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產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的日常工作中肯定是需要對(duì)于一些運(yùn)營(yíng)指標(biāo)進(jìn)行把控的。當(dāng)面對(duì)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)時(shí)，產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的小伙伴需要從不同的角度去分析產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，進(jìn)而得到有效的運(yùn)營(yíng)指導(dǎo)，對(duì)于產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)工作的有效推進(jìn)也是一個(gè)不小的貢獻(xiàn)。那么什么樣的數(shù)據(jù)分析方法才是合適的呢?今天菜頭先生給大家介紹一下。

第一、多維事件分析

所謂的多維事件，就是需要產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)人員把用戶在產(chǎn)品的所有觸發(fā)的常規(guī)性動(dòng)作進(jìn)行拆解。以一個(gè)電商產(chǎn)品APP來(lái)說(shuō)，用戶從下載、打開(kāi)、瀏覽、選定、支付等等，這些都叫做用戶事件，雖然每個(gè)用的習(xí)慣都是不一樣的，每種產(chǎn)品的業(yè)務(wù)流程也是不盡相同。但是同為互聯(lián)網(wǎng)電商產(chǎn)品，其操作步驟其實(shí)最多也就20來(lái)種，因此存在很多的共性。

多維事件分析

面對(duì)這些用戶事件，其實(shí)就是一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)人員可以根據(jù)自己的需要讓工程師埋點(diǎn)，并且在運(yùn)營(yíng)過(guò)后拉出自己需要的數(shù)據(jù)。

這里舉個(gè)例子，菜頭先生曾經(jīng)遇見(jiàn)過(guò)一個(gè)問(wèn)題。就是分析一下最近網(wǎng)站支付情況的數(shù)據(jù)?？偸前l(fā)現(xiàn)最近支付的訂單在減少。在流量和提交訂單量穩(wěn)定的情況下，支付行為的減少是不是在支付通道上出了問(wèn)題。于是就把網(wǎng)站的支付通道拆解了一下，分成很多通道，并且埋點(diǎn)。經(jīng)過(guò)一段相對(duì)穩(wěn)定的運(yùn)營(yíng)之后，分析支付數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)拆解過(guò)的兩個(gè)支付通道存在明顯的變化，那么這時(shí)候就需要繼續(xù)拆解、埋點(diǎn)拉數(shù)據(jù)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，每種支付通道在不同環(huán)境下的有效支付情況又是不一樣的。因此，我們針對(duì)一些薄弱的支付通道下薄弱的支付環(huán)境進(jìn)行了改進(jìn)。

第二、漏斗分析

其實(shí)這個(gè)對(duì)于很多產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)人員來(lái)說(shuō)是最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方法之一。一般是規(guī)劃產(chǎn)品數(shù)據(jù)埋點(diǎn)以后，拉出一段時(shí)間的數(shù)據(jù)，通過(guò)同比和環(huán)比的方式，分析一下一段時(shí)間內(nèi)產(chǎn)品來(lái)了多少人、有多少人瀏覽、多少人下單、多少人支付等等。通過(guò)對(duì)用戶拉新、留存、激活、轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列分析，分析每一個(gè)階段的比例，這樣才能得出在哪些環(huán)節(jié)進(jìn)行改進(jìn)的策略，以期提高產(chǎn)品用戶的轉(zhuǎn)化率。

漏斗分析

第三、A/B測(cè)試

當(dāng)一個(gè)產(chǎn)品在設(shè)計(jì)階段時(shí)，總會(huì)面臨二選一的選擇。這個(gè)時(shí)候千萬(wàn)不要拍腦袋就把事情決定了。因?yàn)?，有時(shí)候拍對(duì)了是幸運(yùn)，但是拍的不對(duì)絕對(duì)是災(zāi)難。那么如何才能更好的決策呢?這個(gè)就需要進(jìn)行一個(gè)A和B的決策。

ab測(cè)試

舉個(gè)例子，當(dāng)我們?cè)谠O(shè)計(jì)產(chǎn)品push文案的時(shí)候一定會(huì)面臨著好幾種感覺(jué)都非常好的文案。但是到底哪種文案是最好的，是最令用戶滿意的，我們并不知道。因此，我們可以把兩種方案都用上。各挑選一半的用戶進(jìn)行推送，看看到底哪個(gè)文案轉(zhuǎn)化率更好就用哪個(gè)。這就是我們通常說(shuō)的A/B測(cè)試。二選一，不好決斷，拉出來(lái)溜溜就能決斷了。雖然有時(shí)候我們都不知道為什么用戶會(huì)選擇這個(gè)，但是請(qǐng)記住用戶的選擇永遠(yuǎn)都是產(chǎn)品得以發(fā)展的正確方向。

其實(shí)，針對(duì)數(shù)據(jù)分析的方式其實(shí)還有很多，比如留存分析、用戶畫像分析、行為序列分析等等。但是不管哪一種方式都是給產(chǎn)品把脈的一種方式，用戶是產(chǎn)品的生命力，因此在給產(chǎn)品把脈前，需要好好的給用戶把把脈。

圖片來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)

作者介紹：

菜頭先生

產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，專欄作家，一個(gè)集產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)及設(shè)計(jì)的實(shí)踐者!微信公眾號(hào)：caitoultt

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