書摘 Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster - How to Keep Score(1)

Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster (Lean Series)

這本書是精實創業 (The Lean startup) 系列的後續作品，在The Lean startup 裡有提到精實創業之虛榮指數(Vanity metric) 的概念，因為很多創業家都會被錯誤的數據矇騙(其實很多時候是自己欺騙自己)，而這本書 - Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster
，就是更進一步的介紹該如何用正確的資料驗證你的假設是對的。

Instincts are experiments. Data is Proof.

Choose Right Metric 選擇對的數據分析

Qualitative vs Quantitative metrics

如果Quantitative 是在問What and How much，那Qualitative 則是在問why？Qualitative 是透過詢問使用者得來的，不過要注意的是問題的設計很重要，不能造成引導性問題，這樣一來只會引導使用者給出你預想的答案，而不是你需要的得答案。

Vanity vs. actionable metrics

Data Driven 重點不是Data 而是在Driven，面對Data 永遠要問自己"基於這些資料我可以做怎樣的改變？"，如果這些Data 不能幫助你改變，那他可能就只是虛榮指數，本書舉了幾個例子：

總註冊人數就完全是一個虛榮指數，而Active User 可能好一點，但是最有用的應該是Active User 佔總體註冊人數的百分比，這才代表使用者的真正參與程度。

另一個有意義的指標就是 - 在特定一段時間區間內有多少使用者購買，舉例來說以這個為指標橫軸是各家廣告商，你就可以很容易知道，在這一段期間內，到底有多少使用者透過各個廣告平台(Google Yahooo Facebook)來消費 ( 這不就是以前我們做的eMarketing平台....)

書中列出八個要避免使用的虛榮指數：

1. Number of hits
2. Number of page views (除非你的Business Model 依靠Page view)
3. Number of visits
4. Number of unique visitor
5. Number of followers/friends/likes
6. Time on site/number of pages.
7. Emails collected.
8. Number of downloads

(OS: 中箭~~這也都是google analytic 提供的基本版功能...Orz....好看歸好看，但對於改進是沒太大幫助的...)

Exploratory vs. reporting metrics

在這個章節提到事情有被分成很多種，對我們來說想要知道的是 unknow (Don't know)的事物，而Reporting Metric 是屬於"Known unknows"，舉例來說我們不知道我們網站流量有多少，但是我們知道要收集流量。而Exploratory 則是屬於"unknown unknowns"，也是所有Startup所要面對的。

為了要能了解Unknown unknows，任何的分析和實驗結果都必須符合以下四點精神：

• 可以用來確認我們的真實狀況和假設
• 可以用來驗證我們的直覺，把假設變成證據
• 可以為我們的試算表、Waterfall chart、董事會上提供數據
• 可以讓我們找到機會，決定應該把事業建立在什麼上面。

書中舉了一個從Circle of Friends 轉換成  Circle of Moms的例子 (不過只有粗略帶過~)

Leading vs. Lagging metrics

領先指標和落後指標兩個都是非常有用的，只是用途不一樣。

領先指標是用來預測未來(如：current number of prospects in your sales funnel)，而落後指標(如：the number of  customers  who  leave  in  a  given  time  period) 是用來檢討與發現問題的，不過通常這時也已經有點晚了。

所以在Startup初期，你也沒有多少資料可以用，通常事先從收集落後指標/數據開始，在收集一段時間的數據後才有辦法開始分析產生出領先指標。

有時候落後指標和領先指標也是一體兩面，比如說Sales的簽約數(落後指標)，但是對於財務部門要預估營收卻是屬於領先指標。

所以如何有效利用領先指標和落後指標也將會是此書的重點。

Correlated vs. Causal metrics

你可以很容易找到很多關連性(Correlated)的現象(但是跟造成的真正原因(Causal)不一定相關)，並且可以利用關連性來作預測。

hmm...這裡也有提到類似Big Data的概念，只要資料資料夠大，就可以由關連性找出有用的資訊，不一定需要正確的原因。

correlation  is  good.  Causality  is  great.  Sometimes, you may have to settle for the former—but you should always be trying to  discover the latter

最後要注意的，其實Startup 是一直在追逐著移動的目標(Moving Targets)，因為一開始你無法定義怎樣才算成功。要適時的調整你的目標並且建立可接受的指標。


看的好慢啊....Orz...待續...

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