Dies ist eine schwierige Überprüfung zu strukturieren und zu schreiben. Erstens bin ich nicht der ideale Leser für dieses Buch. Obwohl ich Webdesign lerne und mich um Verantwortlichkeit und Technologie in meinem Berufsleben kümmere, versuche ich nicht, irgendetwas in großem Maßstab und schon gar nicht mit VC-Geld auf den Markt zu bringen.

Aber das Auffälligste an Eric Ries 'Buch ist das Originalrezept Lean Startup (Ries war der Herausgeber von Lean Analytics, aber der Herausgeber hier ist O'Reilly (nicht Crown Business), war, wie leicht seine Konzepte auf so viele professionelle Unternehmen neben VC-gestützten Startups anwendbar waren.

Das habe ich nicht gesehen Zeitgeist auf den lustigen Knochen schlagen zu.

So viele der Kapitel bieten unter dem Deckmantel des Angebots von Einzelheiten und eines strengen Ansatzes für das Startup-Management weniger Einzelheiten als undisziplinierte Definitionen von Geschäftssprache, unvergessene Einführungen in Marktforschungspraktiken, die es seit Jahrzehnten gibt (Kohortenanalyse ftw! ), Anekdoten und Fallstudien, die selten zum Leben erweckt werden (einige sind nicht einmal daten- oder schlankbezogen), und einige sehr schlecht gestaltete und geschriebene Diagramme.

Ich glaube nicht, dass die Autoren den Verkauf der One Metric That Matters abgeschlossen haben. Es ist nicht klar, dass sie sich sogar konzertiert darum bemüht haben. Es gibt Nutzen in ihren Startphasen Framework, aber während Bauen, Messen, Lernen sind drei klare, aktive Verben in ähnlicher Weise, Empathie, Klebrigkeit, Viralität, Einnahmen, Zunder Ich habe nicht viel gemeinsam, außer dass es sich um Substantive handelt, die an die Stadien erinnern, die sie darstellen. Empathie ist eine Eigenschaft des Gründers, während Klebrigkeit (jemand bitte, bitte erfinden Sie einen neuen Begriff für was auch immer dies ist) und Viralität Eigenschaften des Produkts sind und Umsatz und Skalierung Eigenschaften des Geschäfts sind. Sehen Sie, woher meine Frustrationen stammen? Es fehlt an intellektueller Klarheit und Genauigkeit, wenn selbst die fünf Kernkonzepte nicht miteinander übereinstimmen.

Ich denke tatsächlich Das Signal und das Rauschen ist ein besseres Buch zum Lesen, um kreatives Denken über das Melken des Datentiers im Zeitalter des Internets anzuregen.

Sie können beide lesen, wenn Sie möchten, aber dieses Buch ist nicht billig, und hier sind einige Beispiele für die Susan Miller-ähnlichen Einsichten, die darin zu finden sind - Susan Miller-ähnliche, denn wenn Sie wollen es macht für alle Sinn genug:
"It's better to make big bets, swing for the fences, try more radical experiments, and build more disruptive things, particularly since you have fewer user expectations to contend with than you will later on."

"A fundamental element of any pricing strategy is elasticity: when you charge more, you sell less; when you charge less, you sell more."

"The reality is you'll quickly adjust the line in the sand to your particular market or product. That's fine. Just remember that you shouldn't move the line to your ability; rather, you need to move your ability to the line."
-

VORHER:

ich liebe Lean Startup, aber so ist es wirklich geht manchmal amirite?

Ich beginne mit 3 Ratschlägen:
1.) Beginnen Sie mit dem Lesen des Untertitels
2.) Lesen Sie dann den Untertitel
3.) Und zum Schluss - lesen Sie den Untertitel

In diesem Buch geht es nicht um Analysen im Allgemeinen oder gar um Analysen in der schlanken Produktion / Entwicklung. Es geht nur um Analysen beim Aufbau und der Entwicklung eines Lean Startups. Wenn Sie mit dieser Annahme einverstanden sind, werden Sie es lieben. Warum?

* Tonnenweise Beispiele, alle unter den tatsächlichen Namen - und wir sprechen hier von wirklich bekannten Marken
* SEHR umfassender Ansatz für verschiedene Startszenarien
* praktischer Ansatz, den Sie in Ihrer Situation leicht anwenden können

Meine zwei Lieblingslesezeichen:
* über Wachstumshacker und den praktischen Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität
* über die Rolle der Einnahmenphase in LA

Es mag seltsam klingen (gut über das Analysebuch zu sprechen, richtig), aber es war eine sehr fesselnde Lektüre :)
Empfohlen.

Eine weitere unzusammenhängende Analyse mit Einzelheiten zu meinem Unternehmen, die ich den Leuten nicht erzählen sollte.

Lean Analytics

10: Verhältnisse sind gut, um Faktoren zu vergleichen, die entgegengesetzt sind oder eine gewisse Spannung haben. Eine gute Metrik ändert das Verhalten.

12: Arten von Metriken - Qual / Quant, Exploratory / Reporting, Leading / Lagging, Correlated / Causal (Wenn Sie eine Beziehung zwischen etwas finden, das Sie wollen, und etwas, das Sie kontrollieren, können Sie die Zukunft ändern)

14: Wir kümmern uns um aktive Benutzer, da dies wahrscheinlich unsere Abwanderungsrate anzeigt. Dies erfordert viele verschiedene Abfragen, um DBs zu unterscheiden. (18) Analysieren Sie Engagementmuster und wünschenswertes Verhalten und finden Sie Gemeinsamkeiten.

16: Wissensmatrix - Bekannte Bekannte sind Tatsachen, die möglicherweise falsch sind und mit Daten verglichen werden sollten. Bekannte Unbekannte sind Fragen, die wir mit automatisierten Berichten beantworten können. Unbekannte Bekannte sind Intuitionen, die wir quantifizieren sollten. Unbekannt Unbekannt wird durch explorative Berichterstattung lokalisiert und wo wir unfaire Vorteile und neue Erkenntnisse finden können.

