四百击 抖音 产品牛牛升职年卡

这是一篇关于四百击 抖音 产品牛牛升职年卡的思维导图。框架清晰，内容丰富，感兴趣的小伙伴可以看看哦~

产品牛牛升职年卡

• 第二部分 模式板块
  • 第四章 增长思维
  • 第五章 规划思维
  • 第六章 创新思维
• 第一部分 业务板块
  • 第一章 用户思维
    • 第1节 用户感
      • 1、用户感是产品经理的核心能力
        • 1.1 思路：是否遇到以下问题➡️痛点➡️我的产品如何解决➡️我的功能➡️我的思路
          • 1）网易云《幕后产品》，心动模式
          • 2）拼多多前置付款和后置付款
        • 1.2流程：用户调研➡️用户体系➡️业务场景
          • 1）核心画像
          • 2）典型行为
          • 3）用户分层
      • 2、用户调研四象限：用户访谈、可用性测试、AB测试、问卷调查
        • 1）用户访谈：定性+语言。适合深度用户量少或小部分典型用户，接近用户实际场景复发，挖掘用户深层次问题。无产品化调研，只有idea。
        • 2）问卷调查：定量+语言。小于1%，比较鸡肋。特殊群体高效测试，
        • 3）可用性测试：定性+行为。脚本式
        • 4）AB测试：定量+行为。数据丰富，日活多，10万以上日活。
          • 百度凤巢一个商业策略上线一般在1%以内，6%非常牛
      • 3、构建用户体系的关键要素：用户画像、用户标签、用户分层
        • 3.1 用户画像：性别、城市、年龄、职业、年收入、需求、兴趣爱好（业余爱好喜欢用的App）、App中行为数据、活跃时间等。
        • 3.2 用户标签：
          • 1）客观标签：性别、城市、年龄
          • 2）付费标签：年收入、历史付费金额、消费习惯（价格敏感型/果断、3C数码快消日用）
          • 3）兴趣标签：历史、互联网、XX老师
        • 3.3 用户分层（三节课高阶用户运营有讲）：
          • 3.3.1 金字塔（一般3-5级）：划分各层级用户➡️定义各层级用户相应行为
            • 1）语音聊天：
            • 2）SaaS：访客➡️评估➡️试用➡️付费➡️VIP
            • 3）理财产品：实名认证
          • 2）RFM、
        • 3.4 百度saas级产品示例（Excel表格整理：作业）
    • 第2节 用户故事和用户标签的建立及应用
      • 1、用户画像：用户故事和用户标签
        • 1）persona：更虚拟感性的文字描述画像，用故事，构思。
        • 2）profile数据型用户画像：准确描述的数字画像，标签。
        • 3）作用
          • 产品设计：
          • 产品运营：
          • 个性化推荐：
          • 精准营销：
          • 用户获取：
          • 风险控制
        • 4）步骤：业务背景➡️抽象提炼persona➡️具象描述 profile➡️业务解决方案
      • 2、Persona 如何去讲用户故事：
        • 2.1 本质是帮我们更好理解用户的需求和动机
        • 2.2 步骤：需求背景分析➡️个体分析➡️关键特征➡️丰富细节
          • 1）需求背景分析
          • 2）个体分析：
            • 典型用户：在行为中表现中等的用户
            • 用户访谈：制作用户画像最常用方法，辅助调查问卷和产品分析。本质是了解用户行动的原则和行为动机。
          • 3）抽象出关键特征：
            • 基础信息-静态标签：年龄、职业、城市
            • 行为信息-动态标签：习惯、爱好
            • 心理动机：找到和自己匹配的人
          • 4）丰富细节
      • 3、Profile 用户标签及落地应用
        • 4.1 把Persona➡️转换成Profile，主要搜集性别、城市、年龄、职业、年收入、需求、兴趣爱好（业余爱好喜欢用的App）、App中行为数据、活跃时间等。
        • 4.2 如何落地：Persona➡️打数据标签➡️用户分群➡️场景应用（push、发代金券、电话喊活动、推荐专属博主等）
          • 打数据标签：1）数据采集，数据联盟。2）定义标签。（游戏）最近登陆次数、消费、在线时长、等级、机型、英雄数量、类型。
          • 用户分群：将打的标签取名确定下来。
          • 场景应用：针对不同标签用户做相应的服务设计。
      • 进阶：用户故事地图
      • 4、饿了么羊毛党案例应用
        • 标签：注册时间小于3天、机型1000以下安卓机、IP大于10、脚本重复、实名认证、无绑定银行卡、陌生地址、手机号不一样
        • 对策：触发以上标签，认证难度增加。IP屏蔽、增加手机号和IP匹配认证如打电话、新人福利注册3天且每天登陆超10分钟、每日签到更大新人福利、支付绑定银行卡实名认证
