描述
开 本: 32开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787111744290
编辑推荐
（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。
内容简介
内容简介这是一本能指导不同业态、不同阶段的产品、项目和企业利用精益数据分析方法实现科学的商业决策（管理）和业务增长（经营）的著作，提供了一套完整的、系统的商业数据思维、数据分析方法及其应用模型。本书不仅融合了作者近10年来50余个商业项目和产品的实战经验，而且分析和总结了近些年流行的、经典的20余种商业应用和商业模式，从数据层面完整剖析了其商业链路、业务逻辑、指标量化水平和数据驱动分析方法。所提炼的数据方法论贯穿了不同产品形态的业务流程，能够从数据层面帮助和指导创新业务和成熟业务有效增长。全书一共17章，分为三个部分。第一部分 面向北极星指标（第1~4章） 详细讲解了数据分析体系和业务内核中的北极星指标，旨在帮助读者了解商业和业务分析中的数据指标体系、数据工作流程和关键的北极星指标，并认识到核心数据指标的作用和应用逻辑。第二部分 不同产品形态的商业决策分析（第5-10章）总结和分析了近些年市场上典型和热门的商业模式，完整展现了不同业务形态（免费产品、付费产品、游戏业务和金融产品等）的商业链路、商业数据模型和分析逻辑，使读者能够清晰地了解不同业务的数据逻辑和核心指标的经典量化水平，帮助读者深度思考业务模式和商业决策。第三部分 业务增长中的精益数据分析（第11-17章）阐述了完整业务链路中涉及的关键业务模块（业务组织、营销获客、用户洞察、产品运营和商业变现等），以及不同业务单元中涉及的精益数据分析方法、分析技巧和业务优化方法，能够有效指导业务深度优化，使关键指标达到目标或超出预期，赋能业务增长。
目 录
推荐语
自序
前言
第一部分 面向北极星指标
第1章 全面了解数据分析体系2
1.1 数据分析的概念及工作流程2
1.2 定义有效的数据指标5
1.3 业务数据指标8
1.4 数据分析技术方法10
1.5 数据分析赋能业务13
第2章 产品第一指标：留存15
2.1 留存率曲线17
2.2 累计贡献日活数19
2.3 经典数值案例速查表20
第3章 裂变关键指标：K系数23
3.1 师徒关系25
3.2 两种裂变K系数26
3.3 裂变的时间效率31
第4章 核心价值指标：用户生命周期价值33
4.1 单日活价值35
4.2 单用户生命周期价值36
4.3 存在裂变效应的累积用户生命周期价值38
4.4 用户价值组成框架38
第二部分 不同产品形态的商业决策分析
第5章 通用商业数据模型42
5.1 商业模式画布44
5.2 “三步”方法论47
5.3 单用户数据模型48
5.4 单日活数据模型49
5.5 洞察市场：谋事在人，成事在天50
5.6 回本周期51
5.7 现金流ROI数据模型52
第6章 免费产品55
6.1 工具软件产品57
6.2 网赚产品60
6.3 移动资讯产品62
6.4 网文产品66
6.5 聚合类短视频产品68
6.6 行业应用—5G短信70
第7章 游戏产品72
7.1 中重度网络游戏73
7.2 微信小游戏77
7.3 游戏盒子81
7.4 答题游戏83
7.5 概率类游戏85
第8章 付费产品91
8.1 工具软件92
8.2 课程教育95
8.3 电商平台97
8.4 医美101
8.5 生鲜电商104
8.6 二手交易106
8.7 陌生人社交110
第9章 金融产品112
9.1 网络借贷114
9.2 元宇宙Web3的经济模型117
9.3 结合区块链的资产数字化平台124
第10章 商业原点127
10.1 精细化128
10.2 数字化131
10.3 去中心化133
第三部分 业务增长中的精益数据分析
第11章 业务组织的目标量化136
11.1 业务目标的设定与量化分析137
