《用戶行為數據分析與產品優化課程》
講師：陳博 瀏覽次數(shu)：87
課程描述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
產品優化課程
【課程背景】
所有企業的運營根本是用戶，用戶是一個企業持續運營下去的源泉，如果沒有用戶，企業必將死亡。因此，用戶行為分析就變成了最重要的事情，比你的招聘計劃，年度規劃等等重要的多。那么，想研究用戶行為單純靠想是不行的，用戶在我們的網站、app上瀏覽之后，*留下的不是腳印，而是數據。當然，前提是你的企業足夠重視數據，對用戶的行為數據進行了監測和留存。如果你做了這一步，恭喜你，你已經超越了60%的同行競品。
用戶行為其實涵蓋了我們所有日常進行的數據分析。讓用戶的行為數據，指導運營、指導產品迭代更新、甚至可以指導企業內部運作和各部門的競爭。
本課程基于以上的思考，萃取互聯網大廠的實戰案例和經驗，設計了一套完整的數據驅動產品優化的課程，此課程所講的產品優化更多的是從體驗、運營、流程、功能等層面展開，同時會涉及相關的思維、方法論、工具、模型等內容，從而讓學員掌握相應的實戰技巧。
【課程收益】
1、在用戶注意力稀缺、平臺流量紅利見頂的當下市場，找到了一條驅動業務增長的新路徑——數據驅動業務增長的能力。
2、理解狹義和廣義的用戶行為數據的概念及其價值
3、掌握數據指標分析體系規劃的思路和原則
4、掌握數據分析的十大模型并將其應用到實際工作之中
5、能夠結合業務和產品更加深入的理解各種紛繁復雜的指標的涵義，及其核心指標、北極星指標的定義和價值
6、掌握數據分析的一些基本概念如數據采集的方法、數據類型和整理方法、有效數據分析的方法和流程等。
7、深刻用戶留存的價值并掌握分析用戶留存的工具和實戰技巧。
【課程對象】
產品經理、數據分析師、UIUE設計師、運營團隊人員、市場分析人員等。
【課程大綱】
一、數據分析驅動產品優化和運營
1、什么是精益數據分析及其作用
案例：用戶購買商品成功的數據模型分析
2、用戶行為數據分析定義和價值
商業社會三種品牌形態的演變
舊品牌
平臺品牌
新品牌——直連用戶DTC
什么是DCT模式
案例：數據助力小程序和私域運營案例
什么是用戶行為數據——狹義和廣義
組合用戶行為數據推演用戶屬性數據
用戶行為數據+用戶屬性數據=用戶360°畫像
用戶行為數據+用戶交易數據=用戶生命周期
3、用戶行為數據的“5+1”要素
4、用戶行為數據的兩個價值
5、數據驅動運營
基礎數據來自哪里
如何篩選需要的數據指標
6、統計數據會說謊
7、如何讓數據靠譜
8、從零開始做數據分析
數據分析做產品設計
數據分析做產品規劃
數據分析做精準營銷
數據分析做渠道運營
9、數據分析常用工具
10、如何進行有效的數據分析
問有效的問題
建立一些假設
尋找正確的數據
分解手中數據的關系
KISS原則
驗證假設和結果的關系?
11、數據分析流程
定義問題
測量
分析
改進
控制
12、常用數據指標
產品運營類指標
產品會員類指標
成本類控制指標
收益控制流指標
ARRR模型和留存率
13、數據指標思路
數據分析的思路及模型
電商人必備數據指標
移動產品數據分析五大維度
案例：巧用用戶畫像進行個性化運營
二、數據分析體系的兩大價值與四個搭建原則
1、數據分析體系的價值
支持經營規劃
支撐過程管理
2、搭建方法
業務分析
體系規劃
四個原則
關注長期，面向對象
分層定責，分維歸因
邏輯清晰，循序漸進
表達清晰，口徑統一
三、數據類型、數據分析十大模型
1、數據類型和特點
定性數據
定量數據
2、數據搜集
數據埋點
第三方數據平臺
3、數據整理
異常數據表現
異常數據原因
異常數據處理
4、 十大數據分析模型
事件分析
漏斗分析
熱圖分析
留存分析
留存魔法師
事件流分析/用戶路徑分析
用戶分群分析
用戶細查
分布分析
歸因分析
四、用戶增長數據指標體系
1、鯨魚模型和用戶留存
鯨魚模型和用戶生命周期概念
用戶生命周期凈值管理
死磕AARRR-硅谷公司也在用的海盜模型
把每一步落到指標里
2、數據指標體系與增長飛輪
關于數據指標體系
用戶數據
行為數據
產品數據
如何選擇指標
好的指標，應該是比率
