[Một trăm từ đáng giá một ngàn từ] SQL nâng cao để phân tích dữ liệu

Tôi muốn thực hiện một dự án phụ nhưng không biết bắt đầu từ đâu.
Có người có ý tưởng nhưng không thể bắt đầu vì không biết cách xác minh MVP?

Datarian hàng tháng Vào tháng 8, tại hội thảo 'Cách xem dữ liệu trong các dự án hot hiện nay', ứng dụng 'Skrr', ứng dụng đã trở thành chủ đề nóng khi đánh bại KakaoTalk và chiếm vị trí thứ hai trong App Store, đã tạo ra dịch vụ 'Gmeme' giúp tìm kiếm các meme thử thách vô hạn một cách thuận tiện. Tôi sẽ kể cho bạn nghe về các trường hợp xác minh MVP sống động từ hai diễn giả.

Tôi tò mò về các trường hợp xác minh MVP của các sản phẩm rất sớm sẽ hữu ích cho những người đang cân nhắc bắt đầu kinh doanh, rút ​​ra thông tin chi tiết bằng cách xem xét dữ liệu định tính như phỏng vấn người dùng và dữ liệu định lượng được đo bằng các công cụ như GA4 và mê cung, đồng thời nâng cấp khả năng sử dụng bằng 250%. Nếu bạn làm vậy, đừng bỏ lỡ buổi hội thảo này.

1️⃣ Những điểm khó không thể khám phá được qua nghiên cứu định tính! Chọn các mục hành động MVP bằng cách sử dụng dữ liệu
_ Gemmim PO, nhà thiết kế sản phẩm khởi nghiệp fintech Jeongmin Jeon

✔️ 'Tìm meme Thử thách vô hạn tại đây, 'Gmeme' đã cải thiện khả năng sử dụng lên 250% như thế nào' Xem cuộc phỏng vấn

2️⃣ Skrr, ứng dụng đứng thứ 2 trên App Store, cách sử dụng dữ liệu khi xác minh giả thuyết MVP
_ Người sáng lập Skrr (Skull) Hyunjun Kim

✔️ Đọc bài blog ‘Một dự án phụ đã vượt qua KakaoTalk và đứng thứ 2 trên App Store chỉ sau 3 ngày ra mắt’

Nếu bạn có đồng nghiệp, bạn bè hoặc người quen quan tâm đến hội thảo này, vui lòng chia sẻ tin tức hội thảo :)

👉 Xem hội thảo (Hạn đăng ký vào thứ 3 ngày 15/8)

👉 Đăng ký tham dự hội thảo (hạn nộp hồ sơ là Thứ Ba ngày 15/8)

[Câu hỏi được hỏi cho đến nay]

✔️ Chúng tôi dự định triển khai dịch vụ trong năm nay. Có điều gì chúng tôi phải lưu ý khi vận hành dịch vụ như một dự án phụ không? Nếu bạn có mẹo nào để hoạt động hiệu quả, xin vui lòng cho tôi biết.

✔️ Tôi nên xem dữ liệu nào trong giai đoạn đầu ra mắt MVP? Vui lòng cho tôi biết nếu có dữ liệu mà bạn đã xem ban đầu nhưng sau đó đã ngừng xem hoặc nếu có dữ liệu mà bạn thấy mới quan trọng. (Tóm tắt: Tôi tò mò về dữ liệu tôi cần xem theo vòng đời sản phẩm!)

✔️ Tôi muốn biết các ví dụ về cách sử dụng kết hợp nghiên cứu định tính và dữ liệu.

✔️ Tôi tò mò liệu bạn phụ trách tất cả UI/UX, lập kế hoạch và phát triển hay chỉ những nhiệm vụ cụ thể. Tôi nghe nói rằng bạn đã thành lập một nhóm. Tôi sẽ đánh giá cao nếu bạn có thể cho tôi biết cách bạn phân phối công việc và tiến hành nó.

✔️ Số lượng người dùng ở giai đoạn mà bạn đánh giá là MVP thành công là bao nhiêu?

✔️ Cần bao nhiêu bài kiểm tra MVP để hoàn thành một dịch vụ?

✔️ Ngay cả khi triển khai một dịch vụ tối thiểu, chúng ta có nên quan tâm đến thiết kế phù hợp với nhận thức của người tiêu dùng?

✔️ Tôi nghĩ cốt lõi của MVP là thu thập dữ liệu khách hàng. Tôi muốn biết cách thu thập dữ liệu và mẹo sử dụng công cụ.

📍 Tôi muốn biết thêm về phân tích dữ liệu. Nếu bạn muốn xem nội dung phân tích dữ liệu dễ dàng và thú vị,

→ Ghé thăm blog của Datarian

📍 Bạn có muốn nghe tin tức phân tích dữ liệu được gửi miễn phí hàng tháng không?

→ Đăng ký nhận bản tin Datarian