今天若米知识就给我们广大朋友来聊聊创业公司需要数据吗,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
互联网创业公司如何用数据分析做用户增长
答Sean Ellis 是在 DropBox 负责增长的，他在 DropBox 工作时间很短，不到 2 年，但是这期间每年 DropBox 的增长率在 500% 到 700% 之间（一年 5 倍到 7 倍），这是非常疯狂的一个增长，他根据自己的经验总结出来了一套 AARRR 的框架：
这套框架中所有的步骤都是围绕人展开的，也就是用户。
以往的产品设计或者业务设计，都是根据功能来推的，市场功能、产品功能、销售功能、客户功能。但是今天，无论是产品运营、用户运营、市场营销、客户服务还是销售，所有的东西都应该是以用户为核心的，这套AARRR 框架就是以用户为核心的。
如何用数据分析的方法获取新用户
怎样在数据驱动下做拉新？数据驱动的拉新很简单，首先一定要对你现在的运营渠道进行拆解，一般来说美国把市场营销渠道分成两块：
第一部分：对外营销
广告投放（在各种不同的媒体和平台上做广告投放），线下活动，销售直接找到潜在客户给人家打电话等等。一般来说对外营销都是需要花钱的。
第二部分：入站营销
入站营销是用户有主动的意愿，比如说自然搜索（百度、谷歌搜索引擎），内容的运营，社交网络的传播，这些基本上可以理解为入站营销。
无论是入站还是对外营销，第一步都要让每个渠道有衡量的指标，如果你想增长一个东西，你必须要能衡量它。如何衡量它，就需要在你整个不同的资源里面，进行数据的标记，这个过程是很重要的。
这是谷歌的一套标准的代码，无论是线下的活动，还是线上的营销（包括电子邮件营销／短信／ Push推送），尽量把它统一在这套框架下进行收集数据，然后才能对比是否有效果。我们并不关心来的是三个转化还是两个转化，我们关心的是他的转化效率。比如两次活动的效果评估时，看哪个转化率好，哪个转化率差，大致是差多少。所以说分析的核心就是可比性，所以要用统一的方法来持续衡量不同的渠道。
发现有差异以后，就要问为什么这两者之间有差异，当你明白了为什么这两者之间有差异以后，往往就找到了真正的核心的原因。
有一个软件叫Sline，那个软件有点像今天的钉钉，是到现在为止增长最快的一个企业服务的软件，它的填写信息的注册流，大约有7步到11步之间的程度，每一个注册页面都要你填一个信息才能进入到下一个页面，但是长的流好还是短的人没人知道，唯一能证明这一点的话就是数据，所以说这里面还有很多可以改变的空间。数据分析的基本思维，就是找到数据的点，然后切分、对比、思考原因、去改进，改进后看数据是不是提高了。你的产品里面也有很多可以改进的空间，这里面就需要小范围迭代、小幅度的测试，把它做得越来越精、越来越好。
当然不一定每次都出来这么好的效果，有可能上完以后会很差，但是因为你有数据来证明了，就可以做持续的优化和改进。
为什么都在说留存很重要？
AARRR 模型的每一个模块都非常重要，但是在一个产品的早中期，真正最重要的一点，还是留存度。
产品的留存度，反映了整体产品的健康度。如果一个产品或者服务，没有把留存做好，没有把用户流失控制得很好，就不要去做大规模的推广和增长。因为当你的留存度很低的时候，就像水桶不断地在漏水，每次往里灌水都要成本。但是当你把留存做得很好之后，就可以迅速去扩张做增长了，所以说增长的第一个核心是用户的存留度，而不是大量的拉新。
留存度是一个很泛的概念，昨天100个用户来，今天有60个继续用，就是将近60%的留存。只有把留存用户拆解了，才能通过产品运营以及其他的手段来把它抬升。
Facebook 的一个研究报告表明，互联网产品一般隔日留存需要在 50% ，一周的留存率应该在 20% ，一个月的留存率必须是要在 10% ，这样的话才是相对 OK 的互联网产品。
但是这一个指标并不表示所有的企业完全适合，电商的品类、新闻的品类、O2O的品类，他们的自然使用周期是不一样的，所以说用户留存基础是不一样的，大家对自己要有一个细致的判断。
高留存用户用的产品功能和低留存用户是非常不一样的，通过留存度和产品的功能点，拆分了以后你会很快找到你产品核心的用户是怎么用的。
在linkedin我们发现用户在第一周之内增加的5个社交关系，后面留存下来的概率很大，这样你就找到了这个魔法数字：
LinkedIn 发现在第一周增加 5 个社交关系的用户留存度很高；
Facebook 发现在第一周增加 10 个好友的用户留存度很高；
Twitter 发现在第一周有 30 个 followers 的用户留存度很高；
Dropbox 发现在第一周安装两个操作系统的用户留存度很高。
大家看每家公司都不太一样，但是核心来说每家公司都有这个数字，我相信百度、阿里、淘宝他们都有，你的产品也有这个数字，但是一定要花时间去寻找，把这个点做上去，就有很高的用户黏度。
一般来说高留存的用户，都是高价值的用户，高价值的用户需要有共同的营销和变现或者转化的方法。我在易趣工作3年多，易趣把它的买家分成了 4 个区：
A区的买家，是超级的买家，这部分买家占用户数量 5%，但是贡献整个的营业额超过 30%；
B区的买家，占用户量的20%左右，贡献的营业额是大约占 40%；
C区的买家，这类用户占到整个用户体系 30%，贡献的营业额是大约 25%；
D区的买家，超过 40% 左右的，却只贡献整个的 10% ，甚至是 5% 。
有了这个模式，就有了运营的方法，我们需要把低留存变成中留存，中留存变成高留存的，同时用运营、市场、产品销售各种手段，减低上面这个区隔往下边流失里面过渡。
