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流量的邏輯:構建平臺流量機制的數據策略與案例 版權信息
- ISBN：9787115607737
- 條形碼：9787115607737 ; 978-7-115-60773-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
流量的邏輯:構建平臺流量機制的數據策略與案例 本書特色
1.揭秘平臺流量機制的構建角度與構建過程，針對性地解決互聯網數據從業者面臨的棘手問題；
2.常用工具 案例分析，掌握數據分析手段以及運營思維和方法論，通過數據分析實現高質量運營；
3.詳細介紹互聯網數據分析師所應具備的基礎思維方式和方法論，利用數據分析方法更具創造性地做業務探索和求解開放性問題；
4.本書適合數據分析師、產品經理和運營經理閱讀。
流量的邏輯:構建平臺流量機制的數據策略與案例 內容簡介
本書通過10個**現場的案例故事，揭秘平臺流量機制的構建角度與構建過程，針對性地解決互聯網數據從業者面臨的棘手問題，包含觸達用戶、提升產品體驗、優化內容生態等重要運營命題的思維方式和應用方法。 全書分為3個部分，共17章。第1部分（第1～7章）為工具篇，詳細介紹互聯網數據分析師所應具備的基礎思維方式和方法論，互聯網產品的業務概念、核心問題、業務目標的衡量手段，以及數據采集規范、常用的量化研究和數據分析手段，并著重介紹與產品策略息息相關的AB實驗，包括AB實驗操作手冊及其在不同條件下的應用經驗；第2部分（第8～13章）為實戰篇，每章均設置了一個發生在不同領域的互聯網公司的實戰場景，每一個場景發生的故事都是有代表性的案例，涉及一個互聯網人的常見困境，讀者可以跟著故事主角一起抽絲剝繭，找到困境的產生原因和解決方案，并且掌握相對確定的數據分析方法，包括指標異動查詢和系統性危機甄別、各類用戶的留存優化、用戶路徑分析和業務ROI測算等；第3部分（第14～17章）為進階篇，講述如何利用數據分析方法更具創造性地做業務探索和求解開放性問題，包括內容生態研究、裂變設計、競爭分析和心理量表的新用法。 本書適合數據分析師、產品經理和運營經理閱讀。
流量的邏輯:構建平臺流量機制的數據策略與案例 目錄
**部分 工具篇
第1章 像牛頓一樣審題—互聯網產品的基本題型和解題套路 / 14
1.1 步驟1：明確解題目的 / 14
1.1.1 牛頓設問法 / 14
1.1.2 巴斯德象限 / 16
1.2 步驟2：變量選取和抽象 / 18
1.3 步驟3：建立數學模型 / 20
1.4 步驟4：發展和應用 / 21
第2章 輕輕念出“開鎖咒”—解題前的概念準備 / 23
2.1 從業務角度歸類行業術語 / 24
2.2 與財務強相關的術語 / 27
2.3 根植于不同商業模式的術語 / 28
第3章 丈量萬物的決心—指標體系設計 / 31
3.1 指標體系的設計原則 / 32
3.1.1 MECE原則 / 32
3.1.2 有主次可拆解原則 / 34
3.1.3 測量工具的可靠性原則 / 35
3.2 指標體系經典模型 / 38
3.2.1 內容平臺模式的復式記賬模型 / 38
3.2.2 互動模塊的點線模型 / 40
3.2.3 工具和商業化模塊的漏斗模型 / 42
第4章 安樂椅偵探的好助手—數據采集和整理 / 44
4.1 數據采集 / 44
4.1.1 數據采集的世界觀 / 44
4.1.2 數據采集的基本手段 / 46
4.1.3 個人信息安全原則 / 47
4.1.4 埋點設計的4W1H規范 / 48
4.2 數據整理 / 49
4.3 數據表結構 / 50
4.4 應用場景 / 55
第5章 快速捕捉重點—理解關鍵變量間的關系 / 57
5.1 假設檢驗和顯著性判定 / 58
5.1.1 假設檢驗 / 58
5.1.2 顯著性 / 60
5.2 相關性衡量 / 61
5.3 回歸分析 / 64
第6章 產品人*好的朋友—AB實驗操作手冊 / 67
6.1 實驗準備 / 69
6.1.1 設計實驗 / 69
6.1.2 計算樣本量 / 70
6.2 開始實驗 / 73
6.3 回收實驗 / 75
6.4 關于AB實驗的反思 / 78
第7章 不要被表象蒙騙—AB實驗“避坑”指南 / 80
7.1 “輔助線”型實驗 / 81
7.1.1 父子實驗 / 81
7.1.2 反轉實驗 / 82
7.2 復雜AB實驗 / 83
7.2.1 雙邊市場實驗 / 84
7.2.2 社交網絡實驗 / 85
7.3 AB實驗常見誤區 / 88
第二部分 實戰篇
