序

全书分成以下四个部分

第一部分：给了几个案例，指出什么是好的数据指标。

第二部分：

第三部分：

第四部分：

 

第一部分

1. 可以给别人画大饼，这在创业初期是不可避免的，但是自己心里一定要对公司的真实情况非常熟悉；
2. 在将一个新的想法推广给全部客户之前，可以先选择小部分客户进行实验；

 

好的数据指标：

        * 具有比较性：能够比较在不同时间段、用户群体、竞争产品之间表现的数据指标，可以更好的洞察产品的实际走向。“本周     的用户转化率比上周高”显然比“转化率为2%”更有意义

        *简单易懂

        *是一个比率

• 比率的可操作性强，是行动的向导。以销售数据为例：月已销售额只是销售金额信息，而月已销售额/月销售目标 才真正具有可操作性。这个比率告诉你本月截止到今天，已完成销售目标的多少，以及是否需要采取措施提高销量以确保达到目标
• 比率是天生的比较性指标。将日数据与一个月的数据进行比较，可知当前状态是一个短期的波动，还是长期的趋势。以销售数据为例：今日销售额是一个数据指标，只有将今日销售额与过去一个月的日平均销售额进行比较，才知道今日销售额是上升还是下降
• 比率还适用于比较各种因素间的正相关和负相关。以开车为例：单位时间内行驶的里程/罚单数这个比率显示了二者的关联性。开的越快，行驶的里程越多，收到的罚单就越多。这个比率可以帮助决定是否应该超速。

        ps: 我们知道，一般情况下促销力度越大，下单的人会越多。但促销力度越大带来的单笔净利润也会越少。我们希望在订单数提高的同时，单笔净利润也不至于很低（为开拓市场或提高产品知名度等特殊情况除外）。这里显然比例函数已经不够用了，需要根据历史数据构建Sigmoid函数或指数函数寻找约束范围内的最佳促销力度。

         *会改变行为：随着指标的变化，你是否会采取相应的措施？

 

下面是指标的几种分类：

• 定性指标与定量指标：

        定性指标通常是非结构化的、经验性的、揭示性的、难以归类的，在创业初期，没有足够的历史数据的时候

        定量指标则涉及很多数值和统计数据，提供可靠的量化结果，但缺乏直观的洞察

• 虚荣指标与可付诸行动指标：

        虚荣指标看上去很美，让你感觉良好，却不能为你的公司带来丝毫改变（点击量、页面浏览量（PV值）、访问量、独立访客数、粉丝/好友/赞的数量、网站停留时间/浏览页数等）；

        可付诸行动指标则可以帮你选出一个行动方案，从而指导你的商业行为：在调整产品的某个功能后，该指标上升还是下降？反映此次调整效果是好是坏？

• 探索性指标与报告性指标：

        探索性指标是推测性的，提供原本不为所知的洞见，帮助你在商业竞争中取得先手优势；

        报告性指标则反映出公司的日常运营情况

        （什么是探索性指标？你的产品已经有一些忠实用户了，也有流失用户、新用户。已经流失的用户很难再回来，但我们应该想办法使得新用户转成忠实用户，此时就需要对忠实用户进行深入分析：他们都有什么共同特征？有着什么样的行为？产品的什么地方吸引他们使得他们成为忠实用户？在得到回答后，采取相应的措施以促进用户黏性）

• 先见性指标与后见性指标：

        先见性指标用于预言未来（预测）；

        后见性指标则用于解释过去，能提示问题的所在

• 相关性指标与因果性指标：

 

分析方法：

• 市场细分

        对用户打标签：苹果用户和安卓用户，在职与学生，火狐浏览器与谷歌浏览器等等

• 同期群分析

        比较相似群体随时间是如何变化的。

        这个分析方法特别有用，划重点。下面用两张表格加以说明：

表1.1 5个月平均每位客户营收

	1月	2月	3月	4月	5月
客户总数	1000	2000	3000	4000	5000
平均每位客户营收	5美元	4.5美元	4.33美元	4.35美元	4.5美元

   

从上表我们似乎可以看到在这5个月里，客户总数在逐月平稳增长，而平均客户营收先是小幅下降而后有缓慢上升，似乎将会回到初始水平。但从这张表我们并不知道随着时间的增长，新客户带来的营收是否有所变化？老客户的价值如何？而下面的同期群分析表格则回答了这些疑问：

表 1.2 营收数据的同期群分析

同期群	第1个月	第2个月	第3个月	第4个月	第5个月
新客户数	1000	1000	1000	1000	1000
总客户数	1000	2000	3000	4000	5000
1月	5美元	3美元	2美元	1美元	0.5美元
2月	6美元	4美元	2美元	1美元
3月	7美元	6美元	5美元
4月	8美元	7美元
5月	9美元
平均值	7美元	5美元	3美元	1美元	0.5美元

上表反映的信息就非常多了：随着网站的发展，新客户首月花费有显著增长，且消费下降趋势（可能）有所缓解。在首月注册消费后，客户消费出现递减。

仅看表1.1网站似乎经营进入瓶颈，但由表1.2可知，网站的发展表现良好，有稳步增长的趋势。

• A/B测试
• 多变量分析

精益数据分析周期

 

精益画布

这是呈现在一张纸上的可视化商业计划书，体现你正在进行的、可付诸行动的商业计划。

 

需要避免的数据圈套

1. 假设数据没有噪声；
2. 忘记归一化；
3. 排除异常值；
4. 包括异常值；
5. 忽略季节性；
6. 抛开基数谈增长；
7. 数据呕吐（数据指标并非越多越好，我们需要知道哪些指标是有价值的，具有指导意义的）；
8. 谎报军情的指标（对指标设置阈值警报，这个阈值不可以过于敏感，否则将失去其警报的作用）；
9. “不是在这儿收集的”综合症（汇集来源不同的数据可能会带来独到的见解）；
10. 关注噪音。