领英的战略上有一个很大的胜出的地方，就是它一直在关注用户的增长和体验，而不是超级关注盈利，他把用户的基数和黏度做稳了，盈利是未来的事儿，这也是为什么他现在估值很高的原因。
如何使营收增长？
我们的资源是有限的，时间是有限的，不可能每个人都得到同样的待遇，你只能把最重要的资源放在最重要的地方，来解决最紧急的问题，一个销售管 500 个公司，他不可能给所有人打电话，他只能去管最重要的前面的几个，蓝色的部分。
数据分析的核心有三点：
标准化，要知道发生什么事儿了。
需要明白为什么，我们需要不断地持续思考为什么，因为只有你知道了为什么，才能解决它找到原因，在产品运营或者销售各种策略里面进行实际操作。
基本上我们能够预测用户未来的行为。
因此如果我预测到这些用户会买单，我们就把销售的资源调到这里面来增加销售额。当时 Linkedin 一周的销售额增长了 270% ，以前的话销售打一个电话来，500 个人的名单，随机给人打电话非常没有效率，后来用了这个体系以后，他就给最重要的几个打电话，这样提高了效率，得到了更好的效果。
创业项目的市场分析主要有哪些内容
答市场分析的主要内容有：
(一)商品分类销售实际分析
(二)地区类别市场动态分析
(三)新产品市场销售分析
(四)消费者购买类型销售分析
(五)销售费用分析
市场分析是工业发展与工业布局研究的组成部分之一。按其内容分为3类：
①市场需求预测分析。包括市场需求量估计和预测未来市场容量及产品竞争能力。通常采用调查分析法、统计分析法和相关分析预测法；
②市场需求层次和各类地区市场需求量分析。即根据各市场特点、人口分布、经济收入、消费习惯、行政区划、畅销牌号、生产性消费等，确定不同地区、不同消费者及用户的需要量以及运输和销售费用。一般可采用产销区划、市场区划、市场占有率及调查分析的方法进行；
③估计产品生命周期及可销售时间。即预测市场需要的时间，使生产及分配等活动与市场需要量作最适当的配合。通过市场分析可确定产品的未来需求量、品种及持续时间；产品销路及竞争能力；产品规格品种变化及更新；产品需求量的地区分布等。
在工业发展与布局研究中，市场分析有助于确定地区工业部门或企业的发展水平和发展规模，及时调整产业结构；有助于调整产品结构，提高竞争能力；有助于在运输和生产成本最小的原则下，合理布置工业企业。
扩展资料
市场分析的研究对象是整个市场，这个对象可以从纵横两个角度去考察。从纵向角度看，市场分析要研究从生产者到消费者的所有商业活动，揭示生产者和消费者各自在从事市场活动中的行为和遵循的规律。无论是生产者还是消费者，在其从事市场活动中都必须既要了解自己，又要认识对方。
生产与消费是一对矛盾，他们在整个市场活动中达到对立的统一。生产者和消费者只有按照其固有的规律行事，才能成为把生产和消费有机统一起来的桥梁。从横向角度看，在现代市场经济体制中，市场活动是一个全方位的活动。
一方面不同的国家和地区由于受其政治、文化等方面的影响，他们的市场活动是有差异的，因此，市场分析必须揭示这些市场活动的特点和规律。另一方面，即便是同一市场活动的主体，由于各种不同市场的交互作用，他们活动的内容是极为广泛的。
也就是说，市场的类型有多种多样，各种不同类型的市场的特点和运行规律，就成了市场分析的又一重点的研究对象。总之，市场分析的研究对象是极为广泛和复杂的，广泛性和复杂性是市场分析研究对象的重要特点。
市场分析的内容和市场分析的研究对象是紧密相连的，根据市场分析的研究对象，市场分析的基本内容包括如下五部分，即基础理论分析、市场技术分析、市场宏观分析、市场类型分析和金融市场分析。
基础理论分析是进行市场分析的必备工具，包括市场调查、市场预测和数据资料的分析与处理等；市场技术分析又称市场微观分析，主要包括消费者购买行为分析、产品分析、营销管理分析等；市场宏观分析主要包括国内市场环境分析、国际市场环境分析等。
市场类型分析主要包括消费品市场分析、生产资料市场分析、劳动力市场分析、技术市场分析、房地产市场分析、信息市场分析等；金融市场分析主要包括证券市场分析、期货市场分析和保险市场分析等。
要进行市场分析，首先需要有基本的统计数据，因而要进行市场调查；调查得到的数据，又要进一步加工处理，才能用于实际的分析。
数据分析应该怎么做?
答1.明确目的和思路
首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
2.数据收集
根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。
3.数据处理
数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
5.数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6.报告撰写
撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
数据分析包括哪些内容?
答1.数据获取
数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2.数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。
3.分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。
4.数据呈现
可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。
人天天都会学到一点东西，往往所学到的是发现昨日学到的是错的。从上文的内容，我们可以清楚地了解到创业公司需要数据吗。如需更深入了解，可以看看若米知识的其他内容。
