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中國(guó)企業(yè)培訓(xùn)講師
《用戶行為數(shù)據(jù)分析與產(chǎn)品優(yōu)化課程》
 
講師:陳博 瀏覽次數(shù):75

課程描述INTRODUCTION

· 產(chǎn)品經(jīng)理· 運(yùn)營(yíng)總監(jiān)· 中層領(lǐng)導(dǎo)

培訓(xùn)講師:陳博    課程價(jià)格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

產(chǎn)品優(yōu)化課程
 
【課程背景】
所有企業(yè)的運(yùn)營(yíng)根本是用戶,用戶是一個(gè)企業(yè)持續(xù)運(yùn)營(yíng)下去的源泉,如果沒(méi)有用戶,企業(yè)必將死亡。因此,用戶行為分析就變成了最重要的事情,比你的招聘計(jì)劃,年度規(guī)劃等等重要的多。那么,想研究用戶行為單純靠想是不行的,用戶在我們的網(wǎng)站、app上瀏覽之后,*留下的不是腳印,而是數(shù)據(jù)。當(dāng)然,前提是你的企業(yè)足夠重視數(shù)據(jù),對(duì)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行了監(jiān)測(cè)和留存。如果你做了這一步,恭喜你,你已經(jīng)超越了60%的同行競(jìng)品。
用戶行為其實(shí)涵蓋了我們所有日常進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析。讓用戶的行為數(shù)據(jù),指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)、指導(dǎo)產(chǎn)品迭代更新、甚至可以指導(dǎo)企業(yè)內(nèi)部運(yùn)作和各部門的競(jìng)爭(zhēng)。
本課程基于以上的思考,萃取互聯(lián)網(wǎng)大廠的實(shí)戰(zhàn)案例和經(jīng)驗(yàn),設(shè)計(jì)了一套完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化的課程,此課程所講的產(chǎn)品優(yōu)化更多的是從體驗(yàn)、運(yùn)營(yíng)、流程、功能等層面展開(kāi),同時(shí)會(huì)涉及相關(guān)的思維、方法論、工具、模型等內(nèi)容,從而讓學(xué)員掌握相應(yīng)的實(shí)戰(zhàn)技巧。
 
【課程收益】
1、在用戶注意力稀缺、平臺(tái)流量紅利見(jiàn)頂?shù)漠?dāng)下市場(chǎng),找到了一條驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的新路徑——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的能力。
2、理解狹義和廣義的用戶行為數(shù)據(jù)的概念及其價(jià)值
3、掌握數(shù)據(jù)指標(biāo)分析體系規(guī)劃的思路和原則
4、掌握數(shù)據(jù)分析的十大模型并將其應(yīng)用到實(shí)際工作之中
5、能夠結(jié)合業(yè)務(wù)和產(chǎn)品更加深入的理解各種紛繁復(fù)雜的指標(biāo)的涵義,及其核心指標(biāo)、北極星指標(biāo)的定義和價(jià)值
6、掌握數(shù)據(jù)分析的一些基本概念如數(shù)據(jù)采集的方法、數(shù)據(jù)類型和整理方法、有效數(shù)據(jù)分析的方法和流程等。
7、深刻用戶留存的價(jià)值并掌握分析用戶留存的工具和實(shí)戰(zhàn)技巧。
 
【課程對(duì)象】
產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)分析師、UIUE設(shè)計(jì)師、運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)人員、市場(chǎng)分析人員等。
 
