高阶产品经理必修课:企业战略驱动下的数据体系搭建
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八五品
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作者刘天
出版社机械工业出版社
出版时间2021-11
版次1
装帧其他
货号6-2
上书时间2024-12-13
商品详情
- 品相描述:八五品
图书标准信息
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作者
刘天
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出版社
机械工业出版社
-
出版时间
2021-11
-
版次
1
-
ISBN
9787111694502
-
定价
79.00元
-
装帧
其他
-
开本
16开
-
纸张
胶版纸
-
页数
292页
-
字数
100千字
- 【内容简介】
-
本书以笔者多年管理总结的产品经理M-P能力模型出发,介绍该能力模型中的数据驱动相关内容。书中内容主要分为建设与应用两部分,在建设部分,主要讲述产品经理如何为一家公司建立起一套数据分析体系产品。在应用部分,通过多套数据分析模型为大家讲解了如何使用搭建的数据分析体系完成三个层次的业务决策指导,这三个层次分别为业务日常运营监控、业务黑客增长的数据驱动,以及以总监级别的思维来看数据推动公司战略/产品战略。此外,在本书中还通过一个案例来贯穿全书,以帮助大家迅速掌握书中所讲述的内容。
- 【作者简介】
-
刘天,东华大学项目管理硕士,日本京都大学访问学者,曾为科研项目带头人,TMT领域投研顾问/MBA特约讲师/互联网峰会特邀演讲嘉宾,先后就职于万达、叮咚买菜等公司,负责过多个集团级中台与电商平台业务的产品整体规划,在商业模式拆解与集团级产品体系搭建方面拥有极其丰富的经验。著有《中台产品经理宝典》一书。
- 【目录】
-
前 言
概念篇 数据驱动产品设计概述 / 1
第1章 揭开数据产品经理的神秘面纱 / 3
1.1 市面上为什么有那么多类产品经理 / 3
1.2 公司内部的产品经理架构 / 5
1.2.1 公司内部的上层建筑 / 6
1.2.2 公司内部的底层基础 / 8
1.3 闭环产品体系设计模型 / 10
1.4 数据产品经理的能力模型与分类 / 12
1.4.1 数据产品经理的能力模型 / 12
1.4.2 数据产品经理的分类 / 16
第2章 数据产品经理的工作场景 / 18
2.1 数据产品经理的工作流程 / 18
2.2 业务演进对数据分析的需求 / 19
2.2.1 业务演进历程 / 20
2.2.2 企业战略业务演进历程 / 23
2.2.3 业务演进中的数据分析 / 32
搭建篇 从零到一搭建数据分析体系 / 33
第3章 数据分析体系入门 / 35
3.1 为什么需要数据分析体系 / 35
3.2 数据分析体系概念的常见误区 / 37
3.3 数据分析体系构成框架 / 38
3.4 案例00:L电商公司数据分析的背景介绍 / 40
第4章 数据分析体系搭建路径 / 43
4.1 通用行动框架 / 43
4.1.1 搭建数据分析平台 / 43
4.1.2 案例01:L公司行动框架梳理 / 44
4.2 工作任务1:当前业务现状调研 / 46
4.2.1 产品生命周期概念 / 47
4.2.2 如何判断产品所处阶段 / 50
4.2.3 案例02:L公司当前业务现状调研 / 55
4.3 工作任务2:当前数据分析体系调研 / 60
4.3.1 案例03:L公司当前的数据分析体系调研 / 60
4.3.2 如何寻找北极星指标 / 62
4.4 工作任务3:数据分析平台设计 / 64
4.4.1 演进蓝图设计 / 65
4.4.2 案例04:L公司数据分析平台的规划 / 66
4.5 工作任务4:数据分析体系驱动决策 / 68
4.5.1 数据驱动决策思维的建立 / 68
4.5.2 案例05:L公司的数据驱动决策 / 68
第5章 玩转数据报表设计 / 70
5.1 数据报表设计 / 70
5.2 案例06:L公司的数据报表设计 / 71
5.3 数据报表分析法 / 73
5.4 案例07:L公司基于数据报表的分析 / 75
5.5 数据源管理 / 77
5.6 案例08:L公司数据底层取用逻辑改造 / 81
第6章 数据指标 / 87
6.1 指标是什么 / 88
6.2 指标的基本构成 / 89
6.2.1 指标的构成公式 / 90
6.2.2 案例09:L公司电商平台指标库的梳理 / 92
6.3 指标体系 / 96
第7章 从零开始设计指标体系 / 98
7.1 指标体系建立方法论 / 98
7.2 确定数据分析目标 / 99
7.3 纵向指标维度定义 / 100
7.3.1 为什么要定义指标体系的深度 / 100
7.3.2 案例10:L公司纵向指标维度定义 / 101
7.4 横向指标维度定义 / 102
7.4.1 指标的寻找方法 / 103
7.4.2 自上而下的指标寻找法 / 103