    • 第3节 用户标签体系：
      • 1、用户标签的3种分类及特点
        • 1）静态标签：不易改变的标签，如：姓名、年龄、身高、体重、手机机型
        • 2）动态标签（行为标签）：用户在平台上产生的交互行为，会随着用户使用时长发生改变。如：关注博主、点击哪些视频、看完哪些视频、搜索词、点赞分享视频、进入哪些群或社区、买过什么、复购什么、最喜欢关注哪些品牌等。
          • 一般跟活跃和价值相关
        • 3）组合标签：静态+动态。如，“土豪+（上海深圳北京广州）+（5000以上机型）+总共消费金额+消费频率月消费大于5单”
          • 字节：“中年活跃用户”=35-50岁，月登陆大于5次。“KOL用户”=粉丝量大于10W、发布内容大于10条。“普通流失用户”=未登录时间大于30天、消费金额小于500元
      • 2、用户标签的产生
        • 1）从动作中产生标签：最近的行为权重高
        • 2）从数据中产生标签：前10%60%30%用户、
        • 3）标签加工：一个标签的多次验证
          • 事实标签：选择了性别为男
          • 规则标签：只购买过男装
          • 算法标签：账号头像男、人脸识别男
        • 4）案例 用户行为对标签的验证：流失用户召回（图）
          • 定义：正常（1-14天）➡️最近News
          • 轻度流失用户（15-30天）➡️内容Push
          • 中度（31-100天）➡️小福利10元红包
          • 重度流失用户（100+）➡️永久免费英雄
        • 5）常规标签体系
          • 1、人口属性
            • 基础信息：性别、出生日期
              • 三级标签字段
            • 家庭信息：婚姻、子女
          • 2、行为属性
            • 使用行为：设备、网络商、IP、
            • 交互行为：使用频率、点赞行为、转发、分享、下划、关注、使用频率、收藏行为、在产品哪个生命周期阶段进入的
          • 3、消费属性
            • 个人属性：收入（购买力）、购买偏好
            • 消费行为：商品偏好、价格偏好、购买渠道、最后购买时间、购买频次、支付方式偏好
          • 4、兴趣偏好
            • 兴趣爱好：APP偏好、个人爱好、喜欢内容方向、跟什么内容互动、品牌偏好
            • 品牌偏好：快消品牌、手机品牌
          • 5、行业（广告业）
        • 6）腾讯DMP后台用户标签真实状况
          • 热点标签：电商大促相关
            • 标签名称：促销人群、价格敏感人群、冲动消费人群、大促兴趣人群
            • 标签注释：近1个月内对线上下打折促销活动感兴趣、热衷感性消费价格敏感、容易收到限量活动影响冲动购买、对大型促销活动感兴趣。
            • 覆盖人数：4.8亿、5.1亿、2400W、2.3亿
          • 用户行为标签：
            • 广告行为
            • 兴趣：旅游控、金融爱好者、交通工具爱好者、家居控、餐饮美食爱好者、生活服务重度用户、美容美体达人、国内游控、境外游控、主题旅游控、华东游爱好者、华南游爱好者、西南游爱好者
          • 人群属性
            • 消费状态：财产状态、消费类型、消费水平、消费偏好、居住社区价格
            • 文化生活方式：亚文化、生活方式、作息规律、明星粉丝、饮食偏好
              • 例作息规律：标签名称：早起人群、唤醒人群、普通起床时间人群、晚睡人群、早睡人群、普通睡觉人群……
            • 设备信息：设备品牌偏好、设备价格、操作系统版本、移动运营商
          • 行业属性
            • 游戏：游戏消费能力、小游戏用户、小游戏机型、手游细分画像
            • 交通：有车、二手车人群、购车潜客
            • 意象定向：互联网/电子产品/医疗服务/孕产育儿
        • 7）用户标签的作用：找到对的人做对对事
          • 找到你愿意推广的用户
          • 找到容易转化的用户
          • 找到高价值用户
          • 找到价格敏感的用户
          • 找到即将流失的用户
          • 一切有特定需求的用户
      • 3、构建标签体系的步骤
        • 0)先决条件
          • 有需求：想要精准推送、运营，建立广告平台、建立流失用户召回体系等
          • 有材料：有基础数据（行为数据）
          • 有加工：有数据埋点、数据日志、对标签提炼
        • 1）梳理业务流程
        • 2）列出运营端在这个流程中要做的关键行为
        • 2）拆解关键行为中的关键指标
        • 3）根据关键指标推导标签需求
        • 4）针对标签体系的用户，应用相对应的策略
        • 5）在实践中改进标签和运营策略
