?今天我們說(shuō)說(shuō)淺談產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)四要素最后一個(gè)要素，數(shù)據(jù)分析；說(shuō)到數(shù)據(jù)分析，相信不論是做產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、用戶運(yùn)營(yíng)或是推廣的小伙伴來(lái)說(shuō)都不陌生，數(shù)據(jù)分析能充分反映出你運(yùn)營(yíng)做出來(lái)的效果如何?并且通過(guò)它還能察覺(jué)出問(wèn)題所在，以便于及時(shí)找出解決問(wèn)題的方法。

在前面我們說(shuō)到產(chǎn)品、用戶、渠道，每個(gè)要素都有它對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行效果反饋，如果純講概念方面的東西，相信大家不是很明白，那我們通過(guò)一個(gè)案例進(jìn)行說(shuō)明;比如老板交給你一個(gè)資訊類APP的項(xiàng)目，他在給你下達(dá)任務(wù)前，APP還處于想法階段，那么這個(gè)時(shí)候你怎么辦?這個(gè)時(shí)候你就需要運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)幫助你完成這項(xiàng)工作：

做這款A(yù)PP之前，我們要先明白商業(yè)目標(biāo)是什么，也就是我們做這款產(chǎn)品的目的是干嘛?這個(gè)很好理解，建立龐大用戶群爭(zhēng)搶風(fēng)投融資和相關(guān)的增值服務(wù)(指廣告服務(wù))，那我們有了這個(gè)目標(biāo)后，就可以進(jìn)行下一步了。下一步是什么，當(dāng)然是競(jìng)分析和市場(chǎng)調(diào)查，通過(guò)這兩方面內(nèi)容的獲取APP相關(guān)的需求，需求中包括用戶人群、興趣愛(ài)好、終端設(shè)備、內(nèi)容方向等需求定位，然后便可以進(jìn)行下一步用戶體驗(yàn)布局和原型圖的設(shè)計(jì);后面的事就是技術(shù)開(kāi)發(fā)的活了。經(jīng)過(guò)一段周期后，這款資訊APP即將上線了。

前期的工作或許和數(shù)據(jù)分析關(guān)系不大，但是我們制定的目標(biāo)和數(shù)據(jù)分析有一定的關(guān)聯(lián)，因?yàn)槟繕?biāo)是我們通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化和改進(jìn)的方向。當(dāng)然上線之后，我們會(huì)經(jīng)過(guò)各種測(cè)試和bug的修復(fù)才能到各大應(yīng)用商店進(jìn)行推廣和宣傳，以確保這款A(yù)PP到用戶手機(jī)用戶體驗(yàn)是最好的。后續(xù)通過(guò)一段時(shí)間運(yùn)營(yíng)和推廣，我們將相關(guān)的數(shù)據(jù)提取出來(lái)，前提是這些數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度是非常高的。下面我們先從這款A(yù)PP提取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：

一、產(chǎn)品方面數(shù)據(jù)項(xiàng)：

核心指標(biāo)：

• 產(chǎn)品規(guī)模：包括下載量、注冊(cè)激活用戶數(shù)、日均活躍用戶數(shù)
• 市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)：包括活躍用戶比例、用戶主要來(lái)源、留存率
• 商業(yè)效果：日均流水、增值用戶轉(zhuǎn)化率、增值服務(wù)金額等

衍生指標(biāo)：

• 瀏覽方向：人均瀏覽量、人均瀏覽時(shí)長(zhǎng)、啟動(dòng)次數(shù)、訪問(wèn)頻率
• 注冊(cè)方向：每日下載打開(kāi)APP數(shù)、每日新增注冊(cè)數(shù)、注冊(cè)轉(zhuǎn)化率
• 留存方向：使用留存、購(gòu)買(mǎi)留存
• 互動(dòng)方向：每日評(píng)論用戶數(shù)、交互反饋次數(shù)(收藏、分享、喜歡等功能)

二、渠道方面數(shù)據(jù)項(xiàng)：

• 消費(fèi)數(shù)據(jù)：消費(fèi)、展現(xiàn)量、點(diǎn)擊數(shù)、平均點(diǎn)擊價(jià)格、平均排名
• 流量數(shù)據(jù)：訪問(wèn)次數(shù)、訪客數(shù)、IP數(shù)
• 轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)：轉(zhuǎn)化率、盈收額、ROI

三、用戶方面數(shù)據(jù)項(xiàng)：

• 用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)：跳出率、到訪率、停留時(shí)長(zhǎng)、訪問(wèn)深度
• 訪客屬性：性別、職業(yè)、學(xué)歷、年齡、地域、使用設(shè)備、操作系統(tǒng)?

