2020精益数据分析读后感

　　2020精益数据分析读后感

　　人人都是产品经理这本书第二章第一节用户访谈中写道，和客户进行一对一的交流这种定性研究。同时在精益数据分析中提到有一个指标是，定性指标。定性指标是创业者在刚开始创业时候缺少定量指标不得不做的一件事情，通过客户的访谈来了解市场的需求以及客户对最小可行性产品的回馈。我相信随着时代的发展，不止是互联网公司，越来越多的传统行业也会开始收集客户的定量性指标的反馈以及他们行为表现的数据。不同的商业模式收集不同的数据例如购买频率，购买周期，交易金额，弃买率来更新迭代自己的商业模式，或者改变第一关键指标，又或者更改指标阈值。今天想回顾一下学的指标的理解。

　　定性指标就是简单的简答题，有很强烈的客观因素。询问大众对产品的看法来获得一点方向。那么定性指标会出现的问题：

　　样本太少会产生错误的结论(邛崃的人民会更喜欢早饭吃荞面或者清汤面，而不能单纯靠地域的样本得出全国人民的早餐习惯)

　　客户第一时间的回答也许没有真正的想过(当我们突然对客户发起问题时候，他们的回答是否真的靠谱?有人问我的健身的这家健身房如何，在没有什么让我无法忍受的前提下我可能会吐口而出好)

　　询问是不该带有诱导成分(当客户被问到产品体验时候，询问者不可以提出这款产品优点在哪里，它的好处是什么。这是推销而不是指标收集)

　　定性指标无法量化，我们不知道“好”到底是几分，一般又是多少分。所有的回答来源于客户主观因素。但是客户所提到的问题也许会给我们带来一点点方向。

　　定量指标(豆瓣评分，苹果应用商店评分)，这个指标排斥了主观因素，实实在在的告诉我们这款产品究竟是否“深得人心”。因为数据是无法骗人的。它可能出现的问题：

　　1.样本偏差(来做评价的客户是否覆盖了各种类型的用户，比如男女，收入高低，行业。因为很少有人愿意主动做调查问卷，是否确定做调查问卷的人对产品存在偏爱性或者偏斥性。所以要确保调查样本的全体比例)

　　2.样本过少

　　3.待考虑。。

　　虚荣指标应该是在分析时候很容易犯错的一条指标。这条指标会让我们的商业方向产生问题或者误认为做的不错。假如这个成为一个公司的KPI，那么就要凉凉了。

　　点击量(只要网站可点的东西多，这个数字很高。个人认为淘宝的主页面就是一个例子，每个客户可能会点击各样的商品。但是重要的是点击人数，多少人进到这个网页呢?)

　　页面访问量(商业模式不是展示广告的网站更应该同上计算多少人数)

　　访问量(1个人看了你100次还是，100个人都来看了一次?)

　　独立访客数(他无法告诉我们他们做什么，为什么走了)

　　粉丝数(微博都可以买粉，愿意点你淘宝链接的才是真实的粉丝数)

　　留电话的客户数(很多都是被卖信息的受害者，我就不多说了)

　　好的指标是拥有对比性的，简单易懂，最好是比率。简单的改动就可以改变这样的局面，称之为可行动性的指标。通过这个指标，我们知道如何改变自己的商业行为。(活跃用户比，单位时间新增用户)

　　探索性指标与报告性指标。(等我进了团队可能体会更好，目前这方面理解还不够深入)根据转化率或者活跃群体寻找有相同特征的客户，找出可发展的道路。

　　先见性指标与后见性指标。先见性指标指的是可以预测发生的，后见性指的是已经发生的指标。流失率，跳离率属于后见性指标，我们通过这个指标发现问题，改正问题。先见性指标书中例子是 跟进每日的投诉电话量，90天为期跟踪投诉量，假如逐渐上升就要警惕可能会有更多的用户停止使用产品。我不知道在数据充足的情况下使用机器学习等预测方法对一个新客户是否愿意消费进行预测是否属于这个指标之内(有待考量)。

　　相关性和因果性指标指标。冰淇淋消费量和意外溺水的相关性，其实就是夏天来了，那我们就禁止吃冰淇淋吗?相关性用来预测未来，因果性通常不是一对一的关系，是很多因素的共同作用。

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