第8章 像探案一樣洞悉異常—指標異動 / 91
8.1 不存在的案件—造成虛假異動的原因 / 92
8.2 搜尋隱秘的角落—維度拆分和辛普森悖論 / 94
8.3 拆解作案手段—深入具體業務場景 / 99
8.4 偵探的獨白—新洞見和新工具 / 102
第9章 羅馬不是一日垮掉的—發現系統性危機 / 106
9.1 無因的恐懼—用戶怎么不增長了 / 106
9.2 進行“斷代”處理—同期群分析 / 108
9.3 歷史照亮未來—用同期群思維估計產品演進 / 110
第10章 初來乍到請多指教—新用戶留存優化 / 116
10.1 “裝修”過時了—新用戶不再買賬 / 117
10.2 “裝修”選址—新用戶的興趣點與方案分析 / 117
10.3 制定“施工”方案第1步—硬裝和軟裝設計 / 119
10.4 制定“施工”方案第2步—窗口期定位 / 121
10.5 開始施工—上線優化方案 / 123
10.6 來時莫徘徊—讓用戶介紹自己 / 124
第11章 喚醒沉睡的人—流失和低活策略 / 127
11.1 用戶在悄悄沉睡—發現和界定流失問題 / 127
11.1.1 根據活躍度變化劃定流失用戶 / 128
11.1.2 根據畫像角色劃定流失用戶 / 129
11.1.3 確定優先喚醒用戶 / 131
11.2 找到困意的源頭—從動機出發改善流失 / 131
11.2.1 針對剛性低活-圍觀型用戶的策略 / 132
11.2.2 針對摩擦性失活-打投打賞型用戶的策略 / 134
第12章 小徑分叉的園區—路徑分析 / 136
12.1 “陣地戰”打響—抵御產品“粉圈化” / 138
12.2 找到得分點—定位用戶關鍵動作 / 139
12.3 畫面回放和技術分析—圍繞關鍵動作的路徑分析 / 141
12.3.1 優化課程簡介轉化率 / 142
12.3.2 優化購課率 / 145
第13章 不忘初心，把賬算清—如何計算ROI / 149
13.1 前途不明的新點子 / 149
13.2 鋪開賬本—評估損益的基本步驟 / 151
13.3 放大*佳收益點—圈定重點運營對象 / 152
13.4 大膽假設，小心求證—ROI測算和預估 / 154
第三部分 進階篇
第14章 論科學拔苗助長—內容生態研究 / 160
14.1 信息繭房是否存在 / 160
14.2 量化內容生態的多樣性 / 164
第15章 制造一個瀑布—裂變活動的影響因素 / 168
15.1 制造瀑布—設計裂變的重要環節 / 168
15.2 瀑布受阻—裂變卡點分析 / 175
15.3 攻入堡壘—個性化裂變 / 177
第16章 我們的“友商”在干什么—競爭分析 / 180
16.1 被動出擊—揣摩競品的敵對行為 / 180
16.2 全面防御—因地制宜的競爭策略 / 184
第17章 大數據時代也離不開問卷—心理量表的新用法 / 190
17.1 用戶抑郁了嗎—產品需關注的道德風險 / 190
17.2 焦慮的抗焦慮項目組—巧妙向用戶提問 / 192
17.3 實證和心證的交匯—定性和定量分析相結合 / 194
17.4 靈魂工程啟動—固化心理分析工具 / 195
第1章 像牛頓一樣審題—互聯網產品的基本題型和解題套路 / 14
1.1 步驟1：明確解題目的 / 14
1.1.1 牛頓設問法 / 14
1.1.2 巴斯德象限 / 16
1.2 步驟2：變量選取和抽象 / 18
1.3 步驟3：建立數學模型 / 20
1.4 步驟4：發展和應用 / 21
第2章 輕輕念出“開鎖咒”—解題前的概念準備 / 23
2.1 從業務角度歸類行業術語 / 24
2.2 與財務強相關的術語 / 27
2.3 根植于不同商業模式的術語 / 28
第3章 丈量萬物的決心—指標體系設計 / 31
3.1 指標體系的設計原則 / 32
3.1.1 MECE原則 / 32
3.1.2 有主次可拆解原則 / 34
3.1.3 測量工具的可靠性原則 / 35
3.2 指標體系經典模型 / 38
3.2.1 內容平臺模式的復式記賬模型 / 38
3.2.2 互動模塊的點線模型 / 40
3.2.3 工具和商業化模塊的漏斗模型 / 42
第4章 安樂椅偵探的好助手—數據采集和整理 / 44
4.1 數據采集 / 44
4.1.1 數據采集的世界觀 / 44
4.1.2 數據采集的基本手段 / 46
4.1.3 個人信息安全原則 / 47
4.1.4 埋點設計的4W1H規范 / 48
4.2 數據整理 / 49
4.3 數據表結構 / 50
4.4 應用場景 / 55
第5章 快速捕捉重點—理解關鍵變量間的關系 / 57
