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一、 数据分析方法论 (一) 明确数据分析的目的 做数据分析, 必须要有一个明确的目的, 知道自己为什么要做数据分析, 想要达到什么 效果。 比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代 的方向等。 明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 (二) 收集数据的方法 说到收集数据,首先要做好数据埋点。 所谓“埋点”,就是在正常的功能逻辑中添加统计代码,将自己需要的数据统计出来。 目前主流的数据埋点方式有两种: 第一种:自己开发。开发时加入统计代码,并搭建自己的数据查询系统。 第二种:利用第三方统计工具。 常见的第三方统计工具有: 网站分析工具: Alexa 、中国网站排名、网络媒体排名( iwebchoice )、Google Analytics 、百度统计 移动应用分析工具: Flurry 、Google Analytics 、友盟、 TalkingData 、Crashlytics 不同产品,不同目的, 需要的支持数据不同,确定好数据指标后,选择适合自己公司的 方式来收集相应数据。 (三) 产 品的基本数据指标 新增:新用户增加的数量和速度。如:日新增、月新增等。 活跃:有多少人正在使用产品。如日活跃( DAU )、月活跃( MAU )等。用户的 活跃数越多,越有可能为产品带来价值。 留存率:用户会在多长时间内使用产品。如:次日留存率、周留存率等。 传播:平均每位老用户会带来几位新用户。 流失率:一段时间内流失的用户,占这段时间内活跃用户数的比例。 ( 四) 常 见的数据分析法和模型 这里主要科普下漏斗分析法和 AARRR 分析模型。 漏斗分析法 用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势, 从而寻找到最佳的优 化空间,这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。 比如,这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。 从用户进入网站到浏览商品页面, 转化率是 40% ;浏览商品到加入购物车转化率是 20% 等,那要找出哪个环节的转化率最低,我们需要有对比数据。 比如第一个,进入网站到浏览商品, 如果同行业水平的转化率是 45% ,而我们只有 40% , 那说明这个过程, 没有达到行业平均水平, 我们就需要分析具体原因在哪里, 再有针对性的 去优化和改善。 当然,上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型,数据有可能是经过汇总后得出的。 而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。 此时需要分析用户为什么要经过 那么复杂的路径来达到最终目的,思考这中间有没有可以优化的空间。 AARRR 模型 这个是所有的产品经理都必须要掌握的一个数据分析模型。 AARRR (Acquisition 、Activation 、Retention 、Revenue 、Refer )是硅谷的一个风 险投资人戴维 ·麦克鲁尔在 2008 年时创建的, 分别是指获取、 激活、 留存、 收入和推荐。 举个例子,用 AARRR 模型来衡量一个渠道的好坏。 如果单从数据表面来看, A 渠道会更划算,但实际这种结论是有问题的,用 AARRR 模 型具体分析如下: 渠道 A 的单个留存用户成本是 60 元,单个付费用户成本是 300 元;而渠道 B 的单个 留存用户成本是 20 元,单个付费用户成本是 33 元,这样对比下来,明显 B 渠道的优势远 远大于 A 渠道。

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