2022年7月的思考总结

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共 1235字,需浏览 3分钟

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2022-08-02 15:46

每月思考专栏持续进行,下面是7月的一些思考和摘录,希望对你有启发~

01.增长思路更新

大家在想增长机会时,思路一般是:
1、收入公式
1)按结构拆解,现有收入构成有哪些部分,能不能新增一些特殊收入,比如罚款
2)按指标拆解,最常见的。GMV=流量*转化率*客单价*(1+复购率),接下来的增长手段很常见:
a.如何提高获客效率,把盘子变大
b.如何提高匹配效率,让更多用户买单
c.如何提高流程效率,让漏损更小
d.如何降低产品门槛,让更多人进来。这里不涉及流程,主要指决策门槛,如价格、信任
e.如何提高复购,提高留存
f.如何提高流量运用效率,做好产品互导机制
2、成本公式
1)如何降低获客成本?
2)如何减少人工介入成本,把人工转为自动化?

02.评估想法是否靠谱

在评估一个想法是否靠谱时,一般要从两个角度看:
1、用户侧:
价值:解决了用户什么问题?是否符合新体验—旧体验-迁移成本>0,而且体验是很多倍的提升
成本:理解成本、心理成本、操作成本、资金成本如何?
2、业务侧:
价值:产品价值大不大?产品价值=能提高的转化率*覆盖用户数
成本:开发成本、营销成本、风险成本如何?

03.数据分析方法

一、单指标分析法
1 周期性分析法:分析指标是否有周期性规律
季节:春夏秋冬
月份:月初,月中,月末
周:工作日,周末
日:早上,中午,下午,晚上,半夜
2 结构分析法:按照人货场维度拆解指标,分析数据变化的原因,或者制定目标
人:按客群拆解,如按年龄性别地域
货:按商品大类和商品细分
场:按广告渠道
3 分层分析法:当数据出现较多的极端情况,平均值代表不了总体时,则采用分层分析法。
分层分析是对个体做分层,找关键指标做分层
分层过程关注极端个案和平均值差异
二、多指标分析法
1 矩阵分析
定义:把两个独立出现的事交叉组合,即矩阵分析法,两个指标相关性低时可采用此方法。
特点:矩阵法自带标准,很容易发现问题,应用广泛
如何做:将两个指标求出平均值,高于平均值的定义为高,低于平均值的定义为低,然后画散点图到象限中,把第一象限分成四部分。
不适合场景:当两个指标高度相关,则不适合用矩阵法
2 指标拆解
与结构分析差异:指标拆解是把大指标拆解出子指标,所以会产生新指标。但结构分析不会产生新指标,还是旧指标
每个拆解的指标,最好能对应到每个业务动作
指标拆解和结构分析一起运用更好
3 漏斗分析
指连续动作的转化情况,很常见的数据分析方法

04.纳瓦尔对幸福的理解

1、幸福的含义主要是没有痛苦,没有欲望,不沉溺于对未来或过去的思考,真正拥抱当下,拥抱现状,拥抱现实的一切。
2、幸福是一种选择,主要来自你对世界的评判,不加以评判接受事实,就会感到幸福
3、幸福来源于接受现实,而不是改变外部环境
4、幸福是内心平静,不是开心快乐
5、幸福源于内在动机,不是外界强加的
6、幸福是降低欲望。欲望是不得到想要的东西,就不会快乐
7、幸福就是满足现状
参考书籍:《纳瓦尔宝典》,参考课程:陈老师的数据分析课


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