隨著數(shù)據(jù)分析這兩年的火熱，作為產(chǎn)品/運(yùn)營不懂點(diǎn)數(shù)據(jù)分析，特別是在供需市場趨于平衡甚至過于飽和的情況下，如何讓自己的產(chǎn)品脫穎而出，獲得更大的用戶增長？如何做好一次運(yùn)營活動(dòng)？......
最近在學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)分析方法，結(jié)合自己的一些心得，梳理出以下數(shù)據(jù)分析文章，讀完本文大概需要8-10分鐘。
一、什么是數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以求最大化的發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。數(shù)據(jù)如同金錢一樣，本身并沒有太多的價(jià)值，而正是由于使用分析方法的存在，利用分析方法來得出一定的結(jié)論與發(fā)現(xiàn)問題，從而挖掘其巨大的價(jià)值。
二、為什么要做數(shù)據(jù)分析
很多時(shí)候，VC投資需要看數(shù)據(jù)，做投資決策；公司產(chǎn)品/運(yùn)營需要做迭代的依據(jù)... 數(shù)據(jù)需求的可能會(huì)來自多個(gè)方面，總體而言，數(shù)據(jù)分析的原因主要有以下四種：
1、驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代
用戶使用產(chǎn)品的真實(shí)軌跡是怎樣的？為什么他們會(huì)這么做，有沒有更簡便的流程，以幫助我們作出優(yōu)化決策？也可以分析產(chǎn)品過往的數(shù)據(jù)，來洞悉問題，驅(qū)動(dòng)有目標(biāo)的產(chǎn)品迭代。
2、深度需求分析
對(duì)用戶所處馬斯諾幾個(gè)層面的需求，用數(shù)據(jù)來支撐；對(duì)交互需求，用數(shù)據(jù)佐證；對(duì)公司層面的需求，通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證合理性。
3、驅(qū)動(dòng)運(yùn)營決策
產(chǎn)品新功能上線后效果怎么樣？新功能的用戶活躍度、用戶留存率的變化？A方案和B方案哪個(gè)更好？諸如此類的問題，評(píng)判一個(gè)問題的好壞，比較可靠的恐怕就是數(shù)據(jù)了。感性的定義很多時(shí)候往往會(huì)產(chǎn)生大量的不必要的爭執(zhí)。
4、驅(qū)動(dòng)運(yùn)營決策
針對(duì)商業(yè)機(jī)會(huì)的評(píng)估，必要的需求調(diào)研及市場調(diào)研顯得尤為關(guān)鍵。一個(gè)新市場是否值得介入？一個(gè)新項(xiàng)目是否值得投資？是否可以收購某公司等等？
三、如何做數(shù)據(jù)分析
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1、數(shù)據(jù)采集
原則1：全量而非抽樣
采集多種數(shù)據(jù)來源，前端與后端、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的全面采集。前端有網(wǎng)頁端與APP客戶端等，后端采集用來補(bǔ)充前端行為事件所無法采集到的數(shù)據(jù)。
原則2：多維細(xì)分
針對(duì)客戶行為事件實(shí)現(xiàn)5W1H的全面細(xì)化，將行為中的什么人、什么時(shí)候、從哪里、什么原因、什么事情、如何做的行為軌跡全面記錄下來，并進(jìn)行細(xì)化，人（who）可以從注冊(cè)賬號(hào)、性別、年齡、個(gè)人成長階段等細(xì)分；時(shí)間(when)可以從起始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間等細(xì)分；從哪里(where)可以從IP、位置信息、運(yùn)營商、OS、機(jī)型、IMEI、網(wǎng)絡(luò)接入方式（2G/3G/4G/WIFI）等細(xì)分；原因(why)可以從愛好、需求層級(jí)等細(xì)分；事情(what)可以從主題、步驟等細(xì)分。行為事件與維度的結(jié)合，就能得出需要的指標(biāo)，比如用戶在什么地域下的訂單......