11.2 业务孵化与组织发展中的精益战略140
11.2.1 机制141
11.2.2 项目142
11.2.3 人与团队143
11.2.4 文化145
第12章 数据引擎146
12.1 用户增长模型147
12.2 核心指标体系149
12.3 用户画像系统151
12.4 数据埋点采集系统153
12.5 AB实验系统154
第13章 增长获客的关键点分析157
13.1 增长曲线158
13.2 导量预估159
13.3 裂变效率提升160
13.4 裂变奖励的“微笑曲线”161
13.5 基于关键行为的营销获客163
13.6 渠道质量分析164
13.7 渠道投放的线性规划模型166
13.8 获客渠道归因分析168
第14章 用户层面的深度分析170
14.1 用户价值分类模型171
14.2 用户营销分析模型176
14.3 用户忠诚度评估模型178
14.4 用户Cohort分析180
14.5 用户行为路径分析182
14.6 用户召回分析 183
14.7 用户调查问卷分析186
14.8 用户需求分析188
14.9 用户画像分析193
14.10 用户社交影响力模型196
第15章 产品与运营的精益分析198
15.1 关键时刻模型 200
15.2 BMAT模型202
15.3 AB实验205
15.4 避开误区—幸存者偏差206
15.5 冷启动207
15.6 提升留存率208
15.7 用户生命周期模型212
15.8 用户体系214
15.9 病毒式裂变体系219
15.10 控制过度优化222
15.11 区分产品所处的生命周期阶段223
第16章 商业变现优化228
16.1 提升变现水平的广告路由策略230
16.2 提升付费水平232
16.3 反作弊234
第17章 决策分析原则238
17.1 顺势而为238
17.2 及时中止240
17.3 分析之道242
自序
前言
第一部分 面向北极星指标
第1章 全面了解数据分析体系2
1.1 数据分析的概念及工作流程2
1.2 定义有效的数据指标5
1.3 业务数据指标8
1.4 数据分析技术方法10
1.5 数据分析赋能业务13
第2章 产品第一指标：留存15
2.1 留存率曲线17
2.2 累计贡献日活数19
2.3 经典数值案例速查表20
第3章 裂变关键指标：K系数23
3.1 师徒关系25
3.2 两种裂变K系数26
3.3 裂变的时间效率31
第4章 核心价值指标：用户生命周期价值33
4.1 单日活价值35
4.2 单用户生命周期价值36
4.3 存在裂变效应的累积用户生命周期价值38
4.4 用户价值组成框架38
第二部分 不同产品形态的商业决策分析
第5章 通用商业数据模型42
5.1 商业模式画布44
5.2 “三步”方法论47
5.3 单用户数据模型48
5.4 单日活数据模型49
5.5 洞察市场：谋事在人，成事在天50
5.6 回本周期51
5.7 现金流ROI数据模型52
第6章 免费产品55
6.1 工具软件产品57
6.2 网赚产品60
6.3 移动资讯产品62
6.4 网文产品66
6.5 聚合类短视频产品68
6.6 行业应用—5G短信70
第7章 游戏产品72
7.1 中重度网络游戏73
7.2 微信小游戏77
7.3 游戏盒子81
7.4 答题游戏83
7.5 概率类游戏85
第8章 付费产品91
8.1 工具软件92
8.2 课程教育95
8.3 电商平台97
8.4 医美101
8.5 生鲜电商104
8.6 二手交易106
8.7 陌生人社交110
第9章 金融产品112
9.1 网络借贷114
9.2 元宇宙Web3的经济模型117
9.3 结合区块链的资产数字化平台124
第10章 商业原点127
10.1 精细化128
10.2 数字化131
10.3 去中心化133
第三部分 业务增长中的精益数据分析
第11章 业务组织的目标量化136
11.1 业务目标的设定与量化分析137
