以前產(chǎn)品的好壞主要憑感覺(jué)，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，可獲取用戶的各種行為數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)，我們可以了解產(chǎn)品的好壞、用戶的喜好，從而用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代。

數(shù)據(jù)分析更多的是基于業(yè)務(wù)背景來(lái)解讀數(shù)據(jù)，把隱藏的數(shù)據(jù)背后信息提煉和總結(jié)出來(lái)，發(fā)現(xiàn)其中有價(jià)值的內(nèi)容。

由于這個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)是客觀的，人是主管的。同樣的數(shù)據(jù)不同的人解讀出來(lái)的結(jié)論可能是不一樣的，甚至是完全相反的，但結(jié)論本身沒(méi)有對(duì)錯(cuò)，所以從客觀的數(shù)據(jù)到主觀的人，需要有一些科學(xué)的分析方法作為橋梁，幫助數(shù)據(jù)的信息更好、更全面、更快的傳遞。

1、趨勢(shì)分析

當(dāng)數(shù)據(jù)很多，而我們又想從數(shù)據(jù)中更快、更便捷來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的時(shí)候，這個(gè)時(shí)候需要借助圖形的力量，所謂圖形的力量，就是借助EXCEl或者其他畫(huà)圖工具把他畫(huà)出來(lái)。下圖是某個(gè)網(wǎng)站7月份每天的訪問(wèn)數(shù)據(jù)。你無(wú)法從數(shù)據(jù)中得出有用的信息。

如果把他用圖形畫(huà)出來(lái)，你就能發(fā)現(xiàn)一些問(wèn)題。

1、從7月初到7月末，整體的訪問(wèn)人數(shù)是呈上升的趨勢(shì)。

2、每周每?jī)商鞌?shù)據(jù)都會(huì)低下去，也就是說(shuō)數(shù)據(jù)有明顯的周期性，工作日的表現(xiàn)會(huì)比周末好一些。

3、7月29日當(dāng)天出現(xiàn)了一個(gè)波峰，有可能當(dāng)天正在搞活動(dòng)，所以當(dāng)天數(shù)據(jù)是上去的。

這就是趨勢(shì)分析，趨勢(shì)分析一般用于核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤，比如：點(diǎn)擊率、GMV、活躍用戶數(shù)。一般做成簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖，但光制作成數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖還不算分析，必須像上面一樣，數(shù)據(jù)有那些趨勢(shì)上的變化，有沒(méi)有周期性，有沒(méi)有拐點(diǎn)，并分析背后的原因，無(wú)論是內(nèi)部原因還是外部原因。

2、用戶分群

比如電商網(wǎng)站，我們可以專門(mén)分析收件地址為上海的用戶群特征。就好像不同的地方人群有不同的飲食習(xí)慣一樣，不同地區(qū)的用戶肯定也有自己的群體特征。通過(guò)把這部分人群提煉出來(lái)，我們可以觀察他們購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的頻度、類(lèi)別、時(shí)間，這樣就可以創(chuàng)造出該群體的用戶畫(huà)像。

3、對(duì)比分析

橫向?qū)Ρ龋簷M向?qū)Ρ染褪歉约罕?。那我們最常?jiàn)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，銷(xiāo)售額來(lái)講，最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)指標(biāo)就是我們需要跟目標(biāo)值比，來(lái)回答我們有沒(méi)有完成目標(biāo)；跟我們上個(gè)月比，來(lái)回答我們同比增長(zhǎng)了多少。

縱向?qū)Ρ龋汉?jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是跟他人比。我們要跟競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手比，來(lái)回答我們?cè)谑袌?chǎng)中的份額和地位是怎樣的。

很多人可能會(huì)說(shuō)，對(duì)比分析聽(tīng)起來(lái)也很簡(jiǎn)單么，那我舉個(gè)例子，有個(gè)電商的簽到頁(yè)面，昨天它的pv是5000，你聽(tīng)到這樣的數(shù)據(jù)有啥感受？你不會(huì)有任何感受，如果說(shuō)你知道這個(gè)簽到頁(yè)面的平均PV是10000，說(shuō)明昨天出現(xiàn)了重大問(wèn)題，如果說(shuō)簽到頁(yè)面的平均pv是2000，則昨天有個(gè)躍升，數(shù)據(jù)只有對(duì)比，才能產(chǎn)生意義。

常見(jiàn)的對(duì)比應(yīng)用有A/B test。A/B test有三個(gè)必備的因素：

1、A/B test的關(guān)鍵就是保證兩組中只有一個(gè)單一變量，其他條件保持一致。比如測(cè)試首頁(yè)的改版效果，就需要保證來(lái)源渠道一樣，用戶質(zhì)量一樣，上線時(shí)間保持相同，這樣測(cè)試出來(lái)的數(shù)據(jù)才有意義。

2、有足夠的時(shí)間進(jìn)行測(cè)試。

3、數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)密度較高。因?yàn)楫?dāng)產(chǎn)品流量不夠大的時(shí)候，做A/B test測(cè)試得出的結(jié)果也是不準(zhǔn)確的。

新老版本迭代的時(shí)候，我們一般列出一些指標(biāo)，來(lái)評(píng)估版本迭代的好壞。比如訪問(wèn)頻次、使用時(shí)長(zhǎng)、啟動(dòng)次數(shù)、關(guān)鍵事件達(dá)成率、留存率....

