Darry讀《精益數據分析》 | 數據驅動產品設計

《精益數據分析》是一本乾貨很多的書，書中的產品數據方法論多是結合具體實際案例進行講解，我們可以從成功的大公司或創業團隊實踐中獲得啟發。筆者在讀過本書後又讀了《增長黑客》以及《精益創業》，三本書互有裨益，寫這篇文章重新總結時也有了更多的思考，也建議大家可以將這幾本書一起讀，會有更加深刻的啟發。後面也會單獨出其餘兩本書的讀書筆記。

筆者將書中原本的模塊進行拆分成三部分（精益數據分析基本方法、六種商業模式下的數據分析、五個創業階段下的數據分析），下文將分模塊進行講解：

第一部分：精益數據分析基本方法

什麼是好的數據指標：

• 好的數據指標是比較性的。通過比較某數據指標在不同的時間段、用戶群體、競爭產品之間的表現，可以更好地洞察產品的實際走向。
• 好的數據指標是簡單易懂的。數據指標需要很容易地記住或討論某指標。
• 好的數據指標是一個比率。通過查看比率就可對項目基本狀況作出判斷。

探索正確數據指標的五點注意：

• 定性指標與定量指標：定性回答「是什麼」，定量回答「是多少」。
• 虛榮指標與可輔助行動的指標：虛榮指標看上去很美很良好，卻不能對項目分析產生絲毫幫助。相反，可付諸行動指標可以幫助選擇行動方案，從而指導商業行為。
• 探索性指標與報告性指標：探索性指標是推測性數據，提供對於未知的洞見，幫助在市場中取得先手優勢。報告性指標關注日常數據。
• 先見性指標與後見性指標：先見性指標用於預見未來；後見性指標用於解釋過去。
• 相關性指標與因果性指標：如果兩個指標總是一同變化，則說明它們是相關的；如果一個指標可導致另一個指標的變化，則說明它們是因果關係。

數據分析框架：

• AARRR模型：獲取用戶（Acquisition）、提高活躍度（Activation）、提高留存率（Retention）、獲取收入（Revenue）、自傳播（Refer）

• 埃里克·萊斯提出的創業增長三大引擎：黏著式增長引擎、病毒式增長引擎、付費式增長引擎

• 創業增長金字塔（增長黑客的由來）

數據測試方法：市場細分、同期群分析、A/B測試和多變數分析

測試是精益數據分析的靈魂。通常，測試就是通過市場細分、同期群分析或A／B測試來比較兩個樣本的不同。

• 細分市場：細分市場就是一群擁有某種共同特徵的人。你需要根據一系列的技術、人口信息對訪客進行細分，然後比較各個細分市場之間的差異。
• 同期群分析：比較的是相似群體隨時間的變化。產品會隨著你的開發和測試而不斷迭代，這就導致在產品發布第一周就加入的用戶和後來才加入的用戶有著不同的體驗。
• A／B測試和多變數測試：
  A／B測試：假設其他條件保持不變，僅考慮體驗中的某一屬性對被試用戶的影響。

  多變數分析法：同時改動產品的多個方面，看哪個與結果的相關性最大。

第一關鍵指標（OMTM）：

第一關鍵指標是書中的重點，在整本書中的不同部分反覆提及。第一關鍵指標就是一個在當前階段高於一切、需要你集中全部注意力的數字。在項目進行的不同階段，我們都可以總結出一個高於一切的數據指標並時刻關注，並通過各種方法來提高這個「第一關鍵指標」。使用第一關鍵指標可以在實際工作中解決許多問題：

• 回答了現階段最重要的問題
• 促使你得出初始基線並建立清晰的目標
• 關注的是整個公司層面的健康
• 鼓勵一種實驗文化

依據第一關鍵指標的理論，引出基本的精益數據分析方法：

• 按照當前狀況選擇第一關鍵指標
• 找到提升第一關鍵指標的途徑
• 將產品改善方案進行測試
• 根據數據反饋結果進行決策

在實際的不同項目與時機情況下，會產生不同的衍生精益數據分析方法，之後本書從六種商業模式以及五個創業階段這兩個角度進行了詳細的講解。

第二部分：六種商業模式下的數據分析

本書按照六種商業模式的劃分進行了不同的數據分析實操，給出不同商業模式下的分析方法與數據指標的選擇。不同的商業模式關注的數據指標是不同的，雖然目前互聯網行業的商業模式不斷進步，但書中列舉的方法論與案例也依然給我們目前的工作帶來啟發。

• 電子商務

• SaaS

• 免費移動應用

• 媒體網站

• 用戶生成內容（UGC）

• 雙邊市場

第三部分：五個創業階段下的數據分析

在實際工作中，我們可以結合書中的方法對手頭上的產品進行「數據驅動產品設計」，《增長黑客》及《精益創業》讀書筆記也將在之後發表，感謝閱讀！

文中部分圖片引用自原書與網路，侵刪。