦。
  这并不是说,创始团队中必须有一位业内人士,但是如果有会很有帮助。但是要记住,业内人士也需要“走出大楼”并验证他们的假设;如果因为有了领域专家就不这样做,结果会是灾难性的。

看看精益数据分析框架中的五个阶段如何应用在 B2B 公司中:

当你面向企业市场时的精益数据分析阶段

最重要的指标是什么
正因为在 B2C 和 B2B 创业公司的发展方式之间有许多共通之处,所以我们在 B2C 创业公司中使用的指标也大多能很好地适用于 B2B 创业公司。但是有些指标更适用于 B2B 创业公司,你需要考虑使用它们。

• 客户参与和反馈的容易程度
• 初始发布、测试版和概念验证试用版的流水线
• 黏性和可用性
• 集成成本
• 用户参与度
  无论你开发什么,最重要的指标是人们有没有在用它。然而,企业买主可能很少是用户。这意味着你的联系人可能是一位 IT 项目经理、采购人员或者管理人员,而实际的用户可能是你没有接触过的普通雇员。
• 摆脱纠结
  当你从频繁接触客户的咨询生意转型为较少与客户互动的标准化公司时,需要集中精力摆脱纠结。你的目标是不要有贡献收入或占用支持电话比例过大的“支柱”用户,因为你需要扩张。

扎克·尼斯建议走得再远一些,将客户划分为 3 组。“‘A 客户’是你的超级大客户,要求你给予它很高的折扣,想从你这里得到几乎所有资源。‘B 客户’是那些维护成本较低的客户,不会得到高额折扣,视自己为你的合作伙伴,并提供有用的建议。‘C 客户’招惹是非,难以打交道,你会觉得他们的要求会损害你的生意。”他说,“不要花太多时间在 A 类身上,他们虽然听上去不错,但是对你的生意并非最好。发展尽可能多的 B 类客户。尽量让 C 类客户都变成你的竞争对手的客户。”

• 支持成本
• 用户群组和反馈
• 推销成功率
• 退出门槛
  随着客户的大规模发展,你会希望留住他们。充满人气的开发者生态系统和健康的应用编程接口(API)可以让客户将自己与你的产品进行集成,使你成为现任供应商,帮助你抵御来自竞争对手和新加入者的威胁。

底线:创业公司就是创业公司

尽管 B2B 创业公司在创业中必须面临很多重大的差异,但是基本的精益创业模式是不变的:找出商业计划中风险最高的部分,通过做实验、衡量结果、总结经验,努力量化和降低风险。

企业内部的精益之道:内部创业者

• 波士顿矩阵:你想过“现金牛”是怎么来的吗

波士顿矩阵

从精益创业的角度来看,波士顿矩阵向我们展示了我们的创业处于什么阶段,需要应用哪些指标。
如果你在创造新产品或创立新公司(问号产品),那么你应该重视移情。如果你要拯救一个瘦狗产品,你仍然需要移情,你还能接触现有用户。你要么改变产品(进入高增长领域),要么改变市场(增加市场份额)。
如果你有一个问号产品(高增长但是只有初步的市场份额),就要集中精力增加市场份额,你可以使用自然的方式(病毒式传播),也可以用非自然的方式(客户获取)。
如果你有一个明星产品,而市场的增速面临停滞,你就需要优化营收、降低成本,使产品交付的边际成本处于健康的范围内。这样才能在未来的商业化和价格战中存活下来。
另一方面,如果产业中发生了一个破坏性事件扩大了市场规模,比如移动互联网技术兴起或国际市场需求增长——你就要专注于提高增长率,把现金牛变回明星产品。

数据分析启示

拥有大量的数据并不能说明你是数据驱动的。有时,从分析一个服务于特定目的的小数据集开始着手,可以让你得到充分的理由来说服组织把数据应用到其他业务。由于这样的问题有约束和限定,所以更容易获得高层的支持;相反,在组织过去积累的大量“数据废料”中,谁知道还隐藏着哪些争议问题呢?

内部创业者的精益分析阶段

内部创业者需要多走一步:先取得高层支持

超越创业

如果一切顺利,你的公司最终会变得不再是创业公司。你已经找到了产品/市场的匹配,你在扩张,即使增速没有大公司那么快。但是希望你还会运用分析,希望你的思考方式还是立足于学习和不断改进,并用数据支撑你的观点。

在本书开始时我们说:“你无法衡量的东西,也无法管理。”但是有一句相反的、更富哲理的论述需要我们加以考虑。

这句话出自在 Nashua 公司工作的劳埃德·S.尼尔逊之口。
“在管理中,一个人所需的最重要数字是未知或不可知的,尽管如此,成功的管理行为都必须考虑它们。”这句话带有唐纳德·拉姆斯菲尔德的“未知的未知”的意味,当你的公司不断成长并达到了运营相当稳定的程度后,管理的关键任务就是找出你还不知道什么。

尼尔逊的用意在于,我们做事之前通常不知道它们是否能行得通。这就叫作实验。但是对于任何规模的公司来说,只有当实验是连续学习过程的一部分时它才会成功。无论你的生意有多大规模、处于什么阶段,希望我们已经逐步让你意识到这一点。

让我们一起推进给创业公司注入数据文化。
`提出好的问题,向前走。—— 锅巴GG学到的`

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