課程簡(jiǎn)介
體系完整:從縱向的思維認(rèn)知升級(jí),到橫向的流程建立,課程構(gòu)建了完整的破局方法論體系,幫助企業(yè)360度掃描自身、發(fā)現(xiàn)問題、解決問題。
模塊封裝:課程高度模塊化,各單元獨(dú)立成章,將知識(shí)完美封裝,易于吸收。且可根據(jù)授課對(duì)象的實(shí)際情況進(jìn)行靈活的組合,按需所取。
案例眾多:課程中采用不同行業(yè)的案例拆解分析,他山之石可以攻玉,快速吸收借鑒他人成功和失敗的經(jīng)驗(yàn)是迅速轉(zhuǎn)身的捷徑。
工具落地:提供互聯(lián)網(wǎng)大廠/新零售/銀行等金融行業(yè)在用的方法論的落地工具,并結(jié)合資訊實(shí)例以及和學(xué)員的共創(chuàng)輔助將知識(shí)點(diǎn)快速落地為學(xué)員的經(jīng)驗(yàn)。
實(shí)戰(zhàn)演練:采用分組積分制、課堂互動(dòng)、課后實(shí)操作業(yè)、講師助教點(diǎn)評(píng)批改、復(fù)盤等形式,學(xué)員在練中學(xué)、學(xué)中練,將知識(shí)體系與自身業(yè)務(wù)有機(jī)融合。
授課專業(yè):授課講師從事在線教育行業(yè)創(chuàng)業(yè),將教、學(xué)、評(píng)、測(cè)、練的完整體系融入到授課和訓(xùn)練營(yíng)的過程之中,最短時(shí)間輔助學(xué)員掌握吸收,最高效率做知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)傳授,最大限度幫企業(yè)節(jié)約時(shí)間。
目標(biāo)收益
1、體系完整;
2、數(shù)據(jù)思維升級(jí):提升核心團(tuán)隊(duì)不同角色數(shù)據(jù)思維能力。
-產(chǎn)品:對(duì)功能上線后的效果負(fù)責(zé),如何正確評(píng)估指標(biāo),如何基于數(shù)據(jù)指標(biāo)通過探索性數(shù)據(jù)分析提出基于目標(biāo)提升的優(yōu)化建議,還能數(shù)據(jù)指標(biāo)洞察真正的業(yè)務(wù)需求發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品新的機(jī)會(huì)點(diǎn)。
-運(yùn)營(yíng):如何在預(yù)算少、研發(fā)人力投入不足的情況,基于行業(yè)、競(jìng)品和自己的數(shù)據(jù)分析,找到當(dāng)下價(jià)值最大的策略。
-市場(chǎng)營(yíng)銷:一是提高對(duì)外部市場(chǎng)數(shù)據(jù)的獲取和分析能力;二是提高數(shù)據(jù)評(píng)估能力,對(duì)市場(chǎng)投放/活動(dòng)前預(yù)算估算能力和投放.活動(dòng)后效果衡量以及后續(xù)重點(diǎn)優(yōu)化方向判斷。三是數(shù)據(jù)分析能力(在“數(shù)據(jù)海洋”中尋找因果關(guān)系并將之量化的能力),弄清市場(chǎng)預(yù)算/花費(fèi)、渠道、創(chuàng)意等影響因素與公司實(shí)際追求的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)指標(biāo)間的關(guān)系,以及在可控的范圍內(nèi)通過在預(yù)算、渠道、創(chuàng)意等維度上的優(yōu)化促進(jìn)公司的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。
-數(shù)據(jù)分析師:不再做服務(wù)業(yè)務(wù)的乙方,而是從戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)做業(yè)務(wù)的參謀部。