【課程大綱】
一、數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和運(yùn)營(yíng)
1、什么是精益數(shù)據(jù)分析及其作用
案例:用戶購(gòu)買商品成功的數(shù)據(jù)模型分析
2、用戶行為數(shù)據(jù)分析定義和價(jià)值
商業(yè)社會(huì)三種品牌形態(tài)的演變
舊品牌
平臺(tái)品牌
新品牌——直連用戶DTC
什么是DCT模式
案例:數(shù)據(jù)助力小程序和私域運(yùn)營(yíng)案例
什么是用戶行為數(shù)據(jù)——狹義和廣義
組合用戶行為數(shù)據(jù)推演用戶屬性數(shù)據(jù)
用戶行為數(shù)據(jù)+用戶屬性數(shù)據(jù)=用戶360°畫像
用戶行為數(shù)據(jù)+用戶交易數(shù)據(jù)=用戶生命周期
3、用戶行為數(shù)據(jù)的“5+1”要素
4、用戶行為數(shù)據(jù)的兩個(gè)價(jià)值
5、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自哪里
如何篩選需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)
6、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)謊
7、如何讓數(shù)據(jù)靠譜
8、從零開(kāi)始做數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析做產(chǎn)品設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)分析做產(chǎn)品規(guī)劃
數(shù)據(jù)分析做精準(zhǔn)營(yíng)銷
數(shù)據(jù)分析做渠道運(yùn)營(yíng)
9、數(shù)據(jù)分析常用工具
10、如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析
問(wèn)有效的問(wèn)題
建立一些假設(shè)
尋找正確的數(shù)據(jù)
分解手中數(shù)據(jù)的關(guān)系
KISS原則
驗(yàn)證假設(shè)和結(jié)果的關(guān)系?
11、數(shù)據(jù)分析流程
定義問(wèn)題
測(cè)量
分析
改進(jìn)
控制
12、常用數(shù)據(jù)指標(biāo)
產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)類指標(biāo)
產(chǎn)品會(huì)員類指標(biāo)
成本類控制指標(biāo)
收益控制流指標(biāo)
ARRR模型和留存率
13、數(shù)據(jù)指標(biāo)思路
數(shù)據(jù)分析的思路及模型
電商人必備數(shù)據(jù)指標(biāo)
移動(dòng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析五大維度
案例:巧用用戶畫像進(jìn)行個(gè)性化運(yùn)營(yíng)
 
二、數(shù)據(jù)分析體系的兩大價(jià)值與四個(gè)搭建原則
1、數(shù)據(jù)分析體系的價(jià)值
支持經(jīng)營(yíng)規(guī)劃
支撐過(guò)程管理
2、搭建方法
業(yè)務(wù)分析
體系規(guī)劃
四個(gè)原則
關(guān)注長(zhǎng)期,面向?qū)ο?/div>
分層定責(zé),分維歸因
邏輯清晰,循序漸進(jìn)
表達(dá)清晰,口徑統(tǒng)一
 
三、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)分析十大模型
1、數(shù)據(jù)類型和特點(diǎn)
定性數(shù)據(jù)
定量數(shù)據(jù)
2、數(shù)據(jù)搜集
數(shù)據(jù)埋點(diǎn)
第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)
3、數(shù)據(jù)整理
異常數(shù)據(jù)表現(xiàn)
異常數(shù)據(jù)原因
異常數(shù)據(jù)處理
4、 十大數(shù)據(jù)分析模型
事件分析
漏斗分析
熱圖分析
留存分析
留存魔法師
事件流分析/用戶路徑分析
用戶分群分析
用戶細(xì)查
分布分析
歸因分析
 
四、用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系
1、鯨魚(yú)模型和用戶留存
鯨魚(yú)模型和用戶生命周期概念
用戶生命周期凈值管理
死磕AARRR-硅谷公司也在用的海盜模型
把每一步落到指標(biāo)里
2、數(shù)據(jù)指標(biāo)體系與增長(zhǎng)飛輪
關(guān)于數(shù)據(jù)指標(biāo)體系
用戶數(shù)據(jù)
行為數(shù)據(jù)
產(chǎn)品數(shù)據(jù)
如何選擇指標(biāo)
好的指標(biāo),應(yīng)該是比率
根據(jù)業(yè)務(wù)重點(diǎn)找核心指標(biāo)
虛榮指標(biāo)vs北極星指標(biāo)
北極星指標(biāo)的概念
不同產(chǎn)品的北極星指標(biāo)不同
北極星指標(biāo)的原則
作業(yè):分析自己所負(fù)責(zé)的產(chǎn)品的商業(yè)模式、核心價(jià)值及北極星指標(biāo)是什么?
虛榮指標(biāo)與增長(zhǎng)飛輪
亞馬遜增長(zhǎng)飛輪概念
增長(zhǎng)飛輪與第二曲線
如何用指標(biāo)解決問(wèn)題?
思考題:自己所負(fù)責(zé)的產(chǎn)品當(dāng)前所處的階段以及當(dāng)前階段的常見(jiàn)關(guān)鍵指標(biāo)是什么?
3、什么是用戶增長(zhǎng)
用戶增長(zhǎng)的概念
已經(jīng)驗(yàn)證了市場(chǎng)需求PMF
可被規(guī)模性擴(kuò)張
PMF驗(yàn)證產(chǎn)品的價(jià)值
創(chuàng)新擴(kuò)散曲線
增長(zhǎng)黑客的工作
關(guān)注整個(gè)用戶生命周期,而不僅僅是獲客階段
通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,不斷試驗(yàn)迭代
將增長(zhǎng)機(jī)制產(chǎn)品化,把增長(zhǎng)做到產(chǎn)品里面去
 