根據業務重點找核心指標
虛榮指標vs北極星指標
北極星指標的概念
不同產品的北極星指標不同
北極星指標的原則
作業：分析自己所負責的產品的商業模式、核心價值及北極星指標是什么？
虛榮指標與增長飛輪
亞馬遜增長飛輪概念
增長飛輪與第二曲線
如何用指標解決問題？
思考題：自己所負責的產品當前所處的階段以及當前階段的常見關鍵指標是什么？
3、什么是用戶增長
用戶增長的概念
已經驗證了市場需求PMF
可被規模性擴張
PMF驗證產品的價值
創新擴散曲線
增長黑客的工作
關注整個用戶生命周期，而不僅僅是獲客階段
通過數據驅動的方法，不斷試驗迭代
將增長機制產品化，把增長做到產品里面去
五、用戶留存以及如何通過數據驅動產品優化提高留存率
1、留存指標是產品所有指標中最重要的一個指標！
用戶留存率每提高5個百分點，利潤就會提高25~ 95個百分點
獲取新用戶的成本太高
而且現在爭奪優質在線平臺的競爭越來越激烈, 這導致廣告成本不斷飆升
2、不管獲客怎么樣，留存率會改變累積用戶的斜率
3、RARRA模型突出了用戶留存的重要性
4、RARRA模型的真正的價值
實現二次購買/復購，拉長用戶的生命周期
實現交叉購買
實現低成本的拉新獲客
5、留存率累計效應差距巨大
6、留存和用戶生命周期、收入的關系
7、留存的幾種算法
用戶屬性
時間維度
8、留存分析模型一：Cohort Analysis
新老用戶同期群分析(Cohort Analysis)方法
如何繪制同期群數據表
如何分析同期群的數據：橫向、縱向
為什么要區分新、老用戶
留存用戶的顆粒度拆分及黏性指標分析
DAU/MAN：用戶黏性指標分析
用戶分層模型：RFM
什么是R/F/M
RFM→FMR→FMP
RFM的優點和局限性
RFM的深層問題
9、留存分析模型二：渠道同期群分析方法
10、留存分析模型一：產品功能留存矩陣
分析了解各個功能的價值
找到各個功能的提升空間
通過功能優化來整體提升用戶留存
案例：咪咕音樂：如何找到影響留存率的最關鍵核心指標以及如何設計優化方案
找到提升用戶留存率的關鍵點（Magic Number）
思考題：假設收藏功能對于留存率的重要性是顯著的，那么你打算怎樣優化收藏功能呢？從哪幾個維度或方法進行優化
六、數據驅動運營實例
1、渠道效果分析
2、優惠券分析
3、用戶留存分析
4、商品分析
5、產品關鍵任務流程優化
七、用戶運營與用戶數據分析
用戶生命周期
產品生命周期定義和價值
產品生命周期各階段重點
產品生命周期個階段特點
產品生命周期個階段運營策略
產品生命周期與波士頓矩陣
產品生命周期與產品創新擴散曲線
用戶分層
金字塔級用戶分層
雙金字塔分層
用戶分群
RFM模型分群
不同行業的RFM變體模型
算法分群
用戶激勵
用戶畫像
用戶畫像概念深入解讀
用戶畫像標簽體系
User Person與User Profile
5、用戶數據運營的15種思維模型
AARRR漏斗模型
RARRA模型新漏斗
帕累托分層模型
金字塔分層模型
RFM用戶分析模型
單用戶價值模型
用戶生命周期（LTV/ARPU/ARPPU）模型
用戶盈利能力模型
用戶增長模型
用戶心理常見5種模型
用戶上癮4步曲模型
用戶裂變病毒系數K值模型
用戶調研實操模型
常見用戶體系搭建模型
游戲化管理用戶模型
產品優化課程
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/311706.html
已開課時間(jian)Have start time
- 陳博
[僅限會員]
產品管理內訓
- 《雙碳和產品思維》 企業如 聶明(ming)
- 《向華為學管理——企業新產 何重軍
- 《全局思維開發產品，讓企業 聶明
- 《匠人精神-打造產品質量優 劉艷萍
- 服務宣傳與產品推廣 李璐
- 《產品需求分析與需求管理》 聶明
- 《產品經理核心能力修煉》 何重軍(jun)
- 產品設計和產品運營人員綜合 鐘理勇
- 集成產品開發IPD核心理念 何重(zhong)軍
- 《快速變革時代下的新品洞察 聶明(ming)
- 《產品思維助力渠道開發》 聶(nie)明
- 《用戶洞察與品類設計—產品 聶明