而且我們一般采用對(duì)比方式來(lái)對(duì)比新版本發(fā)布前后新版本用戶和老版本用戶各數(shù)據(jù)指標(biāo)前后的差異。

經(jīng)常得出的結(jié)論是新版本的數(shù)據(jù)優(yōu)于老版本的數(shù)據(jù)，然而真的是這樣么？通常喜歡升級(jí)新版本的用戶都是最活躍的用戶，因?yàn)樗麄儽旧韺?duì)產(chǎn)品的依賴度強(qiáng)，使用頻度高，升級(jí)的機(jī)率自然就大。

4、象限分析

依據(jù)數(shù)據(jù)的不同，將各個(gè)比較主體劃分到4個(gè)象限中。如果把智商和情商進(jìn)行劃分，就可以劃分為兩個(gè)維度四個(gè)象限，每個(gè)人都有自己所屬的象限。一般來(lái)說(shuō)，智商保證一個(gè)人的下限，情商提升一個(gè)人的上限。高智商高情商的人事業(yè)順風(fēng)順?biāo)⒏咧巧痰颓樯痰娜俗銎鹗虑閬?lái)會(huì)很痛苦，處理不好人機(jī)關(guān)系、低智商低情商的人就沒(méi)啥事業(yè)了，低智商高情商的很會(huì)處理人際關(guān)系，但是學(xué)起東西來(lái)比較慢。

扯遠(yuǎn)了，那我們回到數(shù)據(jù)分析，舉一個(gè)之前實(shí)際工作中用過(guò)的四象限分析法。一般p2p產(chǎn)品注冊(cè)用戶都是有第三方渠道引流的，如果按照流量來(lái)源的質(zhì)量和數(shù)量可以劃分四個(gè)象限。然后選取一個(gè)固定時(shí)間點(diǎn)，比較各個(gè)渠道的流量性價(jià)比，質(zhì)量可以用留存的總額這個(gè)維度計(jì)算。對(duì)于高質(zhì)量高數(shù)量的渠道繼續(xù)保持，對(duì)于高質(zhì)量低數(shù)量的渠道擴(kuò)大引入數(shù)量，低質(zhì)量低數(shù)量pass，低質(zhì)量高數(shù)量嘗試一下投放的策略和要求，這樣的象限分析可以讓我們?cè)趯?duì)比分析的時(shí)候有一個(gè)非常直觀和快捷的結(jié)果。

5、細(xì)分分析法

對(duì)比分析既有橫向?qū)Ρ?，又有縱向?qū)Ρ取Ｈ绻认霗M向?qū)Ρ?，又想縱向?qū)Ρ?，就有了交叉分析法。交叉分析法就是?duì)數(shù)據(jù)從多個(gè)維度進(jìn)行交叉展現(xiàn)，進(jìn)行多角度的結(jié)合分析。

在分析app數(shù)據(jù)的時(shí)候，通常會(huì)分ios和安卓來(lái)看，從下圖我們可以看出ios和安卓的數(shù)量比例，以及兩者之間的差距。

如果在上述圖標(biāo)中加入時(shí)間的維度，數(shù)據(jù)信息會(huì)變得很豐富，從下面的數(shù)據(jù)中我們可以看到ios每個(gè)月的數(shù)據(jù)在增加，而安卓每個(gè)月新增的用戶數(shù)量在降低，整體新增用戶并沒(méi)有出現(xiàn)增長(zhǎng)的主要原因就是安卓端的用戶在減少。

從上面的例子我們可以看出，疊加一個(gè)維度，信息的數(shù)據(jù)就會(huì)變得豐富，那我們能否疊加更多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析呢？答案當(dāng)然是可以的。從上面的圖標(biāo)中我們看到了安卓的2季度數(shù)量是下降的，那為什么安卓的二季度數(shù)據(jù)會(huì)下降呢？這個(gè)時(shí)候可以加入渠道的維度，從圖中可以看出安卓端預(yù)裝渠道的占比是比較高的，而且呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)，而其他渠道的變化更不明顯。從這個(gè)過(guò)程中我們可以得到更進(jìn)一步的結(jié)論，安卓端二季度新增用戶降低主要由于預(yù)裝渠道降低所致。

