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精益數據分析:數據驅動商業決策與業務增長 版權信息
- ISBN：9787111744290
- 條形碼：9787111744290 ; 978-7-111-74429-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
精益數據分析:數據驅動商業決策與業務增長 本書特色
（1）作者經驗豐富：作者是資深商業分析專家和數據分析專家，近10年來先后經歷了50余個商業項目的創建、發展和關閉的過程，積累了豐富的實戰經驗。（2）商業和業務雙重視角：與傳統數據分析和商業分析圖書不同，本書立足于商業和業務視角，側重闡述商業洞察、商業數據和業務邏輯等方面的經驗。總結了一套完整的、系統化的數據驅動方法論，能夠很好地幫助讀者在商業決策和業務增長方面進行全鏈路思考。 （3）完整、系統的方法論：對不同業務形態的商業數據鏈路進行整合、提煉，形成了全鏈路、系統化的數據驅動方法論，力圖從數據的角度解答、突破業務問題，幫助從業者提升商業數據思維能力和業務數據認知水平，從而優化商業決策和業務策略。（4）近20位專家力薦：阿里、騰訊、百度、字節、美團、B站等大廠的近20位數據專家、創業者、管理者誠摯推薦。
精益數據分析:數據驅動商業決策與業務增長 內容簡介
內容簡介 這是一本能指導不同業態、不同階段的產品、項目和企業利用精益數據分析方法實現科學的商業決策（管理）和業務增長（經營）的著作，提供了一套完整的、系統的商業數據思維、數據分析方法及其應用模型。 本書不僅融合了作者近10年來50余個商業項目和產品的實戰經驗，而且分析和總結了近些年流行的、經典的20余種商業應用和商業模式，從數據層面完整剖析了其商業鏈路、業務邏輯、指標量化水平和數據驅動分析方法。所提煉的數據方法論貫穿了不同產品形態的業務流程，能夠從數據層面幫助和指導創新業務和成熟業務有效增長。 全書一共17章，分為三個部分。 **部分 面向北極星指標（第1~4章） 詳細講解了數據分析體系和業務內核中的北極星指標，旨在幫助讀者了解商業和業務分析中的數據指標體系、數據工作流程和關鍵的北極星指標，并認識到核心數據指標的作用和應用邏輯。 第二部分 不同產品形態的商業決策分析（第5-10章） 總結和分析了近些年市場上典型和熱門的商業模式，完整展現了不同業務形態（免費產品、付費產品、游戲業務和金融產品等）的商業鏈路、商業數據模型和分析邏輯，使讀者能夠清晰地了解不同業務的數據邏輯和核心指標的經典量化水平，幫助讀者深度思考業務模式和商業決策。 第三部分 業務增長中的精益數據分析（第11-17章） 闡述了完整業務鏈路中涉及的關鍵業務模塊（業務組織、營銷獲客、用戶洞察、產品運營和商業變現等），以及不同業務單元中涉及的精益數據分析方法、分析技巧和業務優化方法，能夠有效指導業務深度優化，使關鍵指標達到目標或超出預期，賦能業務增長。
精益數據分析:數據驅動商業決策與業務增長 目錄
推薦語
自序
前言
**部分 面向北極星指標
第1章 全面了解數據分析體系2
1.1 數據分析的概念及工作流程2
1.2 定義有效的數據指標5
1.3 業務數據指標8
1.4 數據分析技術方法10
1.5 數據分析賦能業務13
第2章 產品**指標：留存15
2.1 留存率曲線17
2.2 累計貢獻日活數19
2.3 經典數值案例速查表20
第3章 裂變關鍵指標：K系數23
3.1 師徒關系25
3.2 兩種裂變K系數26
3.3 裂變的時間效率31
第4章 核心價值指標：用戶生命周期價值33
4.1 單日活價值35
4.2 單用戶生命周期價值36
4.3 存在裂變效應的累積用戶生命周期價值38
4.4 用戶價值組成框架38
第二部分 不同產品形態的商業決策分析
第5章 通用商業數據模型42
5.1 商業模式畫布44
5.2 “三步”方法論47
