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Lean Analytics: How to Use Data to Track, Optimize, Improve and Accelerate Your Startup Business
Ya se han escrito muchos libros sobre Lean Analytics, así que ¿por qué crear otro?
Esto se debe a que la explosión de información sobre este tema ha dado lugar a que la gente genere diversas y nuevas interpretaciones. Y esto tiende a confundir a las personas que quieren aprender sobre el tema.
Este libro pretende abordar ese problema y servir de guía rápida. Cubriremos todo lo que necesita saber para empezar y aplicar Lean Analytics a su negocio.
En realidad, Lean Analytics no es un concepto muy complejo. Sólo se volverá complejo si usted hace que lo sea. Este libro le explicará el concepto de una manera fácil de entender.
En su interior descubrirá:
⬤ Una discusión sobre los fundamentos de lean start-up y analytics - de qué se trata.
Cómo funcionan las cosas, las trampas, lo que importa en una start-up, y el efecto de la oferta y la demanda, entre otros.
⬤ Convertirse en una persona orientada a los datos: aprender la métrica única que importa, la importancia de los clientes, supervisar y agilizar los procesos empresariales, introducir mejoras, realizar un seguimiento de los cambios y los datos que necesita para sus análisis.
⬤ Comprender los 8 tipos de datos: cualitativos, cuantitativos, de vanidad, procesables, exploratorios, informes, rezagados y de necesidad.
⬤ Determinar su producto mínimo viable - en qué consiste el MVP, ejemplos, prototipos y visiones, aplicaciones, así como servicio mínimo viable y producto mínimo viable colectivo.
⬤ Lo que dicen los defensores y los detractores - sobre el MVP, sobre la métrica y sobre cómo evitar errores con lean analytics.
⬤ Y mucho más.
En pocas palabras, el libro ofrece información esencial sobre cómo puede implementar lean analytics en su start-up. El libro es el resultado de la investigación y la experiencia. Cuando termines este libro, tendrás una perspectiva diferente como emprendedor que quiere establecer una empresa de nueva creación.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)