18: Schwenken Sie hart oder gehen Sie nach Hause und seien Sie bereit, Brücken zu verbrennen.

19: Abwanderung ist ein nachlaufender Indikator. Die Kohortenanalyse (Vergleich der Kundengruppen im Zeitverlauf) ist der Weg zu Frühindikatoren.

20: Helfen uns die von uns verfolgten Metriken, bessere Entscheidungen schneller zu treffen?

22: Ein Unternehmen ging davon aus, dass "aktiv" 4x pro Woche war, als sich herausstellte, dass es nur 1x pro Woche war (mit großem Erfolg). Dinge, die sie versucht haben: Klarer Anmeldefluss, weitere erklärende Kopie hinzugefügt. Tägliche E-Mail-Benachrichtigungen, Transaktions-E-Mails, die an Aktionen vor Ort gebunden sind.

24: Ein Segment ist eine Gruppe, die ein gemeinsames Merkmal aufweist. Segmentbesucher vergleichen dann Segmente miteinander, um Unterschiede in den Metriken zu verstehen. Suchen Sie nach unverhältnismäßigen Beziehungen.

26: Mit der Kohortenanalyse können Muster über Kundenlebenszyklen hinweg entstehen.

27: Wir können alles testen, aber uns auf die kritischen Schritte und Annahmen konzentrieren.

34: Venn-Diagramm: Fachwissen, Begierde, Monetisierbar. E + D = Lernen Sie M. E + M = Verbessern Sie D. D + M = Lernen Sie, nein zu sagen. Alle 3 = Sieg!

52: Verwenden Sie den Mehrkanal-Conversion-Visualizer von Google Analytics, um festzustellen, welche Verweisquellen kombiniert werden, um die Besucher zu beeinflussen

57: Finden Sie Tage, an denen die Abmeldequote hoch ist, und finden Sie dann heraus, warum. Sie müssen den Abmeldevorgang optimieren, um eine bessere Lösung zu erhalten. Subs verfallen einige Zeit nach der Stornierung, sodass ein Rückgang der Sub-Nummern an einem bestimmten Tag nicht unbedingt auf irgendetwas hinweist. Finden Sie die Aktion, nicht das Ergebnis.

67: Wenn Sie QS abonnieren, abonnieren Sie einen Teil unserer Persönlichkeit.

92: Backupify konzentriert sich auf monatlich wiederkehrende Einnahmen. Sie beobachten die Abwanderung, werden sich aber erst darauf konzentrieren, wenn sie das 10-Millionen-Umsatzniveau erreicht haben.

97: Abwanderung richtig berechnen: Wählen Sie einen Zeitraum aus. Durchschnitt der Anzahl der Kunden zu Beginn und am Ende des Zeitraums. Teilen Sie die Anzahl der Stornierungen durch diese Anzahl. Um die Datenintegrität zu erhöhen, messen Sie die Abwanderung täglich (mit der Methode in 57 :)

125: Benutzergenerierter Inhalt: Verwenden Sie die Foren als Quelle für UGC und finden Sie Möglichkeiten, sie neu zu verpacken und zu syndizieren.

154: QS befindet sich in Phase 5, wir haben Umsatz und beginnen, uns in neue Branchen zu verzweigen. Wir brauchen ein Ökosystem, das uns hilft, die Lücke zwischen Nischenstandort und Industrie zu schließen.

159: Finden Sie heraus, was für Menschen wirklich wichtig ist. Geh in ihren Kopf. Suchen Sie aggressiv nach diesen Informationen.

211: Aktualisieren Sie den 3-Jahres-Plan alle 18 Monate. Richten Sie das gesamte Unternehmen auf die Vision aus.

213: Die besten Unternehmen lagern jeden möglichen Datenpunkt über die Interaktionen ihrer Site und verwenden nur die Daten, die sie benötigen. Rally (eine Software-Co) zeichnet alles auf, von der Leistung auf Kernel-Ebene bis hin zu HTTP-basierten Benutzergesten-Interaktionen zwischen Browser und Software. Sie können dann Änderungen der Site-Leistung mit dem Benutzerverhalten korrelieren und umgekehrt.

256: Metriken für Stufe 5 (Skala). Aufmerksamkeit ist ein kostbares Gut. Verschwenden Sie die Aufmerksamkeit des Besuchers nicht auf Dinge, die keine Rolle spielen. Vergleichen Sie intern die Metriken, die für Kanäle, Regionen und andere Segmente von Bedeutung sind, um Effizienz und Ineffizienz zu ermitteln.

258: Verstehen Sie besser, was neue Besucher wirklich tun.

260: Beschränken Sie die Vision des Unternehmens auf eine dreigliedrige Strategie.

261: Welche Taktiken auf Zeilenebene können für jede strategische Annahme auf C-Level verwendet werden, um schnell zu vermessen, zu testen, Prototypen zu erstellen und dann schnell zu füllen / zu töten?

262: Ermöglichen Sie (sowohl emotional als auch technisch) jedem Mitarbeiter, einen Split-Test durchzuführen. Geben Sie der Leitungsebene ein breites Spektrum an Flexibilität.

263: Zusammenfassung der Skalenphase: Konzentrieren Sie sich auf die Gesundheit des Ökosystems und die Fähigkeit, neue Märkte zu erschließen. Achten Sie auf Vergütung, API-Verkehr, Kanalbeziehungen und Konkurrenten. Dies sind keine Frivolitäten oder Ablenkungen mehr.

274: Zu testende Hypothese: Die meisten Leute melden sich ab, weil sie unseren Service nicht mehr benötigen, nicht weil wir beschissen sind. Begrenzte Daten belegen dies, aber wir müssen weitaus bessere Exit-Umfragen durchführen.

281: Produktpreise haben nichts mit Kosten zu tun und alles damit, was der Kunde bezahlt und wie er Wert aus dem Produkt ableitet.

283: Versuchen Sie ein Paket mit absichtlich absurden Preisen, um hohe Preise zu verankern und um zu sehen, ob jemand tatsächlich beißt.

