从0开始做增长
刘津
前宜人贷用户增长团队负责人,《破茧成蝶》系列图书作者,UGDlab创始人
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课前必读 (5讲)
开篇词 | 人人都是增长官
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01 预习 | 增长小白如何“弯道超车”?
02 预习 | 如何理解“增长”?
03 预习 | 不同职能如何做好增长?
04 预习 | 做增长如何处理职能间的矛盾?
模块一 | 找对目标,增长路上不迷失 (3讲)
05 | 正确目标找不对,天天加班也枉然
06 | 活学活用北极星指标
07 | OKR如何助力增长?
模块二 | 学会洞察,菜鸟也能做好增长 (11讲)
08 | 不懂用户调研?那就对了!
09 | 调研目标:在差异性洞察中找到爆破点
10 | 数据分析:在“花式对比”中发现玄机
11 | 用户分类:围绕北极星指标细分人群
12 | 用户访谈:像侦探一样寻找破案线索(上)
13 | 用户访谈:像侦探一样寻找破案线索(下)
14 | 提炼用户差异,发现增长契机
15 | 挖掘产品优势,打破增长瓶颈
16 | 定位营销差异,抢占用户心智
17 | 一级方向:找到增长爆破点
18 | B端产品如何调研?
模块三 | 发现“四两拨千斤”的增长机会 (8讲)
19 | 全局规划增长机会
20 | 统筹全局的用户增长地图
21 | 案例解析:定义关键增长指标
22 | 正负双向洞察,找准切入点
23 | 二级机会:制定增长策略
24 | 为一家濒临破产的公司制定增长策略(上)
25 | 为一家濒临破产的公司制定增长策略(中)
26 | 为一家濒临破产的公司制定增长策略(下)
模块四 | 打造百发百中的增长闭环 (8讲)
27 | 为什么指标数据怎么优化都不提升?
28 | 案例解析:打造增长闭环(上)
29 | 案例解析:打造增长闭环(下)
30 | 案例解析:唤醒沉睡用户(上)
31 | 案例解析:唤醒沉睡用户(下)
32 | 没有分解,就无缘增长
33 | 四个要点颠覆传统需求文档
34 | 三级落地:无限场景应用
模块五 | 小小实验让增长稳稳落地 (2讲)
35 | 手把手教你设计一次成功的实验(上)
36 | 手把手教你设计一次成功的实验(下)
模块六 | 巧妙复制让增长遍地开花 (2讲)
37 | 积少可成多,别针换别墅
38 | 四级延续:增长组件库案例
模块七 | 增长总结 (1讲)
39 | 以用户为中心增长
增长加餐 (2讲)
预习答疑 | 你需要一张思维导图吗?
增长导航图 | 增长专栏的知识架构是怎样的?
尾声 (1讲)
尾声 | 结束意味着新的开始
从0开始做增长
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10 | 数据分析:在“花式对比”中发现玄机

刘津 2019-05-03
你好,我是刘津。
我们接上一讲内容,继续探讨用户调研中如何进行数据分析。

“比较”胜过千言万语

前面我们说了要强调洞察,也就是发现差异、探索未知。那如何发现差异呢?唯一的办法就是“比较”。如果没有比较,差异就无从谈起。
比如,你想在淘宝上卖一个小巧的录音笔。那么你拍照时,可以在录音笔的旁边再放一个苹果手机或者一张银行卡,这样你的顾客就会清楚地知道这个录音笔到底有多大。一个简单的比较胜过千言万语的描述。
这就解释了为什么在企业中,传统的调研报告内容虽然面面俱到,却难以让人收获意外惊喜,答案就是“缺乏比较”。传统的调研报告只有各种平铺直叙的结论,很难让人有抓到重点、眼前一亮的感觉。

