2023-10-28 04:26来源：m.sf1369.com作者：宇宇
1、不同运营方向的内容虽然千差万别，但想要把运营做到极致，必须持续运用数据分析思维改善自己的方法、提升自己的经验。
2、归根结底来说，运营工作的核心在于两项：流量建设顷信梁与用户维系，而用户维系又可以分为用户运营、活动运营与内容运营。
3、想要评判及提升上述几项能力优劣的方法即在于数据分析。通过不同渠道间的效果对比以选择更好的渠道雀运，是流量运营的重要工作。
4、对比分析各渠道的留存指坦巧标、流失指标、收入指标等，通过图表数据筛选出最适应产品的渠道源，从而调整资源投入倾向，提高投入产出比。
1、数字和趋势
看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观地吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。
2、维度分解
当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察塌乱。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。
3、用户分群
针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群(segmentation )的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。
4、转化漏斗
绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每竖衫启一个转化节点的效率。余如
可以。云备份可以自动将数据备份传入互联网，药品经营计算机系卖游统数据备份可以使用云备份技术来完成。云备份可以将数据备份到互联网上的服务器或云存储中心，这样可以提高数据备禅配局份的安全性和可靠性。贺让
对于产品和运营避免不了要和数据打交道，在打交道的同时如何让数据为产品和运营服务呢？从数据的变化中发现产品的问题，让数据说话，准确的汇报产品和运营的各维度指标的。那就需要通过一些维度来定义产品、运营数据。对于产品和数据分析一般思路可以归集为：了解产品现状的数据、了解发展趋势的数据呈现、发现问题的和租闭数据记录、认清用户对产品的使用情况的数据唤裂、营销和推广数据。数据分析的维度科划分为：产品现状、了解趋势、发现问题、认清用户、营销与推广。
对于着几型源个大维度，又回需要不同小维度的划分。产品现状维度会记录数据的来源、PV、UV、人数、次数、收入、用户属性、活跃度。通过这些数据来考量产品的现状。了解趋势的数据，环比、同比、流动模型、增长率、留存率、流失率。发现问题的收集：漏洞模型、问卷调查。认清用户偏好的数据：功能模块使用（数据埋点）、以及热度分析。运营推广的数据：精准化投放、用户生命周期的管理、拉新、留存等。
对于产品运营避免不了要和数据打交道，在打交道的同时挖掘和分析数据就显得很重要了。
要做到让数据说话，准确的猜雀汇报产品和运营的各维度指标，那就需要通过一些维度来定义产品、运营数据。对于产品和数据分析一般思路可以归集为：了解产品现状的数据、了解发展趋势的数据呈现、发现问题的数据记录、认清用户对产品的使用情况的数据、营销和推广数据。数据分析的维度科划分为：产品现状、了解趋势、发现问题、认清用户、营销与推广。对于一个产品运营就的需要做到数据分析，这真是一个数据时代。
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产品经理在日常工作中，最重要的是要提高数据分析能力，除了数据产品经理，其他产品经理并不需要数据挖掘能力。而提高数据分析能力，则要建立数据分析的知识体系和方法论。
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。
那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。
Part 1 | 数据分析体系：道、术、器
「道」是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
「术」是指正确的方法论。现在新兴的「Growth Hacker」（增长黑客）概念，从 AARRR 框架 ( 获取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。
「器」则是指数据分析工具。一个好的数据分析工具应该能帮助产品经理进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省产品经理的时间和精力，帮助产品经理更好理解用户、更好优化产品。
Part 2 | 数据分析的价值
产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。
当我们上线了一个新的产品（product）或者功能时，需要对其进行数据监控和衡量（measure）。然后从监控中采集到产品的用户行为数据（data），并对这些数据进行分析和总结（learn）。最后从分析中得出结论和观点（idea），如果数据证明我们的新产品/功能是优秀的，那么可以大力推广；如果数据说明我们的产品还存在问题，就需要对产品进行新一轮的优化（build）。
在「产品——数据——结论」的不断循环中，我们不断用数据来优化我们的产品，加快产品迭代的步伐、提升用户体验。
Part 3 | 数据分析的方法
1. 流量分析
a. 访问 / 下载来源，搜索词
网站的访问来蔽段纤源，App 的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，分析平台通过归因模型判断流量来源，产品经理在分析这些流量时，只需要用自建或者第三方的数据平台追踪流量变化即可，第三方平台如 Google Analytics 、GrowingIO 等；