        • 案例：
          • 下载APP
          • 注册
          • 交互行为
          • 首次购买
            • 新客引导：产品使用引导、优惠下单。
            • ➡️首购阶段：新客转化率。
            • ➡️购买
              • 购买能力：职业、收入、家庭、地域、年龄
              • 购买偏好：商品偏好、品牌偏好、类型偏好
              • 购买行为：消费金额、消费频率、支付通道、平台补贴、配送偏好
              • APP行为：使用频率、关注内容、收藏内容
          • 复购
          • 推荐用户
          • 流失
    • 第4节 用户分层
      • 1、递进分层：AARRR
        • 1）每个阶段对应的人群
          • 用户获取：市场营销阶段，导入期
          • 用户激活：新用户，使用产品未激活的用户
          • 用户留存：持续使用且未购买的用户
          • 用户变现：
            • 首购用户，发生过1次购买的用户
            • 复购用户，多次购买的用户
          • 用户推荐：参与推广计划的用户
          • 沉默用户：超过X天未使用产品的用户
        • 2）针对已分类人群设计运营策略
          • 用户群名称、人数、目标、策略
      • 2、平行分群：RFM
        • 1）含义
          • Rencency最近➡️流失
          • Frequency频率➡️忠诚
          • monetary金额➡️贡献
        • 2）步骤
          • 分高（中）低维度
          • 设计8种运营策略
            • 用户群、R、F、M、客户级别、对应策略
      • *金字塔模型
      • 3、案例：抖音用户分群模型
        • 1）确定使用递进还是分群模型
        • 2）平行模型➡️产出维度
          • 流失情况➡️最近1次登陆R
          • 视频互动➡️点赞+1分、评论+2分、转发+5分L
          • 内容贡献度➡️发布视频数量+1、完播率+2、被评论点赞转发+3分V
        • 3） 根据两大分群进行细致拆分
        • 4）根据分群和诉求产出详细策略
          • 针对创作者：推出创作者扶持计划，教他们怎么产出好作品拍视频
          • 针对优质用户：优化算法对爆款集中推送，邀请明星入驻抖音、新人成长体系、用户激励计划
      • 4、如何在实际应用场景中落地 用户分群模型
        • 1）确定业务、模型、维度
          • 确定模型
          • 确定维度
            • 判断选择类：性别、设备、是否购买过、是否点击某按钮、是否完成某动作、最近30天是否有登陆
            • 数字类：购买金额、订单数、登陆次数、点赞数、最近登陆时间
        • 2）计算用户指标得分
        • 3）根据得分确定分群逻辑
          • 用户群、R、F、M、客户级别、运营策略
        • 4）根据分群确定运营策略
    • 第五节 用户思维实战
      • 1、业务导向的用户体系
        • 1）三板斧：画像、标签、分群
        • 2）从业务需求到解决方案之间的GAP
        • 3）对用户体系的立体理解
          • 应用层：产品设计、用户获取、产品变现、用户运营、数据平台、精准推荐、精准推送
          • 加工层：数据聚类、用户画像、标签系统、用户分群
          • 信息层：需求分析、用户调研、数据埋点、数据清洗
      • 2、案例：滴滴的用户激励体系
      • 3、综合运用用户体系的4步骤
      • 4、案例：共创营产品牛牛用户激励体系
  • 第二章 商业思维
    • 一、商业思维
      • （一）商业思维的重要性
        • 1、商业思维的重要性
          • 1）商业思维是产品的起点、核心
          • 2）存量竞争时代没有商业支撑容易死
          • 3）人生第二曲线
        • 2、本章讲什么
          • 1）身为产品负责人要商业和用户2手抓
          • 2）BAT商业系统培养体系P6-P8
          • 3）提升产品商业化效率，如：私域、定价、月度会员、单独出售等
        • 3、课程安排
          • 正确的认知➡️三大场景➡️重点讲解➡️作业
          • 1）正确的认知
          • 2）三大场景
            • 商业模式的确定
            • 保持收入和增长
            • 如何确定第二曲线
          • 3）各种商业模式
            • 广告
          • 4）作业
      • （二）正确认识商业思维
