?一張表展示：產品運營數據分析驅動增長（AARRR）框架模型總結
本文是關于數據分析驅動增長的模型框架的總結，用一張表把數據分析驅動增長相關目標和方法進行呈現和總結， 希望對你的產品建立運營數據分析工作有幫助和參考。
對于任何一個新產品從市場調研，痛點分析，產品定位，MVP產品設計和產品實現后，業(yè)務增長和商業(yè)價值增長將作為團隊的核心任務，增長的方法除了和客戶保持高頻和有效的溝通進行產品優(yōu)化和價值挖掘以外，建立匹配的科學的數據分析體系是保持產品增長的高效的手段之一。
表格整理截圖信息如下：
如上內容是個人在工作中對于數據分析驅動增長的目標以及方法的整理，不足之處，歡迎一起討論指正。
產品在建立數據分析體系之前，產品本身的要有相對清晰的市場定位、核心痛點解決業(yè)務流程實現，包括客戶群和市場容量的預估、競品分析等動作，這樣產品運營數據分析的業(yè)務體系才有基礎的方向和目標。
舉例：一款針對中小企業(yè)的在線營銷宣傳H5的工具產品。
客戶對象：中小企業(yè)。核心痛點：企業(yè)在營銷宣傳時制作在線宣傳冊的繁瑣、費時。市場預估：中小企業(yè)在企業(yè)營銷宣傳，有多少企業(yè)會使用在線宣傳營銷工具，不同類型的企業(yè)在在線營銷時支出的成本每年/每季度是多少，可以參考一部分的外部分析數據，比如易觀數據、互聯網開放數據分析 平臺等。競品分析：類似的產品的市場和營銷情況，核心賣點，市場容量，市場占比等等，找到合適自己的差異化的產品賣點。根據上面的分析找到合適自己的差異化賣點，并尋找自己相應的種子客戶群。
在互聯網的比較流行的數據分析驅動增長的 AARRR模型 已經比較成熟，貫穿整個產品生命周期，具體的細節(jié)不詳述。
在這里需要說明的是，數據分析 AARRR增長模型是一套工具方法論，但是我們不能忘記我們的數據分析的起點和初衷：產品/市場，業(yè)務持續(xù)增長（商業(yè)價值的持續(xù)變現以及客戶價值的平衡）。
在產品生命周期中建議的核心關注指標：
產品的成長初期時：重點關注用戶激活率、和留存率，求質量。等待經歷若干個周期迭代后，慢慢保證高留存率后。產品成長爆發(fā)期時：重點關注用戶獲取率 和留存率，求高效增長。產品口碑爆發(fā)期時：重點關注傳播推薦，嘗試病毒式增長。產品成熟收割期時：重點關注用戶增加收入 和 留存率，求客戶價值和商業(yè)價值變現的平衡。當然在上面的產品生命周期中，我們需要不斷觀察數據，并保持和客戶的高頻溝通，并及時了解市場中競爭對手的變化和客戶需求的變化，根據市場和產品的變化調整產品策略、運營策略。
產品數據分析驅動產品增長的原則：數據分析必須以業(yè)務場景和業(yè)務目標為起點，業(yè)務決策作為終點，數據本身是沒有意義的，數據比對分析和挖掘才有價值。
?。?）數據分析的模式和方法：
單項分析：趨勢洞察、渠道歸因、鏈接標記、漏斗分析、熱圖分析、分群分析、A/B分析、留存分析組合分析：針對某個細分點，進行多維度組合分析。比如對于某功能、某頁面做留存、轉化、活躍分析。用戶場景分析：時間、地點、需求。 舉例：1、早上上班路上 2、用戶合約快到期時專題分析：用戶體驗分析 、產品問題分析、銷量增長分析等建模分析：流失預警分析、用戶激活分析、付費決策分析等（2）數據分析的內容和分類：
以用戶行為中心：用戶行為事件、渠道、產品功能點擊、事件分析、用戶場景分析、用戶行為軌跡、頁面流、路徑分析、活躍用戶分析、用戶分群、用戶分層、用戶細查、用戶決策模型。以流量訪問為中心：PV、UV、跳出率、訪問深度、停留時長、熱點圖、頁面升降榜、頁面頻道流轉、用戶訪問地域、訪問終端、訪問來源、新老訪客、活躍度等。以用戶生命周期為中心：新用戶、激活用戶、活躍用戶、衰退用戶、流失用戶，分析各個人群的數量，分析對應的關于產品、用戶行為、轉換、留存、注冊相關等分析。以用戶分群分層為中心：按照新用戶、使用用戶、活躍用戶、付費用戶、高價值貢獻付費用戶分層，按照年齡、地域、消費能力、習慣、進行分群。分析各個人群的數量，分析對應的關于產品、用戶行為、轉換、留存、注冊等相關分析。產品體驗數據分析：功能活躍比、核心轉化功能分析、產品體驗分析報告（市場、客戶需求、產品功能結構、交互體驗、意見和建議），用戶產品和功能體驗調研報告。（主觀的想法和建議，可以做數據分析支撐和A/B 測試）。業(yè)務運營數據分析：業(yè)務目標達成分析和總結、活動轉化效率評估、軟文閱讀和分享次數分析、活動策劃分析等。技術運營迭代分析：需求上線成功率、上線時長、需求響應時長、迭代周期、頁面響應速度、上線后bug數、頁面功能穩(wěn)定性等。
對于上面的分析方法目前對于BAT等一線互聯網公司有自己的內部大數據中心，支持營銷、運營、產品的數據分析工具支撐。對于中小型成長型企業(yè)或者傳統行業(yè)，建設一套完整的數據分析的工具支撐平臺成本大、耗時長，建議使用第三方的免費或付費的工具平臺。
對于第三方數據分析的工具平臺主要分為兩類：
以流量為核心第三方數據分析平臺：GA、百度統計、友盟統計等（部分功能需要付費）。以用戶行為為核心第三方數據分析平臺：Growing IO、諸葛 IO、神策IO等（需要付費使用）。以上工具平臺均支持WEB、H5、移動客戶端 統計，平臺排名不分先后，僅供參考，團隊根據自身情況合理選擇使用第三方還是自己建設數據統計分析平臺。
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本文系作者：
小莊
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6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
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、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、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「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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