286: Wir haben keine wirkliche Möglichkeit, die Viralität zu messen. Wir können versuchen, das Partnerprogramm zu verwenden, aber ich vermute, dass viele mündlich darauf verweisen werden, wenn dies auf einfache Weise möglich ist. Wie viele beziehen sie und wie schnell?

287: Das Teilen per E-Mail macht 80% des sozialen Teilens aus, normalerweise zwischen kleinen Gruppen von Menschen. Denken Sie an Emerson Spartz 'Theorie über "Brückenknoten". Welche Personengruppen sind wahrscheinlich Verbindungen zwischen anderen Peer-Gruppen? (326)

288: 3 Uhr ist der Zeitpunkt, an dem Personen am wahrscheinlichsten eine E-Mail öffnen. Wenn die Software dies zulässt, werden Zeit-Newsletter auf Benutzerebene basierend auf der Anmeldezeit erstellt.

290: Die Ladezeit der Site ist sehr wichtig. Verbringen Sie viel Zeit, um dies zu beheben.

302: Negative Abwanderung ist der lange Schwanz der Markenbekanntheit. Möglicherweise konvertieren wir einige "Langzeithörer, Erstanrufer" nach einem Jahr oder länger. Konzentrieren Sie sich auf Kunden, die schon lange auf unserer Mailingliste stehen, aber keine Abonnenten sind.

304: Top-SaaS-Unternehmen steigern den Umsatz pro Kunde um 20% pro Jahr. Können wir das Buylist-Produkt so weit verkaufen, dass dieses Ziel erreicht wird? Kann uns unsere Preiserhöhung für neue Abonnenten dabei helfen, dieses Niveau zu erreichen?

324: Welche Art von Inhalten erwarten verschiedene Verkehrsquellen? Die Twitter-Zeit vor Ort ist unverhältnismäßig hoch. Warum ist das?

325: Finden Sie Ausreißerinhalte und bewerben Sie sie stärker. Unlocked Insider-Artikel eignen sich hervorragend dafür, ebenso wie "Nexus-Seiten" wie unsere BOTG-Seite.

326: Das meiste Teilen ist intim. Jede Aktie generiert durchschnittlich 9 Besucher pro Buchdaten. Können wir diese Nummer für unsere Site finden? Buchdaten; 5 :: 1 Twitter, 36 :: 1 auf reddit. Das Teilen erfolgt eher aus einer Grundwelle kleiner Interaktionen zwischen Kollegen und Freunden als aus einer Eins-zu-Viele-Sendung. Siehe oben (287) über Brückenknoten.

334: Engagement-Rationen: 90% lauern, 9% tragen manchmal bei, 1% engagieren sich stark. Machen Sie die Teilnahme einfach und ein Nebeneffekt der Nutzung der Website.

Musste dies für die Growth Tribe Akademie lesen.
Es ist sehr aufschlussreich und gibt viele Beispiele. Es gibt jedoch eine Menge verschiedener Arten von Informationen, daher habe ich das Gefühl, dass ich mich nicht an alles erinnere.

Die eine Metrik, die zählt (OMTM), ist die Schlüsselmessung, die Sie für Ihr aktuelles Unternehmen durchführen müssen. Mein Bestreben, alles über Bauprodukte und das Geschäft mit Bauprodukten zu lernen, scheint sich derzeit an der Anzahl der Bücher zu messen, die ich zu diesem Thema lese, also +1 dazu!
Lean Analytics baut auf dem Lean Startup auf und bietet einige recht vorgeschriebene Möglichkeiten, um verschiedene Arten von Internetgeschäften anzuzeigen. Es ist einfach und schnell zu lesen, aber ich glaube nicht, dass es den Test der Zeit bestehen wird. Es ist zu tief verwurzelt in der heutigen Ansicht über die Bedeutung von mobilen Apps und SAAS-Unternehmen, die sicherlich nur vorübergehend ist.
Aber als Werkzeug für heute ist es eine großartige Lektüre. Ich kann es nur empfehlen.
Es gibt auch einen großartigen Abschnitt über Unternehmer.
Einer meiner Lieblingsteile ist die Dreierregel, die ungefähr so ​​lautet:
- Ab einer bestimmten Größe haben Sie wahrscheinlich drei Führungsebenen - Vorstand, Geschäftsleitung und operativ
- Sie haben wahrscheinlich 3 große Annahmen in Ihrem aktuellen Geschäftsmodell - stellen Sie klar, was diese sind (wählen Sie die Top 3 aus)
- Diese Art von Annahmen sind diejenigen, die Ihre Gehaltsrolle bezahlen (oder Ihre Stakeholder intern in Schach halten).
- Sie sind ziemlich statisch (dh sie ändern sich nicht von Monat zu Monat).
- Sie werden auf Vorstandsebene vereinbart und dem gesamten Unternehmen mitgeteilt
- Auf der Führungsebene stimmen Sie den drei Haupttaktiken zu, mit denen Ihre Annahmen umgesetzt werden. Welche Maßnahmen ergreifen Sie, um diese Kennzahlen in die richtige Richtung zu bewegen? (neue Funktionen, neue Marketingkampagne ..), das ist wie Ihre Sprintziele in Agilität
- Täglich führt jeder im Unternehmen individuelle Aufgaben im Zusammenhang mit den taktischen Aktionen aus. Dies sind Experimente, die Sie durchführen, um die Metrik zu verschieben. Jedes Experiment ist eine kleine Hypothese, ein Experiment und ein Lernzyklus für jeden dieser Tests, was 3 Experimente laufen Sie?
Drei Annahmen (monatlich auf Vorstandsebene) -> drei Taktiken (wöchentlich auf Führungsebene) -> 3 Experimente (täglich auf Personalebene)

