《精益数据分析》读书笔记
最近读了《精益数据分析》。粗略的说，这是一本外行入门级的书，但我依然受到不少启发。
对书中内容，我感觉有启发的，整理了一些，希望对大家有所帮助。
首先，数据分析业务需要框架。这点随着我工作经验的增长，觉得越来越重要。书中介绍了如下几种框架：
埃里克•莱斯的增长引擎框架
这个框架下将业务增长分为以下几种：
一、黏着式增长引擎，重点是让客户成为回头客。
核心业务指标：客户留存率、流失率、使用频率、距上次登录时间；如果用邮件和信息推送等提高用户回访，跟踪邮件的打开率和点击率;
二、病毒式增长引擎，重点是信息的病毒式传播。
核心业务指标：病毒传播系数，即每个用户所带来的新用户数；哪些用户行为形成了一个病毒传播周期？病毒传播周期有多长？（完成邀请所需的时间）；
例子：询问是否要同步邮箱里的通讯录，然后诱导你邀请通讯录里的联系人。
三、付费增长引擎，重点是先赚钱，再把钱用户获取新客户。
核心业务指标：客户终身价值clv、客户获取成本cac、客户盈亏平衡时间（收回一位客户成本所需时间）
阿什•莫瑞亚的精益创业画布
肖恩－艾丽斯的创业增长金字塔
该金字塔从底端开始向上分三个阶段，分别是：产品贴合市场需求、理清思路和规模增长。我的理解其实就是准备好了以后，就加大投入来规模增长。关键就是如何找到产品与市场的契合点？进而进去增长阶段？也就是确定一个时机是否到来。
作者给出了一种设计问卷调查的方式。该问卷中，最核心问题是：如果不能再使用这个产品或者服务，你的感受是什么？
如果超过40%的人回答会非常失望，说明找到了契合点，可以进入下一个阶段了。
说完了三个框架，针对我自己所在的SAAS公司的数据分析，书中也有不少启发。SAAS业务的数据跟踪核心指标如下：
吸引眼球：吸引访客量
参与度：注册量、试用量
黏性：留存、活跃度
转化率：免费到付费
平均每客户营收（arpu）：单位时间内平均每客户营收
客户获取成本
病毒性
追加销售
系统正常运行时间，可靠性
流失率
客户终身价值
个人觉得这里衡量参与度是一个难点。另外，书中虽然没说，但是如何衡量用户体验，也是我一直以来的一个问题。希望读者们能给些建议。
书中将精益分析总结为以下一个链条：
移情➡黏性阶段➡病毒阶段➡营收阶段➡规模化阶段
这里具体的内容就多了，想详细了解的朋友建议看书。
最后，书中提到了寻找『第一关键指标』，one metric that matters。这个思想是我比较赞同的。因为做分析时，非常容易指标越算越多，然后迷失。尤其是中小型公司，顶住一个最关键的指标，也许更好。
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