細(xì)分分析的主要作用就是從多個(gè)維度細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)最為相關(guān)的維度來(lái)探索數(shù)據(jù)變化的原因。

常見(jiàn)的維度有：

 分時(shí)：不同時(shí)間段數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道：不同流量來(lái)源數(shù)據(jù)是否有變化。

分用戶：新注冊(cè)用戶和老用戶相比是否有差異，高等級(jí)用戶和低等級(jí)用戶相比是否有差異。

分地區(qū)：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

6、漏斗分析

漏斗模型在數(shù)據(jù)分析中很常見(jiàn)了，常見(jiàn)的有注冊(cè)轉(zhuǎn)化漏斗，還有下單支付漏斗。通過(guò)漏斗分析可以還原用戶轉(zhuǎn)化的路徑，分析每一個(gè)轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)的效率。

漏斗模型中我們往往關(guān)注三點(diǎn)：

1、整體的轉(zhuǎn)化率是多少。就是每一步相對(duì)于第一步的轉(zhuǎn)化率是多少。

2、上一步轉(zhuǎn)化率。每一步相當(dāng)于上一步的轉(zhuǎn)化率。

3、哪一步流失最多，流失的原因是什么？流失的用戶都有哪些特征？

7、留存分析

在人口紅利消退的年代，留住老用戶的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于獲取新用戶的成本。所以可以重點(diǎn)關(guān)注用戶的留存事宜。比如可以通過(guò)分析用戶行為和留存之間的關(guān)系來(lái)提升留存。

8、數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)建模是一種用于定義和分析數(shù)據(jù)的要求和其需要的相應(yīng)支持的信息系統(tǒng)的過(guò)程。

9、歸因分析

我們買(mǎi)一件東西，可能會(huì)有多次轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)。比如我們想買(mǎi)一個(gè)衣服，第一次在淘寶上看到的時(shí)候想買(mǎi)沒(méi)買(mǎi)，加入購(gòu)物車(chē)了。第二次我們?nèi)ゾ€下實(shí)體店的時(shí)候，我們又看到這樣一件衣服，這個(gè)時(shí)候我們下單了。這里面有三個(gè)節(jié)點(diǎn)（分別是淘寶平臺(tái)、淘寶平臺(tái)上的商家、線下實(shí)體店），到底哪一個(gè)節(jié)點(diǎn)貢獻(xiàn)更大呢？這樣的一個(gè)分析模型，我們把它叫做歸因分析。當(dāng)然轉(zhuǎn)化并不一定是完成銷(xiāo)售，注冊(cè)也是轉(zhuǎn)化，一次訪問(wèn)也是轉(zhuǎn)化，所以可以根據(jù)自己的實(shí)際業(yè)務(wù)需求制定自己的轉(zhuǎn)化目標(biāo)。

歸因模型在使用過(guò)程中通常分為幾類(lèi)：最終互動(dòng)模型、首次互動(dòng)模型、線性歸因模型、時(shí)間衰減歸因模型、自定義等，這里逐一進(jìn)行描述：

產(chǎn)品情景描述：用戶在淘寶上想買(mǎi)東西，沒(méi)買(mǎi)，加入購(gòu)物車(chē)了，過(guò)幾天又在線下實(shí)體店看到，這次終于下定決心購(gòu)買(mǎi)，最終完成轉(zhuǎn)化。

最終互動(dòng)模型：最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)將被分配100%的功勞，那么線下實(shí)體店獲得100%的功勞；

首次互動(dòng)模型：用戶首先是在淘寶上看到的，那么淘寶將被分配100%的功勞；

線性歸因模型：用戶從開(kāi)始搜索到轉(zhuǎn)化，共經(jīng)歷了3個(gè)渠道（節(jié)點(diǎn)），那么每個(gè)節(jié)點(diǎn)將被平均授予33.3%的功勞；

時(shí)間衰退歸因模型：用戶在淘寶以及淘寶上的商家看到這件衣服是幾天之前的事情，那么這兩個(gè)渠道因?yàn)闀r(shí)間經(jīng)歷比較長(zhǎng)的原因?qū)⒈环峙漭^低的功勞（如各20%），實(shí)體店將被分配相對(duì)較高的功勞（60%）；

歸因模型主要用于渠道的分析，目的在于找到有利的渠道，然后擴(kuò)大合作。

總結(jié)：現(xiàn)在都是說(shuō)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品增長(zhǎng)，只有掌握合適的數(shù)據(jù)分析方法，才能驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品增長(zhǎng)。不掌握數(shù)據(jù)分析方法，光有數(shù)據(jù)也產(chǎn)生不了價(jià)值。

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