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正版新书]精益数据分析:数据驱动商业决策与业务增长石强978711
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推荐语<br />自序<br />前言<br />第一部分 面向北极星指标<br />第1章 全面了解数据分析体系2<br />1.1 数据分析的概念及工作流程2<br />1.2 定义有效的数据指标5<br />1.3 业务数据指标8<br />1.4 数据分析技术方法10<br />1.5 数据分析赋能业务13<br />第2章 产品第一指标:留存15<br />2.1 留存率曲线17<br />2.2 累计贡献日活数19<br />2.3 经典数值案例速查表20<br />第3章 裂变关键指标:K系数23<br />3.1 师徒关系25<br />3.2 两种裂变K系数26<br />3.3 裂变的时间效率31<br />第4章 核心价值指标:用户生命周期价值33<br />4.1 单日活价值35<br />4.2 单用户生命周期价值36<br />4.3 存在裂变效应的累积用户生命周期价值38<br />4.4 用户价值组成框架38<br />第二部分 不同产品形态的商业决策分析<br />第5章 通用商业数据模型42<br />5.1 商业模式画布44<br />5.2 “三步”方法论47<br />5.3 单用户数据模型48<br />5.4 单日活数据模型49<br />5.5 洞察市场:谋事在人,成事在天50<br />5.6 回本周期51<br />5.7 现金流ROI数据模型52<br />第6章 免费产品55<br />6.1 工具软件产品57<br />6.2 网赚产品60<br />6.3 移动资讯产品62<br />6.4 网文产品66<br />6.5 聚合类短视频产品68<br />6.6 行业应用—5G短信70<br />第7章 游戏产品72<br />7.1 中重度网络游戏73<br />7.2 微信小游戏77<br />7.3 游戏盒子81<br />7.4 答题游戏83<br />7.5 概率类游戏85<br />第8章 付费产品91<br />8.1 工具软件92<br />8.2 课程教育95<br />8.3 电商平台97<br />8.4 医美101<br />8.5 生鲜电商104<br />8.6 二手交易106<br />8.7 陌生人社交110<br />第9章 金融产品112<br />9.1 网络借贷114<br />9.2 元宇宙Web3的经济模型117<br />9.3 结合区块链的资产数字化平台124<br />第10章 商业原点127<br />10.1 精细化128<br />10.2 数字化131<br />10.3 去中心化133<br />第三部分 业务增长中的精益数据分析<br />第11章 业务组织的目标量化136<br />11.1 业务目标的设定与量化分析137<br />11.2 业务孵化与组织发展中的精益战略140<br />11.2.1 机制141<br />11.2.2 项目142<br />11.2.3 人与团队143<br />11.2.4 文化145<br />第12章 数据引擎146<br />12.1 用户增长模型147<br />12.2 核心指标体系149<br />12.3 用户画像系统151<br />12.4 数据埋点采集系统153<br />12.5 AB实验系统154<br />第13章 增长获客的关键点分析157<br />13.1 增长曲线158<br />13.2 导量预估159<br />13.3 裂变效率提升160<br />13.4 裂变奖励的“微笑曲线”161<br />13.5 基于关键行为的营销获客163<br />13.6 渠道质量分析164<br />13.7 渠道投放的线性规划模型166<br />13.8 获客渠道归因分析168<br />第14章 用户层面的深度分析170<br />14.1 用户价值分类模型171<br />14.2 用户营销分析模型176<br />14.3 用户忠诚度评估模型178<br />14.4 用户Cohort分析180<br />14.5 用户行为路径分析182<br />14.6 用户召回分析 183<br />14.7 用户调查问卷分析186<br />14.8 用户需求分析188<br />14.9 用户画像分析193<br />14.10 用户社交影响力模型196<br />第15章 产品与运营的精益分析198<br />15.1 关键时刻模型 200<br />15.2 BMAT模型202<br />15.3 AB实验205<br />15.4 避开误区—幸存者偏差206<br />15.5 冷启动207<br />15.6 提升留存率208<br />15.7 用户生命周期模型212<br />15.8 用户体系214<br />15.9 病毒式裂变体系219<br />15.10 控制过度优化222<br />15.11 区分产品所处的生命周期阶段223<br />第16章 商业变现优化228<br />16.1 提升变现水平的广告路由策略230<br />16.2 提升付费水平232<br />16.3 反作弊234<br />第17章 决策分析原则238<br />17.1 顺势而为238<br />17.2 及时中止240<br />17.3 分析之道242
(1)作者经验丰富:作者是资深商业分析专家和数据分析专家,近10年来先后经历了50余个商业项目的创建、发展和关闭的过程,积累了丰富的实战经验。
(2)商业和业务双重视角:与传统数据分析和商业分析图书不同,本书立足于商业和业务视角,侧重阐述商业洞察、商业数据和业务逻辑等方面的经验。总结了一套完整的、系统化的数据驱动方法论,能够很好地帮助读者在商业决策和业务增长方面进行全链路思考。
(3)完整、系统的方法论:对不同业务形态的商业数据链路进行整合、提炼,形成了全链路、系统化的数据驱动方法论,力图从数据的角度解答、突破业务问题,帮助从业者提升商业数据思维能力和业务数据认知水平,从而优化商业决策和业务策略。
(4)近20位专家力荐:阿里、腾讯、百度、字节、美团、B站等大厂的近20位数据专家、创业者、管理者诚挚推荐。
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