产品增长力：数据驱动的产品设计、运营和优化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李阳 著

图书标签:

• 产品增长
• 数据分析
• 产品设计
• 产品运营
• 用户增长
• AARRR模型
• 增长黑客
• 产品优化
• 用户行为
• 数据驱动

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111594659

版次：1

商品编码：12345066

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

京东资深数据产品经理经验总结
阿德、张溪梦、范冰、刘涵宇等专家　联袂推荐
从数据分析方法、数据价值挖掘、数据结果倒逼业务优化3个层次，以及设计、运营和优化3个维度，为产品增长提供方法论

内容简介

本书由京东资深数据产品经理撰写，重新定义了数据与产品、业务的关系，从数据分析方法、数据价值挖掘、数据结果倒逼业务优化3个层次，以及设计、运营和优化3个维度，为产品增长提供了科学的依据和方法论，得到了PMCaff创始人阿德、GrowingIO创始人&CEO;张溪梦、增长官研究院创始人范冰、腾讯高级产品经理刘涵宇等专家的高度评价。
全书内容以理论为主线，以实操为目标，萃取技术实操与管理思维中的精华，形成相对完整的逻辑体系。
第1~3章是基础，讲解了数据分析及其可视化的方法，包括数据的通用“规则”、常见的数据分析模型，以及常用的数据统计图表。
第4~5章是核心，讲解了数据驱动的理念，以及数据驱动产品设计和运营的具体方法。
第6~9章是深化，进一步讲解了数据驱动的理念和方法在产品整个生命周期中各个重要环节上的应用。
第10章是拓展，基于数据分析系统化、智能化的大背景，在数据分析系统与分析团队的影响力等方面提出了一些建议。

作者简介

李阳（笔名：“御豪”）

资深数据产品经理，2015年获得PMI Agile Certified Practitioner认证，2016年获PMCaff产品经理社区“年度受欢迎作者”。现任京东金融数据产品经理，目前专注于业务系统逻辑和数据分析领域。
对经济和金融领域有较深入研究，历经宏观经济数据的存储与维护、“TB级”量化投资数据分析及策略平台搭建、个人用户投资及理财数据分析、BI数据分析平台搭建等项目。对宏观经济、P2P、量化投资及个人用户投资领域的数据处理、分析过程，有系统、深入的理解。

目录

目　录

前　言

第1章　数据的“规则”

