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    精益数据分析

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    本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品,以及提升企业知名度。30多个案例分析,全球100多位知名企业家的真知灼见,为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验,值得每位创业家和企业家一读。

    阿利斯泰尔·克罗尔,企业家、作家、演讲家,用户体验管理先锋公司Coradiant联合创始人。曾花大量时间研究各种规模的组织如何使用数据做出优良决策、加速创业过程。他职业生涯的大部分时间都是技术公司的产品经理,是O'Reilly Strata、TechWeb Cloud Connect、Interop企业云计算峰会、International Startup Festival(国际创业节)等5个国际知名技术大会的主要发起人。

    本杰明·尤科维奇,目前担任广受欢迎的二手货买卖应用VarageSale(http://varagesale.com)产品管理副总,主要负责Web和移动平台的产品开发。他是Standout Jobs和Year One Labs公司联合创始人,曾积极指导众多创业公司和其他加速器项目。他创办了以精益创业、产品管理、创业公司和企业家精神为主题的博客Instigator Blog(http://www.instigatorblog.com),并定期在创业会议上演讲。他也是天使投资人、连续创业者,具有15年以上的互联网产品运营经验。

    1. O'Reilly Media, Inc. 介绍
    2. 业界评论
    3. 对本书的赞誉
    4. 献词
    5. 数据——精益创业里最不精益的工作
    6. 前言
    7. 本书读者对象
    8. 本书组织结构
    9. 基本概念
    10. 客户开发
    11. 精益创业
    12. 联系我们
    13. Safari® Books Online
    14. 致谢
    15. 第一部分 别再欺骗自己了
    16. 第 1 章 我们都在说谎
    17. 精益创业运动
    18. 对现实扭曲场提出质疑
    19. 空中食宿的上门摄影服务:增长中的增长(案例分析)
    20. 总结
    21. 数据分析启示
    22. 第 2 章 创业的记分牌
    23. 什么是好的数据指标
    24. 定性指标与定量指标
    25. 虚荣指标与可付诸行动的指标
    26. 8个需要提防的虚荣数据指标(模式)
    27. 探索性指标与报告性指标
    28. “妈妈圈”的成功之路(案例分析)
    29. 总结
    30. 数据分析启示
    31. 先见性数据指标与后见性数据指标
    32. 相关性指标与因果性指标
    33. 移动的目标
    34. HighScore House对“活跃用户”的定义(案例分析)
    35. 总结
    36. 数据分析启示
    37. 市场细分、同期群分析、A/B测试和多变量分析
    38. 市场细分
    39. 同期群分析
    40. A/B和多变量测试
    41. 精益数据分析周期
    42. 对你所跟踪的数据指标进行评估(练习)
    43. 第 3 章 你把生命献给谁
    44. 精益画布
    45. 你该把生命献给谁
    46. 创建一张精益画布(练习)
    47. 第 4 章 以数据为导向与通过数据获取信息
    48. 数据科学家的思维方式(模式)
    49. 精益创业与大愿景
    50. 第二部分 找到当前的正确指标
    51. 第 5 章 数据分析框架
    52. 戴夫·麦克卢尔的海盗指标说
    53. 埃里克·莱斯的增长引擎说
    54. 黏着式增长引擎
    55. 病毒式增长引擎
    56. 付费式增长引擎
    57. 阿什·莫瑞亚的精益创业画布
    58. 如何使用精益创业画布
    59. 肖恩·埃利斯的创业增长金字塔
    60. 长漏斗
    61. 精益数据分析阶段和关隘模型
    62. 第 6 章 第一关键指标的约束力
    63. Moz公司通过减少KPI数目来更好地集中注意力(案例分析)
    64. 总结
    65. 数据分析启示
    66. 使用第一关键指标的四大理由
    67. Solare只关注少数几个关键的指标(案例分析)
    68. 总结
    69. 数据分析启示
    70. 定立初始成功基准
    71. 挤压玩具
    72. 定义你的OMTM(练习)
    73. 第 7 章 你所在的商业领域
    74. 关于“人”
    75. 商业模式拼接书
    76. 多种选择
    77. 六种商业模式
    78. 选定你的商业模式(练习)
    79. 第 8 章 商业模式一:电子商务
    80. 你的电商模式是哪种(模式)
    81. 案例
    82. 转化率
    83. 年均购买率
    84. 购物车大小
    85. 弃买率
    86. 客户获取成本
    87. 平均每位客户营收
    88. WineExpress是如何将平均每位客户营收提高41%的(案例分析)
