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精益数据分析（23/126）：把握创业阶段与第一关键指标

news 来源：原创 2025/4/26 7:02:02

精益数据分析（23/126）：把握创业阶段与第一关键指标

在创业和数据分析的学习过程中，每一次深入探索都可能为我们打开新的大门。今天，我依旧带着和大家共同进步的想法，来解读《精益数据分析》中的重要内容——精益数据分析阶段和关隘模型，以及第一关键指标的相关知识，希望能为大家带来新的启发和收获。

一、精益数据分析阶段和关隘模型：创业的阶段性指引

精益数据分析阶段和关隘模型将创业过程划分为五个独立阶段：移情、黏性、病毒性、营收和扩展。这个模型整合了多种优秀框架的精华，突出数据指标在创业各阶段的关键作用，为创业者提供了一个清晰的发展路径图。

移情阶段：此阶段聚焦于发现市场中尚未被很好满足的需求，找到目标客户群体。创业者需要深入了解客户，与他们建立情感共鸣，明确客户面临的问题，这是创业的基础。就好比开发一款健身APP，在移情阶段就要去了解健身爱好者在锻炼过程中遇到的痛点，比如缺乏个性化训练计划、难以记录训练数据等。
黏性阶段：当明确了问题和解决方案后，进入黏性阶段。在这个阶段，创业者要打造出正确的产品或功能，让用户产生依赖，提高留存率。以健身APP为例，要不断优化功能，如提供定制化训练课程、精准记录训练数据并生成分析报告等，使用户愿意持续使用。
病毒性阶段：产品具备一定黏性后，就要考虑如何让产品像病毒一样传播开来。通过用户之间的口碑、分享等方式，吸引更多新用户。健身APP可以设置分享功能，用户分享自己的训练成果到社交平台，吸引朋友加入。
营收阶段：产品有了一定的用户基础和传播度后，就要实现盈利。创业者需要探索合适的盈利模式，如健身APP可以推出会员服务，提供更多高级训练课程和专属功能，或者与健身品牌合作进行广告推广。
扩展阶段：在实现盈利后，进入扩展阶段，将商业模式进行规模化复制，拓展市场，获取更大的商业价值。健身APP可以拓展到不同地区、不同健身领域，与线下健身房合作，提供线上线下融合的服务。

每个阶段都有特定的目标和量化指标，只有达到这些指标，才能顺利进入下一阶段，这就是“关隘”的意义所在。这个模型帮助创业者明确不同阶段的重点任务，有条不紊地推进创业项目。

二、第一关键指标：创业路上的聚焦点

创业成功的关键之一是专注，而在数据分析领域，这种专注体现为找到并关注“第一关键指标”（OMTM）。在创业的不同阶段，都有一个指标对业务发展至关重要，这个指标就是OMTM 。

埃里克·莱斯提出的三大增长引擎——黏着式增长引擎、病毒式增长引擎、付费式增长引擎，虽然成功的企业最终都会用到，但在不同阶段应专注于其中一个。例如，在产品初期，可能更应关注用户的黏着性，此时用户留存率就是OMTM；当产品有了一定用户基础后，病毒式传播系数可能成为OMTM，以推动产品快速传播；而在产品成熟阶段，客户终生价值和客户获取成本等营收相关指标则更为重要。

创业者要避免被过多的数据干扰，虽然可以利用多种数据分析工具跟踪大量数据，但必须明确哪些是真正重要的指标。例如，Moz公司通过减少KPI数目，更好地集中了注意力，避免了因数据过多而分散精力的问题。

三、代码实例：计算不同创业阶段的关键指标

为了更直观地理解不同创业阶段关键指标的计算和应用，我们通过Python代码模拟一个简单的创业场景。假设我们开发了一款在线教育产品，在不同阶段关注不同的关键指标。

import pandas as pd# 模拟用户数据，包含用户ID、注册时间、登录次数、邀请人数、付费金额
data = {'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],'register_time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05', '2024-01-06', '2024-01-07', '2024-01-08', '2024-01-09', '2024-01-10'],'login_count': [5, 3, 8, 2, 6, 4, 7, 1, 9, 5],'invite_count': [2, 0, 1, 3, 0, 2, 1, 0, 2, 1],'payment_amount': [100, 0, 0, 200, 0, 150, 0, 0, 250, 0]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['register_time'] = pd.to_datetime(df['register_time'])# 黏性阶段：计算用户登录频率（假设登录频率 = 登录次数 / 注册天数）
df['days_since_register'] = (pd.Timestamp.now() - df['register_time']).dt.days
df['login_frequency'] = df['login_count'] / df['days_since_register']
average_login_frequency = df['login_frequency'].mean()
print(f"黏性阶段平均登录频率: {average_login_frequency}")# 病毒性阶段：计算病毒式传播系数（假设每个用户邀请的新用户数为邀请人数）
total_invite_count = df['invite_count'].sum()
unique_users = len(df['user_id'])
viral_coefficient = total_invite_count / unique_users if unique_users > 0 else 0
print(f"病毒性阶段病毒式传播系数: {viral_coefficient}")# 营收阶段：计算客户终生价值（假设每个用户只付费一次）
total_payment = df['payment_amount'].sum()
paying_users = len(df[df['payment_amount'] > 0])
customer_lifetime_value = total_payment / paying_users if paying_users > 0 else 0
print(f"营收阶段客户终生价值: {customer_lifetime_value}")