笔记作者:小胖 l 好折腾
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第一节课一、我们如何做决策?
· 拍脑袋
· 因果驱动
· 数据驱动
二、数据处理的流程
· 数据采集-数据建模-数据分析
1.数据采集基本原则
· 全:多种源(客户端、服务端、数据库等)全量而非抽样
· 细:Who、When、Where、How、What
2.数据采集方式
(1)可视化埋点
(2)代码埋点
(3)导入辅助工具
3.数据建模-OLAP
(1)维度:城市、操作系统...
(2)指标:销售额、成单量、注册用户数
(小胖理解:维度是属性,指标是关注目标。每个数据面向对象建立数据存储,然后基于指标调出所需要的数据进行研究学习)
三、数据分析方法
1.多维事件分析:事件、维度、指标是分析的关键目标
2.漏斗分析:适合交易型的产品
3.留存分析:留存对于不同产品定义不一样
4.行为序列分析
5.A/B testing:避免经验判断的错误
6.用户分群:对不同人群采取不同策略
四、运营分析实践-SaaS运营分析实践
1.产品发布
· 发布渠道:朋友圈、微信群、36Kr
五、如何构建指标体系
1.构建指标体系的两种方法
· One Metric(第一关键指标法):《精益数据分析》
· Pirate Metrie:AARRR
2.One Metric(第一关键指标法)
· 找到最关键的一个指标
· 扩展出其他指标
· 任意制定的时间里,都有那么一个指标
(1)电商:GMV(成交额)=销售额(流量*转化率*客单价)+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额+优惠券金额
(2)创业阶段
MVP阶段:定性分析
增长阶段:留存分析、引荐分析等
营收阶段:渠道分析、LTV(用户生命周期)、CAC等
(3)百度知道案例分析
· 访问量、检索量、独立IP数、Session数、提问量、回答量、设置最佳答案
· 回答量是最关键的指标
3.Pirate Metrie
(1)拉新:获取、激活、引荐
(2)留存:提升关键行为的重复频率
(3)营收:促进商业化
六、Growth Hacking(增长黑客)
1.Grow Hacking 关注用户的整个生命周期,通过产品改进,获得自增长。常用的方法是社会化媒体和病毒式传播。
2.Grow Hacking 与数据分析的关系
· 拉新:渠道转化分析、用户数、A/B testing
· 留存:留存分析、用户分群
· 营收:交易额、利润率、用户分群
老规矩——这里是自我介绍部分
目前:待业姓名:小胖(本名:王督皓)
手机:17501063113
微信:wangduhao999
教育/工作经历
· 2017.1-2018.3 混沌大学北京分社公司 运营合伙人
· 2015.7-2017.1 勺子课堂 运营合伙人
· 2011.9-2015.7 北京科技大学 机械工程及自动化 本科
研究领域
· 社群运营:通过社群力量,解决人类商业问题。站在未来,探究现在可习得的普惠式社群运营技巧。
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