这是一篇讲解用户行为分析的推荐书单和总结

简介: 推荐有关用户行为的书单,对其中一本进行总结:能对用户行为数据发挥价值的过程建立系统的认知,主要是给出了指标体系的建设,针对搜索这个场景举了一个例子。让读者能够快速实践。

写在前面

技术文延迟了

本来计划参加活动的还有一篇,应该是一篇技术翻译文,但是那篇文章太难了,看我过我以往文章的同学,应该能理解,我的文章很少有3000字数以下的,而且如果不是来自谷歌(主要因为是内容都反复被验证过,其次公开资料也不存在内容侵权),就一定会是我自己的一些想法或者吐槽,而且大多都不仅仅停留在牢骚阶段。但前段时间熬夜太多,最近身体不是很舒服,那篇文章只能先搁置。

还好我有存货

不过还好我有一些存货,其中在双十一后买了几本书,从中看了一些内容,可以和大家分享一下,所以这篇文章风格会比较“朴实”,本文约2600字,不是书中摘抄,是总结后的总结,有购书链接,有读书计划,也有例子,还有我认为能直接帮助个人或公司提高的内容。

京东购书

这几本书在jd购书记录如下:

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今年京东双十一受疫情影响较大,到手后,实体书如下图,每本书都不太厚,每次只看一个或者两个同时翻起来都不错。

实体书到货

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购书链接

我把京东链接给大家整理了一下,借助100-50的优惠下来254,力度还是蛮大的,感兴趣的小伙伴可以拍下。

选书参考

为什么要推荐这几本书,也跟大家说一下我选择的理由。

  1. 首先,这有点像是选一个好学校还是一个好专业的个人喜好,我的选择是好学校的好专业。这四本书都是大出版社,两本机械工业出版社、三本电子工业出版社。一本翻译,三本国内书(这里不是逻辑题)。
  2. 其次,这有点像是看理论还是看实操的个人喜好,我的选择是看实操的时候得到自己的结论。这四本书充满了大量的数据表格图表,作者有growingio的创始人,还有一本作者就好几个数据科学的博士。
  3. 最后,可以先从网上看一下电子版,这个一定要看,重点在于看序、目录。因为这两部分能帮助快速了解整本书的大概内容和结构。

正文

第一本书 用户行为分析:如何用数据驱动增长,点我可以跳转京东链接

作者是growinIo的创始人,践行数据驱动增长20年。这本书

  • 共6章
  • 300页

阅读对象

有一定工作经验的产品经理、数据分析师、互联网运营人员、数据运营人员。

我自己制作的三种阅读计划

看了以后,发现内容还不是很难,术语和逻辑思维都比较容易看懂。我基本三天看完。对于想看这本书的同学,我推荐以下三种看书计划:

  • 最慢:每天半个小时,每次20页,大约15天
  • 适度:每次50-80页,大约5天看完
  • 最快:每次150页,大约两个半天看完

因为是非常偏从实践得出理论的书籍,所以里面实践贴合比较紧密。读起来也不弯弯绕绕,我将其中精华整理如下:

指标体系建设+数据收集阶段+数据分析

其中指标按照内容分为了:

  • 增长指标
  • 活跃度指标
  • 变现指标。

按照等级分为了:

  • 一级
  • 二级
  • 三级

有关指标划分可以见下图,这部分内容是经验,可以直接抄走,再结合自身公司情况进行指标体系建设。

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大家应该也看到上图,其实横向纵向都做了拆分,首先需要解决,为什么需要分级,如何分级?

为什么要做指标分级

这个问题是因为,

  • 指标分级需要更高的能力和技巧,直接进阶
  • 数据本身也是分层的,直接比较分析

指标分级讲解

一级指标及示例

一级指标,是全公司都认可的,衡量业绩的核心指标,可以直接来指引公司的战略目标,衡量公司的业务达成情况。 举个例子,对于获客来讲,新注册的活跃用户数就是一个一级指标

二级指标及示例

二级指标,是对以及指标的路径分析拆解,是流程中的指标,通过查看二级指标,结合一定的嗯历史经验,能够快速定位问题的根源。 举个例子,订单数量,活跃用户数都可以算是二级指标。

三级指标及实例

三级指标,是针对二级指标的路径分析拆解,通常以子流程或个体的方式去定义。在二级指标波动定位后,可以根据经验定位三级指标。 例如:一级指标是gmv,拆解后是转化率的二级指标,那么ios的转化率的提升,可能就是三级指标。

指标体系用在哪里:打造黄金落地页+不同指标提高转化率分析

打造黄金落地页 落地页又被称为着陆页或者引导页,在互联网营销中,广告土方、活动运营、表单收集等成精都会应用落地页。作为用户点击跳转到的第一个页面,落地页是整个营销漏斗中的核心环节,承担着流量承接、转化承接的重要作用。

落地页制作模型lift

可以使用lift模型包含打造黄金落地页的六大核心元素:

  • 价值主张
  • 分散性
  • 相关性
  • 清晰度
  • 紧迫性
  • 交流程度

举个例子

针对以上阐述,咱得举个例子吧。

假如,我们将“有效衡量搜索价值权重”作为目标,根据经验判断,对应的策略有:

  1. 通过搜索价值权重品类拆分,定位可优化的品类
  2. 找到高价值的搜索词,知道热搜词和活动运营

用户路径模型

在这个场景中,对应的模型应该是:

使用搜索框----看到相关推荐或历史记录等推荐搜索-----输入关键词搜索-----得到搜索结果-----进入心仪的搜索结果详情页----完成转化

根据模型拆解指标和用户路径

搜索价值权重拆分成123级指标

image.png


总结

如果仔细看了上图的模型,应该对如何拆解指标、设定指标有了比较清晰的理解。

如果还没理解,可能是文章篇幅较短,或者表达缘故,我建议购买用户行为分析:如何用数据驱动增长,通过书中图文并茂的讲解,来体会用户行为分析如何驱动增长

书籍心得

整体来看,很像okr的目标拆解,所以对于拆解目标或者指标分级的人的要求就很高,这很像倒推的根因分析,更需要经验。

经过经验整理后的数据,能够制作看板,这就好比汽车的仪表盘,帮助司机获得指标数据,既能保证行驶安全,也能有的放矢,加速或洞察业务,发现业务潜在提升点或存在的问题。

所以基本上看板也是对一二三级指标建立的分析,对于如何展示哪些指标就有了更深刻的认识。

写在最后

以上便是第一本书的总结,其中最重要的指标体系建设,我已经做了总结和归纳,可以方便同学快速入门,迅速转化成对于个人和公司成长最有益的事情。

往期文章(包含部分掘金上榜文章)

谷歌谈SPA架构是如何影响网站核心指标的?

《谷歌教你如何说服老板为用户体验掏钱(2)-提高收入18%的实践案例》

《谷歌教你如何说服老板为用户体验掏钱(1)- 电商品牌的最佳实践》

《国内第一篇讲如何减少卡顿的代码级别详细文章

《前端同学如何快速制定业务大盘

《巧用火焰图快速分析链路性能》

《前端可观测性的几个基础指标-1022

《某费控独角兽公司的技术分享--如何提高用户体验》

《对前端性能优化的一些小看法

《网站性能优化技巧》

《前端应用性能应该采集的数据》

《网站性能之单页面应用的杂谈》

《web应用简析》

《裸奔的前端绿皮车

《快速搭建全链路平台

《报错/卡顿是制约产品体验的关键因素

《VIP客户用户体验-追踪方案草稿》

《四个简单例子教你提高用户体验》


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