數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析的“隱形門檻”:為什么應(yīng)用統(tǒng)計(jì)出身的分析師,總能做出正確決策? 為什么同樣是分析師,有人總能一針見血,有人卻陷入“數(shù)據(jù)陷阱”?本文從應(yīng)用統(tǒng)計(jì)的訓(xùn)練邏輯出發(fā),揭示數(shù)據(jù)分析中的“隱形門檻”,幫助你理解真正有決策力的分析師,到底在思考什么。 極懶產(chǎn)品經(jīng)理 產(chǎn)品決策應(yīng)用統(tǒng)計(jì)案例分析
數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)異動歸因系列(一):元素歸因 在數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品世界里,異動數(shù)據(jù)往往是業(yè)務(wù)波動的前奏,卻也是最難追溯的謎團(tuán)。本系列首篇《元素歸因》將帶你拆解數(shù)據(jù)異動的底層邏輯,從“歸因?qū)ο蟆钡念w粒度入手,厘清指標(biāo)背后的行為元素與系統(tǒng)機(jī)制。 大灣區(qū)妙妙蛙 數(shù)據(jù)異動歸因系列文章經(jīng)驗(yàn)分享
數(shù)據(jù)分析 用數(shù)據(jù)解密信息傳播的生命周期 信息傳播不是一場隨機(jī)擴(kuò)散,而是一條可被數(shù)據(jù)刻畫的生命周期曲線。從爆發(fā)到沉寂,每一次點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)發(fā)與互動背后,都藏著可被量化的傳播邏輯。本文通過真實(shí)案例與數(shù)據(jù)建模,拆解信息傳播的關(guān)鍵階段與影響因子,幫助內(nèi)容從“被動擴(kuò)散”走向“可控增長”,為內(nèi)容運(yùn)營者與產(chǎn)品人提供一套可復(fù)用的認(rèn)知框架。 用戶體驗(yàn)大學(xué)堂 信息傳播生命周期經(jīng)驗(yàn)分享
數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)治理0-1階段:核心技術(shù)能力建設(shè)與務(wù)實(shí)實(shí)踐 本文聚焦于0-1階段優(yōu)先級第一的核心技術(shù)能力建設(shè),深入探討數(shù)據(jù)盤點(diǎn)與資產(chǎn)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量基線建立、數(shù)據(jù)安全基石筑牢三大領(lǐng)域的務(wù)實(shí)方法與工具選型考量,強(qiáng)調(diào)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合,凸顯產(chǎn)品經(jīng)理在需求轉(zhuǎn)化與落地驅(qū)動中的核心價(jià)值。 阿堂 從0到1數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗(yàn)總結(jié)
數(shù)據(jù)分析 訂閱的力量:SaaS訂閱的數(shù)據(jù)指標(biāo)和分析模型 在SaaS(軟件即服務(wù))行業(yè),訂閱模式已成為主流的商業(yè)模式之一。然而,如何有效監(jiān)控和優(yōu)化訂閱業(yè)務(wù)的商業(yè)化表現(xiàn),是每個(gè)SaaS產(chǎn)品管理者面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。本文深入探討了SaaS訂閱的核心數(shù)據(jù)指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)分析模型,詳細(xì)介紹了商業(yè)化收入指標(biāo)、客戶價(jià)值指標(biāo)以及SaaS健康度指標(biāo),并結(jié)合實(shí)際案例,展示了如何通過這些指標(biāo)和模型來診斷訂閱產(chǎn)品的問題并做出商業(yè)決策。 三白有話說 SaaS產(chǎn)品分析模型數(shù)據(jù)指標(biāo)
數(shù)據(jù)分析 如何結(jié)構(gòu)化的拆解分析DAU 在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代,提升APP的日活躍用戶數(shù)(DAU)是眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和產(chǎn)品經(jīng)理的核心目標(biāo)之一。本文將深入探討如何結(jié)構(gòu)化地拆解和分析DAU,從明確問題的口徑、拆解問題的本質(zhì),到找到解決問題的主要條件,再到具體的行動方案。 跳跳堂 DAU數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)分享
數(shù)據(jù)分析 虛高的ARR,才是AI商業(yè)最大“泡沫” 在AI領(lǐng)域,年度經(jīng)常性收入(ARR)這一指標(biāo)被廣泛用于評估企業(yè)的價(jià)值,但其適用性卻飽受爭議。本文深入剖析了ARR在AI企業(yè)中的應(yīng)用問題,指出ARR的虛高現(xiàn)象如何成為AI商業(yè)領(lǐng)域的最大“泡沫”。 烏鴉智能說 AI公司ARR商業(yè)模式
數(shù)據(jù)分析 學(xué)不會這套數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,活該你做基層數(shù)據(jù)分析師(中) 那我們接著上篇就先從三個(gè)層級開始,逐步給大家講解每一個(gè)模塊分別代表著什么含義,還是用 “硬核私房菜” 這個(gè)餐廳來作為貫穿始終的案例,方便大家理解。? 財(cái)源滾滾 數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)指標(biāo)案例分析
數(shù)據(jù)分析 BI里的北極星指標(biāo),你一定沒想到! 數(shù)據(jù)驅(qū)動商業(yè)發(fā)展,現(xiàn)在BI(商業(yè)智能)數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)決策的重要工具。本文將深入探討B(tài)I中的北極星指標(biāo),揭示其常見誤區(qū),并探討如何正確理解和應(yīng)用這一重要指標(biāo),以助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)真正的業(yè)務(wù)增長。 風(fēng)姑娘的數(shù)字視角 個(gè)人觀點(diǎn)數(shù)據(jù)指標(biāo)行業(yè)觀察
數(shù)據(jù)分析 用數(shù)據(jù)驅(qū)動,而非感覺驅(qū)動 在現(xiàn)代企業(yè)管理中,如何實(shí)現(xiàn)高效的價(jià)值分配與人才管理?本文通過OKR方法論和具體案例,展示了如何將抽象的“態(tài)度”“能力”轉(zhuǎn)化為可量化指標(biāo),從而精準(zhǔn)篩選、培養(yǎng)和激勵(lì)人才。同時(shí),強(qiáng)調(diào)了競爭機(jī)制在標(biāo)準(zhǔn)制定中的關(guān)鍵作用,倡導(dǎo)用數(shù)據(jù)驅(qū)動管理,取代主觀感覺,提升組織效率和人才質(zhì)量。 盜坤 OKR個(gè)人觀點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動
數(shù)據(jù)分析 「客服金指標(biāo)」還是「數(shù)據(jù)陷阱」?一次性解決率的雙面真相與實(shí)戰(zhàn)指南 作為在客服管理領(lǐng)域摸爬滾打多年的老兵,今天我想和各位聊聊客服界的"網(wǎng)紅指標(biāo)"——一次性解決率(FCR:First?Contact?Resolution)。 化文龍 一次性解決率智能客服經(jīng)驗(yàn)分享
數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)挖掘:數(shù)據(jù)角度沙里淘金,重塑數(shù)字化轉(zhuǎn)型 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,企業(yè)積累了海量的數(shù)據(jù),但如何從這些數(shù)據(jù)中提取價(jià)值,實(shí)現(xiàn)真正的降本增效,成為許多企業(yè)面臨的難題。本文從數(shù)據(jù)挖掘的角度出發(fā),深入探討了數(shù)據(jù)挖掘的定義、價(jià)值以及實(shí)施步驟,供大家參考。 壹叁零壹 數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)分享