11.2 业务孵化与组织发展中的精益战略140
11.2.1 机制141
11.2.2 项目142
11.2.3 人与团队143
11.2.4 文化145
第12章 数据引擎146
12.1 用户增长模型147
12.2 核心指标体系149
12.3 用户画像系统151
12.4 数据埋点采集系统153
12.5 AB实验系统154
第13章 增长获客的关键点分析157
13.1 增长曲线158
13.2 导量预估159
13.3 裂变效率提升160
13.4 裂变奖励的“微笑曲线”161
13.5 基于关键行为的营销获客163
13.6 渠道质量分析164
13.7 渠道投放的线性规划模型166
13.8 获客渠道归因分析168
第14章 用户层面的深度分析170
14.1 用户价值分类模型171
14.2 用户营销分析模型176
14.3 用户忠诚度评估模型178
14.4 用户Cohort分析180
14.5 用户行为路径分析182
14.6 用户召回分析 183
14.7 用户调查问卷分析186
14.8 用户需求分析188
14.9 用户画像分析193
14.10 用户社交影响力模型196
第15章 产品与运营的精益分析198
15.1 关键时刻模型 200
15.2 BMAT模型202
15.3 AB实验205
15.4 避开误区—幸存者偏差206
15.5 冷启动207
15.6 提升留存率208
15.7 用户生命周期模型212
15.8 用户体系214
15.9 病毒式裂变体系219
15.10 控制过度优化222
15.11 区分产品所处的生命周期阶段223
第16章 商业变现优化228
16.1 提升变现水平的广告路由策略230
16.2 提升付费水平232
16.3 反作弊234
第17章 决策分析原则238
17.1 顺势而为238
17.2 及时中止240
17.3 分析之道242
前 言
为何写作本书
不论新项目、新产品的创立和发展，还是成熟业务的目标增长，都离不开有效的商业决策和业务策略。新项目、新产品的重点在于商业模式的创新，更多的是聚焦于从0到1的创业阶段。在这个阶段，正确衡量和准确评估业务的价值空间尤为重要。
在从0到1的创业阶段，时刻面临着市场波动、目标路径变化和业务快速调整的挑战，这个阶段严重依赖于决策者及业务人员的宏观和微观决策。市面上已有的成熟业务和产品通常已经可以较好地满足用户需求，在商业市场中占有一席之地。这类业务处于“1～10”（从1到10）或“1～100”（从1到100）阶段，重点已经转移到产品功能延伸、市场拓展和业务高增长等方面。并不是说“0～1”阶段的业务就不需要增长，只是创新业务在前期会不断地探索和尝试，用来表征此阶段目标的各种指标的增长更多地保持在一个设定的范围内，是可预期的。
任何业务或产品都需要经历“0～1”创业阶段，即使大多数新项目、新产品会在启动后的数月或数年内关闭。在“0～1”创业阶段，业务需要考虑的方面更广，需要注意的细节更多。在这个阶段，面向市场的商业决策和面向用户的业务决策的重要性极高，稍有不慎，“0～1”创业阶段的业务就会“夭折”。
在我近几年的工作中，所经历的新业务的中止次数就高达百次。其实，“0～1”创业阶段的业务所需要实现的目标、所实践的方法论和工作流程在早些年就已经有了，也就是众所周知的“精益创业”。精益创业方法论源自硅谷，被很多创业公司或创新业务组织所应用。Eric Ries的著作《精益创业》首次系统性地将精益创业的思维和科学方法呈现在大众面前。Ash Maurya的著作《精益创业实战》进一步展示了如何用精益创业这样一种系统、严谨、可靠的实战法来指导创新创业。精益思想不仅仅聚焦于0～1阶段，也贯穿于业务发展和增长的整个生命周期。
本质上，精益是一种方法，是指通过适应不断变化的商业环境和条件，倾听和满足用户需求，实验、验证和持续迭代“最小可行产品”（Minimum Viable Product，MVP），实现产品与市场匹配（Product Market Fit，PMF），从而实现业务成功突破，走向下一步发展和增长。《精益创业》总结了所有创新创业过程中需要面对的两个本质问题。