    89. 总结
    90. 数据分析启示
    91. 关键词和搜索词
    92. 推荐接受率
    93. 病毒性
    94. 邮件列表点入率
    95. 线下线上相结合
    96. 运送时间
    97. 库存可供率
    98. 图说电子商务
    99. 讨论:传统电商与订阅电商
    100. 要点
    101. 第 9 章 商业模式二:SaaS
    102. Backupify对客户生命周期的探索(案例分析)
    103. 总结
    104. 数据分析启示
    105. 衡量参与度
    106. 流失率
    107. 修正的流失率
    108. 图说SaaS公司
    109. ClearFit放弃月费模式后获得了10倍增长(案例分析)
    110. 总结
    111. 数据分析启示
    112. 难题:免费增值、分级收费以及其他定价模式
    113. 要点
    114. 第 10 章 商业模式三:免费移动应用
    115. 安装量
    116. 平均每位用户营收
    117. 付费用户比例
    118. 流失率
    119. 图说移动应用商业模式
    120. 难题:应用内购买与广告
    121. 要点
    122. 第 11 章 商业模式四:媒体网站
    123. 访客与流失率
    124. 广告库存
    125. 性能和会话点击率(模式)
    126. 广告价格
    127. 内容与广告间的平衡
    128. 图说媒体商业模式
    129. 难题:隐形提成、背景噪声、广告屏蔽软件和付费门槛
    130. 要点
    131. 第 12 章 商业模式五:用户生成内容
    132. 访客参与度
    133. 内容生成与互动
    134. 参与度漏斗的变化
    135. 生成内容的价值
    136. 内容分享与病毒性
    137. 消息提醒的有效性
    138. 图说UGC商业模式
    139. 难题:被动的内容生成
    140. 要点
    141. 第 13 章 商业模式六:双边市场
    142. DuProprio的双边市场实践(案例分析)
    143. 总结
    144. 数据分析启示
    145. 买卖双方的增长速率
    146. 库存增长速率
    147. 买家搜索
    148. 转化率与市场区隔
    149. 买卖双方的相互评分
    150. 已标记商品的占比
    151. 图说双边市场
    152. 难题:鸡生蛋和蛋生鸡问题、欺诈行为、交易的维持与拍卖
    153. 要点
    154. 第 14 章 创业阶段的划分
    155. 明确自己所处的创业阶段(练习)
    156. 第 15 章 阶段1:移情
    157. 移情阶段的指标
    158. 这是我想出的最佳创意(即如何发现值得解决的问题)
    159. 找到需要解决的问题(即如何验证问题)
    160. 表明所发现问题值得解决的征兆(模式)
    161. 精益创业实战及如何开展一次成功的客户访谈(模式)
    162. 如何避免引导受访者(模式)
    163. 不表明自己的意图
    164. 保证问题的真实性
    165. 刨根问底
    166. 寻找其他蛛丝马迹
    167. 聚合性和发散性问题访谈
    168. 我如何能够知道问题真的足够让人痛苦
    169. 计算得分
    170. Cloud9 IDE对现有客户的访谈(案例分析)
    171. 总结
    172. 数据分析启示
    173. 人们目前在如何解决问题
    174. 有足够多的人在乎这一问题吗(即理解市场)
    175. 怎么才能让人们意识到这一问题
    176. 客户“典型的一天”
    177. 找到访谈对象(模式)
    178. Twitter的高级搜索
    179. LinkedIn
    180. Facebook
    181. 大规模地收集答案
    182. LikeBright利用“土耳其机器人”一举进入TechStars(案例分析)
    183. 总结
    184. 数据分析启示
    185. 开展一项能得到大量回答的问卷活动(模式)
    186. 问卷设计
    187. 测试
    188. 发放问卷
    189. 收集信息
    190. 分析数据
    191. 什么是数据透视表
    192. 在解决方案做出来之前先行测试(即如何验证解决方案)
    193. Localmind用Twitter做试验(案例分析)
    194. 总结
    195. 数据分析启示
    196. 最小可行化产品上线以前
    197. 设定最小可行化产品的内容
    198. 衡量最小可行化产品
    199. 不要忽视定性分析
    200. 为删除功能做准备
    201. Static Pixels在下单流程中省略了一个步骤(案例分析)
    202. 总结
    203. 数据分析启示
    204. 移情阶段总结
    205. 你应该进入下一阶段吗(练习)
    206. 第 16 章 阶段2:黏性
    207. 最小可行化产品的黏性
    208. 迭代最小可行化产品
    209. qidiq改变了用户增长方式(案例分析)
    210. 总结
    211. 数据分析启示