Das Kernkonzept von Lean Startups ist Build-> Measure-> Learn. Learn Analytics konzentriert sich auf die Messphase.
Die Autoren glauben, dass es sechs Geschäftsmodelle für E-Commerce, SaaS, mobile Apps, Medienseiten, benutzergenerierte Inhalte und Marktplätze gibt. Sie beschreiben diese Modelle detailliert und stellen die wichtigen Metriken für jedes Modell vor.
Ich denke, in diesen Geschäftsmodellen ist die Medienseite am einfachsten und der Marktplatz das komplexeste Modell.
Nach der Einführung von Geschäftsmodellen führt das Buch die Lean-Analytics-Phase ein, die Folgendes umfasst: 1. Empathie 2. Klebrigkeit 3. Viralität 4. Umsatz 5. Skala. Für jede Phase gibt es bestimmte Regeln und Aufgaben, die implementiert werden müssen.
Das Buch enthält viele gute Fallstudien, Ratschläge und Richtlinien, die für Unternehmer, Webentwickler und Datenwissenschaftler nützlich sind. Außerdem empfehle ich dieses Buch jedem, der das Geschäft leitet.
Aber ich glaube dieses Zitat:
„Theorie und Praxis sind theoretisch gleich. In der Praxis sind sie es nicht. “
- Anonym

Tolle. Zeitraum. Voller "Fleisch", zufrieden und umsetzbar ab dem nächsten Arbeitstag.

Wenn Sie sich für Start-ups oder zumindest für alles interessieren, was mit modernstem digitalem Marketing zu tun hat, müssen Sie es lesen. Es ist eines dieser Bücher wie: "Lean Start-up", "Rework", "Business Models Generation" und "Startup Manual". Es ist ein Muss und ich bin überrascht, dass ich so lange gebraucht habe, um es zu erreichen.

Obwohl ich ungefähr 90% Metriken kannte, war es immer noch nützlich, sie in den richtigen Kontext zu stellen. Insbesondere das Hinzufügen der Fallstudien.

Das Buch ist nicht das, das Sie vor dem Schlafengehen lesen würden. Sie müssen konzentriert sein, um 100% Wert davon zu erhalten. Anfangs hatte ich es aus der Bibliothek ausgeliehen, aber ich entschied mich, mein eigenes Exemplar zu kaufen, um meine eigenen Notizen machen zu können.

5 / 5

"Instinkte sind Experimente. Daten sind Beweise." - Es ist eine gute Zusammenfassung von Lean Analytics, dem Buch über datengesteuerte Entscheidungsfindung. Das Buch beschreibt zwei Bereiche: Phasen einer Startup-Entwicklung und einige skalierbare Geschäftsmodelle. Jeder Teil ist voller Fallstudien und geschäftlicher Erkenntnisse. Wenn Sie bereits Lean Startup oder The Startup Owner's Manual gelesen haben, wäre der erste Teil wahrscheinlich weniger interessant.

Die Fülle an Beispielen macht Lean Analitycs hilfreich für jeden Job, der ein unternehmerisches Gen erfordert, da das Buch zeigt, wie Entscheidungen getroffen werden sollten.

Umfassendes Buch über Analytik, nach dem Sie in Ihrem Unternehmen suchen sollten. Da es eine Vielzahl von Geschäftsmodellen abdeckt, kann es am Ende etwas anstrengend werden. Wenn Sie jedoch für Ihr Unternehmen lesen, können Sie zu den Teilen springen, die für Sie sinnvoll sind. Sehr klar und didaktisch mit Formeln, Beispielen (verschiedene Beispiele, nicht die gleichen, die immer wieder verwendet werden). Wird definitiv auf die Zeit verweisen. Nicht mehr vom selben. Ich empfehle es!

Manchmal ziemlich trocken, aber auf jeden Fall eine Lektüre wert für jeden Projektmanager, Produktmanager, Scrum Master oder Produktbesitzer. Die Erkenntnisse hier - wenn sie gut genutzt werden - sind wahrscheinlich Gold wert.

Das Buch bewegt sich sehr gut zwischen Prinzipien und Rezepten für Lean Analytics. Es bietet schönere Anwendungsfälle, Segmentierungen des Geschäftsmodells und Beispiele. Andererseits könnten die Beispiele konkreter sein und didaktischer zeigen, wie die Daten verwendet und die Entscheidung getroffen wurden.

Liebte, wie das Buch aufgebaut ist. Diese Bucharbeit bietet eine große Klarheit darüber, welche Metriken je nach Art und Stadium Ihres Unternehmens verfolgt werden müssen.

Die ersten sechs Kapitel bieten eine außergewöhnliche Einführung in die Welt der datengesteuerten Entscheidungsfindung. Die meisten Inhalte umfassen Analyse-Frameworks für Startups unterschiedlicher Art und in unterschiedlichen Lebenszyklusphasen. Diese finden Sie vielleicht nützlich oder nicht.

Das Buch ist eine interessante Lektüre, insbesondere für jemanden, der in der Startup-Szene arbeitet. Es werden viele Schlüsselkonzepte vorgestellt und beim Lesen des Buches werden Ihnen ständig Ideen zur Implementierung dieser Konzepte in dem Unternehmen, für das Sie arbeiten, in den Sinn gebracht. Sie werden angeregt, darüber nachzudenken, wie sich die Konzepte in diesem Buch auf das Unternehmen beziehen, in dem Sie arbeiten.

Das Buch hält seine Informationen jedoch sehr allgemein und die enthaltenen Beispiele sind offenere Türen als Augenöffner. Vielleicht fehlt dem Buch die Tiefe, die Sie erwarten würden, weil es versucht, alle (verschiedenen) Arten von technologischen Startups in einem Buch zu erreichen. Das ist schade und ich hoffe, eines Tages ein ähnliches Buch lesen zu können, das eine genauere Beschreibung der Vor- und Nachteile einer bestimmten Art von technologischem Startup liefert. Trotzdem lesenswert!