5.3 單用戶數據模型48
5.4 單日活數據模型49
5.5 洞察市場：謀事在人，成事在天50
5.6 回本周期51
5.7 現金流ROI數據模型52
第6章 免費產品55
6.1 工具軟件產品57
6.2 網賺產品60
6.3 移動資訊產品62
6.4 網文產品66
6.5 聚合類短視頻產品68
6.6 行業應用—5G短信70
第7章 游戲產品72
7.1 中重度網絡游戲73
7.2 微信小游戲77
7.3 游戲盒子81
7.4 答題游戲83
7.5 概率類游戲85
第8章 付費產品91
8.1 工具軟件92
8.2 課程教育95
8.3 電商平臺97
8.4 醫美101
8.5 生鮮電商104
8.6 二手交易106
8.7 陌生人社交110
第9章 金融產品112
9.1 網絡借貸114
9.2 元宇宙Web3的經濟模型117
9.3 結合區塊鏈的資產數字化平臺124
第10章 商業原點127
10.1 精細化128
10.2 數字化131
10.3 去中心化133
第三部分 業務增長中的精益數據分析
第11章 業務組織的目標量化136
11.1 業務目標的設定與量化分析137
11.2 業務孵化與組織發展中的精益戰略140
11.2.1 機制141
11.2.2 項目142
11.2.3 人與團隊143
11.2.4 文化145
第12章 數據引擎146
12.1 用戶增長模型147
12.2 核心指標體系149
12.3 用戶畫像系統151
12.4 數據埋點采集系統153
12.5 AB實驗系統154
第13章 增長獲客的關鍵點分析157
13.1 增長曲線158
13.2 導量預估159
13.3 裂變效率提升160
13.4 裂變獎勵的“微笑曲線”161
13.5 基于關鍵行為的營銷獲客163
13.6 渠道質量分析164
13.7 渠道投放的線性規劃模型166
13.8 獲客渠道歸因分析168
第14章 用戶層面的深度分析170
14.1 用戶價值分類模型171
14.2 用戶營銷分析模型176
14.3 用戶忠誠度評估模型178
14.4 用戶Cohort分析180
14.5 用戶行為路徑分析182
14.6 用戶召回分析 183
14.7 用戶調查問卷分析186
14.8 用戶需求分析188
14.9 用戶畫像分析193
14.10 用戶社交影響力模型196
第15章 產品與運營的精益分析198
15.1 關鍵時刻模型 200
15.2 BMAT模型202
15.3 AB實驗205
15.4 避開誤區—幸存者偏差206
15.5 冷啟動207
15.6 提升留存率208
15.7 用戶生命周期模型212
15.8 用戶體系214
15.9 病毒式裂變體系219
15.10 控制過度優化222
15.11 區分產品所處的生命周期階段223
第16章 商業變現優化228
16.1 提升變現水平的廣告路由策略230
16.2 提升付費水平232
16.3 反作弊234
第17章 決策分析原則238
17.1 順勢而為238
17.2 及時中止240
17.3 分析之道242
自序
前言
**部分 面向北極星指標
第1章 全面了解數據分析體系2
1.1 數據分析的概念及工作流程2
1.2 定義有效的數據指標5
1.3 業務數據指標8
1.4 數據分析技術方法10
1.5 數據分析賦能業務13
第2章 產品**指標：留存15
2.1 留存率曲線17
2.2 累計貢獻日活數19
2.3 經典數值案例速查表20
第3章 裂變關鍵指標：K系數23
3.1 師徒關系25
3.2 兩種裂變K系數26
3.3 裂變的時間效率31
第4章 核心價值指標：用戶生命周期價值33
4.1 單日活價值35
4.2 單用戶生命周期價值36
4.3 存在裂變效應的累積用戶生命周期價值38
4.4 用戶價值組成框架38
第二部分 不同產品形態的商業決策分析
第5章 通用商業數據模型42
