剛好有機會到 mPartical 的 CDP大師班 的場合分享數據化營運和決策。這場分享,主要是想跟大家分享以「決策」為核心的思考邏輯。
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分類彙整: 數據化營運
用 Mixpanel 的免費功能,來做回訪率提升的研究
Mixpanel 的免費版,就有 20M 的 Event 事件,蠻適合 0 到 1,甚至是 1 到 10 的產品,都可以透過他的功能來研究,如何提升回訪率這個關鍵議題。剛好昨天順手 Demo 了一下怎麼做,發現真的蠻多人不知道可以這樣用的,所以在這邊用假資料寫篇文章記錄一下。
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Retention 指標攻略 – Mixpanel 研討會分享
分享當天上台聊的 Retention 指標攻略簡報
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SaaS 續約率要多少才合理?
SaaS 服務通常都是訂閱型的服務,通常在設定續約率目標時,應該是要設多少?80%?70%?還是要 90% 呢?
我上網 Google 了一下,有人說,如果月付,這樣這數字至少要 95%,因為月續約率 95% 的話,過了一年之後是 95% 的 10次方,原本的用戶大概就剩下剛好一半。
聽起來好像有點道理,但又有哪裡怪怪的,一半是我們追求的數字嗎?
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數據化營運,開啟全員增長 – 2021 成長駭客年會
這是我當天的簡報,與大家分享。
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數據導向?真的永遠是對的?
八種拆解營收的方法
為何要拆解營收
現在的數據非常多,光是 Google Analytics 上就有上百個維度,超過500種以上的數據,呈現在你眼前,再加上交易數據、廣告投放數據…等等,數據太多很容易讓人埋首數據當中,大多數的行銷人員其實是被數據給淹沒了,不知道該從何處著手,現在是不缺數據的年代,缺的是怎麼解讀數據,還有利用數據讓營收真正有感成長。
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三個常見的漏斗設計誤區
關於漏斗,有幾個常見的誤區,在這邊想跟大家提醒一下。
漏斗常見的誤區一:漏斗是越短越好
先前有提到,漏斗的每一個步驟,都不會是100%的轉換率,一開始最多人,每經過一個步驟,就會少一些人。所以呢,就有些人會誤會,那漏斗會不會是越少步驟越好,經過的步驟少,人也會掉得比較少。
這其實是常見的一個誤解,讓我舉個團購網站的例子。
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疫情下,品牌電商的應變心得分享
關於疫情,我協助的品牌電商應該也算是疫情重災區,我也協助他們做了一些應變,整理一下給大家參考我們的應變作法。
先分辨,什麼產品不受疫情影響
- 把不受疫情影響的產品找出來,把SEO和廣告往這類集中
- 針對這些不受影響的產品,推出疫情期間限定的活動,並限定期限,提高轉化率
- 培養客戶的預算降低,廣告和SEO都集中離成交比較近、動機比較強的用戶。
- 廣告和SEO,抓著「疫情期間雖然不行OO,但沒關係,還可以XX」的訴求打一波,把原本因疫情不能滿足的需求,替代成不受疫情影響的需求。
- 這些不受疫情影響的產品,以前他們不是主力商品,現在變成了主力商品,所以要多投入心力去優化文案、圖片、影片,甚至是廣告受眾的嘗試,還有預算的加碼,都一併要重新規劃
- 利用競爭對手休息或還在煩惱的時候,每週產出 Content
有限資料下, 如何計算 LTV
如何訂立北極星指標 – 介紹與案例分享
這是在 Product Tank Taipei 分享的關於怎麼訂立北極星指標的分享。還拿了 商業思維學院 的北極星指標當例子,說明是怎麼一步一步篩選出專屬的北極星指標。
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北極星指標與 Product Led Growth
產品數據分析與增長 – part 1
DAU、WAU、MAU 哪一個為主?Retention Cohort 該看日、週、月哪一個?
同樣的邏輯,Retention Cohort 該用日、週、月哪一種來看?
產品增長計畫的制定
先前在帶 Growth Plan Workshop 時,協助公司制定產品的增長計畫,有擬了一份文件說明產品增長計畫的制定,在這邊也分享給大家。
- 拆解 Business Goal,使其成為 Growth Goal
一般來說Business Goal會是營收目標,若沒有營收目標,那至少會有用戶數或市占率目標。有了Growth Goal,才知道如何投注資源擬定策略,絕對沒有那種「越高越好」的說法。
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