-業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人:一是提高鑒別數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)分析結(jié)論避免陷入盲從數(shù)據(jù)的誤區(qū),從而在業(yè)務(wù)判斷、業(yè)務(wù)決策上造成誤導(dǎo)。因?yàn)橥粋€(gè)數(shù)據(jù)源用不同口徑統(tǒng)計(jì),再采用不同的比較方式,甚至造成不好的結(jié)果。領(lǐng)導(dǎo)需要判斷數(shù)據(jù)口徑及其對(duì)比方式是否能夠科學(xué)、準(zhǔn)確地體現(xiàn)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)狀況的好壞,還是可能為“虛榮指標(biāo)。二是基于數(shù)據(jù)抽絲剝繭”,準(zhǔn)確判斷業(yè)務(wù)方向,采取正確的策略。
3、數(shù)據(jù)思維升級(jí)掌握體系化的框架并在課堂產(chǎn)出:
4、業(yè)務(wù)診斷:通過業(yè)務(wù)分析指標(biāo)體系對(duì)核心經(jīng)營(yíng)指標(biāo)、業(yè)務(wù)異常等進(jìn)行分析階段
5、策略落地:增強(qiáng)高階運(yùn)營(yíng)體系化和戰(zhàn)略化運(yùn)營(yíng)增長(zhǎng)能力。
掌握基于當(dāng)前業(yè)務(wù)問題,選擇適合自己的產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng)增長(zhǎng)策略,實(shí)現(xiàn)全生命周期的用戶管理,達(dá)成拉新、轉(zhuǎn)化和留存等業(yè)務(wù)目標(biāo)。
6、沉默用戶激活以及全生命周期管理:辛辛苦苦獲取了大量用戶,但是用戶不活躍,如何提高頻次..
7、數(shù)據(jù)體系建立:團(tuán)隊(duì)管理者上下同欲設(shè)計(jì)目標(biāo),員工拆解自己的OKR,一級(jí)指標(biāo)到四級(jí)指標(biāo)建立,針對(duì)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題并解決問題。
培訓(xùn)對(duì)象
課程大綱
一、數(shù)據(jù)洞察(3H) |
01|?如何找到北極星指標(biāo) 1.如何定義一個(gè)好指標(biāo),建立指標(biāo)的誤區(qū) 2.評(píng)估北極星指標(biāo) (1)估算方式一:自上而下的北極星指標(biāo) (2)估算方式二:參照系法 (3)估算方式三: 02|?如何搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,助力業(yè)務(wù)增長(zhǎng) 數(shù)據(jù)指標(biāo)的拆解思路,教你建設(shè)好一個(gè)好的質(zhì)量評(píng)估體系和監(jiān)控體系 (1)分級(jí)評(píng)估體系 (2)指標(biāo)體系常見的誤區(qū) 帶你讀懂?dāng)?shù)據(jù),找到業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)發(fā)力點(diǎn) 03.進(jìn)階:戰(zhàn)略級(jí)指標(biāo)宏觀環(huán)境指標(biāo):PEST/美團(tuán)四層三面 中觀環(huán)境指標(biāo):五力模型 微觀環(huán)境指標(biāo):競(jìng)爭(zhēng)勢(shì)態(tài) 【模塊收益】 1.定義北極星指標(biāo) 2.掌握三種合理估算北極星指標(biāo)的方法 3.找到行業(yè)&競(jìng)品數(shù)據(jù)方法 【案例】 基于銀行不同業(yè)務(wù)指標(biāo)體系拆解的方法(個(gè)貸、手機(jī)銀行、零售等) 【效果檢驗(yàn)】 工作坊:設(shè)計(jì)自己的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系并洞察增長(zhǎng)方向 |
二、活用數(shù)據(jù)分析方法,應(yīng)對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)(3H) |