1.1　数据的应用是一个“拼图游戏” 001

1.2　对比与比率 006

1.3　本章小结 011

第2章　常见分析方法和指标详解

2.1　访问量与点击量 013

2.2　转化率与漏斗模型 017

2.3　用户画像与用户分群 020

2.4　产品推荐与精准营销 025

2.5　广告投放与商业变现 029

2.6　本章小结 033

第3章　常见的统计图

3.1　基本统计图 035

3.1.1　条形图 037

3.1.2　饼图 039

3.1.3　折线图 040

3.2　其他重要统计图 041

3.2.1　散点图 042

3.2.2　堆积图 043

3.2.3　复杂的饼图 046

3.3　本章小结 047

?第4章　搭建数据驱动

4.1　数据分析≠数据驱动 048

4.2　数据应用的阶段 055

4.2.1　数据展示：展示自动化 057

4.2.2　数据分析：分析自动化 066

4.2.3　数据驱动：驱动自动化 073

4.2.4　大数据在哪？ 079

4.3　建立数据驱动的基本任务 080

4.4　本章小结 083

?第5章　数据驱动的产品设计和运营

5.1　数据驱动的产品思维 084

5.1.1　业务和产品认知 085

5.1.2　建立产品的“数据原型” 090

5.1.3　良好的技术架构和实现 097

5.2　数据驱动与产品工作 101

5.2.1　数据与产品需求 104

5.2.2　数据与产品业务 109

5.2.3　数据与产品功能交互 114

5.2.4　数据与产品运营 120

5.3　从执行者到管理者 125

5.4　本章小结 126

?第6章　数据之上的需求

6.1　优化的需求分析法 127

6.2　获得数据支持 132

6.2.1　设置内部埋点 132

6.2.2　获取外部数据 136

6.3　用数据定位需求 140

6.4　本章小结 146

?第7章　数据之上的业务

7.1　用数据保证业务 148

7.2　客观条件的量化 149

7.3　用数据监控业务 153

7.3.1　制订业务目标 154

7.3.2　达到目标的过程 156

7.4　本章小结 159

?第8章　数据之上的功能和交互

8.1　用数据思考功能 162

8.2　用数据实现功能 167

8.3　本章小结 171

?第9章　数据之上的运营和优化

9.1　运营要解决的问题 174

9.2　梳理运营流程 175

9.3　本章小结 178

?第10章　数据平台的定位和布局

10.1　数据平台产品的定位与发展 179

10.2　几种布局策略 184

10.2.1　数据源布局 185

10.2.2　传输接入布局 189

10.2.3　存储和计算能力布局 192

10.2.4　可视化布局 196

10.3　团队中的数据应用发展 201

10.4　本章小结 205

?后　记　未来一瞥：有灵魂的数据

前言/序言

前　言

随着计算机技术和人类智慧的不断碰撞，互联网已经深深地改变了人们的生活方式。不仅在衣食住行方面，甚至在那些你根本想不到的领域，都出现了相应的互联网产品，帮助人们解决最切实的问题。

近些年，对于互联网产品的设计理念，也实现了几轮更新换代。移动端的APP逐渐代替了PC端的应用，成为了人们接触互联网最常用的形式。起初，由于可使用的APP数量很有限，所以在交互上的独到设计成为了吸引用户的重要因素之一。当时人们最关注的是APP上面的交互设计。也就是说，最早的互联网思维是建立在如何让用户更便利地使用某一款产品的功能之上的。

于是，做产品的人们花费了大量精力在产品的操作便利性和视觉美观度方面。但随着APP数量逐渐增多，APP在各类应用市场中的竞争也愈演愈烈。那些明显背离用户使用习惯的APP很快就被淘汰出局。留下来的APP已经逐渐形成了一套相对规范的交互设计方案。

当一切变得有章可循之后，设计风格和交互方式的同质化便开始出现，并且这些类似的设计方式都是经过了市场验证的、切实可行的方案。此时，想要在市场上再通过交互方式，创造出新的模式来吸引用户的眼球，已经变成了一件越来越难做到的事情。再加上随着各类应用市场中APP数量的激增，有限的用户群体被越来越多的产品所瓜分。产品的运营和推广，被提到了一个越来越重要的位置上。

对于最开始的运营工作，人们能够想到的是花费资金，占领更多的推广渠道；并且在每个渠道上铺陈更多的推广内容。随之而来的是一个全新的产业链，要控制那些优质的渠道资源，势必会有越来越多的产品加入其中。但是在这种高速的繁荣背后，互联网行业中的每一个参与者都承受着前所未有的巨大竞争压力。

很快，人们已经不能再像之前那样大张旗鼓地挥霍资金、人力和物力，粗犷地发展自己的产品和业务，而是开始寻求更加精细、高效的方式来让用户接触、使用并喜欢上自己的产品。人们开始精细地关注每一个推广渠道带来的效果，同时意识到要对自己产品中的用户及内容的细微变化情况进行监控。特别是在互联网开始进入金融领域之后，产品的变化都对应着真金白银的变化，这更给精细化的产品设计和运营工作提出了高标准、高要求。

在这个过程中，数据——这个既精准又客观的东西，成为人们实现“精细化”的重要工具。一方面，人们希望从正在进行的业务中不断获得需要的数据，并对其进行分析，以评价当前产品和业务的状态；另一方面，人们又希望通过分析得到的结论，形成针对产品设计和运营策略的优化方案，并最终优化产品和业务。这是理想中的“数据参与产品和业务相关工作”的完整流程。

在数据受到更多关注的过程中，有不少分析方法或指导框架开始出现。然而，当人们具体执行这项工作的时候发现，这一切并没有想象得那么美好，而是会遇到更多具体的问题。那些通过数据分析就轻松实现业务突飞猛进的事情，更多出现在已经经过简化和包装的经典案例当中。而在我们身边，不仅提高对数据的重视程度这件事难以推进，而且数据带来的实际优化效果也十分有限。

我们可以将数据应用的过程中可能遇到的问题归结为三大类。如果你正在做一些数据应用方面的工作，那么你面临的问题很可能就包含在其中：

第一，当我想通过数据进行分析的时候，却发现没有数据。如果你或者你的团队才刚刚开始关注数据的问题，那么这样的情况一定会发生。造成这种情况的原因有以下几种。

首先，在产品创建初期，更多的数据准备和应用是面向功能搭建的。大家没有更多的精力为后续的数据分析做更多的考虑，这就导致了一些重要的原始数据并没有被记录下来。

其次，有些数据虽然已经存在，但是不在你的管辖范围之内。它们可能属于公司内部的其他系统，甚至记录在第三方供应商的系统中。在这种情况下，我们就需要为获取这些数据而多费一些周折了。