        • 1、商业产品和用户产品
          • 1）商业产品：以盈利为目标的产品
          • 2）用户产品：具备使用价值但不以盈利为目标的
          • 3）商业产品和用户产品的区别图
        • 2、案例小红书的商业模式
          • 1）货：代工、大牌、小B端
          • 2）人：搜索、图文
          • 3）合作：博主、大品牌
        • 3、业务流程：实现付费闭环中的关键节点
          • 用户产品经理注重用户体验地图
          • 商业产品经理关注业务流、现金流
          • 小红书的业务流程：
          • 效能：在产品或流程中实现多少商业化价值
          • BD：考虑真实推广计划，如在哪个地区推广、搞几场峰会、策划品牌推广进度，介于产品经理和销售之间的岗位
          • 商业产品=/To B产品
          • B2B2C：通过B端接触C端用户，实际向C端收费
        • 4、作业：判断微信、网易云音乐、B站、王者荣耀、滴滴、淘宝的商业化部分
      • （三）正确理解商业思维
        • 1、不是商业产品经理，也要管商业化
          • 1）工作中和商业产品经理是合作与冲突的关系
          • 2）升级为用户总监之后，要用户和商业两手抓，锻炼公司宏观思维
        • 2、做产品，谈钱要趁早
          • 17年三节火箭理论过时，产品存量时代没有商业就没有生存，产品在pre-a阶段就要商业化，做MVP验证
          • 三节火箭理论：流量、场景、收入
        • 3、产品生命周期不同阶段的2大增长目标
          • 结论1:要找到商业模式。产品经理始终要关注用户增长和商业收入的两大目标，2者是并行的 ，只是2者优先级不同。
          • 结论2:要找到收入增长。商业思维贯穿产品全生命周期，在产品生命周期开始前就已经存在。
          • 结论3:要找到第二曲线。产品用户商业交错且平行的多个产品生命周期中，商业思维要持续找增长第二曲线
    • 二、商业模式
      • （一）什么是商业模式？
        • 1、商业模式三问：
          • 1.1 找到商业模式：如何基于现有业务，寻找并验证可行的商业模式？不断试错
            • 1）找用户
            • 2）找公司价值（不可替代性、关键产品和业务）
            • 例：知识IP的商业模式：（产品杠杆）卖书、卖课程；（团队杠杆）卖服务、咨询1V1收费；C端积累人气，广告收费；做平台B端打广告C端接活收佣金。
          • 1.2 验证商业模式，保持收入和增长
            • 1）赚多少钱：用户的预算、单价、广告位等多种商业模式的钱加起来是收入总和。
            • 2）成本结构：人工、硬件等成本要花多少钱
          • 1.3 寻找新的商业模式，利润最大化：
            • 1）怎么持续的赚钱，护城河、上下游重要伙伴、渠道通路
            • 1）上一个商业模式赚完之后，怎么找到下一个商业模式继续赚钱？
        • 2、什么是商业模式
          • 1）定义：描述企业如何创造价值传递价值并且获取价值的基本原理。跟客户关系、提供的价值主张、收入成本、渠道来源等。
            • 不是线性的，是复杂的。
            • 不是产品的市场战略（建立品牌、渠道、接触用户，是我们应对外界的关系），商业模式是内外结合的
          • 2）商业模式的变迁：商朝商业制度、机器印刷术专利、信用卡、单曲收费模式、360免费模式
      • （二）什么是商业画布？
        • 1、为什么要有商业画布：系统化，相邻元素之间有联、可视化
          • 1）长什么样子
          • 2）使用场景：定价评审会、产品成熟度升级评审会
        • 2、如何理解商业画布
          • 1）演变版本：精益画布、精密商业分析
        • 3、示例：iPod的商业画布
      • （三）商业画布的九宫格
        • 1、客户模块：为谁提供
          • 1.1 客户细分
            • 1）想要接触或服务的组织，是商业模式的核心。
            • 2）细分依据：在提供物上是否有区别、分销渠道不同、客户关系不同、盈利能力不同、付费意愿等
          • 1.2 客户关系：
            • 1）描述与特定群体之间建立的关系：依赖、信任、战略合作
            • 2）AARRR：获取、维系、提升销售额的方法
          • 1.3 渠道通路：如何与客户接触沟通并且传递价值主张
            • 1）沟通、分销、销售
            • 2）体验（自有渠道：适合高单价；合作伙伴渠道：特别好卖和自己的用户画像重合40%以上分成）
              • 合作伙伴渠道：帮渠道建立用户认知、评估客户是否合适、达成购买环节（有什么常见问题如何解答）、传递让客户真正感受到价值、售后支持。