01|?分析結(jié)果,【發(fā)生了什么】的四大數(shù)據(jù)分析方法(描述性分析) 1.發(fā)生了多少次:頻數(shù)分析/數(shù)據(jù)分布 2.如何變化:趨勢(shì)分析 3.忠誠(chéng)度留存分析&魔法數(shù)字 4.漏斗分析 02|?業(yè)務(wù)預(yù)警(診斷類分析) 找到異常:西格瑪分析和四分位差 03|?業(yè)務(wù)問題診斷,分析【為什么發(fā)生】的三大方法 1.細(xì)分分析&對(duì)比分析 2.用戶在做什么,路徑分析 3.用戶為什么會(huì)購(gòu)買,歸因分析 04|建模型三大方法和應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)景一:預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì):線性回歸 場(chǎng)景二:評(píng)估相似程度:K-means聚類 場(chǎng)景三:識(shí)別關(guān)鍵因子:logistic回歸 05|?用戶畫像(標(biāo)簽體系、用戶分群和用戶分層) 【模塊收益】 1.掌握業(yè)務(wù)發(fā)生了什么描述性分析的四大方法 2.掌握業(yè)務(wù)預(yù)警診斷類的兩大方法 3.掌握業(yè)務(wù)為什么發(fā)生的三大方法 4.建模型分析的三大方法以及三大應(yīng)用場(chǎng)景 【案例】 1.基于銀行不同業(yè)務(wù)指標(biāo)體系拆解的方法(個(gè)貸、手機(jī)銀行、零售等),每個(gè)分析方法對(duì)應(yīng)不同案例 2.金融用戶購(gòu)買意愿 3.交叉用戶購(gòu)買意愿(線性回歸) 4.工行標(biāo)簽體系建設(shè)與應(yīng)用 5.銀行數(shù)據(jù)漲跌如何分析 6.銀行建模分的實(shí)戰(zhàn) 7.銀行用戶基于數(shù)據(jù)聚類分層 8.優(yōu)惠敏感度測(cè)算 9.成本收益模型 【效果檢驗(yàn)】 設(shè)計(jì)自己業(yè)務(wù)監(jiān)控和價(jià)值評(píng)估的指標(biāo)體系 |
三、基于數(shù)據(jù)選擇正確的策略(4H) |
01|?基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的頂層思考框架(探索性分析) 02|?規(guī)?;马?xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 1.策略一:如何評(píng)估渠道質(zhì)量,進(jìn)行迭代優(yōu)化以及做好策略落得的四要素 2.策略二:基于數(shù)據(jù)分析進(jìn)行活動(dòng)拉新迭代(活動(dòng)預(yù)算、活動(dòng)補(bǔ)貼以及活動(dòng)策略效果預(yù)測(cè)等) 03|?新用戶激活項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 1.策略一:Aha時(shí)刻(基于數(shù)據(jù)找尋)+引導(dǎo)用戶的4個(gè)手段 2.策略二:基于數(shù)據(jù)漏斗優(yōu)化核心體驗(yàn)減少流失 04|?老用戶留存項(xiàng)目十大策略實(shí)戰(zhàn) 1 策略一:基于不同分層精細(xì)化運(yùn)營(yíng)策略提高用戶留存(充返、滿贈(zèng)、單單省、任務(wù)、券套餐、會(huì)員) 2.2 策略二:皮爾遜相關(guān)系數(shù)方式找到影響留存的要素 2.3 策略三:提高用戶參與度 2.4 策略四:強(qiáng)化社交關(guān)系(社交關(guān)系的計(jì)算和應(yīng)用) 2.5 策略五:構(gòu)建沉默成本 2.6 策略六:激勵(lì)體系價(jià)值預(yù)測(cè)和策略選擇 2.7 策略七:橫向擴(kuò)展哪些用戶群的的數(shù)據(jù)分析和縱向技術(shù)數(shù)據(jù)洞察進(jìn)行用戶價(jià)值延伸 選擇 05|?老用戶價(jià)值提升項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的七大策略 策略一:精細(xì)化(如何基于數(shù)據(jù)判斷針對(duì)哪類用戶提升) 策略二:會(huì)員 (基于數(shù)據(jù)進(jìn)行不同用戶會(huì)員權(quán)益選擇、會(huì)員等級(jí)設(shè)置、會(huì)員定價(jià)測(cè)算) 策略三:營(yíng)銷活動(dòng)補(bǔ)貼(用戶敏感度模型、補(bǔ)貼價(jià)值計(jì)算) 策略四:社群服務(wù) 策略五: 交叉推薦 策略六:新的交易模式設(shè)計(jì) 策略七:變現(xiàn)收入模式 06|流失用戶召回項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 6.1 用戶召回頂層設(shè)計(jì) 6.2 召回用戶四部曲 6.2.1 第一步,基于科學(xué)合理的進(jìn)行召回用戶選擇(利用邏輯回歸預(yù)測(cè)用戶流失概率、流失后留存的概率) 6.2.2 第二步,利用數(shù)據(jù)分析找到流失原因分析(最核心) 6.2.3 第三步,A/B實(shí)驗(yàn)(時(shí)間+內(nèi)容+驅(qū)道+承接方式) 6.2.4 效果監(jiān)測(cè),策略迭代 07|?