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本篇文章分為兩個部分，第一部分介紹產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析中最基礎(chǔ)的兩個分析模型；第二部分結(jié)合案例來談?wù)勥@些模型在實戰(zhàn)中要注意的關(guān)鍵點。
第一個我們要介紹的模型是漏斗模型，所為漏斗模型其最早起源是從傳統(tǒng)行業(yè)的營銷商業(yè)活動中演變而來的，它是一套流程式數(shù)據(jù)分析方法。
它的主要模型框架：通過檢測目標(biāo)流程中起點（用戶進(jìn)入），到最后完成目標(biāo)動作。這其中經(jīng)歷過的每個節(jié)點的用戶量與留存量，來考核每個節(jié)點的好壞，來找到最需要優(yōu)化的節(jié)點。可以說漏斗模型是用戶行為狀態(tài)以及從起點到終點各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型。
在這之前我們要先說一個前提：所有漏斗模型的建立一定要是在產(chǎn)品的主流程之上，只有這樣數(shù)據(jù)量才會有足夠大樣本性。
讓我們拿一個電商中從進(jìn)入網(wǎng)站到購買的過程漏斗數(shù)據(jù)集來看，如下：
圖1. 購買過程數(shù)據(jù)漏斗
在第一步我們要先明確我們的目標(biāo)：分析用戶從進(jìn)入網(wǎng)站到最終轉(zhuǎn)化購買這個過程中，用戶從進(jìn)入以及到最終實現(xiàn)目標(biāo)的各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，并最終找到這個路徑中用戶流失最多的環(huán)節(jié)。
根據(jù)這個目標(biāo)我們在上面的例子中，可以直觀的看到這樣的一個事實：用戶從網(wǎng)站首頁到商品詳情頁的這一環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率相對于其他環(huán)節(jié)是最低的。
好，那到這我們就算分析完畢了嗎？找到產(chǎn)品的癥結(jié)所在了嗎？顯然，答案是否定。
談到漏斗模型的轉(zhuǎn)化率這里就有兩個實戰(zhàn)中關(guān)注點是需要注意的：
我們不能說某個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率最低，就一定是某一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)了問題，比如上面的例子，在訪客進(jìn)入到商品瀏覽這個流程中，其轉(zhuǎn)化率有90%是所有環(huán)節(jié)中最高的。
但是這能說明什么呢？假設(shè)上個月這個環(huán)節(jié)是100%，那這里反而成為產(chǎn)品此時最大的問題所在。此外如果和同行業(yè)比的話，發(fā)現(xiàn)行業(yè)同類產(chǎn)品的這個環(huán)節(jié)平均轉(zhuǎn)化率是95%，那還是說明這個階段不是足夠好的。
這就是說在我們拿到數(shù)據(jù)后，要按照一定的對比維度去進(jìn)行分析，得到的結(jié)果才是有意義的。
總結(jié)來說，在漏斗模型建立完成后，我們對數(shù)據(jù)要從如下三個維度去進(jìn)行分析：
縱向?qū)Ρ?/strong>：也就是讓產(chǎn)品與自己歷史同期進(jìn)行對比，這種對比適用于對某一流程或其中某個步驟進(jìn)行改進(jìn)或優(yōu)化的效果監(jiān)控；
橫向?qū)Ρ?/strong>：通過將本產(chǎn)品的同一流程轉(zhuǎn)化率在競品中進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，定位自身產(chǎn)品出現(xiàn)的問題；
來源分類：細(xì)分來源或不同的客戶類型在轉(zhuǎn)化率上的表現(xiàn)，從而完成客戶群體劃分。在日常分析中我們通常用于網(wǎng)站廣告或推廣的效果的評價。
大家可以根據(jù)自己的需要去挑選維度來分析。
在實際的場景中同一款產(chǎn)品會有各種各樣的用戶類型，比如用戶來自于不同的區(qū)域、不同的生命周期、不同的性別，不同的年齡，他們在漏斗中的表現(xiàn)都是不一樣的，也就造成了在用戶漏斗中的轉(zhuǎn)化率往往是有很大的差異的，因此我們需要將不同的人群拆分成一個個小的漏斗去逐一分析，一點點去分析結(jié)果。
讓我們再總結(jié)一下所謂漏斗模型將任意產(chǎn)品流程抽象成一個個的關(guān)鍵步驟，如案例中的購物流程。然后用轉(zhuǎn)化率來衡量每一個步驟的表現(xiàn)，最后通過異常的數(shù)據(jù)指標(biāo)找出有問題的環(huán)節(jié)。從而解決問題優(yōu)化該步驟，最終達(dá)到提升轉(zhuǎn)化率的目的。
用一句話來說漏斗模型的核心思想就是分解和歸類量化。
在定位了產(chǎn)品出現(xiàn)問題的環(huán)節(jié)后，接下來讓我們來看看，如何具體定位指標(biāo)。