7.4.3 自下而上的指标寻找法 / 106
7.4.4 案例11:L公司横向指标维度定义 / 107
7.4.5 电商类业务常用指标库 / 111
7.5 拓展:指标体系的应用 / 112
7.5.1 99元健身卡的数据秘密 / 112
7.5.2 网盘容量免费大战的背后 / 113
第8章 数据采集管理 / 116
8.1 数据采集的常见方式 / 117
8.2 案例12:L公司数据采集定义 / 118
8.3 数据核心采集方式:埋点 / 120
8.3.1 原则1:反应事件 / 120
8.3.2 原则2:描述完整 / 121
8.3.3 原则3:用户追踪 / 121
8.3.4 案例13:L公司埋点设计分析 / 122
8.3.5 案例14:撰写数据埋点文档 / 125
第9章 拓展:数据分析平台2.0 / 128
9.1 案例15:L公司数据分析平台2.0 / 128
9.2 案例16:L公司线下零售业务数据模型 / 129
9.3 案例17:L公司小数据中台的建设 / 134
应用篇 数据分析体系驱动业务决策 / 141
第10章 数据驱动业务决策框架 / 143
10.1 什么是数据驱动业务决策框架 / 143
10.2 数据驱动业务决策框架的组成 / 145
第11章 日常运营的十八般武艺 / 148
11.1 案例18:L公司电商的日常运营 / 148
11.2 商品运营数据模型 / 149
11.2.1 案例19:L公司的商品运营 / 150
11.2.2 杜邦分析模型 / 155
11.2.3 案例20:L公司杜邦分析实战 / 156
11.3 用户运营数据模型 / 158
11.3.1 用户流失 / 158
11.3.2 用户召回 / 161
11.3.3 用户留存 / 161
11.3.4 案例21:L公司的用户运营 / 164
11.4 产品运营数据模型 / 168
11.4.1 什么是数据事件 / 168
11.4.2 案例22:L公司的产品运营 / 169
11.4.3 通用事件定义 / 170
11.4.4 案例23:L公司漏斗分析实战 / 171
第12章 数据助力实现黑客增长 / 175
12.1 什么是黑客增长 / 175
12.2 黑客增长的实现 / 176
12.2.1?黑客增长的核心6步 / 176
12.2.2 案例24:L公司提升平台单日用户加购量 / 177
12.3 案例25:L公司电商的黑客增长 / 179
12.4 用户增长数据模型 / 179
12.4.1 用户分层模型 / 180
12.4.2 用户生命周期分层 / 182
12.4.3 高阶分层模型:RFM / 184
12.5 渠道增长数据模型 / 186
12.5.1 归因分析 / 187
12.5.2 常见的归因模型 / 187
12.5.3 案例26:L公司归因分析模型应用 / 189
12.6 产品增长数据模型 / 190
12.6.1 AARRR模型 / 191
12.6.2 案例27:L公司AARRR模型关键环节实战 / 194
12.6.3 NPS推荐值模型 / 198
12.6.4 案例28:L公司的NPS模型应用 / 200
12.6.5 A/B Test模型 / 203
12.6.6 案例29:L公司的A/B Test模型应用 / 206
第13章 L公司数据模型综合案例 / 212
13.1 案例30:L公司会员付费率增长方案 / 212
13.2 案例31:L公司会员付费率增长运营 / 213
13.3 案例32:L公司中的辛普森悖论 / 218
13.4 案例33:L公司1.0方案投放验证 / 221
进阶篇 跟CEO学习企业战略研判 / 225
第14章 数据驱动下的企业战略规划 / 227
14.1 企业战略规划是什么 / 228
14.1.1 企业战略规划定义 / 228
14.1.2 从两个维度读懂企业战略规划 / 229
14.2 为什么要懂企业战略规划 / 230
14.2.1?跳出工具人的设定 / 230
14.2.2?进入企业决策层 / 232
14.2.3?理解企业是如何运作的 / 233
第15章 企业战略规划分析 / 234
15.1 企业战略 / 236
15.2 企业经营阶段 / 238
15.2.1 产品阶段 / 238
15.2.2 运营规模化阶段 / 240
15.2.3 持续经营阶段 / 243
15.2.4 资本扩张阶段 / 245
15.3 企业经营管理 / 245
第16章 基于企业战略规划驱动产品设计 / 248
16.1 业务发展目标拆解 / 248
16.1.1 步骤01:明确企业战略指标 / 249
16.1.2 步骤02:拆解关键转化链路 / 250
16.1.3 步骤03:确定业务发展计划 / 252
16.1.4 步骤04:罗列业务干系人的影响 / 254
16.1.5 步骤05:制订产品计划 / 254
16.2 产品架构落地 / 254
附录 全书100个核心知识点速查 / 259
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