通過數(shù)據(jù)分析搭建反作弊模型 【模塊收益】 1.科學(xué)量化用戶體驗(yàn) 2.新老用戶留存相關(guān)因素分析 3.基于數(shù)據(jù)分析和用戶洞察選擇適合自己的策略 4.掌握提高用戶價(jià)值七大策略 【案例】 1.平安銀行新用戶轉(zhuǎn)化策略的迭代 2.平安用戶養(yǎng)成計(jì)劃的數(shù)據(jù)測(cè)算和迭代優(yōu)化 3.滴滴司機(jī)收入下降的數(shù)據(jù)分析和迭代策略選擇 4.建行券包策略的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 5.平安銀行私域分析和實(shí)戰(zhàn) 6.滴滴司機(jī)和乘客精細(xì)化召回 6.滴滴類別拉新和大型活動(dòng) 7.美團(tuán)外賣留存 8.招行用戶AUM提升3000萬實(shí)戰(zhàn) 9.平安銀行用戶購(gòu)買轉(zhuǎn)化率分析 10.交叉購(gòu)買分析 11.銀行用新零售老用戶召回完整詳解講解 【效果檢驗(yàn)】 工作坊:基于數(shù)據(jù)分析的框架設(shè)計(jì)自己的策略 |
四、數(shù)據(jù)反饋(2H) |
01|A/B實(shí)驗(yàn) 1.A/B實(shí)驗(yàn)測(cè)試的理論基礎(chǔ)-假設(shè)驗(yàn)證 2.設(shè)計(jì)A/B實(shí)驗(yàn)測(cè)試流程和三原則(流量分配、實(shí)驗(yàn)周期等) 3.A/B實(shí)驗(yàn)工具&A/B實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)介紹 02|歸因體系搭建 1.歸因五部曲(用戶識(shí)別-歸因模型-歸因方法-歸因串聯(lián)-歸因周期 2.歸因六方法以及應(yīng)用場(chǎng)景 03|數(shù)據(jù)采集 明確埋點(diǎn)需求(想清楚)-形成需求文檔(講明白) 04|數(shù)據(jù)可視化,匯報(bào)錦上添花 【模塊收益】 1.A/B實(shí)驗(yàn)的流程 2.保證A/B實(shí)驗(yàn)效果的三原則 3.歸因體系搭建框架 【案例】 1.京東金融、字節(jié)A/B實(shí)驗(yàn) 2.銀行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集實(shí)戰(zhàn) 3.字節(jié)的歸因體系框架設(shè)計(jì) |
一、數(shù)據(jù)洞察(3H) 01|?如何找到北極星指標(biāo) 1.如何定義一個(gè)好指標(biāo),建立指標(biāo)的誤區(qū) 2.評(píng)估北極星指標(biāo) (1)估算方式一:自上而下的北極星指標(biāo) (2)估算方式二:參照系法 (3)估算方式三: 02|?如何搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,助力業(yè)務(wù)增長(zhǎng) 數(shù)據(jù)指標(biāo)的拆解思路,教你建設(shè)好一個(gè)好的質(zhì)量評(píng)估體系和監(jiān)控體系 (1)分級(jí)評(píng)估體系 (2)指標(biāo)體系常見的誤區(qū) 帶你讀懂?dāng)?shù)據(jù),找到業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)發(fā)力點(diǎn) 03.進(jìn)階:戰(zhàn)略級(jí)指標(biāo)宏觀環(huán)境指標(biāo):PEST/美團(tuán)四層三面 中觀環(huán)境指標(biāo):五力模型 微觀環(huán)境指標(biāo):競(jìng)爭(zhēng)勢(shì)態(tài) 【模塊收益】 1.定義北極星指標(biāo) 2.掌握三種合理估算北極星指標(biāo)的方法 3.找到行業(yè)&競(jìng)品數(shù)據(jù)方法 【案例】 基于銀行不同業(yè)務(wù)指標(biāo)體系拆解的方法(個(gè)貸、手機(jī)銀行、零售等) 【效果檢驗(yàn)】 工作坊:設(shè)計(jì)自己的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系并洞察增長(zhǎng)方向 |
