精益數據運營——用數據驅動新商業革命

前言
第1章 數據意識——各行各業為什麼都需要數據能力
1.1 處理數據是一項重要崗位能力
1.1.1 崗位描述大數據
1.1.2 業務數據思維四大能力
1.1.3 數據能給企業帶來哪些成果
1.1.4 如何通過數據助力個人職業成長
1.2 工作的核心——解決問題
1.2.1 工作的核心是什麼
1.2.2 解決問題的六大思維方法
1.3 用數據理解企業業務
1.3.1 快速掌握企業的基本面
1.3.2 進行業務決策
1.3.3 平衡企業的投入和收益
1.4 用數據思維提升崗位競爭力
1.4.1 理解崗位
1.4.2 當代業務骨幹應該具備的職業能力
1.4.3 業務數據分析六部曲

第2章 數據獲取——如何獲取有用的數據
2.1 數據埋點的思路與方法
2.1.1 埋點的作用
2.1.2 埋點的三個階段
2.1.3 如何做好業務埋點需求分析
2.1.4 如何設計數據埋點方案
2.1.5 如何保證數據埋點的質量
2.2 關鍵數據如何獲取
2.2.1 為什麼要對數據區別對待
2.2.2 如何定量地把握一個事物
2.2.3 常見的數據指標
2.2.4 如何根據業務選擇指標
2.3 關鍵數據的梳理方式
2.3.1 萬能的三級火箭業務梳理法
2.3.2 業務骨乾就是庖丁解牛
2.4 工具的使用
2.4.1 O2O平台的商家運營指標（美團）
2.4.2 新媒體關鍵運營指標（公眾號）
2.4.3 短視頻平台關鍵運營指標（抖音）
2.4.4 社交平台關鍵指標（企業微信）

第3章 數據分析——實際工作中常用的數據分析方法
3.1 用數據分析來解決業務問題
3.1.1 定義問題
3.1.2 梳理問題的分析框架
3.1.3 常用數據分析框架
3.2 數據分析的常用工具和使用
3.2.1 三表理論
3.2.2 常用統計量和正態分佈
3.2.3 函數和公式
3.2.4 數據透視
3.3 數據可視化
3.3.1 優秀圖表必備元素
3.3.2 Excel可視化圖表的選取
3.3.3 必學基礎圖表
3.4 銷售訂單監控及轉化率分析
3.4.1 訂單分析
3.4.2 轉化率分析
3.5 銷售人群分析
3.5.1 銷售人群基礎信息庫
3.5.2 銷售人群定量分析

第4章 數據應用（上）——深度分析數據掌握業務
4.1 進銷存管理
4.1.1 進銷存概述
4.1.2 進銷存管理案例
4.2 潛在客戶分析
4.2.1 用戶畫像
4.2.2 訴求分析
4.2.3 潛在客戶預測
4.3 潛在爆款產品分析
4.3.1 需求分析
4.3.2 趨勢預測
4.4 用戶路徑圖的應用
4.4.1 繪製用戶路徑圖
4.4.2 通過用戶路徑圖掌握業務全貌

第5章 數據應用（下）——快速提升業績的有效手段
5.1 提升用戶量的有效方法
5.1.1 用戶流失的主要原因
5.1.2 應用漏斗模型提升用戶量
5.1.3 提高用戶量的有效方法——Aha時刻
5.2 提昇運營效果的有效方法——提升ARPU
5.2.1 通過數據分析調整價格
5.2.2 動線設計
5.2.3 加購環節設計
5.2.4 滿減、滿返、滿贈的數據化驅動設計
5.3 提昇運營效果的方法——留存分析與用戶傳播
5.3.1 通過留存分析提高用戶回訪率
5.3.2 讓用戶主動參與傳播
5.4 產品規劃與生產週期控制
5.4.1 產品規劃
5.4.2 生產週期控制

第6章 數據呈現——用數據思維成就人生
6.1 用數據思維助力職業提升
6.1.1 數據引領職業成長
6.1.2 用數據錨定職業生涯規劃
6.2 使數據成為你晉級的階梯
6.2.1 用結果說話
6.2.2 匯報呈現
參考文獻