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LEAN ANALYTICS

to be a Data Hacker... ...

· 数据驱动,数据思维,数据分析,增长黑客

他们以为数据的归数据, 产品的归产品。

 

可是, 我坚持一切皆是数据在支配。

 

Steve Yang

January 2019

谈精益创业

每个人都有数据, 关键是找出那个你能操作、可衡量,与当下最要务的指标。 这是不少创业者在初期易陷入“数据链条”无法自拔后, 提出数据无用论的缘故。

从2013年, 我开始从事互联网数据领域的工作, 不同行业对数据有不同的说法。传统金融行业的数据分析、互联网社交平台的关系计算、计算广告的流量变现、垂直电商里的漏斗优化 …… 想找到一家尊重数据(或者说 经验主义与数据主义并行)的团队并非易事。

我的几段工作感受有这么几种:

- 专家主义

相信人的力量, 或者说完全相信人的力量。

在借贷领域, 判断申请人的资质以决定是否放贷的职位叫做审核专员。 他们往往具有多年银行的工作经验, 但审批专家光拥有多年的工作经验是不够的。随着申请量增长,审批能力无法满足现有的审批速度。 因此才不得不借助于机器算法──将资质过差或者资质极好的进件提前筛选出来。

- 盲目数据主义

不知道如何使用数据, 照抄自别家的使用方式。

创业时的领导班子多半不会有人擅长数据驱动,或者说很难拥有长远的战略推演能力。 有时这样的团队就会慢慢被投资人的“建议”而牵制发展。

“精益”一词的起源可能是来自于 “精益创业”在华的风潮, 同时期流行的概念还有“敏捷开发”、“快速迭代”、“TDD”(测试驱动开发)、“最小可行化产品”(MAP)。

在这本书里, 花了大量的篇幅讲解第一指标与虚荣指标。 我建议读者在看书的时候也能着重去看, 思考自己的第一指标是什么。

如果你从来没有想过这个问题, 那么我建议你可以找一张A4打印纸, 写下这些问题的答案:

- 你更关心定性指标还是定量指标?

- 对你而言, 什么是好数据指标?

= 什么是虚荣指标,如何规避它?

- 你知道什么是A/B测试吗?

- 你的用户是否能分成若干个不同的子群?

数据驱动沙盘

数据驱动     data driven and marketing

跳出“测试墙”

以之前和算法工程师小伙伴的合作经验,我略知道他们在上线新算法时采取的流量Bucketing & A/B Test 策略, 通过Period Iterating寻找最优策略。

 

>> 测试需要线上资源, 如果不经过实践检验,那么只遵循用户的自然生长,好像得不到有说服力的结论。

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