坐标不同,结论不同

那么如何做好数据的对比分析呢?
如果以“铁人三项”数据中的地域数据为例,首先你可以看一下各省 / 市 / 城市类型(比如一线 / 二线 / 三线……)的占比,然后可以再分别做如下几项对比:
和全国或全网平均水平的对比;
和同行业平均水平的对比;
和主要竞品的对比。
对比分析时,你要注意一点,对比的顺序应该主要按照“从大到小”的原则。为什么呢?当我们想去了解一件未知的事情时,首先需要宏观了解,然后再微观了解。
比如,对一个从未见过树的人形容树,你一定是先说树又高又大,然后再说树上面的枝叶、树纹等其它细节。如果这个顺序颠倒过来,那就似盲人摸象了。
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精选留言(14)

  • 刘晓林
    抖个机灵:五一期间,本专栏留言量明显下降了,而技术类的专栏留言量基本保持不变。这说明,程序员比较宅,个人生活空间很小,即使放假他们也喜欢专研技术。而产品们的个人生活则要丰富多彩得多,放假都去玩了。哈哈
    2019-05-05
    22
  • nata
    上面文章提到:宜人贷的阶段是“有用户但不知道产品定位”,因此要对现有用户做一个数据分析,明确产品定位和增长方向。

    这里提到:通过城市对比,发现宜人贷明显受到2/3线城市,非本地人的偏爱,因为房贷压力下,需要借贷来投资或消费。结论就跳到了“未来考虑“人群上移”可能比“人群下沉”更合适。

    中间似乎缺了一环:该产品在2/3线城市的占有率。因为逻辑应该是:如果我在2/3线城市的占有率很高了,市场几乎饱和了,那我就要寻找其他增长渠道了。

    也还有一个假设:3/4线城市人口的经济压力不大,因为房贷还是较低,无需借贷。

    一要看现有用户使用率,二要看未来目标群的需求度,三要看增长天花板。

    作者回复: 很认真的思考👍这里的定位指的是目前和未来趋势。目前占有率如何,是否饱和,我们无法通过现有的数据判断,从当时的增长情况看也依然有很大空间。当然这个逻辑是很正确的。

    2019-06-23
    3
  • Geek_00d567
    程序员打卡。。。干货啊
    2019-05-07
    3
  • Dimple
    原来我已经无形之中在做这个事情了。我会时不时地去看下公众号的后台数据,看下地域、性别分布;但是还没开始做进一步的分析,老师给了我一个提醒和思路,要行动起来,去实践
    2019-05-06
    2
  • Geek_102d5c
    刘津老师,关于用户调研我一直有个疑问没有想明白,问题是:如何调研没有激活的用户是什么原因流失的?
    这里的疑惑是:这些用户已经离开产品,显然产品内的用户调研这时候已经来不及,他们又没有联系方式,我们怎么才可能触达这些用户呢?这种情况下如果只通过行为漏斗对比差异性,只能知道是哪里流失的,而不知道为什么流失。
    非常感谢!
    2019-05-05
    2
  • eds
    打卡
    2019-05-03
    1
  • 深白浅黑
    了解了如何通过洞察寻求差异点的具体方法——对比。个人认为单看表面数据容易出现错误这个观点再本文中不太合适,改为使用单一数据指标作为决策依据容易出现错误,更为恰当。
    通过举例,了解到可对比的元素或者标签很多,组合的种类繁杂,可以分为两类,一类是基础标签,一类是扩展标签,用程序员的话说,就是封装变化。更多地对比要结合实际目标从扩展标签中有侧重的选择,同时也要做到多元化,避免使用单一标签造成决策失误。这个需要经验积累了……
    2019-08-21
  • 言知
    打卡
    2019-07-11
  • bug管理员
    打卡,讲的不错
    2019-06-13
  • 张洪磊
    老师,如果产品面向C端的,从地域,年龄分析对比是很有意义的,但作为B端的用户,可能就适用了,对于B端产品,可否重点介绍一下呢
    2019-05-13
  • ywqqjw
    满满的干货,作为程序员假期出去玩了,属于exception case
    2019-05-08
  • 李沛欣
    印象深刻的三点:
    数据发现要从大到小,
    数据差异凸显可能存在的机会和问题,
    性别年龄地域是基本法。
    2019-05-08
  • hua168
    知其然,知其所以然。
    学习了👍
    2019-05-03
  • 啊尚
    打卡,假期如常更新。难得。
    2019-05-03
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