假定你是一家快速成长的电商企业的联合创始人，并对公司的用户和营收增长负责。 在经过早期的MVP验证通过后，你带领整个公司走向快速增长阶段，这个时候最令人头疼的问题是什么？ 特别是当你带领运营增长团队已经摸索出有效获取新客户的打法时，随之而来的挑战也来了。 比如： 流失用户是谁，需求是什么？ 流失后如何获得用户信息、创造触达手段？ 新用户的主要行为是什么？ 用户的需求是否被满足？ 用户为什么不用产品的功能？ 缺乏新用户画像数据，如何开展精准营销？ 如何科学合理评估渠道价值及分配预算？ 对于一个在线…

我和DailyYoga的Stella直播谈了如何在海外推广APP，如何在早期验证自己的出海业务可以盈利、海外营销推广怎么做等等问题。

AB test看起来是一个非常普遍的数据请驱动产品，实际上从一些案例看企业会有很多误区。 我们曾经看到一个化妆品头部企业，仅仅调整了注册和访客登录的Web页面排列顺序，就在注册转换率上获得了30%的提升，后续的订单转换和订单金额都随之上涨了17%和15%。后续两个业务指标似乎佐证了那个看似完全不合理的注册转换率增长。 但仅仅依靠更改排列顺序就能获得30%的提升着实让人不敢相信，我不能从这个案例中学习到任何结论，反而更好奇的点是：是什么促使产品运营人员做出了这个实验版本，是什么逻辑或者知识促使他做…

谈谈归因模型 我们社群里一位大厂负责运营的同学曾吐槽：“对于广告点击，遇到最大的的疑惑就是，广告平台的下载数据和app增量数据永远对不上。而且差异巨大。感觉归因问题，也变成了研发说了算，到最后的分析颗粒度，就变成了安卓和IOS · 由于各种原因，市场渠道越来越不敢在移动端投入。“ 今天我们就谈谈渠道归因到底是什么？ 通过跨线上渠道，线上和线下渠道以及用多种设备来识别用户是数字广告非常关键的一部分，它让广告主能够更好地理解他们的用户是如何与品牌互动的，以及让广告主知道该如何改善用户体验。 但更重要…

在618进行的如火如荼的这个夏天，或许每个企业的高层都在力图避免陷入寒冬中的增长瓶颈。看看我曾经工作过的企业携程，作为创始人之一的梁建章先生的直播也是拼了。 但是该增长的企业仍然在持续增长，并且不断在走出创新发展的道路。 在进入6月份后，大部分我知道的消费类公司都在积极恢复今年的营销运营，但是大家口袋里的钱都不够用，广告预算也难以维持去年的水平。 回到DTALK.org一直以来的主张，如何通过数据驱动决策的能力让企业可以获得洞察市场（用户）变化的能力，在这个特殊的时期变得尤为重要。 之前我们组织…

这篇文章谈了一下A/B测试最佳实践及问答，希望对大家有帮助。 1、AB测试是什么？ A/B测试是一种科学的试验方法，可以利用少量样本对决策进行测试，从而在决策被广泛执行之前准确预测其实施效果。 A/B测试在科学试验，医疗健康，农业，广告等领域都有重要应用。严格的A/B试验的实施比较复杂，门槛和成本比较高，往往只能用在很关键的决策中。 互联网行业因为用户主要在线上，试验实施和样本数据采集很方便，可以大量进行A/B测试，大大提高了决策的科学性和有效性。 Google和Amazon最早建设了完善的A/…

1945年，范内瓦尔.布什（Vannevar Bush）在文章《As We May Think》中提出的一种Memex，具备交叉引用能力来播放图书和影片，并记录新信息，同时提供在资料之间建立关联的功能，读者可以依照自己的喜好形成新的线性顺序，甚至加上自己的补充或评论，并共享。他人只要键入建立链接的作者的索引代码，就可以追溯到这些关联。 最近我花时间在读“创新者”这本书，书中提到的范内瓦尔·布什Vannevar Bush教授。 布什教授是二战时期美国最伟大的科学家和工程师之一（他也是香农定理发明者…

本文是由汽车充电桩平台电动生活的技术产品负责人王晓强和DTALK创办人顾青之间就创业企业如何逐步走向数据驱动这件事的对话组成。 电动生活是一个覆盖了全国300个城市充电桩，100家充电桩企业的电动车出行服务平台，通过实地勘查的方式提供了中国最准确覆盖最广的新能源出行信息，并支持免扫码无感充电的用户体验。 电动生活可以在APP store里下载，以下是该APP的一些主要特点： 以下是电动生活王晓强的问题： 我的问题如下: – 对于初创的企业。功能实现及验证是比较紧急和重要的，那数据驱动…

文章开始之前，提2个基本概念： 用户生命周期是指：用户从第一次使用APP，到最后一次打开APP，这段时间，我们把定义为用户生命周期。用户生命周期价值是指在用户生命周期内能通过电商、付费、广告、游戏等模式带来商业价值，同时用户信息和数据也是重要的商业资产。 产品生命周期指产品从投入市场到更新换代和退出市场所经历的全过程，一般分为导入（进入）期、成长期、成熟期、饱和期、衰退（衰落）期五个阶段。 产品处在不同的生命周期阶段，所能带来的商业价值也不一样，在导入期、成长期，为了获取更多的用户和用户体验，一…

互联网是一个建立在数据之上的服务行业，数据质量的好坏直接影响到企业的生存能力和竞争力。如果数据质量不佳，便容易给企业带来以下危害： 干扰运营分析、影响决策 影响算法模型质量，导致服务不够智能化 耗费人力，分析师、算法工程师、数据科学家因为数据质量问题推倒工作重来。 接下来我将介绍数据质量的评估维度，基于猛犸大数据平台的提高数据质量的方法，并讲解猛犸大数据平台数据质量的具体功能。 一、数据质量评估 关于如何评估数据质量，业界有很多标准，这里主要从以下四个方面去评估： 完整性 数据的记录和信息是否完…