二、活用數(shù)據(jù)分析方法,應(yīng)對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)(3H) 01|?分析結(jié)果,【發(fā)生了什么】的四大數(shù)據(jù)分析方法(描述性分析) 1.發(fā)生了多少次:頻數(shù)分析/數(shù)據(jù)分布 2.如何變化:趨勢(shì)分析 3.忠誠(chéng)度留存分析&魔法數(shù)字 4.漏斗分析 02|?業(yè)務(wù)預(yù)警(診斷類分析) 找到異常:西格瑪分析和四分位差 03|?業(yè)務(wù)問題診斷,分析【為什么發(fā)生】的三大方法 1.細(xì)分分析&對(duì)比分析 2.用戶在做什么,路徑分析 3.用戶為什么會(huì)購(gòu)買,歸因分析 04|建模型三大方法和應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)景一:預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì):線性回歸 場(chǎng)景二:評(píng)估相似程度:K-means聚類 場(chǎng)景三:識(shí)別關(guān)鍵因子:logistic回歸 05|?用戶畫像(標(biāo)簽體系、用戶分群和用戶分層) 【模塊收益】 1.掌握業(yè)務(wù)發(fā)生了什么描述性分析的四大方法 2.掌握業(yè)務(wù)預(yù)警診斷類的兩大方法 3.掌握業(yè)務(wù)為什么發(fā)生的三大方法 4.建模型分析的三大方法以及三大應(yīng)用場(chǎng)景 【案例】 1.基于銀行不同業(yè)務(wù)指標(biāo)體系拆解的方法(個(gè)貸、手機(jī)銀行、零售等),每個(gè)分析方法對(duì)應(yīng)不同案例 2.金融用戶購(gòu)買意愿 3.交叉用戶購(gòu)買意愿(線性回歸) 4.工行標(biāo)簽體系建設(shè)與應(yīng)用 5.銀行數(shù)據(jù)漲跌如何分析 6.銀行建模分的實(shí)戰(zhàn) 7.銀行用戶基于數(shù)據(jù)聚類分層 8.優(yōu)惠敏感度測(cè)算 9.成本收益模型 【效果檢驗(yàn)】 設(shè)計(jì)自己業(yè)務(wù)監(jiān)控和價(jià)值評(píng)估的指標(biāo)體系 |
三、基于數(shù)據(jù)選擇正確的策略(4H) 01|?基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的頂層思考框架(探索性分析) 02|?規(guī)?;马?xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 1.策略一:如何評(píng)估渠道質(zhì)量,進(jìn)行迭代優(yōu)化以及做好策略落得的四要素 2.策略二:基于數(shù)據(jù)分析進(jìn)行活動(dòng)拉新迭代(活動(dòng)預(yù)算、活動(dòng)補(bǔ)貼以及活動(dòng)策略效果預(yù)測(cè)等) 03|?新用戶激活項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 1.策略一:Aha時(shí)刻(基于數(shù)據(jù)找尋)+引導(dǎo)用戶的4個(gè)手段 2.策略二:基于數(shù)據(jù)漏斗優(yōu)化核心體驗(yàn)減少流失 04|?