Lesen Sie die vollständige Rezension auf meiner Website Digital Amrit

Wenn Sie etwas messen, sind Sie verantwortlich. Sie sind gezwungen, sich unbequemen Wahrheiten zu stellen. Und du verbringst dein Leben und dein Geld nicht damit, etwas aufzubauen, was niemand will

Worum geht es in dem Buch?
Lean Analytics: Verwenden Sie Daten, um ein Startup schneller zu erstellen. Alistair Croll und Benjamin Yoskowitz haben dies geschrieben. Es ist Teil der 'Lean Startup'-Reihe, die Eric Ries in seinem wegweisenden Buch' The Lean Startup 'gestartet hat. Kurz gesagt, Lean Analytics konzentriert sich auf den Teil "Messen" des Build-Measure-Learn-Zyklus.

Ich hatte Gelegenheit, zu diesem Thema zu präsentieren (dessen Inhalt ich fast vollständig aus diesem Buch entlehnt habe). Sie können das aufgenommene Video zu diesem Thema hier sehen oder das PDF hier herunterladen. Wenn Sie neu im Lean Startup sind, würde ich empfehlen, dieses Buch zuerst zu lesen, bevor Sie dieses abholen.

Was deckt dieses Buch ab?
Lean Analytics ist sequentiell angeordnet. Die behandelten Themen sind wie folgt

- Die Notwendigkeit von Metriken
- Das Konzept der One Metric That Matters
- 6 Geschäftsmodelle und wie aktuelle Analysen auf sie angewendet werden
- E-Commerce
- SaaS
- Kostenlose mobile App
--Medien-Site
--Nutzergenerierte Inhalte
- Zweiseitige Marktplätze
-Das Lean Analytics Framework
-Wie wird das Lean Analytics Framework auf die 6 Geschäftsmodelle angewendet?
-Was sind die Grundlagen für diese Geschäftsmodelle
-Das Framework in die Tat umsetzen

Was hat mir gefallen?
Lean Analytics hilft dabei, die fehlende Lücke im Build-Measure-Learn-Zyklus zu schließen. Es gibt zwar viel Literatur darüber, wie man baut und was man baut, aber es reicht nicht aus, herauszufinden, ob man die Erwartungen erfüllt oder nicht.

Lesen Sie die vollständige Rezension auf meiner Website Digital Amrit

Lean Analytics stellt sich selbst in Rechnung, wie Daten als Startup verwendet werden können. Aber es ist wirklich so, wie Sie Daten verwenden, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und zu überprüfen. Die Diskussion der wichtigsten Leistungsindikatoren wird in einen Kontext gestellt, in dem 1. Daten leicht verfügbar sind und 2. die Analyse der Daten relativ einfach ist, wenn Sie wissen, nach welchen Daten Sie suchen müssen und was und warum Sie sie analysieren.

Der erste Teil ist ein ziemlich normaler Tarif für metrikorientierte Organisationen. Eine Diskussion darüber, was Daten sind, wie man Maßnahmen auswählt und erkennt, dass Daten niemals sauber sind. Der Rest des Buches beginnt jedoch mit einer Reihe von Szenarien. Verschiedene Arten von Unternehmen. Verschiedene Stadien der Geschäftsentwicklung. Unterschiedliches Wettbewerbsumfeld. Bei der vorgestellten Vielfalt geht es nicht darum, das Kapitel zu finden, das zu Ihrer Situation passt, oder eine Beschreibung auszuwählen und Wege zu finden, die nicht zutreffen. Hier geht es darum, dass datengestützte Entscheidungen einen Platz in einer Vielzahl von Kontexten haben . Das Ziel bei Metriken besteht nicht darin, zu entscheiden, dass Daten, da sie nicht perfekt sind, nicht verwendet werden können, sondern Daten in einer Weise zu verwenden, die Erfahrung, Instinkt und Intuition ergänzt, um bessere Entscheidungen zu treffen. Aus diesem Grund ist Lean Analytics eine gute Lektüre für alle, die darüber nachdenken, wie Daten funktionieren können, nicht nur bei internetbasierten Startups.

Haftungsausschluss: Ich habe eine kostenlose elektronische Buchausgabe von erhalten Lean Analytics durch das Blogger-Programm von O'Reilly Press.

Lean Analytics ist ein Buch, das in erster Linie die Hauptaspekte behandelt, die ein Startup berücksichtigen sollte, bevor es fortfährt. Die Autoren Alistair Croll und Benjamin Yoskovitz machen es den Start-up-Unternehmen leicht zu verstehen, worauf sie sich konzentrieren müssen und welche Schritte unternommen werden müssen, bevor sie fortfahren. Grundsätzlich betonen die Autoren, dass es nicht notwendig ist, das Rad neu zu erfinden, wenn es darum geht, ein neues Unternehmen zu gründen.

Ein Startup ist eine Organisation, die gegründet wurde, um nach einem skalierbaren und wiederholbaren Geschäftsmodell zu suchen. Die Startups sollten den folgenden Ansatz verfolgen: Build - Measure - Learn.
Es heißt, wenn Sie es nicht messen können, können Sie es nicht verwalten.

Zu Beginn sollte der Start eine gute Metrik finden, die vergleichend, verständlich, ein Verhältnis oder eine Rate sein und Ihr Verhalten ändern sollte.

Die Autoren empfehlen, die richtigen Metriken zu finden und die Unterschiede zwischen qualitativen und quantitativen Metriken, Eitelkeits- und umsetzbaren Metriken, explorativen und Berichtsmetriken, führenden und nacheilenden Metriken, korrelierten und tatsächlichen Metriken zu verstehen. Quantitative Daten fördern Emotionen, während qualitative Daten darin marinieren. Wenn Sie Daten haben, für die Sie keine Daten haben, handelt es sich um eine Eitelkeitsmetrik. Es ist eine gute Sache, eine Korrelation zwischen zwei Metriken zu finden. Korrelationen können Ihnen helfen, vorherzusagen, was passieren wird. Aber die Ursache von etwas zu finden bedeutet, dass Sie es ändern können.

Bei Lean Analytics geht es darum, eine aussagekräftige Metrik zu finden und dann Experimente durchzuführen, um sie zu verbessern, bis diese Metrik gut genug ist, um zum nächsten Problem der nächsten Phase Ihres Unternehmens überzugehen.