        • 2、提供物：提供什么（重中之重）-产品
          • 2.4 价值主张：有何特点
            • 1）解决需求
            • 2）一个产品转移到另一个产品的原因
            • 3）人无我有➡️稀缺性；人有我优➡️差异性
            • 简介鲜明容易记忆
        • 3、基础设施：如何提供
          • 3.5 关键业务：
            • 1）为了确保商业计划可行，一定要做的事
            • 2）产品制造、咨询方案、平台型
          • 3.6 核心资源：为了让商业模式有效运转的必须资源：实体资产、金融资产、知识资产、上下游供应链生态
          • 3.7 重要伙伴：必要的供应商或合作网络：战略合作伙伴、竞合关系、合资关系、供应商关系。商业谈判，判断用哪种方式可以达成合作。
        • 4、财务视角：成本多少、收益多少
          • 8）收入来源：描绘商业模式的动力源。免费模式、增值模式、广告模式、开放生态模式、多边平台模式。
            • 直接出售（收入预估）、租赁收费、使用收费、订阅会员、佣金、广告费
          • 9）成本结构：描述特定商业运作下引发的最重要的成本，盈亏平衡线。
            • 1）可变成本：每增加一个人的服务就要增加的成本，毛利率。固定成本：研发出来这个东西一定要花费的成本，决定多久回本。
            • 2）极端成本驱动。极端价值驱动。产品定价。
        • 案例：微信的商业模式
      • （四）典型的4种互联网商业模式
        • 1、平台模式
          • 1.1 多边平台模式：
            • 定义：连接两个或多个群体聚集，作为连接的中介产生价值。
            • 例如：淘宝、美团、滴滴、百度
            • 特点：网络效应，推荐美团王慧文。
            • 百度商业模式画布
            • 多边平台的关键点：要补贴哪个群体
          • 1.2 开放生态模式：
            • 定义：通过对外部支持资源整合建立价值，内部资源直接变现。
            • 特点：适合超大型企业
            • 腾讯开放平台版图：社交平台、广告联盟、小程序等
            • 方式：由内而外（绿色）、由外而内（蓝色）
        • 2、免费模式：
          • 价格=0，引发的需求远远大于价格1分钱、互联网扩大这种商业模式、必须以某种形式产生利润
          • 2.1 广告模式：羊毛出在猪身上。大公司50%以上是广告营收，1W亿以上市场。
            • 缺点：流量瓶颈、用户体验和数据之间的平衡
            • 1）广告主分类
              • 按规模和成熟度分类：
                • KA（大机构头部广告主）：每年花几百万预算的大广告主，美团医美上是新氧等
                • SME/SMB（小广告主）
              • 按行业分类：
                • 汽车金融、3C数码、日化食品、电商游戏、网络服务、医疗服务等
            • 2）计费方式
              • 品牌广告：CPT、CPD（时间）、CPM（曝光）
              • 效果广告：CPC（点击）
              • 品效广告：CPA（action）、CPS（sales）
          • 2.2 增值服务模式：QQ空间黄钻、QQ音乐会员
            • 定义：为客户提供的超出常规范围的服务。以免费为引子给用户提供一部分能力再叠加付费服务。
            • 特点：权益差异化、增值和免费之间的分界线（免费闭环，用户不付费的前提下依然可以解决用户需求）
            • 案例：石墨文档商业分析画布
          • 2.3 初始免费复购付费：
    • 三、商业模式分析
      • 1、商业模式驱动的5种类型：
        • 1.1 单点驱动
          • 1、资源驱动的创新
            • 例如：阿里云
              • 基于现有基础模式，把冗余资源释放
              • 合作关系拓展
              • 转变现有商业模式：基于自己的资源拓展1－2种商业模式
          • 2、产品/服务驱动的创新：今日头条、每日优鲜
            • 例如：今日头条，产品驱动
              • 建立新的价值主张：内容以搜索为主，今日头条是基于数据挖掘的推荐产品，内涵段子。
            • 例如：每日优鲜，服务驱动
              • 价值主张：由服务和运营达成，1－2小时内到家。
                • 最主要在线下的人力管理，50个前置仓，加急速达。
          • 3、客户驱动的创新：拼多多
            • 基于用户需求
            • 降低获客成本
            • 提高便利性