目前數(shù)據(jù)采集（埋點(diǎn)）方式主要有三種：
第一種：使用第三方統(tǒng)計(jì)分析標(biāo)準(zhǔn)SDK接入到應(yīng)用中
第二種：使用無埋點(diǎn)方式
第三種：自己開發(fā)，精細(xì)化運(yùn)營與產(chǎn)品決策
2、數(shù)據(jù)采集
搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)模型大致要考慮以下三大要素：
a.打通行為數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；
b.回歸關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)
c.多維度考慮數(shù)據(jù)可行性
第一關(guān)鍵指標(biāo)方法
找出第一關(guān)鍵重要指標(biāo)，然后衍生于子指標(biāo)，比如：電商銷售額
如果你想提升銷售額，要么提升買家數(shù)，要么提升客單價(jià)。
銷售額=買家數(shù)x客單價(jià)
銷售額=流量x轉(zhuǎn)化率x客單價(jià)
在到達(dá)商品詳情頁中，這個(gè)還可以衍生為：
銷售量=商詳uv x 下單率 x 付款率x客單價(jià)
銷售量= 活動(dòng)展現(xiàn) x 活動(dòng)轉(zhuǎn)化率x 下單率x付款率x客單價(jià)
各階段指標(biāo)側(cè)重：
各階段
● MVP階段（驗(yàn)證）：驗(yàn)證可行性與以用戶留存率為目標(biāo)，定性分析，這個(gè)階段本身并沒有多少數(shù)據(jù)可言（數(shù)據(jù)型產(chǎn)品）除外。
● 增長階段（跨越鴻溝）：大多數(shù)公司都沒能到這個(gè)階段，增長階段的數(shù)據(jù)分析需要適當(dāng)?shù)娜?duì)應(yīng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品分析師，或者使用更深度的數(shù)據(jù)工具來做相應(yīng)的決策。
可以分為兩個(gè)層面
1.留存階段，主要以留存率為指標(biāo)（次日留存、7日留存、15日留存、30日留存率等）；
2.引薦階段，主要考慮病毒系數(shù)與病毒周期：平均一個(gè)用戶能帶來多少個(gè)新用戶。所以當(dāng)病毒系數(shù)大于1時(shí)，信息將會(huì)不斷擴(kuò)散，而總傳播人數(shù)是發(fā)散的。相反，當(dāng)病毒系數(shù)小于1時(shí)，總傳播人數(shù)是收斂的，以及NPS（凈推薦值）。
● 平臺(tái)期（激活轉(zhuǎn)化）：有專門的數(shù)據(jù)分析師、工程師，團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)分析更加深入。主要關(guān)注的是平臺(tái)用戶的活躍度、轉(zhuǎn)化率，使得度過平臺(tái)期迎來下一個(gè)增長期。
● 變現(xiàn)期：營收成本、用戶激活召回、LTV、CAC、渠道分析等指標(biāo)
3、數(shù)據(jù)分析
分析方法：有效的數(shù)據(jù)分析方法能夠深度挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，常見的數(shù)據(jù)分析法與模型有用戶分群、A/B測試、多維事件分析、漏斗分析、AARRR分析等等
這里主要以漏斗分析法、AARRR分析模型、A/B測試、多維事件分析為例展開：
● 漏斗分析法
分析從潛在用戶到最終轉(zhuǎn)化用戶這個(gè)過程中用戶數(shù)量的變化趨勢(shì)，從而尋找到最佳的優(yōu)化空間，這個(gè)方法被普遍用于產(chǎn)品運(yùn)營的各個(gè)關(guān)鍵流程分析中。
何為用戶轉(zhuǎn)化漏斗，就是你的業(yè)務(wù)是如何一步步將一個(gè)用戶轉(zhuǎn)化過來。比如：
活動(dòng)：活動(dòng)展示—>點(diǎn)擊詳情—>轉(zhuǎn)化
約妹子：搭訕—>約會(huì)—>牽手->......
經(jīng)過的每個(gè)階段，都可以拆為好幾個(gè)子階段。而每一個(gè)階段都會(huì)有用戶流失、用戶留存下來。對(duì)漏斗的每一個(gè)環(huán)節(jié)準(zhǔn)確地記錄數(shù)據(jù)，以便分析和優(yōu)化各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，是數(shù)據(jù)化運(yùn)營的基礎(chǔ)設(shè)施。
比如一個(gè)電商的活動(dòng)頁，它的漏斗模型應(yīng)該是這樣的：
下單率
從瀏覽活動(dòng)頁面到詳情頁的轉(zhuǎn)化率是50%，在詳情頁下單的下單率是10%，最終下單到付款的轉(zhuǎn)化率是40%。
有這么個(gè)漏斗，我們就可以分析每個(gè)環(huán)節(jié)代表了什么，該如何去改善：
活動(dòng)頁—>詳情頁uv：頁面上的內(nèi)容是否醒目，商品是否是用戶喜歡的，需根據(jù)頁面點(diǎn)擊情況及時(shí)替換點(diǎn)擊效果差的商品。
詳情頁uv—>下單人數(shù)：詳情頁是否吸引人，頁面加載速度是否有影響，是否需要將商品重新排序。
下單人數(shù)—>付款人數(shù)：是否支付引導(dǎo)差，支付工具是否有故障，是否低于業(yè)內(nèi)平均指標(biāo)。
另外，在同一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)部，也需要做轉(zhuǎn)化率進(jìn)行對(duì)比，比如本月與上月，本周與上周，增加了還是減少了，這樣才能得出更為準(zhǔn)確的結(jié)論與發(fā)現(xiàn)問題。
● AARRR模型
AARRR（Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer）是硅谷的一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資人戴維 · 麥克魯爾在2008年時(shí)創(chuàng)建的，分別是指獲取、激活、留存、收入和推薦。
AARRR
以下例子中渠道A與渠道B哪一個(gè)更優(yōu)？
比如游戲AARRR各階段指標(biāo)
1.A（How do users find us?）
DNU(日新注冊(cè)且登陸用戶數(shù))、推廣渠道監(jiān)測（成本、流量）
2.A（Do users have a great first experience?）
DAU（每日登陸過游戲用戶數(shù)）、日均使用時(shí)長、道具關(guān)聯(lián)分析模型
3.R（Do users come back?）
留存率（次日留存、7日留存、21日留存、30留存）、流失率、流失預(yù)警分析模型
4.R（How do you make money?）
PR（付費(fèi)率）、 ARPU（平均每用戶收入）、ARPPU（平均每付費(fèi)用戶收入））、LTV（生命周期價(jià)值）
5.R（Do users tell others?）
K-factor、NPS等
● A/B測試
A/B測試就是通過數(shù)據(jù)支撐，不同渠道、不同人群、最終選定方案。
A/B測試需要有一定的數(shù)據(jù)支撐，建立準(zhǔn)確性與效率高的框架，比如針對(duì)不同渠道、用戶分群發(fā)布、灰度發(fā)布等來得出合適方案,這里不加以展開.
