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數(shù)據(jù)分析是什么，小伙伴們自行去問(wèn)度娘哈。為了降低閱讀壓力，不讓篇幅太長(zhǎng)，我特意拆成上、下兩篇來(lái)分享自己這幾天學(xué)到的知識(shí)。參考資料我會(huì)附在下一篇的末尾，感興趣的小伙伴可以系統(tǒng)了解下。

我特別不喜歡裝逼的產(chǎn)品經(jīng)理，看文章也一樣不喜歡華而不實(shí)的。所以督促自己寫(xiě)文章時(shí)，把懂的、經(jīng)歷過(guò)的能細(xì)就寫(xiě)的盡量詳細(xì);不懂的就去學(xué)，然后把整理的筆記分享出來(lái)，數(shù)據(jù)分析方面我涉入不多，內(nèi)容由于缺少實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，會(huì)比較基礎(chǔ)和理論，希望同樣對(duì)你有幫助。

1. 明確數(shù)據(jù)分析的目的

做數(shù)據(jù)分析，必須要有一個(gè)明確的目的，知道自己為什么要做數(shù)據(jù)分析，想要達(dá)到什么效果。比如：為了評(píng)估產(chǎn)品改版后的效果比之前有所提升;或通過(guò)數(shù)據(jù)分析，找到產(chǎn)品迭代的方向等。

明確了數(shù)據(jù)分析的目的，接下來(lái)需要確定應(yīng)該收集的數(shù)據(jù)都有哪些。

2. 收集數(shù)據(jù)的方法

說(shuō)到收集數(shù)據(jù)，首先要做好數(shù)據(jù)埋點(diǎn)。

所謂“埋點(diǎn)”，個(gè)人理解就是在正常的功能邏輯中添加統(tǒng)計(jì)代碼，將自己需要的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出來(lái)。

目前主流的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方式有兩種：

第一種：自己研發(fā)。開(kāi)發(fā)時(shí)加入統(tǒng)計(jì)代碼，并搭建自己的數(shù)據(jù)查詢(xún)系統(tǒng)。

第二種：利用第三方統(tǒng)計(jì)工具。

常見(jiàn)的第三方統(tǒng)計(jì)工具有：

網(wǎng)站分析工具

Alexa、中國(guó)網(wǎng)站排名、網(wǎng)絡(luò)媒體排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度統(tǒng)計(jì)

移動(dòng)應(yīng)用分析工具

Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics

不同產(chǎn)品，不同目的，需要的支持?jǐn)?shù)據(jù)不同，確定好數(shù)據(jù)指標(biāo)后，選擇適合自己公司的方式來(lái)收集相應(yīng)數(shù)據(jù)。

3. 產(chǎn)品的基本數(shù)據(jù)指標(biāo)

新增：新用戶(hù)增加的數(shù)量和速度。如：日新增、月新增等。

活躍：有多少人正在使用產(chǎn)品。如日活躍(DAU)、月活躍(MAU)等。用戶(hù)的活躍數(shù)越多，越有可能為產(chǎn)品帶來(lái)價(jià)值。

留存率：用戶(hù)會(huì)在多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)使用產(chǎn)品。如：次日留存率、周留存率等。

傳播：平均每位老用戶(hù)會(huì)帶來(lái)幾位新用戶(hù)。

流失率：一段時(shí)間內(nèi)流失的用戶(hù)，占這段時(shí)間內(nèi)活躍用戶(hù)數(shù)的比例。

4. 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析法和模型

這里主要科普下漏斗分析法和AARRR分析模型。

漏斗分析法

用來(lái)分析從潛在用戶(hù)到最終用戶(hù)這個(gè)過(guò)程中用戶(hù)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)品各個(gè)關(guān)鍵流程的分析中。

比如，這個(gè)例子是分析從用戶(hù)進(jìn)入網(wǎng)站到最終購(gòu)買(mǎi)商品的變化趨勢(shì)。

從用戶(hù)進(jìn)入網(wǎng)站到瀏覽商品頁(yè)面，轉(zhuǎn)化率是40%;瀏覽商品到加入購(gòu)物車(chē)轉(zhuǎn)化率是20%等，那要找出哪個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率最低，我們需要有對(duì)比數(shù)據(jù)。

比如第一個(gè)，進(jìn)入網(wǎng)站到瀏覽商品，如果同行業(yè)水平的轉(zhuǎn)化率是45%，而我們只有40%，那說(shuō)明這個(gè)過(guò)程，沒(méi)有達(dá)到行業(yè)平均水平，我們就需要分析具體原因在哪里，再有針對(duì)性的去優(yōu)化和改善。

當(dāng)然，上面這是我們?cè)O(shè)計(jì)的一種理想化的漏斗模型，數(shù)據(jù)有可能是經(jīng)過(guò)匯總后得出的。而真實(shí)的用戶(hù)行為往往可能并不是按照這個(gè)簡(jiǎn)單流程來(lái)的。此時(shí)需要分析用戶(hù)為什么要經(jīng)過(guò)那么復(fù)雜的路徑來(lái)達(dá)到最終目的，思考這中間有沒(méi)有可以?xún)?yōu)化的空間。

AARRR模型

這個(gè)是所有的產(chǎn)品經(jīng)理都必須要掌握的一個(gè)數(shù)據(jù)分析模型。

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。

舉個(gè)例子，用AARRR模型來(lái)衡量一個(gè)渠道的好壞。

如果單從數(shù)據(jù)表面來(lái)看，A渠道會(huì)更劃算，但實(shí)際這種結(jié)論是有問(wèn)題的，用AARRR模型具體分析如下：

渠道A的單個(gè)留存用戶(hù)成本是60元，單個(gè)付費(fèi)用戶(hù)成本是300元;而渠道B的單個(gè)留存用戶(hù)成本是20元，單個(gè)付費(fèi)用戶(hù)成本是33元，這樣對(duì)比下來(lái)，明顯B渠道的優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于A渠道。

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