當(dāng)我們拿到以上三方面的數(shù)據(jù)后，當(dāng)然這里的工作是數(shù)據(jù)分析專員要做的內(nèi)容，而且是每天都需要做統(tǒng)計(jì)，并且要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

下面我們說(shuō)說(shuō)分析數(shù)據(jù)的幾種方法，我在推廣運(yùn)營(yíng)的經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)有5年，用的最多兩種方法分析是圖表對(duì)比分析和歸因分析。

圖表對(duì)比分析，這種方法是先將批量或者某個(gè)時(shí)段的數(shù)據(jù)生成圖表，這里圖表有很多種，有餅圖、柱狀圖、曲線圖等，可以根據(jù)數(shù)據(jù)需求方的需求而來(lái)。雖然圖形不一樣，但都能反饋出相同的問(wèn)題，這個(gè)是關(guān)注的核心點(diǎn)。

那么怎么進(jìn)行對(duì)比呢？對(duì)比不是讓你口頭上去做對(duì)比，而常用的是環(huán)比和同比，當(dāng)然數(shù)據(jù)比較敏感的可能不需要通過(guò)圖形就能看出問(wèn)題，但是為了直觀和容易理解，圖表的生成是非常有必要的。

對(duì)比的數(shù)據(jù)項(xiàng)并不是上面羅列的全部，而是取核心項(xiàng)，這樣顯得不會(huì)太繁鎖;通過(guò)分析后，用文字將發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題一一羅列，同時(shí)附上自己的看法和解決問(wèn)題的建議，最后便通過(guò)郵件形式發(fā)送給需求方，整個(gè)過(guò)程盡可能體現(xiàn)做數(shù)據(jù)分析專業(yè)性的一面。?

歸因分析，是指通過(guò)結(jié)果來(lái)分析原因。這里舉例說(shuō)明可能比較好理解，假如你負(fù)責(zé)的的這款A(yù)PP某一周的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率為0.5%，而正常情況下是1.2%，下降了0.7%個(gè)點(diǎn)，那么該怎么分析？我們先要看注冊(cè)轉(zhuǎn)化率是怎么來(lái)的，先要明白注冊(cè)轉(zhuǎn)化率是怎么來(lái)的，即注冊(cè)用戶數(shù)/下載數(shù)。

分析思路：注冊(cè)轉(zhuǎn)化率在下載數(shù)不變的情況下成正比，在注冊(cè)用戶數(shù)不變的情況下成反比。這里便分了兩種情況：要么是在下載數(shù)變化不大的情況下，注冊(cè)用戶變少了；要么是在注冊(cè)數(shù)變化不大的情況下，下載數(shù)增多了；而這種情況肯定是訪客體驗(yàn)APP時(shí)，某個(gè)細(xì)節(jié)做的不到位，而導(dǎo)致了跳出。

注冊(cè)用戶數(shù)減少，先看看APP注冊(cè)流程是不是出了問(wèn)題，其次看打開(kāi)APP人數(shù)是不是減少了，減少是ASO排名下降了還是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手增加的原因，然后做出相應(yīng)的調(diào)整，通過(guò)這樣排除再觀察數(shù)據(jù)變化。同樣在最后，將發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題以文檔形式羅列，以郵件形式傳達(dá)給需求方。

好了，數(shù)據(jù)分析就說(shuō)到這里，如果有更好的想法和建議歡迎給我留言分享，祝您有收獲~

作者：銘航說(shuō)運(yùn)營(yíng)（微信公眾號(hào)：minghang0205)

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