AB測
● 多維事件分析法
多維事件分析，從多個(gè)角度細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化的具體原因。行為事件與維度的結(jié)合可以得到數(shù)據(jù)指標(biāo)，比如在電商應(yīng)用中：
行為事件（1H）：搜索商品、點(diǎn)擊商品詳情、提交訂單、支付訂單、售后服務(wù)等等都是一系列事件
維度(5W)：人（who）可以從姓名、性別、年齡；時(shí)間(when)可以從停留時(shí)間、下單事件、付款事件、到貨時(shí)間等細(xì)分；從哪里(where)可以從IP、城市、運(yùn)營商、OS、機(jī)型、IMEI、網(wǎng)絡(luò)接入方式（2G/3G/4G/WIFI）等細(xì)分；原因(why)可原因(why)可以從愛好、需求層級(jí)等細(xì)分；事情(what)可以從主題、步驟等細(xì)分。
兩者結(jié)合就可以得出多維度指標(biāo)，比如用戶在哪個(gè)區(qū)域下訂單，從什么渠道過來的，過去一段事件支付訂單款項(xiàng)多少等等......
四、數(shù)據(jù)不是萬能的
數(shù)據(jù)雖然不可或缺，但也不是萬能的，比如在產(chǎn)品創(chuàng)新方向上很難獲得驅(qū)動(dòng)，在長期的用戶反饋上很難獲得數(shù)據(jù)的足夠判斷，那么真正能驅(qū)動(dòng)一款產(chǎn)品的用戶快速增長，靠的都是什么方法呢？
驗(yàn)證
- 做真正有意義的產(chǎn)品
市場上很大一部分產(chǎn)品都是意義不大的，尤其在這個(gè)存量過于飽和的市場下，要獲得用戶的快速增長，還是應(yīng)該回到產(chǎn)品的核心上來，創(chuàng)造真正有價(jià)值的東西，輔以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，這樣的結(jié)合可能能獲得更大的增長。
- 塑造品牌價(jià)值
對(duì)核心用戶尤其要重點(diǎn)塑造品牌觀念，在傳統(tǒng)行業(yè)中，眾多企業(yè)做品牌的重視度高于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的企業(yè)，而在互聯(lián)網(wǎng)確是常常不被重視的，與本身的燥熱有很大關(guān)系，也許我們可以看看健身應(yīng)用Keep的slogan與品牌塑造案例里面學(xué)習(xí)到更多的東西。
- 利用增長黑客技術(shù)
在《增長黑客》這本書里面，談到了很多增長黑客技術(shù)增長的案例，如何低成本的獲得用戶增長等等。
五、最后推薦一些數(shù)據(jù)分析的書籍
• 《Head First Statistics》：深入淺出統(tǒng)計(jì)學(xué)
• 《精益數(shù)據(jù)分析》
• 《數(shù)據(jù)之魅-基于開源工具的數(shù)據(jù)分析》
• 《數(shù)據(jù)挖掘-市場營銷、銷售與客戶關(guān)系管理領(lǐng)域應(yīng)用》
• 《R語言實(shí)戰(zhàn)》
作者：馮海平，微信公眾號(hào)：每周看（id:Jason-View）,個(gè)人微信（eistudio）,三年創(chuàng)業(yè)者&產(chǎn)品經(jīng)理，在騎行健身、社交、電商產(chǎn)品一路摸爬滾打，專注于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的研究與總結(jié)，歡迎勾搭。
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一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī)，對(duì)以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對(duì)憲法所確定的基本原則；
2)危害國家安全，泄露國家秘密，顛覆國家政權(quán)，破壞國家統(tǒng)一，損害國家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng)；
5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會(huì)秩序，破壞社會(huì)穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對(duì)未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對(duì)他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對(duì)方對(duì)自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對(duì)方難堪；
6)謾罵：以不文明的語言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢(shì)，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
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