讓我們先來看下百科中的定義
“杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要的財務(wù)比率之間的關(guān)系來綜合地分析企業(yè)的財務(wù)狀況。具體來說，它是一種用來評價公司贏利能力和股東權(quán)益回報水平，從財務(wù)角度評價企業(yè)績效的一種經(jīng)典方法。其基本思想是將企業(yè)凈資產(chǎn)收益率逐級分解為多項財務(wù)比率乘積，這樣有助于深入分析比較企業(yè)經(jīng)營業(yè)績。”
其實說白了就是將指標(biāo)進(jìn)行肢解，將大指標(biāo)拆分成若干個底層應(yīng)用中直接觸達(dá)的動作。
如果用一張圖來表示，就是如下：
圖2. 杜邦分析核心模式
一般的我們將指標(biāo)分為如下三個角色：
核心指標(biāo)
子指標(biāo)（若干層級）
孫代指標(biāo)（讓抽象的指標(biāo)與APP中動作進(jìn)行關(guān)聯(lián)上的指標(biāo)）
那為什么要這么做呢？直接看指標(biāo)不行嗎？
其實是這樣的產(chǎn)品本身涉及到的各種指標(biāo)類型非常的多，但產(chǎn)品經(jīng)理無法對這些指標(biāo)面面俱到。往往此時產(chǎn)品經(jīng)理只能去關(guān)注本業(yè)務(wù)核心指標(biāo)，而這些指標(biāo)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)脫離了現(xiàn)實APP中可以直觀感受到的部分。
舉例來說，當(dāng)我們討論銷售額的時候討論的是什么？這不是一句俏皮話，這是一個現(xiàn)實的問題。如果直接談銷售額我們很難有直觀感受，但往往通過指標(biāo)拆分后，我們拿到的結(jié)果告訴我們銷售額其就是一個產(chǎn)品中支付界面的流程或者投放中產(chǎn)品觸達(dá)的最優(yōu)組合。
正是因為存在如此大的抽象層級差距，也就導(dǎo)致了在我們看到產(chǎn)品核心指標(biāo)（注意一定要監(jiān)控產(chǎn)品業(yè)務(wù)核心指標(biāo)，而不是籠統(tǒng)的DAU等數(shù)據(jù)，如果對這個概念不太理解可以去我的主頁看我本系列的第一篇文章）發(fā)生變化的時候，很難清楚到底是什么原因?qū)е卤局笜?biāo)的上升或下降呢？
拿一個電商的產(chǎn)品案例來說，對于電商類的產(chǎn)品來說核心指標(biāo)就是成交金額。
而當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)在我們某次日常運營活動投放后，產(chǎn)品的成交金額不增反而出現(xiàn)了下跌，這個時候問題就出現(xiàn)了到底是什么讓我們的產(chǎn)品出現(xiàn)這樣的問題了呢？
那么這個時候就需要通過杜邦分析模型來尋找答案了。
首先我們將電商成交額做如下拆分：
核心指標(biāo)拆分：銷售額 = 付費人數(shù) * 客單價
子指標(biāo)拆分：付費人數(shù) = UV * 付費轉(zhuǎn)化率
孫代指標(biāo)拆分：
圖3. UV拆分結(jié)果
我們拿此處UV的例子來看，經(jīng)過層層拆分，我們看到了最后和產(chǎn)品相關(guān)的是我們本次活動用戶步驟與步驟獎勵數(shù)這兩個指標(biāo)。
因此我們就可以根據(jù)如上的圖中的指標(biāo)去看數(shù)據(jù)來一步步尋找產(chǎn)品的問題；
我們拿到的數(shù)據(jù)如下：
Part 1. 核心指標(biāo)：
從這我們就能看到核心指標(biāo)中付費人數(shù)出現(xiàn)了問題，那么我們就找到了入手調(diào)查的地方，讓我們繼續(xù)拆分付費人數(shù)這個指標(biāo)。
Part 2. 子指標(biāo)拆分：
在付費轉(zhuǎn)化率幾乎沒有變化的情況下，UV就成了這最大的問題。
Part 3. 孫代指標(biāo)拆分：
Part N. 中間省去若干個孫代指標(biāo)的最終對比
那么在這我們就能清楚的看到了，由于我們本次的活動要求用戶過多，長達(dá)7步導(dǎo)致了用戶很多程度下不愿意參與本活動，導(dǎo)致了流失與交易金額的下降。
到這我們產(chǎn)品的解決方案也就出來了需要對活動進(jìn)行修改，減少活動用戶步驟或者增大獎勵。
以上是我們數(shù)據(jù)分析中最常用的兩個分析模型，用好這兩個完全可以解決日常工作中大多數(shù)數(shù)據(jù)決策問題。當(dāng)然數(shù)據(jù)分析這里還有很多其它的數(shù)據(jù)分析方法，我會在本系列后面的文章中一一介紹，感興趣的大家可以關(guān)注期待。
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6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
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