            • C2M：厂商和
          • 4、财务驱动：苹果iTunes
            • 收入来源，创造新的收费模式
            • 定价机制：腾讯：超前点播，行业垄断
            • 成本结构：
        • 1.2 多点驱动：单点驱动的组合salesforce
          • 客户：用户要的不是软件，而是服务
          • 产品：
          • 财务
      • 2、用MRD和BRD去验证商业模式
        • 1）三种文档的区别
          • BRD:商业需求文档，产品还没有立项探讨业务模式
          • MRD：市场需求文档，确定业务方向后讨论市场、用户和收费
          • PRD：产品需求文档，写给研发看的注重产品细节
        • 2）需求文档模板
      • 3、共创营填写你的商业画布
      • 4、商业画布补充内容智能健身镜
  • 第三章 数据思维
    • 一、数据思维
      • （一）数据思维对产品经理的重要性
        • 1、没有数据，难以决策优化方案
          • 1）日常工作流程：认识产品、分析产品、交互圆形、界面设计、技术开发、测试、上线、反馈。
          • 2）如何优化产品方案：推测用户需求点，退货、再次购买、取消、催发货。用户的目的到底要干什么。
        • 2、没有数据，难以评估迭代效果
          • 1）流程：定位问题、制定策略、灰度测试、全量上线
          • 2）优化提交订单流程：选填身份证号。用户标签筛选，从数据表象看到的东西。
        • 3、决策力是产品经理是否优秀的表现，数据有助于帮助产品经理决策。
      • （二）数据思维误区和岗位选择
        • 1、产品经理应该具备的数据能力：
          • 1）不能只看单一维度的数据，要掌握数据指标体系
            • 重要指标、辅助指标、反向指标
          • 2）分辨数据真伪，基于数据分析工具掌握数据分析方法
          • 3）不能只会看数据，要会制定策略
        • 2、数据相关岗位选择
          • 1）产品经理
          • 2）数据分析师
          • 3）数据产品经理
      • （三）如何建立数据思维
        • 1、建立数据指标体系
          • 1）用户数据：用户画像、用户标签、用户分层、日活、留存、新增、平均用户使用时间
          • 2）行为数据：平均每日点赞次数、博主平均点赞率、互动数、回复率等、使用时间在每日地理上的分布、喜欢和哪个城市的人互动等
          • 3）业务数据（商业数据）：
            • 电商：GMV、收入、毛利率、ARPU值、毛利率等。
            • 金融：不良率、不良资产、毁约率、利润率
            • 社交：注册、留存、活跃用户数、新用户增长率等。
        • 2、掌握数据分析方法
          • 1）PEST战略分析
          • 2）SWOT优势分析：
          • 3）5W2H场景分析：记叙文，什么样的人在什么场合时间地点为了什么目的做的什么行为想要达成什么结果。
          • 4）7C罗盘市场分析：盘点渠道策略、产品资源
          • 5）AARRR漏斗分析：
        • 3、工具：SQL、Python
          • Excel、python、E charts、highcharts、SQL、DB2、oracle、server、mysql、tableau、powerbi、finebi、cognos、spss、sas
    • 二、指标体系
      • （一）为什么要构建指标体系
        • 1、场景1:老板问最近用户活跃如何，他想要知道什么？
          • 1）老板想了解：目前情况咋样、好还是不好、原因、未来
          • 2）回答：老板，我负责的用户活跃主要考察每天启动产品的注册用户数量。目前每月活跃保持7.3%的增长，因为渠道团队的拉新活动带来很多新注册用户，占每月活跃用户的40%，新一年会继续按照这个方向推进，目标做到每月10%以上增长。
      • （二）什么是指标体系
        • 1、分类：顶层指标、汇总指标、原子指标
        • 2、维度：今年 北京各区 B端用户 续费率 是 15.1%
          • 时间维度、地区维度、客群维度、指标、指标值
      • （三）指标的8大组成要素
        • 1、业务分类：个人信息板块、商城板块、朋友圈板块、直播等以业务为划分依据的指标
        • 2、指标类型：
          • 2.1 分类方法1⃣️
            • 1）规模指标：注册用户数、APP下载量、总历史营收
            • 2）质量指标：DAU日活、MAU月活、用户留存、用户活跃
            • 3）营收指标：GMV、ARPU值、需费率、复购次数
          • 2.2 分类方法2⃣️
            • 1）行为指标：PV、UV、用户平均使用时长、总点击次数、平均看了多少个视频、人均VV等