最后，数据本身的质量存在问题，如数据上报得不完整、统计的口径不一致等。这些质量问题会导致已经有的数据无法使用，或者得到的结果存在严重偏差。

如果以上这些问题都解决了，接下来就比较简单了。我们只需要将现有的数据变成分析人员和决策者想要的样子——详细的统计报表或者直观的统计图。

第二，当我们为分析人员和决策者提供了他们想要的“数据产物”之后，紧接着就会出现另一类问题：如何让数据分析的结果更有价值？阅读报表和统计图的人开始对内容表示不满。起初他们可能会表示“图表的类型太少，因此能够表现的信息太少了”。但是很快，他们诟病的问题就会变成“这些图表太粗浅了，不能通过这些图表发现任何对决策有帮助的信息”。我们在这里提出一种简单判断数据分析工作有没有做好的标准，那就是在浏览数据分析结果的时候，读者需要在大脑中预先储备多少信息？需要预先储备的信息越少，那么提供的数据分析结果也就越有价值。至少，你的老板会这样认为。为了解释这个逻辑，我们会在书中专门深入探讨。

第三，如果前两个大问题还没有把你难倒的话，紧接着我们来看看另一个大问题：如何让数据分析的结果真正影响产品和业务？这个问题的解答，将会重新定义数据与产品、业务之间的关系。数据与产品、业务之间的关系本来就比我们想象的更加贴近。想要真正让数据分析的结果对产品和业务产生影响，我们就需要用产品的语言、业务的语言来描述数据，不仅要把数据分析的结论变成需求，更要把它变成一款产品、一项业务。通过这样的方法，我们将使静态的产品和业务变成动态的。

针对数据分析方面的问题，市面上已经出现了许多书籍来帮助读者解决。针对第一类问题和第二类问题的书籍最多，它们帮助读者深入了解数据的逻辑，以及在数据分析时需要具备的思维方式，并提供相应的案例和常用工具帮助读者快速上手。

而第三类问题，则是在业务不断丰富、深化，计算机技术不断强大、成熟之后，逐渐衍生出的面向数据的产品管理问题。

如何更好地解决这三类问题，尤其是第三类问题，是写这本书的重要初衷，本书的内容就是主要围绕如何更好地解决第三类问题而展开。

目标读者

本书的目标读者可以分为三类。

1.?产品经理、产品运营、希望推行数据思维的管理者

在产品设计和运营的工作中，产品经理和产品运营的同学们绝对是主角。对数据感兴趣，也认同数据对产品的作用，却缺少方法来实现数据应用，这也许是你正在面临的问题，而本书就意在提出一个相对通用的思路，以帮助团队在数据应用和产品优化上找到结合点和方向。

2.?数据分析师、研发工程师

在数据应用的过程中，数据分析师的角色是必不可少的。并且，在从原有的数据分析方法向数据驱动方法演进的过程中，数据分析师自身的工作也会有所调整。提前了解这些系统调整，对分析师个人的职业选择和发展也会有所帮助。而在数据驱动方法的思路中，由于我们把“更好的产品”定为最终目标，因此，实现产品的研发工程师们也需要参与其中。本书同样会阐释为了实现数据驱动产品优化，需要在工程上注重哪些思路的调整。希望这些调整建议能够对工程师们有所帮助。

3.?其他对数据感兴趣，并希望借助数据力量的人群

数据由来已久，有些行业很早以前就开始注重利用数据，而有些行业则起步较晚。不管怎样，数据正在展现出越来越强的力量，也越来越被人们所重视。因此，就算你不是互联网相关行业的从业者，数据也是你实现发展的有力工具之一。通过本书的介绍，你能更好地借助数据的力量，实现自身和组织的成功。

目录结构

本书共分为3篇。

第1篇（第1～3章），讲解数据的基本逻辑，作为与人们熟知的“数据分析”方法之间的衔接和过渡。

第1章，主要介绍了在数据上通用的规律，本书将数据比喻成“拼图游戏”，并阐释了“比较”这种技术在数据应用中的重要地位。

第2章，列举了数据分析方法中最常见的分析模型，以及模型背后的逻辑。这些模型将被沿用到数据驱动方法中，因此，我们有必要提前了解它们，特别是它们背后的分析思路和逻辑。

