創業者如何高效獲取客戶，以及如何留住他們的話題，使用者喜歡什麼、討厭什麼，怎麼才能留住他們?好在，隨著科技的發展，這門看似“只能靠猜”的工作，已經可以通過科學來解決。以下是小編J.L分享的初創企業如何獲取客戶？更多熱點創業專案歡迎您繼續訪問()。
為什麼許多公司的資料分析流於形式?
資料分析的主要差異表現在三個層面：
1、價值的認知
許多公司處於瘋狂增長時期，大家一拍腦子做的決定，可能已經產生很多價值了。這種情況下，他們很難意識到資料決策能產生比暴力性增長更大的價值。
2、基本方法論的認知
意思是核心但簡單的方法論。目前國內對基礎的方法論沒有太多的認知，可能因為國內發展時間還比較短，而美國已經開發好幾十年了。
3、實際操作方法的認知
國內一線員工用資料來指導工作運營，比如產品、客戶、銷售等實際操作經驗相對來說少一些。一方面，因為發展時間短，另一方面，資料使用理念積累也相對較少。加之技術和業務的鴻溝巨大。工程師被硬性要求建資料系統，但他並不真正瞭解業務端;業務端對技術也不是非常熟悉，導致很多需求並不能直接用現有技術手段來實現。彼此的不瞭解，進一步加劇了資料使用的緩慢。 很多公司從頭開始做的時候，大量時間花在建設技術平臺的過程中。
技術平臺首先很複雜，需要各種不同的工程人員;第二，很多公司都是從頭摸索，但資料分析體系需要一系列流程和人才，每個都不能太薄弱，才能真正串起來。
許多國內的企業家，最開始意識不到資料的價值;等意識到資料的價值時，他的期期望又往往很高。這種大鴻溝，也無法讓價值真正落地，甚至讓人們產生“這個價值是否真能實現”的質疑，缺乏耐心。
什麼樣的公司需要注意資料?
一般來說，目前國內比較重視資料的是高客單價，重轉化的公司，比如網際網路金融、電商、交易平臺、SaaS、線上旅遊類的公司。這類客戶客單價高，不是完全拼流量，如此創業者才有提高轉化的動力。
巨集觀的講，創業者會經歷4-5個產品、企業的生命週期。
第一個階段，叫冷啟動。這個時候公司特別早期，天使輪或者A輪，甚至融資還未成功。處在這個階段的公司，用大資料驅動是一個偽命題——因為客戶數量有限，樣本性不足。他們需要更多地去了解潛在客戶的需求，去“求”客戶來用這個產品。
第二個階段—增長前期，就是冷啟動接近完成。有經驗的創業者，會開始佈局和增長有關係的一些核心指標，比如說日/月活躍，留存度。這些指標的目的不是為了衡量產品當前當下的表現，而是為了未來做增長時有可比較的基準。
並且，這些指標能夠告訴我們，什麼時候我們應該去做增長。產品本身沒有黏度的話，去燒錢做增長，它不會真正地增長起來。因為流失速度超過增長速度。以前很多燒錢的企業能成功，是因為競爭沒有那麼激烈，使用者沒有那麼多種選擇。但是今天如果你的產品很差，留存不高，口碑也不好，燒再多的錢也不能獲得真正核心的自然增長。
第三個階段是增長期。這個階段就能看出來好的創業公司，和普通創業公司的巨大差別——效率。無論PR還是做活動，都需要人力和時間成本。如何在增長中，找到效率最高的渠道?這個我覺得，是創業公司之間PK的核心競爭力。
第四個階段是變現期。業務變現，要求很高的使用者基數。一般網際網路產品，其中一小部分高活躍、體驗好的使用者，會轉化為付費使用者。類似一個漏斗，不斷地去篩，這裡面就是要拼運營的效率了。
比如說，電商使用者的轉化漏斗一般是：訪問——註冊——搜尋——瀏覽——加入購物車——支付，或者到未來的退貨。
這是非常非常長的一個漏斗，真正要做好資料化運營，要對漏斗的每個環節持續地進行追蹤。為什麼呢?因為不能衡量，就很難去做增長。
一個好的企業，特別是以後要做營收的企業，必須要關注各個部門各個環節的轉化效率。這種轉化效率，要達成的手段，可以通過市場行銷的方法、產品改進的方法、甚至客戶運營的方法。而其中每個環節小幅提高，加在一起就是一個倍數的提高。這種倍增，如果沒有做過資料化運營的人，很難體會到會有多大。
每個產業都有自己不同的KPI。比如 SaaS 行業，使用者註冊能不能成功，多麼簡單的問題，但是很多企業可能會忽略;使用者註冊成功以後，你是否有定位自己的核心產品功能點，這個使用者是否使用了你的核心功能?哪些核心產品功能能讓使用者留下?哪些功能不能?這些都應該在產品分析裡記錄，但如果沒有資料，怎麼去分析?怎麼去衡量呢?
