用户行为分析 如何用数据驱动增长
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作者张溪梦 等
出版社机械工业出版社
ISBN9787111681519
出版时间2021-06
版次1
装帧精装
开本32开
纸张胶版纸
页数312页
字数238千字
定价69.9元
货号SC:9787111681519
上书时间2024-11-09
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主编推荐:
“世界前十位前沿数据科学家”张溪梦倾情创作，助你洞察用户行为，全面引爆增长！良品铺子杨银芬、自如王迪、硅谷增长黑客曲卉、猎聘网戴科彬、安盛余健光、安踏杨博境、汉光百货董有良、开课吧刘旭、起源资本邱越峰 联袂推荐！本书为你揭秘：?1个数据驱动增长金字塔?1条系统的指标体系规划思路?1套完整的埋点团队协作流程?1个快速发现业务断点的工具?10大常用的数据分析模型?4家企业增长案例全面拆解?3大数据驱动增长前瞻
内容简介:
很多时候企业都是在摸索中前行，或基于自身的判断来寻找和服务用户。但对于用户是谁、用户在哪里、用户喜欢什么、用户会对什么做出反应、用户在商业场景中的什么时间做过什么等问题，很多企业都回答不出来。在当下，对用户信息的了解和应用能力，很大程度上决定了企业在新竞争“食物链”上的排名。当新的生产要素—数据，逐渐进入大家的视野后，企业家们开始隐约意识到数据可能会成为新的发展动力、用户行为数据将是激发企业创新活力的重要资源。但如何能拥有像虎鲸一样的超声波定位系统，即全方位洞察用户需求、满足用户需求的能力呢？
本书为帮助企业能在商业竞争中立于不败之地，能对用户行为数据发挥价值的过程建立系统的认知，并习得快速实践的能力，让企业高效落地数据驱动增长而撰写。本书内容包括从商业进化的角度认识用户行为数据的重要性及如何发挥其价值（第1章），用户行为数据如何通过数据驱动增长金字塔（规划、采集、分析、应用）为企业带来贡献（第2~5章），以及用户行为数据驱动增长的实战案例集（第6章）。本书适合企业的高层管理者及有一定工作经验的产品经理、数据分析师、互联网运营人员、数据运营人员等阅读。不管您身处互联网企业，还是身处数字化转型和升级的传统企业，只要您拥有或者正在准备拥有自己的线上产品，便能通过本书找到“如何用数据驱动增长”的体系化内容。
摘要:
第1章 走进用户行为数据分析
1.1 用户行为数据登场
2019年10月25日的北京金茂万丽酒店宴会厅，原本只能摆放900个座位的场地，被满满当当地排满了1 000个座位。还未开场，宴会厅里就已经座无虚席，宴会厅后面有限的空间里也站满了人。正式开场后，组委会索性打开了后门，让一部分晚来的人站在厅外观看会议全程。
这已经是连续四年、第10场爆满的增长大会了。每年增长大会都会分享一些新的经验方法，比如“增长黑客”“首席增长官”，还有今天已经被从业者视为区分是否为增长小白的人门级概念——“AARRR模型（又称海盗模型）”。
无论是“AARRR模型”，还是2018年更新后的代表着新留存增长的“RARRA模型”，这些在互联网发展中掀起了旋风的增长方式，本质都在强调一件事情：埘用户行为的洞察与分析。采集用户行为数据，几乎是所有互联网企业做增长的“起手式”。
互联网企业其实一直都握着一个可以改变未来的秘密——“数据是下一个时代的新能源”。他们一直坚信并且努力为能打出这张底牌持续构建着牌局，或小心翼翼地探索，或疯狂地跑马圈地，最终目的都是为了获得更多的数据资产，从而促使产生新的业务模式或竞争壁垒。用户行为数据作为能驱动商业发展的数据类型之一，深受互联网企业的重视。大多数互联网企业因为没有传统企业那样丰富的经营数据，用户线上行为数据便成为他们能够获得的最有价值的数据。
真正让用户行为数据登上万众瞩目的商业舞台，并迅速向“C位”（核心位置）靠近的是传统企业的觉醒和人局。这些传统企业掌握着社会的绝大部分商业资源，以及经年累月积累的海量数据资产，但一直苦于无法让数据充分发挥商业价值。随着数字化转型的逐渐开展，用户行为数据正在成为引爆这些数据资产的导火索。
1.1.1 没有用户行为数据的困境
2015年夏天，最时髦的出租车司机会在方向盘左右架起三个手机支架，分别接入滴滴、快的和易到。从早到晚，三个平台的订单此起彼伏，司机乐此不疲地在三个平台上挑选补贴最“肥”的订单接单。一些精明的司机悉心钻研，从而掌握了平台的补贴规律，并在最铁的“的哥”圈里分享，成为新晋的意见领袖。
他们的眼睛在紧盯屏幕的同时，可能自己没有意识到，随着App上点击的行为越来越多，路边打车人招手的行为却越来越少。用户行为正在发生迁移，并在互联网上汇集成新的“流量”。他们想到了要多买两条充电线，因为手机不能没电，同样电话卡上也不能没钱，因为没流量就接不到订单了。但没想到，“流量”真的说没就没了。
后面的故事大家都知道了，打车平台启动了“顺风车”“快车”和“专车”等新项目。他们将通过过往打车行为的数据已经被研究透彻的用户，按照购买力、出行目的等特性分层，用不同的优惠券和权益将分层后的用户分流到这些低、中、高档的新项目中，因此留给“出租车”项目的用户大幅减少。当出租车司机从屏幕上抬起头，打算重新寻找路边“招手”的打车人时，才发现原来“扫街”就可以获得的乘客，已经找不到了。而随着新项
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目录:
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前言 做“商海”中的虎鲸
致谢
第1章 走进用户行为数据分析
1.1 用户行为数据登场
1.1.1 没有用户行为数据的困境
1.1.2 商业进化：一切向用户靠拢
1.2 什么是用户行为数据
1.2.1 狭义的用户行为数据
1.2.2 广义的用户行为数据
1.2.3 用户行为数据的“5+1”要素
1.2.4 用户行为数据的隐私与权限
1.3 用户行为数据的一个趋势和两个价值
1.3.1 一个趋势：在数字孪生世界下，用户行为数据的迁移
1.3.2 价值一：理解用户需求，指导业务升级
1.3.3 价值二：预测用户行为，引导业务创新
1.4 如何让用户行为数据发挥价值
1.4.1 用户行为数据驱动增长常见的困难
1.4.2 数据驱动增长金字塔：规划-采集-分析-应用
第2章 数据规划
2.1 数据驱动增长的“总设计师”
2.1.1 数据规划常见的问题
2.1.2 如何进行数据规划
2.2 指标体系规划的三大思路
2.2.1 OSM模型
2.2.2 UJM模型
2.2.3 场景化
2.3 指标分级
2.4 数据看板
2.4.1 数据看板的意义
2.4.2 数据看板的分类：战略看板、分析看板、实时看板
2.4.3 如何搭建数据看板
2.4.4 搭建数据看板常见的六大问题
第3章 数据采集
3.1 数据采集常见的问题
3.2 用户行为数据采集方法：埋点和无埋点
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