今天我們說說產(chǎn)品運營四要素最后一個要素-數(shù)據(jù)分析,；

說到數(shù)據(jù)分析,，相信不論是做產(chǎn)品運營,、用戶運營或是推廣的小伙伴來說都不陌生,，數(shù)據(jù)分析能充分反映出你運營做出來的效果如何?并且通過它還能察覺出問題所在,，以便于及時找出解決問題的方法,。

在我們說到產(chǎn)品,、用戶、渠道,，每個要素都有它對應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)進行效果反饋,，如果純講概念方面的東西，相信大家不是很明白,，那我們通過一個案例進行說明;:

比如老板交給你一個資訊類APP的項目,，他在給你下達任務(wù)前，APP還處于想法階段,，那么這個時候你怎么辦?這個時候你就需要運用數(shù)據(jù)分析來幫助你完成這項工作：

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?這個很好理解,，建立龐大用戶群爭搶風(fēng)投融資和相關(guān)的增值服務(wù)(指廣告服務(wù)),，那我們有了這個目標(biāo)后，就可以進行下一步了,。

下一步是什么,，當(dāng)然是競品分析和市場調(diào)查，通過這兩方面內(nèi)容的獲取APP相關(guān)的需求,，需求中包括用戶人群,、興趣愛好、終端設(shè)備,、內(nèi)容方向等需求定位,，然后便可以進行下一步用戶體驗布局和原型圖的設(shè)計;后面的事就是技術(shù)開發(fā)的活了。經(jīng)過一段周期后,，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),，因為目標(biāo)是我們通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化和改進的方向,。當(dāng)然上線之后，我們會經(jīng)過各種測試和bug的修復(fù)才能到各大應(yīng)用商店進行推廣和宣傳,，以確保這款A(yù)PP到用戶手機用戶體驗是最好的,。后續(xù)通過一段時間運營和推廣，我們將相關(guān)的數(shù)據(jù)提取出來，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)進行分析：

一,、產(chǎn)品方面數(shù)據(jù)項：

核心指標(biāo)：

產(chǎn)品規(guī)模：包括下載量、注冊激活用戶數(shù),、日均活躍用戶數(shù)

市場運營：包括活躍用戶比例,、用戶主要來源、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、人均瀏覽時長,、啟動次數(shù),、訪問頻率

注冊方向：每日下載打開APP數(shù)、每日新增注冊數(shù),、注冊轉(zhuǎn)化率

留存方向：使用留存,、購買留存

互動方向：每日評論用戶數(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：

消費數(shù)據(jù)：消費,、展現(xiàn)量,、點擊數(shù)、平均點擊價格,、平均排名

流量數(shù)據(jù)：訪問次數(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：

用戶體驗數(shù)據(jù)：跳出率,、到訪率,、停留時長、訪問深度

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)分析要做的內(nèi)容,，而且是每天都需要做統(tǒng)計,，并且要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

下面我們說說分析數(shù)據(jù)的幾種方法,，大家常用的最多兩種方法分析是圖表對比分析和歸因分析,。

圖表對比分析，這種方法是先將批量或者某個時段的數(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。雖然圖形不一樣,，但都能反饋出相同的問題，這個是關(guān)注的核心點,。

那么怎么進行對比呢,？對比不是讓你口頭上去做對比，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圖形就能看出問題,，但是為了直觀和容易理解，圖表的生成是非常有必要的,。

對比的數(shù)據(jù)項并不是上面羅列的全部,，而是取核心項，這樣顯得不會太繁瑣;

通過分析后,，用文字將發(fā)現(xiàn)的問題一一羅列,，同時附上自己的看法和解決問題的建議，最后便通過郵件或可視化報表鏈接形式發(fā)送給需求方,，整個過程盡可能體現(xiàn)做數(shù)據(jù)分析專業(yè)性的一面,。

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

分析思路：注冊轉(zhuǎn)化率在下載數(shù)不變的情況下成正比,，在注冊用戶數(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,，注冊用戶變少了；要么是在注冊數(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APP時，某個細(xì)節(jié)做的不到位,，而導(dǎo)致了跳出,。

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

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