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数字决策力(从商业分析中挖掘利润)

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作者(美)皮扬卡·贾殷//普尼特·夏尔马|译者:李雅琦

出版社机械工业

ISBN9787111588177

出版时间2018-05

装帧其他

开本其他

定价42元

货号30183801

上书时间2024-05-28

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
导语摘要
 《数字决策力:从商业分析中挖掘利润》作者皮扬卡·贾殷、普尼特·夏尔马提出举世通用的5个步骤决策模型:BADIR。从问对问题出发,教你如何收集数字、分析,并且验证假设,拟定执行方案。超过80%的商业分析,资料处理难度不会超过EXCEL所能完成的复杂度。本书还包含10个经典的商业分析案例,作者以出色的例子,让我们综合预览简单的分析技术和复杂的预测分析。本书带领新手缓缓进入分析的领域,告诉经理人如何与他们的分析师得到好的结果,以及建立一套架构,使任何企业能了解驱动其成功和失败的因素。

目录
赞誉
前言
致谢
序言
第一部分 你好,分析
  第1章 要么分析、要么灭亡
  第2章 什么是分析
  第3章 七大分析方法
第二部分 深入理解
  第4章 BADIR:商业分析的五步框架
  第5章 预测分析
  第6章 数据和分析工具
第三部分 领导工具包
  第7章 分析和领导者
  第8章 分析竞争
  第9章 分析师领导者的攻略手册
  第10章 付诸行动
  第11章 常见的陷阱
第四部分 实践中的分析:十个案例研究
附录 商业统计101
注释
作者简介

内容摘要
 皮扬卡·贾殷、普尼特·夏尔马著的《数字决策力:从商业分析中挖掘利润》第一部分和第三部分写给每一位有兴趣了解分析的读者。第一部分是对分析的介绍:什么是分析、为什么要分析和常用分析方法。第四部分提供了真实的案例,对分析如何影响从政治到体育、从执法机关到技术领域这些典型的商业环境进行说明。第二部分详细介绍了商业分析的BADIR模型,对预测分析进行了概述,并介绍了用于商业智能和分析的工具。这部分将为你提供必要的知识,将商业分析应用到你日常大部分的工作中,并在必要时针对复杂分析与专家进行充分的沟通。本书附录中还提供了必要的统计知识,方便你在需要时参考。商业领袖和分析大师会发现第三部分值得花时间阅读,因为通过很好地利用数据,你可以引领企业走向盈利。
本书提供了专门的工具包和方法,帮助你创建数据赋能型企业,建立一个分析议程,扩大分析在各类组织中的影响,并轻松地避免掉入常见的陷阱。

精彩内容
 分析与测试分析是通过研究业务事件和分析历史数据得出论点,而测试则是当你没有作为决策依据的历史数据时所进行的受控实验。以电子商务网站的红色结账按钮为例。基于焦点小组的输入,产品经理坚定地认为,蓝色结账按钮将成为用户首选,可以带来更多的结账和购买。但是,该网站从来没有用过蓝色结账按钮,所以没有历史数据与红色结账按钮的效果进行比较。
这个业务问题无法通过分析解决,它需要测试。
因此,产品经理设置了一个实验来测试他的假设。他创建了一个测试网页,将部分网站流量暴露给红色结账按钮,另一部分暴露给蓝色结账按钮。然后,再观察客户的付款行为。现在,他有了实验数据可以用来分析,以确定蓝色按钮是否真的可以提高实际购买率。
此外,分析只能证明是否具有影响关系(A←→B),而测试则可以证明是否存在因果关系(A→B)。
在我们的示例中,假设产品经理通过分析已经看到平均订单量和网页加载时间之间的关系,即加载时间越长,订货量越小,但是他还不知道的是订单大小在影响加载时间还是加载时间在影响订单大小,或两者都共同受其他因素影响。如果他真的想了解原因,就需
要设置一个测试实验来改变加载时间,并查看它对订单大小的影响。
总之,分析是对过去数据展开分析,以获取论点并找出数据之间的关系。测试是通过受控实验来创建新的样本数据,以获得论点并证明因果关系。
增长黑客推动用户增长什么是增长黑客(growthhacking)?它是一种组织内部程序,以推动某个增长指标实现快速可扩展性增长为唯一目标。Facebook通过增长黑客将消费者从4500万增长到10亿,而Twitter则利用增长黑客将用户群扩大了10倍。包括Linkedln、Quora和PayPal等在内的其他公司也已采用并坚持采用增长黑客策略。简单地说,增长黑客的要义就是要突破营销预算的限制,去创造产品市场本身。
大多数企业同时关注多个指标:收入、用户黏性和许多其他类似的战略指标。与此相反,许多技术型的初创公司现在正在组建增长黑客突击队(SWATteam),只瞄准某个指标的增长,比如客户数量。本书第8章介绍了3个关键问题框架,一旦增长指标被锁
定并达成一致,通过这个框架,公司就可以找到增长的影响因素。
为了实现目标,增长黑客团队作为公司内的启动部门而发挥作用。他们是集少数专家,用小额预算快速做出决策的创新型团队,通常涵盖了产品开发、设计、分析和营销专长,努力确认出增长指标的影响因素,然后实施以推动指数级的增长。最为关键的原则是:这种增长是可扩展的,而不是一次性的。使可扩展性成为可能,要通过大量实验,快速学习,从所学

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