第3章，列举了在数据分析方法中最常用的统计图。这些统计图是数据可视化最基本的工具。在数据驱动方法中，它们不再是数据应用过程的最终产物，但是当我们要表明类似的逻辑关系时，仍然要用到这些统计图。

第2篇（第4～9章），讲解了从数据驱动方法的特点、方法的搭建，到这种方法具体落实到产品设计和运营工作中的完整过程。这一篇是本书最重要的内容。

第4章，提出了在数据应用上团队会经历的三个阶段；介绍了数据驱动方法与数据分析方法的区别，以及在实施数据驱动方法之前，团队需要做的准备。这一章的论述，将突出数据驱动方法的核心理念。这种理念将会贯穿后面的章节，成为整个数据驱动方法的基石。

第5章，主要介绍了数据驱动方法在产品设计和运营方面应用的整体情况。

第6章，主要介绍了如何借助数据驱动方法，对产品需求进行优化，包括通过数据收集需求的方法，以及如何通过数据提前“演练”需求被实现的状态。

第7章，介绍如何把需求整理为业务逻辑。本章将讨论如何用数据的方式梳理业务逻辑，并且通过数据提前验证这种业务逻辑。

第8章，讲解业务逻辑明确之后，如何针对业务逻辑设计具体的产品交互实现。

第9章，产品不是完美的，运转起来之后，总会出现各种各样的问题。此时，就需要加入运营工作了，以便对产品进行优化，使产品向着预想的方向发展。在这个过程中，数据将会辅助运营工作，指导运营的方向并形成反馈。

第3篇（第10章），讲解了发展数据应用方面的几种常见策略，以及如何让自己的数据发展布局更有效，并对未来的数据形态提出猜想——未来的数据将会变成什么样子？还讲解了团队在对内与对外两个方面，如何构建自己的数据影响力，以及在数据资源上，如何形成适合自己的布局，找到自己的定位。

致谢

本书是由作者对互联网产品、团队和数据的切身体会和思考灵感汇聚而成的。其中不少灵感来自身边的师长、领导、同事和朋友。因此，特在此感谢师长过往的教诲，为我传道受业、答疑解惑；感谢领导和同事，给我磨练和施展自己能力的机会和环境；感谢身边的朋友，使我拓宽视野，获得丰富的参考信息。