问题1：是否应该开发产品。
问题2：在耗尽资源之前如何找到真正可行的方案。
对于“是否应该开发产品”，正如Eric Ries在为Ash Maurya的《精益创业实战》作序时所说的：它涉及客户或用户是否真正需要我们的产品/服务，业务能否盈利、能否持续发展。这个问题的本质是，决策者需要精确评估是否应该投入资源到所预想的业务中，因为一旦业务启动，就需要消耗大量人力、物力和财力。在这个创意阶段，创业者的自信和激情会严重影响他们的理性思考。因此，创新业务启动前的分析与评估极其重要。其中，商业数据及其逻辑分析的重要性不言而喻，我们需要利用当前市场上的商业数据梳理出业务链路，搭建适配的商业数据模型，定义关键指标和目标，分析产品可能存在的差异。这种全链路的精确数据分析才能帮助决策者做出有效的决策。
“在耗尽资源之前如何找到真正可行的方案”是在项目确定启动后，用最小的成本，在最短的时间内找到最有价值的认知，开发出体现业务核心价值的简化原型。在深度思考后，我发现这条原则更早出现在东方哲学中。东方哲学注重实践的检验，在理性认识形成后，要检验它是否正确地揭示了事物的本质和规律，即将它应用到实践中，看它是否能够达到预定目标。所有新项目、新产品的参与者都想找到最终可行的方案，正如Ash Maurya在《精益创业实战》中所说的，虽然一切答案都在客户或用户那里，但你不能直接问他们想要什么。其实，在互联网业务中，产品上线后就能够收集到很多数据，虽然我们不知道用户的真实需求，但数据会告诉我们。业务人员和数据专业人员可以利用数据分析工具来不断地验证和洞察用户需求，数据指标的数值大小也会告诉我们所有需求的实现紧急程度、重要性和优先级，从而实现产品的持续迭代。
大多数新项目和新产品都会以失败告终，但这个残酷的事实依然无法阻挡人们的创新尝试和前进的步伐。Eric Ries在《精益创业》中提到新业务失败的原因之一是创业者经常处于跟着感觉走的状态。
随着社会的发展、技术的革新以及与互联网的深度融合，我们一直在探索和尝试新的商业模式，打造更精细化的产品和运营体系。这不仅需要我们基于用户需求，更重要的是我们要理解用户的追求。在“0～1”创业阶段，基于市场定位和计划提供的产品、服务，调研、收集商业数据，再回到经营问题，准确合理地进行定量分析与评估，这样才能对问题做出定性结论。此时，商业数据链路上的认知显得尤为重要。
成熟业务的增长主要集中在“1～100”阶段，所面临的问题可以归结为第三个本质问题。
问题3：如何确保业务增长目标达成或超出预期。
业务增长主要包括用户规模、营收规模或利润规模等方面的增长，反映了业务的发展速度。同时，我们也需要考虑增长质量。解决第三个问题需要商业决策、业务决策和策略的优化，仍然需要延续精
不论新项目、新产品的创立和发展，还是成熟业务的目标增长，都离不开有效的商业决策和业务策略。新项目、新产品的重点在于商业模式的创新，更多的是聚焦于从0到1的创业阶段。在这个阶段，正确衡量和准确评估业务的价值空间尤为重要。
在从0到1的创业阶段，时刻面临着市场波动、目标路径变化和业务快速调整的挑战，这个阶段严重依赖于决策者及业务人员的宏观和微观决策。市面上已有的成熟业务和产品通常已经可以较好地满足用户需求，在商业市场中占有一席之地。这类业务处于“1～10”（从1到10）或“1～100”（从1到100）阶段，重点已经转移到产品功能延伸、市场拓展和业务高增长等方面。并不是说“0～1”阶段的业务就不需要增长，只是创新业务在前期会不断地探索和尝试，用来表征此阶段目标的各种指标的增长更多地保持在一个设定的范围内，是可预期的。
任何业务或产品都需要经历“0～1”创业阶段，即使大多数新项目、新产品会在启动后的数月或数年内关闭。在“0～1”创业阶段，业务需要考虑的方面更广，需要注意的细节更多。在这个阶段，面向市场的商业决策和面向用户的业务决策的重要性极高，稍有不慎，“0～1”创业阶段的业务就会“夭折”。