這些東西很多美國公司都總結完了，都已經用了十幾年了。這些經驗，國內很多企業，可以模仿和學習，沒有必要再重新蒙著眼睛走一遍，那是浪費時間和資源。
還有一點，企業應該運營化。什麼概念?就是說，資料分析，它不是一個運動式的，而是日常性事務——每天、每週、每月、每季度，我們都在看這些東西。不斷調優、學習、促進，這是一個很重要的過程。但是習慣培養蠻痛苦的，因為很多的創業者都很忙，哪有時間去看那些東西。
好的資料分析應該是是怎麼樣的?
好的資料分析，能夠讓公司裡所有人都獲益。它不是一種特權，不是隻給公司裡的一兩個人看，而是能夠讓公司裡面各個運營部門，特別是前線打仗的部門，能夠直接得到好處。普通只講戰略，只講大方向，只給CEO看，只給VP或者運營看——這不夠。需要把它給工作在一線的員工，讓他們用起來。這個我覺得是區分一個數據驅動型企業，和非資料驅動型企業一個很大的區別。效率提升，是所有人提升，而不是一兩個人提升。
初創公司常見問題
特別早期的公司，它們關注的東西非常標準化。比如說，他們想知道新增使用者、留存使用者、強勢渠道、新使用者使用哪些產品的功能等問題。
留存是一個創業企業想要成功，最核心，也最需要解決的問題。有了留存率，就基本有了增長率。早期拉來的核心使用者，一般留存度都比較高;後期拉來的使用者相對黏度比較低。比較成功的網際網路產品，一般早期都是關注核心使用者，滿足了核心使用者的需求，再通過這個不斷往下擴散。所以說，留存度還是應該得到更多關注的。
同時，也需要對留存使用者進行分解。留下的使用者，一部分是新使用者，一部分是老使用者，看上去都是用同樣一個時間來衡量的，但實際上是不同的。很多創業公司，有時候沒有把它分來來看：比如留存使用者裡面，有多少是新使用者，多少是老使用者;老使用者留存率是什麼樣的，新使用者留存率又是什麼樣的?
拆解完了以後，就可以針對每種不同型別的'使用者運營了。比如，它可以去分析一週來五天以上的使用者，使用哪些功能。
在產品早期，應該把產品的留存做好了，再去做新增，這樣創始人的精力會更聚焦。因為如果同時做拉新又做留存，就是分兵兩處，你就顧不過來。有了高留存也會對拉新有幫助，找到高留存使用者的獲取渠道，然後可以持續不斷的複製運營。
第二點，你有了好的留存以後，你可以迅速的去做擴張。因為擴張完了，使用者會留下，你的增長速度會加快。
我覺得產品冷啟動之後，就需要有這種基礎的思維方法在裡面;在增長期的話，需要極端專注。
早期靠直覺，後期靠科學。
越早做一些資料鋪墊，我覺得對一個公司越有好處，它是一個不斷迭代和積累的過程。但是，不要本末倒置，不要上來剛能啟動就做AB測試，沒有必要，因為你還沒有積累足夠的使用者量，由此分析的資料也沒有代表性。
我最後簡單總結一下，資料分析的五個階段：
➤第一個階段，是什麼都沒有的;
➤第二個階段，需要公司能夠回溯歷史：知道自己產品在發生什麼，這是最基礎的、最原始的一個階段;
➤第三個階段，內部做產品、做運營、做市場行銷的人，需要問為什麼：這個階段，是預測，即預測某種人群，下面會幹什麼事，這樣能有針對性地，更好地去開發產品;
➤第四個階段，是要有解決方案：就是我預測到了這組人會這麼做，那麼我給它一個更好的方案，讓它有更好的轉化、留存，帶來更好的拉新效果;
➤第五個階段，是優化，多樣產品線如何能找到最好的平衡點：在價格、營銷，產品設計，銷售各個角度有一個平衡點，這個平衡點是創業者的利益最大化點，也是使用者最喜歡這個產品的點。
這五個階段，需要花時間來不斷積累的，不要跳躍，跳躍往往失敗，從基礎做起。