    212. 过早追求病毒性
    213. 最终的目标是留存率
    214. 开发功能前七问(模式)
    215. Rally如何利用精益方法开发新功能(案例分析)
    216. 树立公司愿景
    217. 制定产品规划
    218. 明确构建内容
    219. 衡量
    220. 通过试验学习
    221. 总结
    222. 数据分析启示
    223. 如何处理用户反馈
    224. 最小可行愿景
    225. 问题-解决方案画布
    226. VNN利用问题-解决方案画布解决商业问题(案例分析)
    227. 总结
    228. 数据分析启示
    229. 黏性阶段总结
    230. 你应该进入下一阶段吗(练习1)
    231. 你是否找到了自己最大的问题(练习2)
    232. 第 17 章 阶段3:病毒性
    233. 三种传播方式
    234. 原生病毒性
    235. 人工病毒性
    236. 口碑病毒性
    237. 病毒性阶段指标
    238. 除病毒式传播系数之外
    239. Timehop通过内容分享的试验实现病毒性(案例分析)
    240. 总结
    241. 数据分析启示
    242. 打造病毒式传播模式
    243. 黑客式营销
    244. 找到先行指标
    245. 优秀先行指标的构成要素
    246. 相关性告诉你未来会发生什么
    247. 因果性可扭转乾坤
    248. 病毒性阶段总结
    249. 你应该步入营收阶段吗(练习)
    250. 第 18 章 阶段4:营收
    251. 营收阶段的指标
    252. 赚钱机器
    253. 造钱机器和魔法数字
    254. 找到你的营收槽
    255. 钱从哪里来
    256. 客户终身价值>客户获取成本
    257. Parse.ly及其向营收阶段的转型(案例分析)
    258. 总结
    259. 数据分析启示
    260. 市场-产品契合
    261. 重新审视你的旧有假设
    262. 开启排除过程
    263. 深入研究
    264. 寻找相似性
    265. 收支平衡的准线
    266. 可变成本收支平衡
    267. 客户收支平衡时间
    268. EBITDA收支平衡
    269. 休眠收支平衡
    270. 营收阶段总结
    271. 第 19 章 阶段5:规模化
    272. 中间的空洞
    273. 规模化阶段的指标
    274. 我的商业模式正确吗
    275. Buffer从黏性(经由营收)到规模化的历程(案例分析)
    276. 总结
    277. 数据分析启示
    278. 三个3模型(模式)
    279. 三大假设
    280. 三大行动
    281. 三大试验
    282. 在规模化阶段形成纪律
    283. 规模化阶段总结
    284. 第 20 章 模式+阶段决定你跟踪的指标
    285. 第三部分 底线在哪里
    286. 第 21 章 我是否足够优秀
    287. WP Engine发现2%的注销率(案例分析)
    288. 总结
    289. 数据分析启示
    290. 平均数还不够好
    291. 怎样才算足够好
    292. 增长率
    293. 不计代价的增长是好事吗
    294. 底线在哪里
    295. 参与的访客数量
    296. 底线在哪里
    297. 定价指标
    298. Socialight发现定价的潜在指标(案例分析)
    299. 总结
    300. 数据分析启示
    301. 底线在哪里
    302. 客户获取成本
    303. 底线在哪里
    304. 病毒性
    305. 底线在哪里
    306. 邮件列表效度
    307. 底线在哪里
    308. 可用性和可靠性
    309. 底线在哪里
    310. 网站参与度
    311. 底线在哪里
    312. 网络性能
    313. 底线在哪里
    314. 确定你自己的底线(练习)
    315. 第 22 章 电子商务:底线在哪里
    316. 转化率
    317. 底线在哪里
    318. 购物车遗弃率
    319. 底线在哪里
    320. 搜索效果
    321. 底线在哪里
    322. 第 23 章 SaaS:底线在哪里
    323. 付费注册率
    324. 底线在哪里
    325. 免费增值模式和付费模式
    326. 追加销售和收入增长
    327. 底线在哪里
    328. 流失率
    329. OfficeDrop的关键指标:付费客户流失率(案例分析)
    330. 总结
    331. 数据分析启示
    332. 底线在哪里
    333. 第 24 章 免费移动应用:底线在哪里
    334. 移动应用下载量
    335. 底线在哪里
    336. 移动应用下载大小
    337. 底线在哪里
    338. 移动应用客户获取成本
    339. 底线在哪里
    340. Sincerely认识到移动应用用户获取的困难(案例分析)
    341. 总结
    342. 数据分析启示
    343. 应用启动率
    344. 底线在哪里
    345. 活跃用户/玩家百分比
