第一章 别再欺骗自己了
没有否定直觉的作用,直觉是灵感的源泉。可以通过直觉得知需要设计何种实验来测试创业假设,然后利用数据来验证这些假设
精益创业发展迅速的原因:首版产品的开发成本十分低廉,公有云、社交媒体、市场竞争研究、在线交易和支付都不需要太多的前期花费。可以开发产品、检测效果并快速迭代
专人接待式最小可行化产品:短时间内以最低的成本测试自己设想的用户需求是否真的存在
好的数据指标:量化的,简单易懂的,是个比率,会改变行为
数据指标之间的耦合现象:转化率+购买所需时间营收,现金流,病毒传播系数+病毒传播周期产品普及率
创业初期缺乏定量指标,需要收集定性数据,例如客群采访
找出正确的数据指标
- 定性指标与量化指标
- 虚荣指标与可付诸行动的指标
- 虚荣指标:无法驱动决策,例如总注册用户,总活跃用户数,点击量,独立访客数,粉丝/好友/点赞数量,网站停留时间/浏览页数,非付费下载量
- 可付诸行动的指标:活跃用户占比,新用户增速(单位时间内新用户数量)
- 探索性指标与报告性指标
- 探索性指标:挖掘数据,发现我们不知道我们不知道的事实
想要社区产品极速启动需要相当高的用户参与度,当全体用户表现不佳,在一个更小的、更容易触及的目标市场中培养更多具有粘性的高活跃度用户。病毒式传播需要专注。 - 报告性指标
- 探索性指标:挖掘数据,发现我们不知道我们不知道的事实
- 先见性指标与后见性指标
- 先见性指标:可用于预测未来,如现有潜在客户数可预测将来的新客户数,客户投诉量可预测客户流失。如果要启用一个先见性指标,需进行同期群分析并比较客户对照组在不同时间段的表现
- 后见性指标:提示问题的存在,用户流失率。
- 相关性指标与因果性指标
- 相关性指标:相关不代表因果。
- 因果性指标:很难有100%因果关系,部分因果也很有价值
如何验证:找一个相关性,通过控制变量试验并测量因变量的变化。现实中很难让一大批被测用户都满足实验的良好控制条件,如果用户样本足够大,可以不考虑变量控制,因为其他自变量对因变量的影响最终会被样本数量拉平
移动的目标
及时根据用户真实行为调整指标及阈值
了解用户,与用户对话是最直接的手段
分群分析
市场细分:对按某属性分类的人群进行横向研究。比较各个细分市场之间的差异,通过进一步测试找出背后的原因,再复制成功或改善失败
同期群分析:纵向研究,比较相似群体随时间的变化。产品随着开发和测试而不断迭代,导致早就加入的用户和新加入的用户有不同的体验。能够观察处于生命周期不同阶段用户的行为模式。
A/B测试:横向研究,改动产品某一方面,衡量其对另一方面的影响。
多变量分析:同时改动产品多个方面,看哪个与结果的相关性最大。
精益画布
可视化简明商业计划书,体现正在进行的、可付诸行动的商业计划
- 问题:1-3个最需要解决的问题
现存的选择:现在的解决方式 - 客户群体分类:目标客户
早期接受者:理想客户的特点 - 独特卖点:一句简明扼要而引人注目的话,让不知情的访客对你的产品产生兴趣
概括性描述:将你的产品类比为X界的Y - 解决方案:为每个问题提出一个可行的解决方案
- 渠道:找到客户的路径
- 营收分析:营收的来源
- 成本分析:固定和变动成本
- 关键指标:昭示公司运营状况的指标及数字
- 门槛优势:不易复制或购买的要素
小心数据滥用
滥用数据容易导致局部优化,进而忽视大局,这是致命的。
例:衣着暴露的图片能带来点击率比其他内容高,但只是短期成功,迟早会被其对品牌形象造成的有害影响抵消
人负责提供灵感,机器负责验证
需要注意的问题
- 数据噪声
- 归一化
- 如何处理异常点:不能简单排除或者包括
- 季节性
- 不应抛开基数谈增长
- 不应阈值过于敏感
- 综合数据源