精益数据分析的作者是Alistair kroll和Benjamin Iucovici。这两位作者在美国硅谷的科技和创业圈待了很多年，接触了很多美国一线创业公司的前沿精益创业案例，并把这些案例写进了自己的书中进行总结。
在讲这本书之前，我们首先要了解什么是精益创业。精益创业，诞生于互联网行业，是软件开发的新模式。以价值假设和最简单的可实现产品为重要论据。通俗地说，就是用最低的成本，最快的速度试错。把一个极简的产品原型投入市场，然后通过用户需求的反馈不断迭代产品以适应市场。
《精益数据分析》这本书详细讲解了如何用数据驱动企业的业务发展，以及精益创业以来用什么指标来衡量企业的成败。这本书前八章比较干，内容比较有思想，后面几章更多的是举例。它们是根据企业和产品的特点分类的，你可以根据自己的需求去阅读。
近年来，对数据分析的要求越来越高，无论什么岗位，都要求掌握一定的数据分析。其实数据分析并不太难。很多时候思想高于技术，如何选取数据，这些数据能分析出什么结果，如何构建数据体系。这些思考内容比技术分析方法更难。
《精益数据分析》这本书可以说是一本很好的数据分析入门书籍。看完这本书，有以下几大收获:
第一种关键指数法
这是我第一次听说“第一关键指标法”这个概念。此前有“北极星指标”的概念。“第一关键指标法”和“北极星指标”的区别在于，第一关键指标不是一个公司唯一重要的指标，而是任何一个环节，最关键的指标必须只有一个。
第一个关键指标可以从许多其他指标中推导出来，但我们最需要确定的是现阶段最关键的指标。这个指标做个规划就够了。其实这个和OKr差不多。关键指标是O，衍生指标是KR。
比如我们竞价最推广阶段的关键指标是下载量，但也可以从展示量、点击量、跳出率等数据中推导出来。但是，不考虑其他数据，我们的优化目的需要围绕下载量这个第一关键指标来完成。
每一个数据指标都是有意义的，但是指标维度太多只会让你自己的步伐混乱。你需要找到这个环节中最重要的指标，所有的衍生指标都围绕着他展开，这样你的工作才会有重点。其实这就是抓住了主要矛盾的主要方面。
电子商务模式的回购率
书中规划了电子商务模式、SaaS模式、免费移动应用模式等六种商业模式。而且我现在工作的公司也在电商公司之列。在电商模式中，笔者提出按照年复购率对电商模式进行分类，对我启发很大。
书中的电商模式分为用户获取模式、混合模式和忠诚度模式。年复购率低于40%的公司属于用户获取模式，因为很多时候是因为产品的特殊性，比如卖眼镜的电商。你不应该试图向同一个顾客出售多副眼镜。因此，在这种电子商务模式下，更多地使用忠诚度计划很难带来良好的长期效益。而是要想办法做一个客户推荐机制。
而年复购率高于60%的公司属于忠诚度模式，应该以忠诚度为主，因为每个客户都能带来高价值，需要提升客户的终身价值。年复购率低于60%但高于40%的混合模式电商，要考虑获取更多用户的需求，提高客户的购买频率。当然，这更多的是一个主导方向。我相信所有的公司都希望用户购买更频繁，获取越来越多的用户。
但是对于企业来说，很多还是需要思考这个问题。我是一家什么样的电商公司，应该应用什么样的用户运营策略？
另外，这本书里还有一些关于数据的思考，以及如何找到正确的数据指标。定性和定量指标、虚荣指标和可操作指标、探索性指标和可报告指标、预测性指标和建后指标、相关性指标和因果性指标。如果选择了错误的指标，很可能会走错路，最后只会失败。
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正文:悠悠布衣
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