五、用戶留存以及如何通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化提高留存率
1、留存指標(biāo)是產(chǎn)品所有指標(biāo)中最重要的一個(gè)指標(biāo)!
用戶留存率每提高5個(gè)百分點(diǎn),利潤(rùn)就會(huì)提高25~ 95個(gè)百分點(diǎn)
獲取新用戶的成本太高
而且現(xiàn)在爭(zhēng)奪優(yōu)質(zhì)在線平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈, 這導(dǎo)致廣告成本不斷飆升
2、不管獲客怎么樣,留存率會(huì)改變累積用戶的斜率
3、RARRA模型突出了用戶留存的重要性
4、RARRA模型的真正的價(jià)值
實(shí)現(xiàn)二次購(gòu)買/復(fù)購(gòu),拉長(zhǎng)用戶的生命周期
實(shí)現(xiàn)交叉購(gòu)買
實(shí)現(xiàn)低成本的拉新獲客
5、留存率累計(jì)效應(yīng)差距巨大
6、留存和用戶生命周期、收入的關(guān)系
7、留存的幾種算法
用戶屬性
時(shí)間維度
8、留存分析模型一:Cohort Analysis
新老用戶同期群分析(Cohort Analysis)方法
如何繪制同期群數(shù)據(jù)表
如何分析同期群的數(shù)據(jù):橫向、縱向
為什么要區(qū)分新、老用戶
留存用戶的顆粒度拆分及黏性指標(biāo)分析
DAU/MAN:用戶黏性指標(biāo)分析
用戶分層模型:RFM
什么是R/F/M
RFM→FMR→FMP
RFM的優(yōu)點(diǎn)和局限性
RFM的深層問(wèn)題
9、留存分析模型二:渠道同期群分析方法
10、留存分析模型一:產(chǎn)品功能留存矩陣
分析了解各個(gè)功能的價(jià)值
找到各個(gè)功能的提升空間
通過(guò)功能優(yōu)化來(lái)整體提升用戶留存
案例:咪咕音樂(lè):如何找到影響留存率的最關(guān)鍵核心指標(biāo)以及如何設(shè)計(jì)優(yōu)化方案
找到提升用戶留存率的關(guān)鍵點(diǎn)(Magic Number)
思考題:假設(shè)收藏功能對(duì)于留存率的重要性是顯著的,那么你打算怎樣優(yōu)化收藏功能呢?從哪幾個(gè)維度或方法進(jìn)行優(yōu)化
 
六、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)實(shí)例
1、渠道效果分析
2、優(yōu)惠券分析
3、用戶留存分析
4、商品分析
5、產(chǎn)品關(guān)鍵任務(wù)流程優(yōu)化
 
七、用戶運(yùn)營(yíng)與用戶數(shù)據(jù)分析
用戶生命周期
產(chǎn)品生命周期定義和價(jià)值
產(chǎn)品生命周期各階段重點(diǎn)
產(chǎn)品生命周期個(gè)階段特點(diǎn)
產(chǎn)品生命周期個(gè)階段運(yùn)營(yíng)策略
產(chǎn)品生命周期與波士頓矩陣
產(chǎn)品生命周期與產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散曲線
用戶分層
金字塔級(jí)用戶分層
雙金字塔分層
用戶分群
RFM模型分群
不同行業(yè)的RFM變體模型
算法分群
用戶激勵(lì)
用戶畫像
用戶畫像概念深入解讀
用戶畫像標(biāo)簽體系
User Person與User Profile
5、用戶數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的15種思維模型
AARRR漏斗模型
RARRA模型新漏斗
帕累托分層模型
金字塔分層模型
RFM用戶分析模型
單用戶價(jià)值模型
用戶生命周期(LTV/ARPU/ARPPU)模型
用戶盈利能力模型
用戶增長(zhǎng)模型
用戶心理常見(jiàn)5種模型
用戶上癮4步曲模型
用戶裂變病毒系數(shù)K值模型
用戶調(diào)研實(shí)操模型
常見(jiàn)用戶體系搭建模型
游戲化管理用戶模型
 
產(chǎn)品優(yōu)化課程

轉(zhuǎn)載:http://szsxbj.com/gkk_detail/311706.html

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    參加課程:《用戶行為數(shù)據(jù)分析與產(chǎn)品優(yōu)化課程》

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