老用戶留存項(xiàng)目十大策略實(shí)戰(zhàn) 1 策略一:基于不同分層精細(xì)化運(yùn)營(yíng)策略提高用戶留存(充返、滿贈(zèng)、單單省、任務(wù)、券套餐、會(huì)員) 2.2 策略二:皮爾遜相關(guān)系數(shù)方式找到影響留存的要素 2.3 策略三:提高用戶參與度 2.4 策略四:強(qiáng)化社交關(guān)系(社交關(guān)系的計(jì)算和應(yīng)用) 2.5 策略五:構(gòu)建沉默成本 2.6 策略六:激勵(lì)體系價(jià)值預(yù)測(cè)和策略選擇 2.7 策略七:橫向擴(kuò)展哪些用戶群的的數(shù)據(jù)分析和縱向技術(shù)數(shù)據(jù)洞察進(jìn)行用戶價(jià)值延伸 選擇 05|?老用戶價(jià)值提升項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的七大策略 策略一:精細(xì)化(如何基于數(shù)據(jù)判斷針對(duì)哪類用戶提升) 策略二:會(huì)員 (基于數(shù)據(jù)進(jìn)行不同用戶會(huì)員權(quán)益選擇、會(huì)員等級(jí)設(shè)置、會(huì)員定價(jià)測(cè)算) 策略三:營(yíng)銷活動(dòng)補(bǔ)貼(用戶敏感度模型、補(bǔ)貼價(jià)值計(jì)算) 策略四:社群服務(wù) 策略五: 交叉推薦 策略六:新的交易模式設(shè)計(jì) 策略七:變現(xiàn)收入模式 06|流失用戶召回項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 6.1 用戶召回頂層設(shè)計(jì) 6.2 召回用戶四部曲 6.2.1 第一步,基于科學(xué)合理的進(jìn)行召回用戶選擇(利用邏輯回歸預(yù)測(cè)用戶流失概率、流失后留存的概率) 6.2.2 第二步,利用數(shù)據(jù)分析找到流失原因分析(最核心) 6.2.3 第三步,A/B實(shí)驗(yàn)(時(shí)間+內(nèi)容+驅(qū)道+承接方式) 6.2.4 效果監(jiān)測(cè),策略迭代 07|?通過數(shù)據(jù)分析搭建反作弊模型 【模塊收益】 1.科學(xué)量化用戶體驗(yàn) 2.新老用戶留存相關(guān)因素分析 3.基于數(shù)據(jù)分析和用戶洞察選擇適合自己的策略 4.掌握提高用戶價(jià)值七大策略 【案例】 1.平安銀行新用戶轉(zhuǎn)化策略的迭代 2.平安用戶養(yǎng)成計(jì)劃的數(shù)據(jù)測(cè)算和迭代優(yōu)化 3.滴滴司機(jī)收入下降的數(shù)據(jù)分析和迭代策略選擇 4.建行券包策略的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 5.平安銀行私域分析和實(shí)戰(zhàn) 6.滴滴司機(jī)和乘客精細(xì)化召回 6.滴滴類別拉新和大型活動(dòng) 7.美團(tuán)外賣留存 8.招行用戶AUM提升3000萬實(shí)戰(zhàn) 9.平安銀行用戶購(gòu)買轉(zhuǎn)化率分析 10.交叉購(gòu)買分析 11.銀行用新零售老用戶召回完整詳解講解 【效果檢驗(yàn)】 工作坊:基于數(shù)據(jù)分析的框架設(shè)計(jì)自己的策略 |
四、數(shù)據(jù)反饋(2H) 01|A/B實(shí)驗(yàn) 1.A/B實(shí)驗(yàn)測(cè)試的理論基礎(chǔ)-假設(shè)驗(yàn)證 2.設(shè)計(jì)A/B實(shí)驗(yàn)測(cè)試流程和三原則(流量分配、實(shí)驗(yàn)周期等) 3.A/B實(shí)驗(yàn)工具&A/B實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)介紹 02|歸因體系搭建 1.歸因五部曲(用戶識(shí)別-歸因模型-歸因方法-歸因串聯(lián)-歸因周期 2.歸因六方法以及應(yīng)用場(chǎng)景 03|數(shù)據(jù)采集 明確埋點(diǎn)需求(想清楚)-形成需求文檔(講明白) 04|數(shù)據(jù)可視化,匯報(bào)錦上添花 【模塊收益】 1.A/B實(shí)驗(yàn)的流程 2.保證A/B實(shí)驗(yàn)效果的三原則 3.歸因體系搭建框架 【案例】 1.京東金融、字節(jié)A/B實(shí)驗(yàn) 2.銀行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集實(shí)戰(zhàn) 3.字節(jié)的歸因體系框架設(shè)計(jì) |