無論你是產(chǎn)品人還是運(yùn)營人，只要與業(yè)務(wù)相關(guān)、與產(chǎn)品相關(guān)，你就少不了和數(shù)據(jù)分析打交道。一套優(yōu)良的數(shù)據(jù)分析方法能夠高效解決很多問題，并在產(chǎn)品決策/產(chǎn)品運(yùn)營遇到瓶頸時(shí)提供優(yōu)秀的解決方案。

一套優(yōu)良的數(shù)據(jù)分析方法可以讓你有條不紊地解決各類問題，擺脫雜亂無章的假設(shè)和猜想。面對(duì)工作和生活中的一系列問題，你需要一套體系化的數(shù)據(jù)分析方法論幫助你去偽存真，無限縮短你與正確答案的距離。

一提起數(shù)據(jù)分析這個(gè)詞，很多人都會(huì)犯難，說自己連Excel都用不好，更別提利用編程的方法去做更高級(jí)的數(shù)據(jù)分析了，其實(shí)這樣的想法是有一些多慮的。數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)不是數(shù)據(jù)分析師的專屬了，更不是數(shù)據(jù)挖掘工程師獨(dú)享的方法，幾乎每一個(gè)與業(yè)務(wù)和產(chǎn)品相關(guān)的崗位都需要數(shù)據(jù)分析方法。

崗位不同，要求則不同。從招聘網(wǎng)站也能看到，像傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析崗位自然是會(huì)要求編程等技能的，但是一些以數(shù)據(jù)分析助力主要職責(zé)的崗位則不要求編程類技能，更多的是數(shù)據(jù)分析思維，和BI系統(tǒng)分析經(jīng)驗(yàn)。

有的公司自建BI，有的公司使用第三方BI，鑒于系統(tǒng)保密的原則，本文案例的BI案例均來自友盟+移動(dòng)統(tǒng)計(jì)（U-App AI版）DEMO，希望本文能帶給大家數(shù)據(jù)分析方面的思悟。

一、為什么要擁有數(shù)據(jù)分析能力？

今年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)回歸常態(tài)，各個(gè)崗位的招聘需求回落明顯。

我爬了某招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，招聘名字帶“數(shù)據(jù)分析”的崗位仍有8000多個(gè)，從實(shí)習(xí)生到高級(jí)管理崗位都有較多需求。也就是說，有一定數(shù)據(jù)分析能力的人在找工作時(shí)的優(yōu)勢十分明顯，崗位薪資均值也高于其他職能類崗位。

所以，掌握數(shù)據(jù)分析能力可以加薪是必然的，這也是為什么要學(xué)數(shù)據(jù)分析的原因。

二、打破常規(guī)的數(shù)據(jù)分析思維

如果大家看過相關(guān)數(shù)據(jù)課程或者文章，一定了解過各類分析方法，大學(xué)的數(shù)據(jù)分析課程也會(huì)介紹很多數(shù)據(jù)分析方法。你學(xué)了一遍又一遍，筆記記了一遍又一遍，但是在最后遇到問題時(shí)，仍然不知道該如何下手。

所以要打破常規(guī)的數(shù)據(jù)分析思維，在基礎(chǔ)理論之上建立自己的數(shù)據(jù)分析思維。

從思維能力上看，我認(rèn)為數(shù)據(jù)分析能力的提升要遵從這3個(gè)原則：

第一，要深度理解業(yè)務(wù)。不理解業(yè)務(wù)的分析結(jié)論不具有任何參考或者指導(dǎo)意義。所謂理解業(yè)務(wù)就是要學(xué)會(huì)拆解業(yè)務(wù)，用指標(biāo)衡量業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢。

第二，拆解業(yè)務(wù)后，要基于業(yè)務(wù)指標(biāo)建立分析框架，并且基于當(dāng)前業(yè)務(wù)狀態(tài)和目標(biāo)找到可衡量的關(guān)鍵性指標(biāo)。

第三，用數(shù)據(jù)量化指標(biāo)，把指標(biāo)公式化，最佳的狀態(tài)是每一個(gè)指標(biāo)背后的數(shù)據(jù)都是最小維度且量化的。

例如以電商店鋪的當(dāng)日銷售額為例：

銷售額=店鋪客單價(jià)*付費(fèi)客戶數(shù)=客單價(jià)*支付人數(shù)*支付成功率

支付人數(shù)=瀏覽人數(shù)*下單率

瀏覽人數(shù)=商品曝光次數(shù)*曝光轉(zhuǎn)化率

所以理論上，在店鋪客單價(jià)不變的情況下，可以通過提升各個(gè)步驟的轉(zhuǎn)化率，以及商品曝光機(jī)會(huì)來最終提升店鋪當(dāng)日的銷售額。

對(duì)應(yīng)的策略可以是加大廣告投放量，優(yōu)化商品詳情頁，以及下單支付時(shí)的各項(xiàng)優(yōu)惠刺激，去提升曝光量和轉(zhuǎn)化率。