Lean Analytics stellt Lean Canvas vor, eine Adaption von Business Model Canvas von Alexander Osterwalder, die Ash Maurya im Lean Startup-Geist (Fast, Concise and Effective Startup) erstellt hat. Lean Canvas verspricht einen umsetzbaren und auf Unternehmer ausgerichteten Geschäftsplan. Es konzentriert sich auf Probleme, Lösungen, Schlüsselkennzahlen und Wettbewerbsvorteile.

Bevor Sie ein Unternehmen gründen, schlägt das Buch vor, die folgenden Fragen zu beantworten:
Woran können Sie arbeiten?
Kann ich das tun, was ich mir erhoffe?
Machst du das gerne?
Können Sie damit Geld verdienen?

Menschen inspirieren, Maschinen validieren.

10 häufige Fallstricke, die Unternehmer vermeiden sollten:
Angenommen, die Daten sind sauber.
Nicht normalisierend;
Ausreißer ausschließen;
Einschließlich Ausreißer;
Saisonalität ignorieren;
Ignorieren der Größe bei der Meldung von Wachstum;
Daten erbrechen;
Metriken, die Wolf weinen;
Lärm im Fokus.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Phasen eines Startups im Buch darzustellen. Das Buch konzentriert sich jedoch auf die häufigsten:
Empathie - wird es jemanden interessieren? Das Problem und die Lösung finden;
Klebrigkeit - werden die Hunde den Hundedummkopf essen;
Viralität - Mundpropaganda usw.;
Einnahmen - werden die Leute Taschenbücher öffnen;
Skalieren - Wechseln Sie vom netten Spieler zu einer großen Firma.

Jede Phase wird mit vielen Details beschrieben, ich möchte mich jedoch nicht auf sie konzentrieren, da Lean Analytics das Buch ist, das nach dem Lesen ziemlich viel Aufmerksamkeit erfordert.

Dennoch wollte ich Ihre Aufmerksamkeit auf die Tatsache lenken, dass in dem Buch erwähnt wird, dass sich die Benutzer immer beschweren werden und dass es wichtig ist, die Minimum Viable Vision (MVV) zu verstehen.

In jeder Phase der Startup-Entwicklung schlägt das Buch vor, sich auf One Metric That Matters (OMTM) zu konzentrieren. Grundsätzlich sollte das Startup eine Signaturmetrik auswählen, die für den Schritt, den Sie gerade durch das Startup arbeiten, unglaublich wichtig ist. Es wird empfohlen, alles zu erfassen, sich aber auf das Wesentliche zu konzentrieren.

Das OMTM wird aus folgenden Gründen empfohlen:
Es beantwortet die wichtigste Frage, die Sie haben;
Es zwingt Sie, eine Linie in den Sand zu ziehen und klare Ziele zu haben;
Es konzentriert sich auf das gesamte Unternehmen;
Es inspiriert eine Kultur des Experimentierens.

Die Autoren überprüfen verschiedene Geschäftsmodelle wie E-Commerce-Unternehmen, SaaS, Medien, benutzergenerierte Inhalte und zweiseitige Marktplätze und heben hervor, dass das Geschäftsmodell wichtiger ist als der Geschäftsplan. Angesichts der Tatsache, dass IO ein SaaS-Unternehmen ist, das mit Medienkunden zusammenarbeitet, möchte ich beide ansprechen.

SaaS-KPIs umfassen:
Achtung - wie effektiv das Unternehmen Besucher anzieht;
Anmeldung;
Klebrigkeit - wie gut die Benutzer das Produkt nutzen;
Umwandlung;
Umsatz pro Kunde;
Kundenakquisitionskosten;
Viralität (andere einladen);
Upselling; Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit (Beschwerden);
Churn;
Lebenszeitwert.

Die ultimative Metrik für das Engagement ist der tägliche Gebrauch.

Die KPIs für Medienseiten umfassen:
Publikum und Abwanderung;
Anzeigeninventar - die Anzahl der Impressionen, die monetarisiert werden können;
Anzeigenpreise - wie viel eine Website aus Impressionen verdienen kann, basierend auf dem Inhalt, den sie abdeckt, und den Personen, die sie besuchen (Kosten pro Engagement);
CTR - wie viele der Impressionen werden tatsächlich zu Geld;
Content / Ad Balance - das Gleichgewicht zwischen Anzeigeninventarraten und Content, das die Gesamtleistung maximiert.

Falten:
Versteckte Affiliate-Modelle;
Hintergrundgeräusche;
Werbeblocker;
Paywalls.

Modell und Bühne bestimmen die Metrik, die Sie verfolgen. Zu den Medienseiten im Sand gehört die Klickrate. Referrer für das Verhältnis von Sitzung zu Klick; Überweiser; Eingesetzte Zeit / Zeit auf Seite. Die SaaS-Zeile im Sand enthält: bezahlte Einschreibung; Freemium vs bezahlt; Upselliing und wachsende Einnahmen; Abwanderung (2% pro Monat).

Zu den Metriken für Startups, die mit Unternehmen zusammenarbeiten, gehören:
Einfache Kundenbindung und Feedback;
Pipeling für Erstversionen, Betas und POCs-Versuche;
Klebrigkeit und Benutzerfreundlichkeit;
Integrationskosten;
Benutzereingriff;
Entwirrung;
Supportkosten;
Benutzergruppen und Feedback;
Pitch Erfolg;
Ausgangshindernisse.

Um Ihrem Unternehmen eine Datenkultur zu vermitteln, schlägt das Buch Folgendes vor:
Fangen Sie klein an, wählen Sie eine Sache aus und zeigen Sie Wert;
Stellen Sie sicher, dass die Ziele klar verstanden werden.
Holen Sie sich Executive Buy-In;
Machen Sie die Dinge einfach zu verdauen;
Transparenz gewährleisten;
Beseitigen Sie nicht Ihren Darm;
Stellen Sie gute Fragen.