5.1 假設檢驗和顯著性判定 / 58
5.1.1 假設檢驗 / 58
5.1.2 顯著性 / 60
5.2 相關性衡量 / 61
5.3 回歸分析 / 64
第6章 產品人*好的朋友—AB實驗操作手冊 / 67
6.1 實驗準備 / 69
6.1.1 設計實驗 / 69
6.1.2 計算樣本量 / 70
6.2 開始實驗 / 73
6.3 回收實驗 / 75
6.4 關于AB實驗的反思 / 78
第7章 不要被表象蒙騙—AB實驗“避坑”指南 / 80
7.1 “輔助線”型實驗 / 81
7.1.1 父子實驗 / 81
7.1.2 反轉實驗 / 82
7.2 復雜AB實驗 / 83
7.2.1 雙邊市場實驗 / 84
7.2.2 社交網絡實驗 / 85
7.3 AB實驗常見誤區 / 88
第二部分 實戰篇
第8章 像探案一樣洞悉異常—指標異動 / 91
8.1 不存在的案件—造成虛假異動的原因 / 92
8.2 搜尋隱秘的角落—維度拆分和辛普森悖論 / 94
8.3 拆解作案手段—深入具體業務場景 / 99
8.4 偵探的獨白—新洞見和新工具 / 102
第9章 羅馬不是一日垮掉的—發現系統性危機 / 106
9.1 無因的恐懼—用戶怎么不增長了 / 106
9.2 進行“斷代”處理—同期群分析 / 108
9.3 歷史照亮未來—用同期群思維估計產品演進 / 110
第10章 初來乍到請多指教—新用戶留存優化 / 116
10.1 “裝修”過時了—新用戶不再買賬 / 117
10.2 “裝修”選址—新用戶的興趣點與方案分析 / 117
10.3 制定“施工”方案第1步—硬裝和軟裝設計 / 119
10.4 制定“施工”方案第2步—窗口期定位 / 121
10.5 開始施工—上線優化方案 / 123
10.6 來時莫徘徊—讓用戶介紹自己 / 124
第11章 喚醒沉睡的人—流失和低活策略 / 127
11.1 用戶在悄悄沉睡—發現和界定流失問題 / 127
11.1.1 根據活躍度變化劃定流失用戶 / 128
11.1.2 根據畫像角色劃定流失用戶 / 129
11.1.3 確定優先喚醒用戶 / 131
11.2 找到困意的源頭—從動機出發改善流失 / 131
11.2.1 針對剛性低活-圍觀型用戶的策略 / 132
11.2.2 針對摩擦性失活-打投打賞型用戶的策略 / 134
第12章 小徑分叉的園區—路徑分析 / 136
12.1 “陣地戰”打響—抵御產品“粉圈化” / 138
12.2 找到得分點—定位用戶關鍵動作 / 139
12.3 畫面回放和技術分析—圍繞關鍵動作的路徑分析 / 141
12.3.1 優化課程簡介轉化率 / 142
12.3.2 優化購課率 / 145
第13章 不忘初心，把賬算清—如何計算ROI / 149
13.1 前途不明的新點子 / 149
13.2 鋪開賬本—評估損益的基本步驟 / 151
13.3 放大*佳收益點—圈定重點運營對象 / 152
13.4 大膽假設，小心求證—ROI測算和預估 / 154
第三部分 進階篇
第14章 論科學拔苗助長—內容生態研究 / 160
14.1 信息繭房是否存在 / 160
14.2 量化內容生態的多樣性 / 164
第15章 制造一個瀑布—裂變活動的影響因素 / 168
15.1 制造瀑布—設計裂變的重要環節 / 168
15.2 瀑布受阻—裂變卡點分析 / 175
15.3 攻入堡壘—個性化裂變 / 177
第16章 我們的“友商”在干什么—競爭分析 / 180
16.1 被動出擊—揣摩競品的敵對行為 / 180
16.2 全面防御—因地制宜的競爭策略 / 184
第17章 大數據時代也離不開問卷—心理量表的新用法 / 190
17.1 用戶抑郁了嗎—產品需關注的道德風險 / 190
17.2 焦慮的抗焦慮項目組—巧妙向用戶提問 / 192
17.3 實證和心證的交匯—定性和定量分析相結合 / 194
17.4 靈魂工程啟動—固化心理分析工具 / 195
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流量的邏輯:構建平臺流量機制的數據策略與案例 作者簡介
棠亦，互聯網頭部企業近10年工作經驗，曾任數據分析部門負責人、業務線運營總監。在任職期間推動以數據為依據的創新性策略，帶領數據團隊成為大企業商業決策的核心。從業期間實操兩個“日活”億級產品的起量工作，孵化多個有社會影響力的創新項目。
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