5.1 商業模式畫布44
5.2 “三步”方法論47
5.3 單用戶數據模型48
5.4 單日活數據模型49
5.5 洞察市場：謀事在人，成事在天50
5.6 回本周期51
5.7 現金流ROI數據模型52
第6章 免費產品55
6.1 工具軟件產品57
6.2 網賺產品60
6.3 移動資訊產品62
6.4 網文產品66
6.5 聚合類短視頻產品68
6.6 行業應用—5G短信70
第7章 游戲產品72
7.1 中重度網絡游戲73
7.2 微信小游戲77
7.3 游戲盒子81
7.4 答題游戲83
7.5 概率類游戲85
第8章 付費產品91
8.1 工具軟件92
8.2 課程教育95
8.3 電商平臺97
8.4 醫美101
8.5 生鮮電商104
8.6 二手交易106
8.7 陌生人社交110
第9章 金融產品112
9.1 網絡借貸114
9.2 元宇宙Web3的經濟模型117
9.3 結合區塊鏈的資產數字化平臺124
第10章 商業原點127
10.1 精細化128
10.2 數字化131
10.3 去中心化133
第三部分 業務增長中的精益數據分析
第11章 業務組織的目標量化136
11.1 業務目標的設定與量化分析137
11.2 業務孵化與組織發展中的精益戰略140
11.2.1 機制141
11.2.2 項目142
11.2.3 人與團隊143
11.2.4 文化145
第12章 數據引擎146
12.1 用戶增長模型147
12.2 核心指標體系149
12.3 用戶畫像系統151
12.4 數據埋點采集系統153
12.5 AB實驗系統154
第13章 增長獲客的關鍵點分析157
13.1 增長曲線158
13.2 導量預估159
13.3 裂變效率提升160
13.4 裂變獎勵的“微笑曲線”161
13.5 基于關鍵行為的營銷獲客163
13.6 渠道質量分析164
13.7 渠道投放的線性規劃模型166
13.8 獲客渠道歸因分析168
第14章 用戶層面的深度分析170
14.1 用戶價值分類模型171
14.2 用戶營銷分析模型176
14.3 用戶忠誠度評估模型178
14.4 用戶Cohort分析180
14.5 用戶行為路徑分析182
14.6 用戶召回分析 183
14.7 用戶調查問卷分析186
14.8 用戶需求分析188
14.9 用戶畫像分析193
14.10 用戶社交影響力模型196
第15章 產品與運營的精益分析198
15.1 關鍵時刻模型 200
15.2 BMAT模型202
15.3 AB實驗205
15.4 避開誤區—幸存者偏差206
15.5 冷啟動207
15.6 提升留存率208
15.7 用戶生命周期模型212
15.8 用戶體系214
15.9 病毒式裂變體系219
15.10 控制過度優化222
15.11 區分產品所處的生命周期階段223
第16章 商業變現優化228
16.1 提升變現水平的廣告路由策略230
16.2 提升付費水平232
16.3 反作弊234
第17章 決策分析原則238
17.1 順勢而為238
17.2 及時中止240
17.3 分析之道242
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精益數據分析:數據驅動商業決策與業務增長 作者簡介
石 強
資深商業分析專家，精通商業數據方法論、業務數據分析體系和戰略投資分析。先后在百度、趣頭
條集團等互聯網公司擔任數據分析專家和商業分析總監。此外，還擔任多家互聯網公司的數據賦能顧問和創業參謀，志在利用豐富的數據經驗幫助國內外的決策者、創業者和業務人員達成商業上的洞察和成功。
累計參與50多個新業務、新項目、新產品的數據工作，業務面覆蓋豐富多樣的互聯網商業模式。
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