            • 2）业务指标：复购率、点击率、退货率、
            • 3）营收指标：GMV、ARPU值
        • 3、指标编号：不能重复
        • 4、指标名称：可重复，但指标编号不能相同
        • 5、业务口径：详细、完备、精准，例如：
          • 1）登陆用户数：在统计周期内，点击登录页面中“登陆”按钮并成功登陆的去重用户数。
          • 2）浏览用户数：统计周期内，成功进入美妆品类主页，并停留超过5秒的去重用户数。
          • 3）活跃用户数：统计周期内，成功启动App并进入首页的去重用户数。
        • 6）技术口径：技术代码
        • 7、更新周期：T+X，阿里一般是一天半。加工周期、有效周期
        • 8、关联维度：一次验证、二次验证
        • 100个人的电商团队一般会有300个左右指标。
        • 20-30人B端团队，一般会有50-100个指标。
      • （四）北极星指标
        • 1、北极星指标是什么
          • 方向、优先级、聚焦领域
          • 可量化、可监测、可执行、可分析
        • 2、不同产品类型的北极星指标
          • 内容类，如抖音快手知乎：CTR、浏览时间
          • 电商类，如淘宝京东拼多多：客单价、复购率
          • 社交类，如微信陌陌：互动、使用时长
          • 工具类，如墨迹天气、高的地图：活跃度、需费率
          • 游戏类，如王者荣耀、绝地求生：活跃用户数、ARPU值、付费率
        • 3、不同产品方向、不同时期的不同北极星指标
          • 3.1 不同产品方向的北极星指标。例：UC News
            • 内容侧：垂类充足度：优质内容数量、优质内容占比、优质内容更新周期等
            • 特质侧：CTR，匹配策略。
            • 推荐侧：观看时长，增加优质评论曝光、增加用户评论互动
            • 产品侧：人均VV（平均一个人看多少条视频）
          • 3.2 不同产品时期的北极星指标
            • 孵化期：
            • 诞生期：规模类指标，如注册数等
            • 成长期：质量类指标，活跃留存
            • 成熟期：价值类指标，付费、复购
            • 沉默期和衰退期：新方向的规模类指标，注册和活跃。
            • 案例：广发银行APP
              • 诞生期：新增注册用户数、种子客户数、渠道总数。成长期：MAU次月留存率、用户活跃度、成熟期：中间收入、金融收入、GMV、付费率、LTV。沉默期：使用时长。衰退期：生态场景使用率
            • 案例：拼多多
        • 4、指标的误区：虚荣指标
          • 定义：无法体现当前阶段的战略方向。
          • 常见虚荣指标：累计XX指标、GMV、内容点击量、视频下载量
          • 案例：MySpace&Facebook
      • （五）产品经理基础3大关键指标
        • 1、注册：规模性指标
          • 定义：通过产品功能促使用户在产品中能下能唯一标识用户身份的信息。
          • 引导注册：新用户培养体系、新用户激励体系。给用户一点点便利性上的阻碍、给注册的奖励和诱饵。
          • 唯一标识：多平台的手机号码等个人信息需要保持一致。
        • 2、活跃：质量指标
          • 常见指标：日活月活DAU MAU
          • 定义：启动产品，即打开WEB或APP，但不同业务也有不同的活跃定义。
        • 3、留存：质量指标
          • 常见指标：次日、7日、30日留存
          • 目标客群+考察周期+事件口径
            • 7日留存：今天登陆的新增用户在接下来7天内登录的用户占比。
            • 微信朋友圈：某个时间段的活跃用户在发布图文信息后的7天内还发布图文信息。前后动作口径要一致。10-50%都是常见的。
      • （六）搭建指标四部曲（基本功）
        • 1、为什么要搭建指标体系
          • 1）了解公司战略
          • 2）从战略层往下，了解产品业务
          • 3）建立全局意识
          • 4）指导日常工作
        • 2、搭建指标体系四部曲
          • 1）确定北极星指标
            • 常见指标：KPI、OKR、战略方向
          • 2）完善北极星指标的口径和维度
            • 业务口径（构成它的公式）
              • 数值型指标
              • 比率型指标
            • 关联维度：
              • 销量——地理纬度
              • 活跃用户——时间维度
              • PV UV——内容类型、分类垂类
