精益数据分析（20/126）：解析经典数据分析框架，助力创业增长

news2025/4/25 21:54:58

精益数据分析（20/126）：解析经典数据分析框架，助力创业增长

在创业和数据分析的学习道路上，每一次深入探索都可能为我们带来新的启发。今天，依旧带着和大家共同进步的想法，我们一起深入研读《精益数据分析》，聚焦其中的数据分析框架，希望能帮助大家更好地理解如何利用这些框架推动创业发展。

一、精益创业：拓展视野，聚焦关键

精益创业并非着眼于小处，它实际上鼓励创业者质疑一切。在深入探索问题、解决方案、客户和营收等方面时，创业者往往能发现更多机会，从而扩大视野，更清晰地明确目标和实现路径。通过精益创业的理念，创业者可以不断优化创业过程，找到最适合自己的发展方向。

二、经典数据分析框架解读

（一）戴夫·麦克卢尔的海盗指标说

戴夫·麦克卢尔提出的“海盗指标”，将创业公司需要关注的指标分为获取用户、提高活跃度、提高留存率、获取营收和自传播这五大类，简称AARRR 。这五个指标构成了一个帮助创业者思考创业增长要素的有效框架，虽然它们不一定严格按照顺序发生，但涵盖了创业过程中关键的环节。

获取用户：这是创业的第一步，需要通过各种手段吸引用户的注意，无论是免费的搜索引擎优化（SEO），还是付费的搜索引擎营销（SEM）、广告等方式。与之相关的指标包括流量、提及量、每次点击费用（CPC）等，这些指标能帮助创业者评估获取用户的效果和成本。
提高活跃度：获取到用户后，要将“过客”式的访客转化为产品的真正参与者。这涉及产品的功能、设计、措辞等多个方面。相关指标有注册人数、至少用过一次产品的人数等，通过这些指标可以了解用户对产品的初步参与程度。
提高留存率：让用户成为回头客并持续使用产品至关重要。可以通过消息、提醒等方式来实现。衡量留存率的指标包括用户参与度、距上次登录的时间、流失率等，这些指标反映了用户对产品的黏性。
获取营收：创业的最终目的之一是获取营收，不同的商业模式看重不同的产出。例如，电商平台关注购买量，广告驱动的平台关注广告点击量。客户终生价值、转化率等指标能帮助创业者评估营收情况。
自传播：已有用户对潜在用户的病毒式传播和口碑传播可以扩大产品的影响力。邀请发送量、病毒传播周期等指标可以衡量自传播的效果。

（二）埃里克·莱斯的增长引擎说

埃里克·莱斯在《精益创业》中提出了驱动创业增长的三大引擎，其中黏着式增长引擎与海盗指标中的提高留存率阶段类似，重点在于让用户成为回头客并持续使用产品。

客户留存率：是衡量黏性最重要的KPI之一。高留存率意味着用户对产品的认可度高，愿意持续使用。像Facebook早期，虽然用户数量有限，但在哈佛大学内实现了极高的用户留存，为后续的发展奠定了坚实基础。
流失率和使用频率：也是衡量黏性的重要指标。如果流失率过高，说明产品可能存在问题，需要改进；而使用频率反映了用户对产品的依赖程度，频率越高，用户黏性越大。例如，Gmail和印象笔记存储了用户的大量资料，用户因为资料的价值而难以放弃使用，这就是产品为用户创造价值从而提高黏性的体现。
距上次登录的时间：这个指标能反映用户的活跃程度和回访情况。通过跟踪该指标，创业者可以了解用户的使用习惯，评估提高用户回访方法（如邮件提醒）的效果。

三、代码实例：用Python计算海盗指标相关数据

为了更直观地理解海盗指标的计算和应用，我们通过Python代码来模拟一个简单的电商场景，计算部分相关指标。假设我们有一个记录用户购买行为的数据表，包含用户ID、注册时间、购买时间、购买金额等信息。

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 模拟电商用户数据
data = {
    'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
   'register_time': ['2024-01-01 10:00:00', '2024-01-02 11:00:00', '2024-01-03 12:00:00', '2024-01-04 13:00:00', '2024-01-05 14:00:00', '2024-01-06 15:00:00', '2024-01-07 16:00:00', '2024-01-08 17:00:00', '2024-01-09 18:00:00', '2024-01-10 19:00:00'],
    'purchase_time': ['2024-01-03 10:00:00', '2024-01-05 11:00:00', '2024-01-06 12:00:00', '2024-01-08 13:00:00', '2024-01-09 14:00:00', '2024-01-10 15:00:00', '2024-01-11 16:00:00', '2024-01-12 17:00:00', '2024-01-13 18:00:00', '2024-01-14 19:00:00'],
    'purchase_amount': [100, 150, 80, 200, 120, 90, 180, 160, 220, 140]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['register_time'] = pd.to_datetime(df['register_time'])
df['purchase_time'] = pd.to_datetime(df['purchase_time'])

# 计算获取用户数量
acquisition_count = len(df['user_id'].unique())
print(f"获取用户数量: {acquisition_count}")

# 计算购买用户数量（提高活跃度指标）
purchase_user_count = len(df[df['purchase_amount'] > 0]['user_id'].unique())
print(f"购买用户数量: {purchase_user_count}")

# 计算留存率（假设注册后7天内购买视为留存）
df['retention'] = df['purchase_time'] - df['register_time'] <= timedelta(days = 7)
retention_rate = len(df[df['retention'] == True]['user_id'].unique()) / acquisition_count if acquisition_count > 0 else 0
print(f"留存率: {retention_rate * 100:.2f}%")

# 计算总营收（获取营收指标）
total_revenue = df['purchase_amount'].sum()
print(f"总营收: {total_revenue}")