还要特别感谢我的家人为我提供的舒适的生活环境，使我能有余力完成本书。

勘误

对于书中纰漏及不当之处，欢迎批评指正。联系方式：laurieliyang@163.com。

破解增长黑洞，点燃产品生命力——《产品增长力》深度解读 在这个瞬息万变的数字时代，产品的成败往往取决于其能否持续吸引用户、留存用户，并最终实现业务的飞跃。《产品增长力：数据驱动的产品设计、运营和优化》并非一本空泛的理论手册，而是一部实操性极强的行动指南，它将带领你穿越迷雾，找到通往产品成功的破解之道。这本书的核心理念在于，卓越的产品增长并非偶然，而是源于一套系统性、数据驱动的思维模式和方法论，从产品的诞生之初，到日常的精细运营，再到持续的迭代优化，每一个环节都蕴藏着增长的基因。 第一章：增长思维的基石——理解增长的本质与驱动力 本书开篇即直击增长的本质。它挑战了“好产品自然会火”的传统观念，强调增长是一种主动、持续且可衡量驱动的过程。我们将深入剖析用户生命周期，从认知、获取、激活、留存、变现到推荐（AARRR 模型），勾勒出用户在产品旅程中的每一个关键触点。理解不同阶段的用户行为模式，是制定针对性增长策略的前提。 用户生命周期的深度洞察： 我们将详细解析AARRR模型的每个环节，并不仅仅停留于概念，而是通过大量真实案例，阐述如何在实际的产品运营中捕捉和分析每个阶段的用户数据。例如，在“获取”阶段，我们会探讨不同渠道的ROI分析、获客成本（CAC）的精细化管理；在“激活”阶段，则聚焦于如何设计引导流程（Onboarding），让新用户快速体验到产品的核心价值，从而降低流失率。 数据驱动的思维转变： 书中强调，增长不再依赖于直觉或经验，而是以数据为燃料，以洞察为方向。我们将介绍如何建立一套完整的数据埋点与分析体系，从用户行为数据、转化数据到留存数据，全面量化产品表现。数据不仅仅是数字，更是用户心声的翻译，是产品决策的罗盘。 增长黑客（Growth Hacking）的理念与实践： 借鉴了增长黑客的精髓，本书倡导在产品设计的早期就融入增长的考量，以最小的成本和最快的速度验证增长假设。我们将探讨如何进行A/B测试、多变量测试，如何在低成本的情况下进行用户获取和裂变，以及如何通过创新的实验来发现新的增长点。 第二章：数据驱动的产品设计——让每一次交互都蕴藏增长的密码 好的产品设计不仅仅是美观和易用，更是精心设计的增长漏斗。本章将聚焦于如何将增长思维渗透到产品设计的每一个细节之中。 用户画像与场景化设计： 在设计产品功能之前，深入理解目标用户是谁？他们的痛点是什么？他们在什么场景下使用产品？通过精细的用户画像和场景分析，我们可以设计出更能解决用户实际问题、满足用户深层需求的功能，从而自然而然地提升用户参与度和满意度。 引导流程（Onboarding）的艺术： 新用户在初次接触产品时的体验至关重要。本书将提供一套系统性的引导流程设计方法，包括如何快速展示产品核心价值（Hook）、如何设计简洁有效的操作指引、如何通过个性化设置提升用户归属感，以及如何利用新手任务或奖励机制激励用户完成关键操作。 核心功能的可视化与价值传递： 如何让用户快速理解并使用产品的核心功能？我们将探讨如何通过清晰的用户界面（UI）设计、直观的用户体验（UX）设计，以及有效的反馈机制，让用户在每一次操作中都能感受到价值。这包括按钮的命名、图标的设计、信息架构的梳理等细微之处。 游戏化（Gamification）与激励机制的设计： 适当地引入游戏化元素，如积分、徽章、排行榜、成就系统等，可以有效提升用户参与度和粘性。本书将分析不同类型的游戏化策略，以及如何将其巧妙地融入产品，激发用户的内在和外在动机。 留存设计的关键要素： 如何让用户愿意持续使用你的产品？我们将深入探讨个性化推荐、社交互动、内容生产与消费、任务驱动等留存设计策略，并提供量化评估留存效果的指标和方法。 第三章：精益化的产品运营——用数据诊断与优化运营策略 产品上线只是增长的开始，高效的运营是保持产品生命力的关键。本章将为你揭示如何通过数据分析，不断优化产品运营策略。 关键指标（KPIs）的设定与监控： 什么是真正衡量产品增长的关键指标？我们将指导你如何根据产品类型和业务目标，设定清晰、可衡量的KPIs，并建立有效的监控体系，及时发现潜在问题。这包括但不限于日/月活跃用户（DAU/MAU）、用户留存率、转化率、用户生命周期价值（LTV）等。 用户分群与个性化运营： 并非所有用户都一样，对症下药才能事半功倍。本书将深入讲解用户分群的各种维度（行为、属性、价值等），并指导你如何针对不同用户群体，设计个性化的运营活动，如定向推送、专属福利、精细化营销等，从而提升整体运营效率。 内容运营与社区生态的构建： 对于内容型产品或社区型产品，内容和社区是其生命线。我们将分享如何策划高质量内容、激励用户UGC（用户生成内容）、构建活跃健康的社区氛围，以及如何通过数据分析优化内容分发和社区管理。 促活与召回策略： 如何激活沉睡用户？如何召回已流失用户？本书将提供一系列行之有效的促活和召回策略，包括但不限于Push推送优化、邮件营销、短信营销、站内信、活动召回等，并强调如何通过数据分析来评估策略效果并进行迭代。 用户反馈的收集与应用： 用户反馈是改进产品最宝贵的资源。我们将探讨多种用户反馈的收集渠道（问卷、访谈、评论、客服等），并重点阐述如何对反馈进行分类、优先级排序，以及如何将其转化为实际的产品迭代和运营改进。 第四章：数据驱动的优化迭代——让产品在增长的螺旋中不断进化 增长是一个持续优化的过程，而非一蹴而就。本章将聚焦于如何利用数据分析，驱动产品的持续迭代和优化。 A/B测试与多变量测试的实战应用： 如何科学地验证产品改动或运营策略的效果？A/B测试是最佳工具。我们将详细讲解A/B测试的设计、执行、数据解读和应用，帮助你做出基于证据的决策，避免盲目改动。同时，也会涉及更复杂的A/B/n测试和多变量测试。 漏斗分析与瓶颈识别： 用户在完成关键目标的过程中，往往会在某些环节流失。通过构建和分析用户转化漏斗，我们可以精准定位流失节点（瓶颈），并针对性地设计解决方案，从而提升整体转化效率。 用户流失分析与预警： 为什么用户会离开？是什么让他们流失？