          • 3）拆解北极星指标
            • 确定顶层指标和过程指标，按照口径向下拆解
            • 例：有效购买转化率=（成功付款人数-退款人数）/下单购买人数
            • 原子指标：渠道、城市、品类
            • 例：收入金额=流量✖️转化率✖️客单价
            • 渠道维度：天猫、京东、线下门店
            • 城市维度：北京、上海
            • 品类维度：家居、数码……
          • 4）全面复核指标体系
            • 每个指标口径是否正确
            • 是否存在重复指标
            • 上下级指标是否有明确的从属关系
            • 指标关联维度是否完备
      • （七）如何建立数据指标体系
        • GMV=流量✖️客单价✖️复购率
          • 流量=浏览用户量（外部渠道曝光+内部渠道曝光）×付费转化率
          • 客单价=品类A+品类B+品类C
          • 复购率=品类×客群（客户属性）
    • 三、数据分析的8种方法
      • 1、用数据发现问题：描述性统计、漏斗分析
        • 1.1 描述性统计
          • 1）定义：对数据多关键维度统计，看事物展示出什么特征和可能的分析方向
          • 2）场景：今天DAU比昨天跌了5%、今天DAU是近一个月的峰值、9月和10月日均DAU几乎一样
          • 3）常见指标：
            • 中位数/平均值
              • 9月和10月日均DAU几乎一样，平均数一样中位数不一样。
              • 平均数＞中位数：数据中心偏大的居多
              • 平均数＜中位数：数据中心偏小的居多
            • 方差/标准差：验证数据的波动
              • 方差小/波动小：数据稳定
              • 方差大/波动大：寻找问题
            • 分位数/异常值：快速找出一组数据中的异常值，不能武断的认为最大/最小值就一定异常
          • 用Excel做描述性统计
        • 1.2 漏斗分析
          • 定义：把表层数据不断拆分，并找到之间的关联关系
      • 2、用数据推断原因：多维分析（口径拆解维度下钻）、相关性分析
        • 2.1 多维分析
          • 1）定义：把数据的原因在背后通过指标体系不断拆解，定位问题的原因。把数据变成数据立方体，分析数据形成的原因。
          • 2）场景：GMV下降的原因是什么？ 阅读率下降的原因是什么？
          • 3）方法：
            • 1、口径拆解：指标的生成条件、限定公式
              • 1）汇总型指标：MAU、DAU、注册用户量
                • DAU=当日新增（公众号+小红书+……）+昨日留存+沉默唤醒
              • 2）比例型指标：转化率、留存率
                • 用户购买成功率=成功付款人数/浏览商品人数
                • 如果购买成功率发生5%的波动，有可能是什么原因？
                  • 情况1：成功付款人数↑/浏览商品人数-， 原因：详情页增加卖点描述、互动功能如在线试妆或对比看到价格曲线、发优惠券、客服引导
                  • 情况2：成功付款人数-/浏览商品人数↑，原因：商品曝光降低（进入途径筛选、浏览用户做了一点限定（条件、认证之后才可以浏览））
                  • 情况3：成功付款人数↑↑/浏览商品人数↑，原因：前端放大流量、商品详情页美化、增加互动答疑功能、视频讲解、直播
                  • 情况4：成功付款人数↓/浏览商品人数↓↓原因：取消外部投放、
            • 2、维度下钻：基于指标关联维度分析原因，适用于没有公式或拆不完的指标
              • 定义：当指标发生变化时，依据指标的关联维度来确定变化分析的方向，并通过不断将粗颗粒度的维度逐步细化为细颗粒度的维度来精准判断原因，尤其适用于原子指标。
              • 常见形式：日期下钻、地理下钻、分类下钻、客群下钻、流程下钻
              • 常见原因：运营活动、产品新功能上线、竞品活动、政策、产品BUG、发货流程出问题。
        • 2.2 相关性分析
          • 定义：数据和其他数据的关联度
      • 3、用数据检验效果：参数估计、假设验证
        • 3.1 参数估计
          • 定义：小范围验证假设推演到大盘
        • 3.2 假设验证
          • 定义：AB测试
      • 4、用数据预测未来：回归分析、持续序列预测
        • 4.1 回归分析
          • 定义：根据现有数据拟出方程式预测下一个周期数据
        • 4.2 持续序列预测
          • 定义：找到过往数据的周期性规律复制，顺着趋势跑出新曲线，预测最终数据落点。