本篇文章給大家介紹產(chǎn)品經(jīng)理在日常分析數(shù)據(jù)中所必須掌握的三個(gè)框架，一個(gè)叫邏輯分層拆解，一個(gè)叫漏斗分析，還有一個(gè)是用戶行為路徑分析。
雖然產(chǎn)品涉及到的方方面面的指標(biāo)非常的多，但產(chǎn)品經(jīng)理不可能對(duì)每一個(gè)指標(biāo)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都了如指掌，產(chǎn)品經(jīng)理更多關(guān)注的是反應(yīng)業(yè)務(wù)核心的關(guān)鍵指標(biāo)，針對(duì)社交類的產(chǎn)品，產(chǎn)品經(jīng)理每天最關(guān)注的指標(biāo)之一就是日活；對(duì)于電商類的產(chǎn)品經(jīng)理按理說，每天醒來想看到的第一個(gè)指標(biāo)就是銷售額，對(duì)于游戲的產(chǎn)品經(jīng)理來說，用戶的每天ARPU就是不得不關(guān)注的指標(biāo)；對(duì)新聞客戶端的產(chǎn)品經(jīng)理來說，昨天網(wǎng)站的流量是每天必須要關(guān)注的數(shù)據(jù)，而當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)注的核心指標(biāo)發(fā)生變化的時(shí)候，這個(gè)問題就來了，是什么原因?qū)е聰?shù)據(jù)的上升或下降呢？我們需要怎樣解釋這些變動(dòng)呢？這個(gè)時(shí)候就會(huì)通過邏輯分層拆解的框架來尋找答案了，邏輯分層拆解框架有兩個(gè)方面，一個(gè)是邏輯拆解，另外一個(gè)是分層拆解，邏輯拆解需要我們?nèi)ふ液秃诵闹笜?biāo)有邏輯相關(guān)的一些指標(biāo)，這里需要注意一個(gè)原則，找到的指標(biāo)一定要能影響到核心指標(biāo)的變動(dòng)，他們之間要存在強(qiáng)烈的邏輯關(guān)聯(lián)，選用這些相關(guān)的指標(biāo)之前，我們必須清楚的了解他們是如何影響核心指標(biāo)的。當(dāng)核心指標(biāo)發(fā)生了變動(dòng)，我們一般會(huì)去看和核心指標(biāo)相關(guān)的一些變動(dòng)，從而去定位核心指標(biāo)變動(dòng)的原因。另外一個(gè)方面是分層拆解，因?yàn)槲覀兘忉尯诵闹笜?biāo)的相關(guān)指標(biāo)也能夠細(xì)分成很多小的相關(guān)指標(biāo)，這個(gè)里面就會(huì)有分層的概念，第一層一般會(huì)去解釋核心指標(biāo)變動(dòng)的大的方向，第二層是針對(duì)大的方向的細(xì)分，從而能夠?qū)栴}定位的更加準(zhǔn)確和可操作性。這里有一個(gè)原則需要注意的是同一層里面的各個(gè)指標(biāo)都是代表了一個(gè)尋找方向，所以他們之間是不能有相關(guān)性的，拿電商網(wǎng)站中的銷售額舉例來說。銷售額自然是電商網(wǎng)站中最為關(guān)注的核心指標(biāo)，一般我們都知道有個(gè)萬能公式，銷售額=UV*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)一般我們都會(huì)從流量、轉(zhuǎn)化和客單價(jià)三個(gè)方面來去分析銷售額的變化，假如銷售額出現(xiàn)降低的時(shí)候，我們會(huì)首先去看一下這三個(gè)指標(biāo)的變化，以便來分析到底是來到我們app上的人少了，還是在我們app上買東西的人少了，還是用戶買的金額減少了。假設(shè)是流量降低導(dǎo)致了銷售額的降低，那么我們就會(huì)去分析流量相關(guān)的指標(biāo)，來去尋找導(dǎo)致流量降低的因素，分析流量的時(shí)候我們一般會(huì)去關(guān)注流量的來源，看看是否是有一些渠道的流量變化，導(dǎo)致了整體流量的下降，另外還可以區(qū)分新訪客和老訪客，來看一下是否是網(wǎng)站的推廣或者是用戶的回訪出了問題，當(dāng)然我們還會(huì)把渠道和新老訪客做一些交叉分析，形成第三層的拆解，一層層的分析下來，直到我們能最終定位到能根本解釋最終銷售額降低的原因，當(dāng)然有的時(shí)候不一定是那一個(gè)原因，有可能是多方面的原因?qū)е逻@一現(xiàn)象的產(chǎn)生。實(shí)操過程中可能會(huì)發(fā)現(xiàn)這樣的一個(gè)問題，邏輯分層拆解核心指標(biāo)的時(shí)候，我們并不能保證和這個(gè)核心指標(biāo)相關(guān)的所有數(shù)據(jù)都能被找到，這種情況下我們?cè)撛趺崔k呢？這個(gè)時(shí)候可以進(jìn)行頭腦風(fēng)暴，因?yàn)槊總€(gè)人在分析核心指標(biāo)的時(shí)候，他所掌握的背景信息往往不夠全面，所以會(huì)遺漏一些指標(biāo)，這個(gè)時(shí)候我們可以多找?guī)讉€(gè)人進(jìn)行一次頭腦風(fēng)暴，把這個(gè)核心指標(biāo)相關(guān)的，能夠解釋這個(gè)核心指標(biāo)的其他的方向和因素都能夠全部找出來，這樣才能發(fā)揮出邏輯分層拆解的最大價(jià)值。
這個(gè)方法其實(shí)是從營(yíng)銷管理里面演變而來的，它廣泛應(yīng)用與流量監(jiān)控，產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)工作，用戶從某個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入，到最后完成目標(biāo)動(dòng)作，可能會(huì)經(jīng)歷多個(gè)節(jié)點(diǎn)，通過分析每個(gè)節(jié)點(diǎn)，來尋找最終可優(yōu)化的點(diǎn)。上面的例子就是分析用戶從進(jìn)入網(wǎng)站到最終轉(zhuǎn)化購(gòu)買，這個(gè)過程我們可以看到用戶在進(jìn)入以及到最終實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的轉(zhuǎn)化率，同時(shí)也能夠看到整個(gè)關(guān)鍵路徑中，每一步的轉(zhuǎn)化率，能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)路徑中用戶流失最多的環(huán)節(jié)，在上面的例子中，我們可以發(fā)現(xiàn)用戶從網(wǎng)站首頁(yè)到商品詳情頁(yè)的轉(zhuǎn)化率的是最低的，這樣看來漏斗分析也很簡(jiǎn)單，那有什么要注意的點(diǎn)么？這里有兩個(gè)點(diǎn)是需要注意的，第一個(gè)是轉(zhuǎn)化率需要對(duì)比，我們不能說某個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率最低，就一定是某一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了問題，比如上面的例子，從首頁(yè)到商品詳情頁(yè)，這個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率只有40%是所有環(huán)節(jié)中最低的，但是如果和上個(gè)月比的話，上個(gè)月同期這個(gè)比例也是40%，而如果和同行業(yè)比的話，行業(yè)同類產(chǎn)品的這個(gè)環(huán)節(jié)是36%,這說明在這個(gè)環(huán)節(jié)，該產(chǎn)品做得還是不錯(cuò)的。而我們?cè)倏粗Ц董h(huán)節(jié)，從支付到支付成功的轉(zhuǎn)化率是82%（13/16），跟其他環(huán)節(jié)比起來，這個(gè)轉(zhuǎn)化率是最高的，但是如果說同行業(yè)的轉(zhuǎn)化率是90%，那它就不高了；如果上個(gè)月同期的轉(zhuǎn)化率是91%，那就更不高了，其實(shí)這個(gè)就回到了對(duì)比分析方法里面了，這個(gè)方法我在之前的文章里有說，產(chǎn)品需要跟自己的歷史數(shù)據(jù)做對(duì)比， 跟競(jìng)品分?jǐn)?shù)據(jù)做對(duì)比， 才能得出完整的結(jié)論。另外一點(diǎn)是不同的用戶類別在用戶漏斗中的轉(zhuǎn)化率往往是有很大的差異的，像用戶來自于不同的渠道的，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?cè)诼┒分械谋憩F(xiàn)都是不一樣的，所以說我們?cè)谶M(jìn)行漏斗分析的時(shí)候，往往還要做一些細(xì)分的漏斗模型。