本书将提供一套系统性的流失分析方法，帮助你识别流失的根本原因，并建立流失预警机制，在用户离开前进行干预。 实验驱动的增长黑客循环： 增长黑客的核心在于“构建-测量-学习”的实验循环。我们将指导你如何快速构思增长假设，设计实验方案，收集和分析实验数据，并根据实验结果快速迭代产品或策略。 预测性分析与智能推荐： 随着数据积累，我们可以利用预测性分析模型，预测用户未来的行为，如购买意愿、流失风险等，并基于此进行个性化推荐或干预。 第五章：组织与文化——打造持续增长的产品团队 本书的最后一章将目光从产品和数据本身，转向驱动增长的人和组织。 增长团队的组建与协作： 一个高效的增长团队需要哪些角色？如何促进产品、设计、运营、数据、市场等不同职能部门之间的有效协作？我们将探讨构建跨职能增长团队的模式和最佳实践。 数据驱动的文化建设： 如何在组织内部培养数据驱动的思维和决策习惯？本书将分享一些在企业中成功推广数据文化的经验，包括数据培训、工具普及、激励机制等。 拥抱变化与持续学习： 增长的道路充满不确定性。本书将强调拥抱变化、快速试错、持续学习的重要性，鼓励团队保持敏锐的市场洞察力和学习能力，不断适应用户需求和技术发展的变化。 《产品增长力：数据驱动的产品设计、运营和优化》不仅仅是一本书，它更像是一套完整的增长方法论的载体。它为你提供了识别机会、制定策略、执行落地、持续优化的全套工具箱。无论你是产品经理、运营负责人，还是创业者，这本书都将帮助你打破增长瓶颈，构建出更具生命力、更能赢得用户青睐的卓越产品。它将引导你从“为什么产品不增长”的困惑，走向“如何让产品持续增长”的清晰路径。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对“产品设计”这类主题的书已经有点审美疲劳了，总觉得不外乎是用户旅程图、线框图那一套。但这本书在“设计”和“运营”的结合点上，给我带来了耳目一新的感觉。它探讨的不是如何做出一个“好看”的界面，而是如何设计出能有效驱动用户行为流动的机制。比如，书中对用户生命周期不同阶段的触点设计，以及如何利用数据洞察来优化转化漏斗的每一个环节，描述得非常生动且实用。特别是它提到的一些行为经济学原理在产品设计中的应用，让我茅塞顿开。以前我只是凭经验去调整按钮文案或者引导流程，现在我能用更系统化的方法去设计“说服”用户的路径。这本书的价值在于，它打破了设计、研发、运营之间的壁垒，提供了一个统一的、以增长为导向的思考框架。读完后，我立刻开始重新审视我们现有产品的核心转化路径，准备引入更精细化的数据指标来指导后续的设计迭代。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，产品做得好不好，最终取决于你对用户的理解深度。而这本书，用一种极其系统化的方式，教你如何将这种“理解”转化为可执行、可测量的产品动作。它对用户增长的拆解维度非常丰富，涉及了从获客到留存、再到变现的每一个关键节点。最让我感到震撼的是书中对于“流失用户召回策略”的论述。它没有给出通用的“发送推送”之类的建议，而是指导我们如何根据用户流失前的行为特征，构建多维度的流失风险模型，并据此设计出个性化的干预措施。这种精细化运营的能力，正是当前市场竞争中区分平庸产品和卓越产品的关键。阅读这本书，就像是获得了一张通往精益化增长的路线图，它让你清晰地知道下一步应该关注哪个指标，应该进行哪一类实验，从而确保每一步努力都能精准地踩在增长的节奏点上。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常接地气，完全没有那种高高在上的学院派说教感，更像是经验丰富的同行在茶水间分享自己的踩坑经验。我特别喜欢它在阐述复杂概念时，总是能穿插一些现实世界中知名产品的案例进行佐证。这些案例分析得极其透彻，不仅仅是描述“他们做了什么”，更深层次地揭示了“他们为什么这样做，以及数据是如何验证其有效性的”。这使得那些原本抽象的算法和模型瞬间变得鲜活起来。对于我这种需要经常向非技术背景的领导或跨部门同事解释产品策略的人来说，这本书提供的叙事结构和论证方式，简直就是最好的“翻译工具”。它教会我如何用数据的语言去构建一个无可辩驳的商业逻辑，从而为我的产品决策争取到必要的资源和支持。这种实战层面的指导价值，远超我的预期。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种在产品线上摸爬滚打多年的老兵量身定做的！我一直苦于如何在快速迭代的环境中，找到既能满足用户需求，又能支撑业务增长的落地方法。市面上很多书要么过于理论化，要么只讲点皮毛。但这本书，从头到尾都在强调“数据驱动”这个核心理念，并且将它拆解得非常细致。它不是那种告诉你“要做用户调研”这种空洞的建议，而是深入讲解了如何构建一个有效的增长实验框架。举个例子，它对A/B测试的流程设计、指标选择的哲学，以及如何避免常见的统计陷阱，都有着极其深刻的见解。阅读过程中，我好几次停下来，反思自己过去在产品发布后，是如何草率地进行效果评估的。这本书让我意识到，每一个小的产品改动背后，都应该有清晰的数据假设和可量化的目标。它不是让你盲目地追逐数据，而是教你如何成为一个真正“懂数据”的产品决策者，这对于提升产品决策的科学性和准确性，实在是太关键了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常清晰，逻辑链条层层递进，让人读起来毫无压力，但内涵却极其丰富。我尤其欣赏作者对“优化”这个概念的深入剖析。很多团队只是简单地把“优化”等同于“修复Bug”或者“增加新功能”，但这本书明确地指出，真正的优化是一个持续的、循环往复的过程，它要求团队具备高度的自省能力和学习能力。它不仅仅提供了工具和方法论，更重要的是，它塑造了一种“持续学习、快速试错”的组织文化理念。对于一个初创团队或者正处于转型期的成熟公司而言，建立这种以数据为支撑的快速反馈循环至关重要。书中对如何建立数据看板、定义关键绩效指标（KPIs）与北极星指标（North Star Metric）的关联性，都有非常详尽的指导。这对于我们理清工作优先级，避免在无效需求上浪费资源，起到了定海神针般的作用。