b. 自主投放追踪
平时我们在微信等外部渠道投放文章、H5 等，许多产品都会很苦恼无法追踪数据。
分析不同宏仿获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。常见的办法有 UTM 代码追踪，分析新用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。
c. 实时流量分析
实时监测产品的访问走势，尤其要关心流量异常值。举个例子，某互联网金融平台因为一个产品 Bug 导致用户疯狂抢购造成的流量峰值，产品经理发现实时数据异常后迅速下线该产品修复 Bug，避免了损失扩大。
2. 转化分析
无论是做网站还是 App，产品里面有很多地方需要做转化分析：注册转化、购买转化、激活转化等等。一般我们借助漏斗来衡量用户的转化过程。
影响转化率的因素很多，我们总结了三个大的方面：渠道流量、用户营销、网站 / APP 体验。以渠道流量为例，通过优选渠道并且量化分配我们的投放资源，可以有效提升总体的转化率。
更详细的转化分析方法，可以参考我之前的这篇回答 如何提升转化率？ - 张溪梦的回答 。
3. 留存分析
在互联网行业里，通常我们会通过拉新把客户引过来，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经燃竖常回访我们公司网站 / App 的人就称为留存。
在一段时间内，对某个网站 / App 等有过任意行为的用户，称之为这个网站 / App 这段时间的活跃用户，这个任意行为可以是访问网站、打开 App 等等。
现在大家经常会用到所谓的「日活」 （日活跃用户量，DAU）、「周活」 （周活跃用户量，WAU）来监测我们的网站，有的时候会看到我们的「日活」在一段时期内都是逐渐地增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是一个错误。
留存是产品增长的核心，用户只有留下来，你的产品才能不断增长。一条留存曲线，如果产品经理不做什么的话，那么用户就慢慢流失了。
这是一个常见的留存曲线，我把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。
从产品设计的角度出发，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。之前我们发现我们产品里面，使用过“新建”功能用户的留存度非常高；于是我们做了产品改进，将“新建”按钮置于首页顶部刺激用户使用，效果非常好。
硅谷流行的 Magic Number（魔法数字）也是留存分析的一部分，比如 Facebook 发现「在第一周里加 10 个好友」的新用户留存度非常高。作为产品经理，我们也需要通过数据分析来不断探索我们产品里面的魔法数字，不断提高用户留存度和活跃度。
更详细的留存分析方法，可以参考这篇文章 你能找到的最深入的留存分析文章 - 留存 · 增长 · Magic Number 。
4. 可视化分析
用户体验，是一个非常抽象的概念，我们可以对其进行形象化。目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行可视化，以热图的形式呈现。
借助热图，产品经理可以非常直观了解用户在产品上的点击偏好，检验我们的产品设计或者布局是否合理。
热图的概念、原理、类型和应用，可以参考这个回答 热力图是什么原理? - 张溪梦的回答 。
5. 群组分析 & 挖掘用户需求、改进及优化产品
千人千面，产品经理对用户精细化的分析必不可少。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户，他们对产品的使用和感知都可能存在巨大的差异。产品经理可以对不同属性的用户进行分群，观察不同群组用户的行为差异，进而优化产品。
之前我们做过一次分析，网站的总体注册转化率是 6%；但是使用 Chrome 浏览器的新用户注册转化率高达 12%，使用 IE 浏览器的新用户注册转化率才 1%。这样一分的话，问题就很明显了，极有可能是浏览器兼容性的问题，产品经理应该关注一下这个问题。
详细的群组分析操作流程，可以参考这个回答 产品经理一般是怎么搜集产品不好用之处的？ - 张溪梦的回答 。
Part 4 | 数据分析的书籍
做好数据分析，不是一朝一日就可以的，需要在产品规划设计、产品升级迭代中不断实践。下面的这些书籍对于产品经理学习数据分析都有一定的帮助：
推荐 1：
@范冰XDash
的《增长黑客》
这是国内对于增长黑客的第一本详细介绍，作者从AARRR的视角切入，描述了大量产品优化、产品增长的案例，对于产品经理非常有益。
推荐 2：埃里克·莱斯的《精益数据分析》
在这本书里面，作者介绍数据分析的相关指标、不同行业的数据分析要点，并且有大量的数据分析案例和翔实数据。如果想要把数据分析落地，这本书对产品经理是非常有帮助的。
推荐 3：我们一直在做互联网行业数据分析知识的普及，目前我们已经做了 14 期「GrowingIO 数据分析公开课」，面向产品经理、运营等等，这里是 GrowingIO 的产品和分析师写的《互联网增长第一本数据分析手册》
这里面汇编了我们一年多来数据分析、产品优化的实战案例，里面不少文章被被大号转过，例如《如何成为一个优秀的数据产品经理》等等。
下载电子版的分析手册，请参考这里 互联网增长的第一本数据分析手册 。
推荐 4：埃里克·莱斯的《精益创业》
作者提出了最小可行性产品（MVP）、小步快跑，快速迭代等产品设计和优化的理念，影响深远。
总之，数据分析是一门多学科、多领域的交叉学问，涉及到的东西非常多。产品经理要想做好数据分析，应该有一套完整的思维体系，在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。同时立足于产品和用户，用数据来打磨产品，用数据来检验迭代，不断提升用户体验，希望大家都能找到合适自己的岗位实现择优就业。
