Book description
Lektura obowiązkowa dla wszystkich zainteresowanych wykorzystaniem analityki w pracach nad nowym produktem i odnoszeniem sukcesów biznesowych bez konieczności wiecznego zgadywania. Peter Yared, dyrektor ds. IT, CBS Interactive To nie jest kolejna książka o liczbach, a rzecz o praktycznych wskaźnikach. Alistair i Ben nauczą Cię, jak przebić się przez mgłę danych i skupić się na właściwych, istotnych wskaźnikach, które zadecydują o Twojej porażce lub sukcesie.
założyciel i dyrektor generalny Spark59 oraz WiredReach, autor książki Metoda Running Lean Okiełznane dane Jesteś przedsiębiorcą? Masz innowacyjny produkt i chcesz wejść z nim na rynek? Możesz wybrać jedną z dwóch dróg: tradycyjną, opartą na odwiecznych mądrościach starych mistrzów, albo nowoczesną, z użyciem modelu Lean Startup. Jeśli wybrałeś pierwszy sposób - zmień lekturę, jeśli drugi - gratulacje! W tej książce znajdziesz kompletny proces analityczny, od generowania pomysłów po przygotowanie zestawienia produktu i rynku. Dowiesz się z niej, jak zweryfikować swój pomysł, znaleźć odpowiednich klientów, zdefiniować ostateczną wersję produktu, zarobić na swojej działalności i ją wypromować. Znajdziesz tu konkretne i przydatne informacje, oparte na ponad trzydziestu analizach przypadku, bez których nie może się obejść żaden przedsiębiorca. Książka jest skierowana również do analityków internetowych i analityków danych, ponieważ pozwala powiązać efekty ich pracy z rozważaniami biznesowymi. Zamieszczone tu treści zainteresują też ludzi zaangażowanych w rozwój produktu, zarządzanie nim, marketing, PR oraz działalność inwestycyjną, ponieważ dzięki nim łatwiej będzie im zrozumieć i oceniać startupy. Rewolucja w sześciu prostych krokach Stwórz coś, co klienci pokochają. Zaangażuj ludzi, aby znaleźli Twój produkt i zaczęli z niego korzystać. Poznaj model Lean Startup, podstawy analityki oraz mentalności kierowania się danymi, niezbędnej do odniesienia sukcesu. Dowiedz się, na którym etapie rozwoju się znajdujesz, nad czym powinieneś pracować oraz jak zastosować model Lean Analytics we własnym startupie. Znajdź niezłe punkty odniesienia dla różnych wskaźników i naucz się wyznaczać własne wartości docelowe. Sprawdź, w jaki sposób możesz zastosować zasady Lean Analytics w funkcjonującej już organizacji, bo przecież podejście oparte na danych sprawdza się nie tylko w nowo powstałych firmach.Alistair Croll od niemal dwudziestu lat jest przedsiębiorcą, autorem książek i prelegentem. Zajmował się dużymi zbiorami danych, chmurami obliczeniowymi i startupami. W 2001 roku współuczestniczył w zakładaniu firmy Coradiant. Od tamtej pory aktywnie pomaga wielu nowo powstającym firmom i wspiera liczne startupowe imprezy.Benjamin Yoskovitz jest przedsiębiorcą z ponadpiętnastoletnim doświadczeniem w branży internetowej. Współzałożyciel Standout Jobs i Year One Labs, pełni funkcję mentora dla wielu startupów i akceleratorów przedsiębiorczości. Regularnie przemawia podczas licznych konferencji poświęconych problematyce startupów.
Table of contents
- Dedication
- Recenzje
- Przedmowa
- Wprowadzenie
-
I. Przestań się okłamywać
- 1. Wszyscy kłamiemy
-
2. Pomiary wyników
- Jak rozpoznać dobry wskaźnik?
- Wskaźniki jakościowe a wskaźniki ilościowe
- Próżne wskaźniki a wskaźniki rzeczywiste
- Wskaźniki badawcze a wskaźniki sprawozdawcze
- Wskaźniki wyprzedzające a wskaźniki wsteczne
- Wskaźniki skorelowane a wskaźniki przyczynowe
- Ruchomy cel
- Segmenty, kohorty, testy podziału i analiza wieloczynnikowa
- Cykl Lean Analytics
- 3. Postanów, co zrobisz ze swoim życiem
- 4. Uzależnienie od danych a posiłkowanie się danymi
-
II. Znajdź właściwy wskaźnik „na teraz”
- 5. Modele analityczne
- 6. Jeden istotny wskaźnik i związana z nim dyscyplina
- 7. Czym się zajmujesz?
- 8. Model biznesowy nr 1 — sklep internetowy
- 9. Model biznesowy nr 2 — oprogramowanie jako usługa (SaaS)
- 10. Model biznesowy nr 3 — bezpłatna aplikacja mobilna
- 11. Model biznesowy nr 4 — strona z treściami
- 12. Model biznesowy nr 5 — treści generowane przez użytkownika
-
13. Model biznesowy nr 6 — rynek dwustronny
- Tempo pozyskiwania nowych kupujących i sprzedających
- Stopa wzrostu liczby ofert
- Wyszukiwanie produktów przez kupujących
- Wskaźniki konwersji i segmentacja
- Oceny wystawiane kupującym i sprzedającym
- Wizualizacja działalności rynku dwustronnego
- Potencjalne problemy — jajko i kura, oszustwa, utrzymanie transakcji u siebie, aukcje
- Najważniejsze wnioski
- 14. Na którym etapie się znajdujesz?