其實(shí)我們上面所列的漏斗是一個(gè)理想的狀態(tài)，或者說我們是把用戶的行為做了一次匯總，然后給大家呈現(xiàn)出來的一種狀態(tài)，其實(shí)真實(shí)的用戶行為遠(yuǎn)比我們看到的要復(fù)雜的多。比如在實(shí)際使用的過程中，有的用戶會(huì)把商品先放到購(gòu)物車，但并不會(huì)立即下單購(gòu)買，可能會(huì)去比較別的產(chǎn)品，可能過幾天再來下單，那這種情況我們要怎么辦呢？這就牽涉出另外一個(gè)分析框架，叫做用戶行為路徑分析。這里借用神策的一張數(shù)據(jù)圖，從上圖我們可以看出，在啟動(dòng)app之后，有40%的客戶進(jìn)入banner、30%的客戶搜索商品、約10%的用戶瀏覽商品列表、約5%的客戶會(huì)退出app。我們?cè)俳又?xì)看，搜索商品的用戶約90%的用戶提交了訂單，而點(diǎn)擊banner的用戶約30% 提交了訂單（可以看一下圖中的陰影面積），所以說banner點(diǎn)擊后的體驗(yàn)可能是需要重點(diǎn)優(yōu)化的對(duì)象。其實(shí)很多第三方數(shù)據(jù)分析工具都有用戶行為路徑分析，大家可以找一個(gè)適合自己的平臺(tái)的那個(gè)。
本文系作者：
產(chǎn)品劉
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一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國(guó)未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī)，對(duì)以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對(duì)憲法所確定的基本原則；
2)危害國(guó)家安全，泄露國(guó)家秘密，顛覆國(guó)家政權(quán)，破壞國(guó)家統(tǒng)一，損害國(guó)家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng)；
5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國(guó)家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會(huì)秩序，破壞社會(huì)穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對(duì)未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對(duì)他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對(duì)方對(duì)自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對(duì)方難堪；
6)謾罵：以不文明的語(yǔ)言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購(gòu)買或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營(yíng)銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)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(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)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(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)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(yùn)勢(shì)，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(shí)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(fèi)、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(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、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(huì)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(píng)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(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)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(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)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(tái)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(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，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(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)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(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)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(duì)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。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)