003010是Alistair kroll和Benjamin Iucovici。这两位作者在美国硅谷的技术圈和创业圈多年，接触过很多美国一线创业公司的尖端精益创业案例。他们把这些案例写在书上，并进行总结。 　　

　　在谈论这本书之前，我们需要知道什么是精益创业。诞生于互联网行业的精益创业，是一种新的软件开发模式。以价值假设和最简化的可实现产品(MVP)为重要论据。通俗地说，就是试错成本最低，速度最快。将极简的产品原型投放市场，然后通过用户需求反馈不断迭代产品，以适应市场。 　　

　　《精益数据分析》这本书详细讲解了自精益创业以来，如何用数据驱动企业的业务发展，用什么指标来衡量企业的成败。本书前八章比较干巴巴，内容比较有思想，后八章更多是举例，根据企业和产品的特点进行分类，可以根据自己的需求进行阅读。 　　

　　近年来，对数据分析的要求越来越高。无论什么岗位，都会要求你掌握一定的数据分析。其实数据分析并不是太难。很多时候，思维高于技术。如何选择数据，这些数据能分析出什么结果，如何构建数据体系，都比技术分析方法更难。 　　

　　《精益数据分析》这本书可以说是一本非常好的数据分析入门书。读完这本书，有以下几大收获： 　　

　　#第一个关键指标法 　　

　　这是我第一次听说“第一关键指数法”的概念，在此之前就有了“北极星指数”的概念。“第一关键指标法”和“北极星指标”的区别在于，第一关键指标不是公司唯一的重要指标，而是任何一个环节，必须只有一个关键指标。 　　

　　从这个第一个关键指标可以衍生出很多其他指标，但我们最需要确定的是现阶段最关键的指标，为这个指标制定计划就足够了。其实这和OKr差不多。关键指标是那个O，衍生指标是那个KR。 　　

　　比如我们竞价最推广阶段的关键指标是下载量，但也可以推导出显示量、点击量、跳出率等数据。然而，不管其他数据如何，我们的优化目的需要围绕下载量的第一个关键指标来完成。 　　

　　每一个数据指标都是有意义的，但是指标的维度太多只会混淆你自己的节奏。你需要在这个环节找到一个最重要的指标，所有衍生出来的指标都会关注它，这样你的工作才会有重点。其实这是把握主要矛盾的主要方面。 　　

　　#电商模式回购率 　　

　　书中规划了六种商业模式，包括电子商务模式、SaaS模式和免费移动应用模式。我现在工作的公司是一家电子商务公司。在电商模式中，笔者提出了按年回购率对电商模式进行分类，对我有很大的启发。 　　

　　在书中，电子商务模式分为用户获取模式、混合模式和忠诚度模式。年复购率低于40%的公司属于用户获取模式，因为很多时候是因为产品的特殊性，比如电商公司卖眼镜，你不应该试图把多副眼镜卖给同一个客户。因此，在这种电商模式下，更多地使用忠诚度计划很难带来良好的长期效益。相反，我们应该尝试建立一个客户推荐机制。 　　

　　但年复购率高于60%的公司属于忠诚模式，应该把重点放在忠诚上，因为每个客户都能带来高价值，需要提高客户的终身价值。年回购率低于60%高于40%的混合模式电商，既要考虑获得更多的用户，又要增加客户的购买频率。当然，这更多的是一个主导方向，可以肯定的是，所有公司都希望用户购买更频繁，同时用户获得的也越来越多。 　　

　　但是对于企业来说，很多还是需要思考这个问题。我是什么样的电商公司，我们应该应用什么样的用户运营策略。 　　

　　另外，是本书对数据的一些思考，以及如何找到正确的数据指标。定性和定量指标、虚荣心指标和可操作性指标、探索性指标和报告性指标、预见性指标和施工后指标、相关性指标和因果性指标。如果你选错了指标，很可能你走错了路，最后只会失败。 　　

　　图片：互联网 　　

　　文字：悠然布衣