Insgesamt enthält das Buch Hinweise, wie ein Unternehmen gegründet werden kann, um die wichtigsten auf dem Markt verfügbaren Geschäftsmodelle zu verstehen und die Phase des Geschäfts abzuwägen. Um den Leser zu motivieren, bietet das Buch eine Reihe von Erfolgsgeschichten, um zu verstehen, was funktioniert hat und was nicht. Ich würde es allen Neulingen in der Fintech-Branche sowie den PMs empfehlen, die Lösungen für andere Unternehmen entwickeln.

Die Idee, sich auf "One Metric That Matters" zu konzentrieren (was für verschiedene Phasen des Produkts unterschiedlich ist), ist an sich ziemlich gut. Der Autor liefert bestimmte Ideen, wie diese Metriken aussehen sollten und wie Sie diese in die Arbeit an Ihrem Produkt integrieren können.

Aber während die Idee gut ist, ist der größte Teil des Buches mit vagen Schätzungen gefüllt. Ich sehe keinen Grund, Kapitel aufzunehmen, die sich mit bestimmten Benchmarks für verschiedene Metriken befassen. Dies kann einfach irreführend sein.

Durch die Zahlen fühlt sich das Buch "wissenschaftlich" an, aber es ist weit davon entfernt. Das angebotene Framework (oder besser eine Denkweise) ist nützlich, die Zahlen jedoch nicht.

- Wiederlesbarkeit: im Regal haben und zufällige Passagen häufig überprüfen
- Hinweis: 5/5
- Auf Instagram: https://www.instagram.com/p/BDmAXapTQ...

Lean Analytics-Buch

Eine Metrik, die zählt - was für ein einfaches, aber leistungsstarkes Konzept, das Veränderungen in einem Unternehmen abteilungsweise vorantreiben kann.

Super genial für alle, die viel fertiges Gyan und Benchmarks für Analytics wollen
Sehr zu empfehlen für Produktmanager!

Diese Bücher haben mir sehr geholfen zu verstehen, wie man Dinge misst, die mit meinem Startup los sind

Ein gutes, praktisches Buch für Unternehmer, Produktbesitzer, Vermarkter usw.
Nicht so "schlank" ... nicht einmal auf "Analytik" ausgerichtet.
Es war nicht das, was ich erwartet hatte (ich erwartete etwas mehr über Datenanalyse, nicht darüber, wie man ein Startup erstellt), aber es könnte nützlich sein, wenn ich tatsächlich für ein Startup arbeite oder ein Startup mache.

[Imbiss]
- Was macht eine gute Metrik aus?
1. Vergleich,
2. verständlich,
3. ein Verhältnis oder eine Rate,
4. das ändert dein Verhalten

- Vermeiden Sie "Vanity" -Metriken wie Seitenaufrufe, Anzahl der Follower, gesammelte E-Mail-Adressen, Anzahl der Downloads usw. Sie helfen Ihnen nicht bei der Entscheidung, was als Nächstes zu tun ist.

- Problem> Lösungshypothese> Metriken

- Drei wichtige Arten der Analyse
1. Segmentierung: Querschnitt
2. Gerichtsanalyse: Längsschnitt
3. A / B-Tests (Sie können eine multivariable Analyse verwenden, um Zeit zu sparen)

- Eine Metrik, die zählt (OMTM)
Was ist momentan am wichtigsten? (es ändert sich, wenn Sie fortfahren)
Kotzen Sie keine Metriken. Sie können sich nicht auf mehrere Metriken gleichzeitig konzentrieren.

- Segmentieren Sie Ihre Kunden. Konzentrieren Sie sich auf gute Kunden.

- Fünf "Sitten" für das Geschäftswachstum ... welche?
1. Mehr Zeug
2. Mehr Leute
3. Öfter
4. Mehr Geld
5. Mehr Effizienz
zum Beispiel...
Physische Dinge effizienter verkaufen
Hoher Viruskoeffizient> mehr Menschen
treue Stammkunden> öfter

- Verwenden Sie "Business Model Canvas" und "Business Model Flipbook", um Ihr Geschäftsmodell zu verdeutlichen.
- Das Geschäftsmodell ist für die Gründung viel wichtiger als der Geschäftsplan

- Fünf Phasen des Startup-Wachstums: Konzentrieren Sie sich jeweils auf eine Sache.
1. Empathie: qualitative Forschung (ein Tag im Leben usw.), Fragebögen
2. Klebrigkeit: Engagement-Metriken (Zeitaufwand, Wiederholungsrate usw.) unter Verwendung der Kohortenanalyse
3. Viralität: Viruskoeffizient (Einladung angenommen / bestehende Kundennummer)
4. Umsatz: Ertragsrendite, "Penny Machine" -Metrik (Umsatzanstieg / Marketingaufwand), Abwanderung
5. Skala: Kompensation, API-Verkehr, Kanalbeziehungen, Konkurrenten ...

- Achten Sie auf den Zeitpunkt, zu dem Sie von einem Zustand in einen anderen wechseln. Vorzeitiges Wachstum kostet Geld und Zeit und bringt Ihr Startup schnell zum Erliegen.

- Fangen Sie klein an.

Vielleicht bin ich genau an der richtigen Stelle, um das Beste aus diesem Buch herauszuholen - also ein paar Monate vor dem Start meiner App. Aber ich kann mit Überzeugung sagen, dass dies das beste digitale Marketing- / Startup-Buch ist, das ich je gelesen habe.

Die meisten anderen Bücher wurden von Autoren geschrieben, die Erfolg hatten und die Erfahrung in eine Blaupause umwandelten. Diese Bücher enthalten unzählige Ratschläge, die möglicherweise in den Fall des Lesers passen oder nicht. Meist sind sie nicht übertragbar.

Lean Analytics fehlt es nicht einmal an umsetzbaren Ratschlägen, aber der Fokus liegt darauf, dass wir die Rahmenbedingungen, den Kontext und das Treffen fundierter Entscheidungen verstehen. Darum geht es schließlich beim Unternehmertum. Es gibt immer weniger Zeit und Geld als Gelegenheit. Ich brauche nicht die Details eines bestimmten Pfades, sondern um die Konsequenzen jedes einzelnen zu verstehen.

