数据分析只能提供优化，无法实施变革，人类负责灵感，机器负责验证，渐进式的改变达到局部极限，创新导致全局洗牌
一、总览数据指标
1、什么是好的数据指标？
比较性：可以比较数据指标在不同时间段、用户群体、竞争产品之间的表现，包括指标结论要有参照性，可以洞察产品的实际走向，本周的转化率比上周高XX%，要比转化率2%要好。
简单易懂：可以很容易记住或讨论该数据指标
是一个比率：可以快速查看几个比率来做出对公司的快速判断、并且可操作性强，随着指标变化会采取相应举措 例：市盈率、销售利润率、销售成本、员工平均营收、开车的速度（每小时行进距离）。
注意意外点：
1、比如评分机制，可能反而会让销售花时间来说服客户来打5分。
2、销售考核指标为订单量会造成流失大额客户。
3、指标之间的耦合
2、指标类型
定性指标和量化指标：
定性指标：吸纳主观因素，比如电影评分
定量指标：排斥主观因素，比如利润率
虚荣指标和可行动指标：
虚荣指标：比如总注册用户数，单调递增
点击量、页面浏览量、访问量（100个用户点了1次还是1个用户点了100次？无法指导行动）、独立访客数、好友/粉丝/赞的数量、网站停留时间、收集到的用户邮件数量、下载量。
可行动指标：比如，近一年活跃用户占总用户百分比，他可以指导你试验、学习和迭代
探索性指标和报告性指标：
我们知道我们知道的：检验我们手头上的事实和假设，确保我们不是自嗨，是确实可行的。
我们知道我们不知道的：验证我们的直觉，把假设变为证据
我们不知道我们知道的：为业务预测表、瀑布式开发流程图和董事会议提供数据
我们不知道我们不知道的：帮助我们发现黄金机遇，大展宏图 例如：咖啡店发现来的人都是为了来吃咖喱饭的。你的假设和用户行为之间的差距
先见性指标和后见性指标：
先见性指标可以用于预测未来，比如销售漏斗中的潜在客户数，可以预测未来会有多少新用户
后见性指标可以提示问题的存在，比如用户流失的问题在哪里。
例子：客户投诉量可以预测未来会有多少人取消使用你的产品、而账号注销和产品退货可以精确指出问题所在。
相关性指标和因果性指标：
相关不等于因果，发现相关可以预测未来，而发现因果可以改变未来。
例子：highcore团队过早的规定了一个活跃/非活跃用户的准绳，在CEO直接与用户对话后调查后发现定错了。
二、总览分析方法
1、四种分析方法：同期群、市场细分、A/B测试、多变量分析
2、KPI分析流程
3、数据分析框架
AARRR指标和长漏斗框架 侧重获取和转化用户的行为
增长引擎和创业增长金字塔帮助你在何时、以何种方式增长
三、六种商业模式分析方法
1、电子商务
1、电商模式
①用户获取模式：年复购率<40%，经营中心放在新用户的获取上
②混合模式：40%<年复购率<60%,，要兼顾新用户的获取和回头客的招揽，适时提高用户的购买频率到2~2.5次
③忠诚度模式：年复购率>60%，重心放在忠诚度上
如果还不足一年，则可以计算90天复购率来预测所处的模式，三个模式为1%15%、15%30%、30%以上。
根据卖的东西不同，不一定非要强行提高复购率，比如裤子 一年一个人最多只买1~2条。
2、重要点
寻找最佳定价：算法根据供给需求自动调价等（但是算法有时候会非常离谱的高）。
3、重要指标
线上
转化率、年复购率、每单消费金额、ARPU（每客户平均收入）、
弃买率（1-转化率）、客户获取成本、
导入流量最多的关键字（搜索入口和推荐引擎）、
热门搜索词（包括流量和能带来营收的词汇）、
推荐引擎有效性（买家将推荐商品加入购物车的可能性）、
病毒性（口碑、和平均每个访问带来的分享次数）、
邮件列表有效性（可以变成推广渠道的点击率和招揽回头客的能力）
线下
运送时间、库存可供率（缺货率）
2、SaaS
1、关键指标
眼球（网站吸引用户效果）、
参与度（多少访客成了免费或试用版的用户）
粘性（多少客户在真正使用你的产品）
转化率（有多少免费用户最终成了付费用户，其中又有多少升到了更贵的级别）
ARPU（单位时间内平均每客户收入）
客户获取成本、病毒性（客户邀请他人或向他人推荐产品的可能性以及所需时间）
追加销售（是什么促使用户支付更多费用）
系统正常运行时间和可靠性（公司会面临多少用户投诉，问题升级和服务争端问题）
流失率（单位时间内流失的用户和付费用户人数）
终身价值（客户使用产品期间的付费总额）
月再发收入（客户月以继月的支付费用）
2、重要点
衡量参与度：每天有多少人用你的产品，日、周或月活跃量根据不同产品，从这些参与度高的用户中出发。
用户使用规律：知道使用频率后、有没有用户特别偏好的功能，有没有什么常用的功能、有没有什么不曾使用的功能、他们是主动使用的还是看到提醒后才去使用的。找到好的用户的共性。
流失率：只要忠实用户的形成速度高于用户的流失速度，就可以生存下来，在转化为付费用户之前衡量参与度，赶在流失前进行先见性分析。
3、免费移动应用
1、重要指标
下载量、应用商店排名、评分排名
用户获取成本，一位用户和付费用户的获取成本
应用运行率，多少用户真正开启了该项应用
活跃用户比例，日活跃月活跃
付费用户率，多少用户付过费
首次付费时间，用户激活后多久才会开始付费
ARPU，月付费用户营收
点评率，评分用户比率
病毒性、平均每个用户可以邀请多少个新用户
流失率，卸载或者一段时间内没有开启过应用的用户比率
用户终身价值
4、媒体网站
1、重要指标
访客和流失率：人数和忠诚度
广告库存，可供变现的广告展示次数
广告价格，展示千次单价或者点击免费销售分成
点击率
内容和广告的平衡布局，可以通过部分工具看到用户的关注热点分布
5、媒体网站
1、重要指标
活跃访客数：访客回访频率（本周早些时候访问过网站的比例，或距离上次访问的平均时间），每次来访停留时间
内容生成：以某种方式与内容进行互动的访客比例，包括生成内容顶/踩内容
参与度漏斗的变化，网站是否有效的增加了用户参与度
生成内容的价值，内容的商业价值，比如捐款或广告收入
内容分箱和病毒性，内容时如何被分享的，分享又是如何有利于网站发展的
消息提醒的有效性，看到各种推送通知、邮件通知或其他提醒时给与回应的用户比例
2、重要点
1、访客参与度最重要，可以用访客参与度漏斗来跟踪访客的互动行为。
6、双边市场
双边市场是卖家需要负责商品的上架和推广，并且买卖双方存在利益冲突，卖方希望多赚钱买方希望便宜，仅仅发布他人信息的中介不在此范畴
1、重要指标
买卖双方的人数增长：增长速率
库存增长：卖家新增库存（如新上架商品）的速率
搜索有效性：买家的搜索内容，以及搜索内容是否和库存相匹配
转化漏斗，商品售出的转化率，以及各种有助于商品出售的细分因素，比如airbnb里专业房产摄影
评分和欺诈现象
定价指标：如果实行竞价机制，则需要关注ebay中卖家定价是否过高或过低
2、重要点
1、重点关注有钱的一方，找到愿意花钱的人后再找愿意挣钱的人要容易的多，需求需要强过供给、也就是沃尔玛迫使供应商给出优惠条件的原因
网友评论