-
15. Etap pierwszy — empatia
- Wskaźniki odpowiednie na etapie empatii
- To najlepszy pomysł, na jaki kiedykolwiek wpadłem! (albo: jak zidentyfikować problemy warte rozwiązania)
- Znajdowanie problemu do rozwiązania (albo: jak potwierdzać istnienie problemu)
- Zbieżne i rozbieżne wywiady poświęcone problemowi
- Skąd będę wiedział, czy problem jest wystarczająco dotkliwy?
- W jaki sposób ludzie rozwiązują obecnie dany problem?
- Czy danym problemem interesuje się wystarczająco dużo ludzi? (albo: znajomość rynku)
- Co będziesz musiał zrobić, aby uświadomić ludziom istnienie problemu?
- „Dzień z życia” klienta
- Pozyskiwanie odpowiedzi na szeroką skalę
- Zbuduj to, zanim to zbudujesz (albo: weryfikacja rozwiązania)
- Zanim pokażesz MVP użytkownikom
- Wskazywanie cech MVP
- Pomiary MVP
- Etap empatii — podsumowanie
- 16. Etap drugi — chwytność
- 17. Etap trzeci — wirusowość
- 18. Etap czwarty — przychody
- 19. Etap piąty — skalowanie
- 20. Model i etap jako wyznacznik wskaźnika, który powinieneś monitorować
-
III. Punkty odniesienia
- 21. Czy osiągam wystarczająco dobre wyniki?
- 22. Sklep internetowy — punkty odniesienia
- 23. SaaS — punkty odniesienia
-
24. Bezpłatna aplikacja mobilna — punkty odniesienia
- Aplikacje mobilne do pobrania
- Wielkość pobieranego pliku
- Koszt pozyskania klienta mobilnego
- Stopa uruchomienia aplikacji
- Odsetek aktywnych mobilnych użytkowników lub graczy
- Odsetek płacących użytkowników mobilnych
- Średni przychód w przeliczeniu na jednego aktywnego użytkownika dziennie
- Średni miesięczny przychód w przeliczeniu na jednego użytkownika mobilnego
- Średni przychód w przeliczeniu na jednego płacącego klienta
- Stopa wystawiania ocen aplikacjom mobilnym
- Wartość klienta mobilnego w całym cyklu jego życia
- 25. Strony z treściami — punkty odniesienia
- 26. Treści generowane przez użytkowników — punkty odniesienia
- 27. Rynki dwustronne — punkty odniesienia
- 28. Co robić, gdy nie ma się punktu odniesienia?
-
IV. Model Lean Analytics w praktyce
-
29. Działalność na rynku przedsiębiorstw
- Dlaczego przedsiębiorstwo jest innym klientem?
- Dotychczasowe produkty
- Cykl życia startupu B2B
-
Istotne wskaźniki
- Łatwość angażowania klientów i pozyskiwania informacji zwrotnych
- Proces udostępniania pierwszych wersji, wersji beta i wersji testowych typu proof-of-concept
- Chwytność i użyteczność
- Koszty integracji
- Zaangażowanie użytkowników
- Ograniczanie zakresu współpracy
- Koszty wsparcia
- Grupy użytkowników i informacje zwrotne
- Walcz o sukces
- Bariery wyjścia
- Wnioski — startup to startup
- 30. Lean od środka, czyli przedsiębiorcy wewnątrzorganizacyjni
- 31. Zakończenie. Na startupie życie się nie kończy
-
29. Działalność na rynku przedsiębiorstw
- Copyright
Product information
- Title: Metoda Lean Analytics. Zbuduj sukces startupu w oparciu o analizę danych
- Author(s):
- Release date: January 2014
- Publisher(s): Helion
- ISBN: 97888324678594
You might also like
book
Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji
To unikalny podręcznik, który pomoże Ci sprawnie opanować nawet najtrudniejsze zagadnienia związane z analizą danych. Dowiedz …
book
Metoda Running Lean. Iteracja od planu A do planu, który da Ci sukces. Wydanie II
Witamy w ?wiecie najnowocze?niejszych praktyk biznesowych i niezmierzonych mo?liwo?ci w dziedzinie innowacji. ?yjemy w dobie Internetu, …
book
Niezawodne zasady web designu. Projektowanie spektakularnych witryn internetowych. Wydanie III
Nie musisz ucz?szcza? do akademii sztuk pi?knych, by tworzy? witryny marze?!Stworzenie doskona?ej strony WWW wymaga wspó?pracy …
book
Piękny kod. Tajemnice mistrzów programowania
Wbrew pozorom programowanie to nie tylko nauka ścisła, to także sztuka! Trudna sztuka! Napisanie kodu poprawnie …