评分☆☆☆☆☆

正版，活动时叉的，真的很便宜。

评分☆☆☆☆☆

买回来还没有看完，我是想要学习~~运营的，看了之后一点，里面讲的大多行业都容纳了，大概了解了运营的发展方向，也对运营思维有一点点领悟了，希望看完后能成长！还有书的印刷很不错，纸张手感很舒服。

评分☆☆☆☆☆

书不错，升级认知思维！要好好看，好好学习

评分☆☆☆☆☆

学习中，希望有所收获

评分☆☆☆☆☆

吾消费京东商城数年，深知各产品琳琅满目。然，唯此宝物与众皆不同，为出淤泥之清莲。使吾为之动容，心驰神往，以至茶饭不思，寝食难安，辗转反侧无法忘怀。于是乎紧衣缩食，凑齐银两，倾吾之所有而能买。东哥之热心、快递员之殷切，无不让人感激涕零，可谓迅雷不及掩耳盗铃儿响叮当仁不让世界充满爱。待打开包裹之时，顿时金光四射，屋内升起七彩祥云，处处皆是祥和之气。吾惊讶之余甚是欣喜若狂，呜呼哀哉！此宝乃是天上物，人间又得几回求！遂沐浴更衣，焚香祷告后与人共赏此宝。人皆赞叹不已，故生此宝物款型及做工，超高性价比之慨，且赞吾独具慧眼与时尚品位。产品介绍果然句句实言，毫无夸大欺瞒之嫌。实乃大家之风范，忠义之商贾。

评分☆☆☆☆☆

一直相信京东商城的品质，才能让我放心购买，等我用过之后再来追评

评分☆☆☆☆☆

这本书没有介绍的那么好 作为初学者了解下框架 重要节点还可以

评分☆☆☆☆☆

内容很棒，买了送人的，比较大牌。

评分☆☆☆☆☆

物流公司的态度比较差,建议换一家!不过掌柜人还不错!