Canada Data

数据一般分为： 业务数据：用于监测业务进展和健康度。如：流量、用户数、活跃用户数、销售额等。 基础数据：用于描绘用户画像或给用户打标签。如：年龄、地区、职业、喜好、学校、性别、家庭状况等。 行为数据：用于对用户成长路径、用户行为特征等进行分析。如：用户使用某功能或购买某商品、消费某内容等。 策略：就是基于模型和数据发现的机会点形成的实验假设，基于假设设计的产品或运营方案。 模型依赖数据，数据指导策略，策略反哺模型。


所以增长的框架大概可能是长这样： 底层的业务逻辑：结合商业模式 哥斯达黎加 whatsapp 号码列表 和产品用户路径来搭建增长模型和指标体系；增长模型一般有RRR，全链漏斗型，因式分解型，全定量模型。其中全定量模型最复杂，可以把产品外增长的各种渠道投放包括裂变因子都包含进来，也能用来做流量预测和成本预测。 中间层的关键驱动手段：数据分析实验、数据分析梳理用户路径——采集数据——数据监测——数据分析——制定策略。 应用层的解决增长问题：外增长渠道投放、裂变等，内增长激活、留存、活跃、防流失、召回、付费等。


初步概述 关于底层业务逻辑和关键驱动手段后续再整理 下面聊下对于具体的增长问题的一些常用方法 新用户激活 这块相对简单点，网上有很多文章讲解，一般熟悉的比如H时刻、魔法数字、ohort分析等等，这里不做过多描述。 用户留存 这块难度和复杂度都会比较大一些，也会有很多方法：这里先列个大概的框架： 前置条件：做留存前，需要先评估产品提留存的难度； 留存曲线：通过留存曲线，评估留存情况并发现问题； 数据分析：通过分析洞察机会，找到留存问题，明确发力点； 留存方案：根据数据分析，给出产品方案。