Der Benchmark-Teil am Ende ist großartig, aber das Buch stammt aus dem Jahr 2012, also altert es. Trotzdem ist dies das Buch, das man auf diesem Gebiet unbedingt lesen muss. Alles andere ist nur da, um die Details zu ergänzen.

Eindeutig mein Lieblingsbuch über Analytik jenseits von Lean und weit darüber hinaus. Es ist ein Buch über moderne Geschäftspraktiken, die sich in der Startup-Welt weiterentwickeln. Es ist ein Buch darüber, wie man dateninformierte Geschäftsentscheidungen trifft, und eines mit praktischen Grundlagen.

Die Klarheit, die dieses Buch basierend auf der Phase und Art des Geschäfts bietet, in dem Sie tätig sind, ist unglaublich klar (und sogar visuell) und konkurrenzlos. Es gibt so viel Verwirrung darüber, was wann zu verfolgen ist, und Sie können buchstäblich nur auf diese Seite verweisen.

Ich habe gesehen, dass jeder Artikel, den ich sorgfältig in meinen Online-Notizbüchern kuratiert habe, aufgenommen und zu einem Buch weiterentwickelt wurde (Startup-Piraten-Metriken und so viele mehr). Wenn sie es nicht geschrieben hätten, hätte ich es zusammen mit Klebeband gepflastert und ausgeschnitten und eingefügt, aber das spart mir Zeit und ist besser für die hervorragende Integration und Weiterentwicklung der Ideen.

Ich werde mit Sicherheit aus diesem Buch heraus anderen etwas beibringen.

Super empfohlenes Buch mit erstaunlichen Beispielen aus der Praxis, wenn Sie mehr über Start-ups, Analysen, verschiedene Geschäftsmodelle, das Wachstum Ihres Start-ups, die Metriken, auf die Sie achten sollten, usw. erfahren möchten. Hier finden Sie die wichtigsten Inhalte und warum sollten Sie es lesen:

- Detaillierte Erklärung zu Data Analytics, seinen Frameworks, Phasen, was sind sie, warum sind sie wichtig?
- Verstehen Sie die 6 wichtigsten Geschäftsmodelle (E-Commerce, SaaS, kostenlose mobile App, Medienseite, benutzergenerierte Inhalte und zweiseitige Marktplätze) und wie Sie ein dateninformiertes (nicht datengesteuertes) erfolgreiches Geschäft aufbauen.
- Tauchen Sie tief in die verschiedenen Phasen (Empathie, Klebrigkeit, Viralität, Umsatz, Skalierung) eines Start-ups ein und verstehen Sie, welche Kennzahlen für das Wachstum Ihres Unternehmens wichtig sind
- Über Start-ups hinaus, wie man Lean Analytics beim Intrapreneurship anwendet

Dieses Buch ist Teil von O'Reillys Lean-Reihe und wurde von zwei Kanadiern geschrieben, die tief im Produkt- und Startup-Bereich verwurzelt sind. Während sich viele Informationen auf „schlanke Startups“ konzentrieren, sind viele Informationen für jede Analysepraxis mit eingeschränkten Ressourcen weitgehend relevant. Es gibt auch spezielle Abschnitte, die sich an Intrapreneure richten, sowie Abschnitte, die sich mit Analysen für Medienwebsites befassen (von persönlichem / beruflichem Interesse für mich). Kein technisches Buch, sondern auf reale Anwendungen und Best Practices ausgerichtet.

Ich fand, dass das Buch eine gute Quelle ist, um mein Denken auf die Durchführung von Analysen in einer ganz anderen Branche auszurichten als meine vorherige Position in der Verteidigungsversorgungslogistik. Ich bin auch regelmäßig als Referenz zu meinen Notizen zurückgekehrt, um die Praktiken unseres jungen Teams anhand der in dem Buch enthaltenen umfangreichen und vielfältigen Erkenntnisse zu überprüfen.

Ein Kritikpunkt: Die Autoren sind zugegebenermaßen keine ausgebildeten Statistiker und geben als solche einige nicht ganz fundierte Empfehlungen zu quantitativen Methoden (imo) ab. Machen Sie sich ein Bild von den Erkenntnissen und Best Practices. eine zweite Meinung zu technischen Fragen einholen.

Ein einzigartiges und einfach aufregendes Buch! Unabhängig davon, ob Sie auf dem Weg zum Aufbau eines Startups oder eines Unternehmers sind, der versucht, innerhalb eines Unternehmens Veränderungen herbeizuführen, besteht die größte Herausforderung darin, ein PMV (Viable Minimum Product) zu erstellen und die Analyse von Daten klar zu verstehen, ist ein grundlegendes Element Dazu gehört jedoch auch die Auswahl einer Metrik, die darauf abzielt, das erforderliche Verhalten zu ändern. (Keine Spoiler mehr: D)

Ich liebte es! Empfohlen.

5 von 5 Sternen ist meine Bewertung.

Obwohl dieses Buch sich an Startups richtet, finde ich es eine relevante Lektüre für alle Unternehmen, die online tätig sind.

Der Autor hat gute Arbeit geleistet, um die gängigsten Geschäftsmodelle zu erläutern und die Metriken zu erläutern, die zur Messung des Wachstums erforderlich sind.

Am Ende gibt es einen separaten Abschnitt, in dem er die industriellen Benchmark-Daten zu den im Buch angegebenen Metriken festlegte.

Empfohlen für Vermarkter und Online-Unternehmer.

Lesen Sie dieses Buch in weniger als einer Stunde in einem verspäteten französischen Zug. Super aufschlussreich für Unternehmen und Menschen, die versuchen, eine datengetriebene Kultur aufzubauen.

Dieses Buch enthält viele praktische Tipps und Tricks, mit denen Sie die häufigsten Fallstricke bei Daten vermeiden können.

Bestimmte Kapitel sind etwas unnötig, aber insgesamt ist der Inhalt direkt auf den Punkt und für jedermann zugänglich.