在我近几年的工作中，所经历的新业务的中止次数就高达百次。其实，“0～1”创业阶段的业务所需要实现的目标、所实践的方法论和工作流程在早些年就已经有了，也就是众所周知的“精益创业”。精益创业方法论源自硅谷，被很多创业公司或创新业务组织所应用。Eric Ries的著作《精益创业》首次系统性地将精益创业的思维和科学方法呈现在大众面前。Ash Maurya的著作《精益创业实战》进一步展示了如何用精益创业这样一种系统、严谨、可靠的实战法来指导创新创业。精益思想不仅仅聚焦于0～1阶段，也贯穿于业务发展和增长的整个生命周期。
本质上，精益是一种方法，是指通过适应不断变化的商业环境和条件，倾听和满足用户需求，实验、验证和持续迭代“最小可行产品”（Minimum Viable Product，MVP），实现产品与市场匹配（Product Market Fit，PMF），从而实现业务成功突破，走向下一步发展和增长。《精益创业》总结了所有创新创业过程中需要面对的两个本质问题。
问题1：是否应该开发产品。
问题2：在耗尽资源之前如何找到真正可行的方案。
对于“是否应该开发产品”，正如Eric Ries在为Ash Maurya的《精益创业实战》作序时所说的：它涉及客户或用户是否真正需要我们的产品/服务，业务能否盈利、能否持续发展。这个问题的本质是，决策者需要精确评估是否应该投入资源到所预想的业务中，因为一旦业务启动，就需要消耗大量人力、物力和财力。在这个创意阶段，创业者的自信和激情会严重影响他们的理性思考。因此，创新业务启动前的分析与评估极其重要。其中，商业数据及其逻辑分析的重要性不言而喻，我们需要利用当前市场上的商业数据梳理出业务链路，搭建适配的商业数据模型，定义关键指标和目标，分析产品可能存在的差异。这种全链路的精确数据分析才能帮助决策者做出有效的决策。
“在耗尽资源之前如何找到真正可行的方案”是在项目确定启动后，用最小的成本，在最短的时间内找到最有价值的认知，开发出体现业务核心价值的简化原型。在深度思考后，我发现这条原则更早出现在东方哲学中。东方哲学注重实践的检验，在理性认识形成后，要检验它是否正确地揭示了事物的本质和规律，即将它应用到实践中，看它是否能够达到预定目标。所有新项目、新产品的参与者都想找到最终可行的方案，正如Ash Maurya在《精益创业实战》中所说的，虽然一切答案都在客户或用户那里，但你不能直接问他们想要什么。其实，在互联网业务中，产品上线后就能够收集到很多数据，虽然我们不知道用户的真实需求，但数据会告诉我们。业务人员和数据专业人员可以利用数据分析工具来不断地验证和洞察用户需求，数据指标的数值大小也会告诉我们所有需求的实现紧急程度、重要性和优先级，从而实现产品的持续迭代。
大多数新项目和新产品都会以失败告终，但这个残酷的事实依然无法阻挡人们的创新尝试和前进的步伐。Eric Ries在《精益创业》中提到新业务失败的原因之一是创业者经常处于跟着感觉走的状态。
随着社会的发展、技术的革新以及与互联网的深度融合，我们一直在探索和尝试新的商业模式，打造更精细化的产品和运营体系。这不仅需要我们基于用户需求，更重要的是我们要理解用户的追求。在“0～1”创业阶段，基于市场定位和计划提供的产品、服务，调研、收集商业数据，再回到经营问题，准确合理地进行定量分析与评估，这样才能对问题做出定性结论。此时，商业数据链路上的认知显得尤为重要。
成熟业务的增长主要集中在“1～100”阶段，所面临的问题可以归结为第三个本质问题。
问题3：如何确保业务增长目标达成或超出预期。
业务增长主要包括用户规模、营收规模或利润规模等方面的增长，反映了业务的发展速度。同时，我们也需要考虑增长质量。解决第三个问题需要商业决策、业务决策和策略的优化，仍然需要延续精
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