    346. 底线在哪里
    347. 移动应用付费用户百分比
    348. 底线在哪里
    349. 每日活跃用户的平均营收
    350. 底线在哪里
    351. 每位移动用户的月均营收
    352. 底线在哪里
    353. 每位付费用户平均营收
    354. 底线在哪里
    355. 移动应用评分点击率
    356. 底线在哪里
    357. 移动客户终身价值
    358. 第 25 章 媒体网站:底线在哪里
    359. 点击率
    360. 底线在哪里
    361. 会话-点击率
    362. 底线在哪里
    363. 引荐者
    364. 底线在哪里
    365. 用户参与时间
    366. 底线在哪里
    367. 关于目标和行为,站内参与度能告诉你什么(模式)
    368. 与他人分享
    369. 底线在哪里
    370. “轻松一笑”恶作剧让Youtube网站崩溃(案例分析)
    371. 现有渠道的衰落
    372. 保持合适的广告平衡性
    373. 通过渠道进行销售
    374. 撤下,还是放任
    375. 重大新机遇
    376. 总结
    377. 数据分析启示
    378. 第 26 章 用户生成内容:底线在哪里
    379. 内容上传成功率
    380. 底线在哪里
    381. 平均每日网站停留时间
    382. 底线在哪里
    383. reddit第一部分:从链接到社区(案例分析)
    384. 总结
    385. 数据分析启示
    386. 参与度漏斗模型在变化
    387. 底线在哪里
    388. reddit第二部分:用户当中有金矿(案例研究)
    389. 总结
    390. 数据分析启示
    391. 垃圾帖和低质内容
    392. 底线在哪里
    393. 第 27 章 双边市场:底线在哪里
    394. 交易规模
    395. 底线在哪里
    396. Etsy都看些什么(案例分析)
    397. 总结
    398. 数据分析启示
    399. 前十名列表
    400. 底线在哪里
    401. 第 28 章 没有基准时怎么办
    402. 第四部分 应用精益数据分析
    403. 第 29 章 进入企业市场
    404. 为什么企业客户不一样
    405. 高额订单,紧密接触
    406. 例行公事
    407. 遗留产品
    408. 现任者
    409. 更慢的周期
    410. 理性(和缺乏想象力)
    411. 企业市场创业公司的生命周期
    412. 灵感
    413. 移情:咨询和细分
    414. Coradiant是如何发现市场的(案例分析)
    415. 总结
    416. 数据分析启示
    417. 黏性:标准化和集成化
    418. 病毒性:口耳相传、推荐和参考
    419. 营收:直接销售和支持
    420. 扩张:渠道销售、效率和生态系统
    421. 最重要的指标是什么
    422. 客户参与和反馈的容易程度
    423. 初始发布、测试版和概念验证试用版的流水线
    424. 黏性和可用性
    425. 集成成本
    426. 用户参与度
    427. 摆脱纠结
    428. 支持成本
    429. 用户群组和反馈
    430. 推销成功率
    431. 退出门槛
    432. 底线:创业公司就是创业公司
    433. 第 30 章 企业内部的精益之道:内部创业者
    434. 控制跨度和铁路
    435. 内部创业者的臭鼬工厂(模式)
    436. 改变,还是以创新来对抗改变
    437. 明星、瘦狗、现金牛和问号
    438. Swffer放弃使用化学的解决方案(案例分析)
    439. 总结
    440. 数据分析启示
    441. Doritos让客户选择新口味(案例分析)
    442. 总结
    443. 数据分析启示
    444. 与执行发起人一起工作
    445. EMI拥抱数据来理解客户(案例分析)
    446. 总结
    447. 数据分析启示
    448. 内部创业者的精益分析阶段
    449. 准备期:取得高层支持
    450. 移情:去找问题,别测试需求
    451. 略过商业计划,直接进行分析吧
    452. 黏性:想清楚“最小”对你来说是多小
    453. 天生要有病毒性
    454. 在生态系统内取得营收
    455. 扩张和移交
    456. 第 31 章 结语:超越创业
    457. 如何在你的公司中注入数据文化
    458. 从小事做起,从一件事做起,展示分析的价值
    459. 确保每个人都清楚地理解目标
    460. 获得高层支持
    461. 简化事物以帮助理解
    462. 确保信息透明
    463. 不要抛弃你的直觉
    464. 提出好的问题
    465. 附录 参考书目和延伸阅读
    466. 看完了

    作者〔加〕阿利斯泰尔·克罗尔〔加〕本杰明·尤科维奇

    译者韩知白王鹤达

    类别 图书 / 非虚构

    提供方图灵社区

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