所以，指標(biāo)公式化量化，就是把它拆解到最小不可分割的、可量化的數(shù)據(jù)指標(biāo)。這一系列拆解背后是對(duì)業(yè)務(wù)關(guān)系和流程的理解，如果不理解業(yè)務(wù)，根本找不到其中指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系。

完成基礎(chǔ)拆解后，就是根據(jù)目標(biāo)去找到那些能影響目標(biāo)的最小可量化的數(shù)據(jù)指標(biāo)，加上時(shí)間、地區(qū)等維度對(duì)比分析，找出曾經(jīng)策略的優(yōu)劣點(diǎn)，優(yōu)化策略繼續(xù)戰(zhàn)斗。

三、如何善用數(shù)據(jù)分析能力？

發(fā)揮數(shù)據(jù)分析能力之前，首先要熟悉自己使用的數(shù)據(jù)查詢分析系統(tǒng)，也就是BI（商業(yè)智能）系統(tǒng)。

如果你還沒有使用過BI系統(tǒng)，我這里以友盟+BI為例，簡單熟悉一下系統(tǒng)背后的功能指向。

我拿到U-App AI版基礎(chǔ)架構(gòu)，有9個(gè)大部分和一個(gè)概況匯總。具體如下圖所示，BI系統(tǒng)的每一個(gè)功能模塊都有其作用，接下來我簡單闡述一下自己對(duì)這個(gè)系統(tǒng)的理解。

概況里的指標(biāo)是設(shè)計(jì)人員認(rèn)為對(duì)產(chǎn)品有利的關(guān)鍵性指標(biāo)，所以放在一起集中展示，其中的每一個(gè)指標(biāo)都是取自下面的9大指標(biāo)體系，只是起到了一個(gè)匯總呈現(xiàn)，集中對(duì)比展示的作用。

用戶分析模塊涉及到用戶的拉新和活躍數(shù)據(jù)，留存分析是單獨(dú)把新老用戶的留存單拎出來統(tǒng)計(jì)，通過公式化拆解出2個(gè)關(guān)鍵性指標(biāo)，分別是用戶新鮮度和用戶活躍度。

渠道分析模塊是把拉新方式中的渠道投放給細(xì)化統(tǒng)計(jì)監(jiān)測，用于區(qū)分優(yōu)劣渠道，核算預(yù)算投入產(chǎn)出比。

用戶參與度模塊就是把用戶活躍度指標(biāo)繼續(xù)細(xì)化，具體到產(chǎn)品行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)上，得到使用時(shí)長、使用頻率、訪問頁面分布、訪問時(shí)長間隔分布。

功能使用模塊則是更進(jìn)一步把訪問頁面的行為細(xì)化，統(tǒng)計(jì)出用戶訪問的路徑是從哪個(gè)功能到哪個(gè)功能，得出頁面訪問路徑圖，還能自定義功能事件并統(tǒng)計(jì)到該事件發(fā)生的次數(shù)，以及事件完成率。

終端屬性模塊主要是簡易的內(nèi)部用戶畫像，涉及到機(jī)型、地域等。

錯(cuò)誤分析模塊主要是統(tǒng)計(jì)到產(chǎn)品報(bào)錯(cuò)的次數(shù)和概率，用以及時(shí)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，優(yōu)化各模塊的可用性和易用性。

社會(huì)化分享模塊對(duì)應(yīng)到的是產(chǎn)品中涉及到分享的功能，統(tǒng)計(jì)到分享到各個(gè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)，以及進(jìn)入分享頁面后的分享完成率。

消息推送模塊和移動(dòng)廣告監(jiān)測主要是推廣了友盟+另外的產(chǎn)品，就不多說了。

四、如何利用數(shù)據(jù)分析能力制定產(chǎn)品和運(yùn)營策略？

4.1 產(chǎn)品策略

這里說的產(chǎn)品策略分為兩類：

一種是基于用戶型App的更新迭代，比如抖音近一年更新42次是如何獲得數(shù)據(jù)支持的；另一種是業(yè)務(wù)型產(chǎn)品的定價(jià)、推陳出新等，比如網(wǎng)貸理財(cái)產(chǎn)品的定價(jià)。

以抖音為例，我注意到抖音近1年更新42次，上一次更新是9天內(nèi)，基本上是一周多就更新一次，如何利用BI數(shù)據(jù)來支持產(chǎn)品的迭代方向呢？

整理抖音近期的更新日志會(huì)發(fā)現(xiàn)，抖音近期關(guān)于“道具玩法”的更新非常多。

那這里我們拋出一個(gè)問題：迭代多種新奇好玩的道具玩法能否提升產(chǎn)品的活躍指標(biāo)呢？

從我觀察到的現(xiàn)象來說，抖音有很多平時(shí)不發(fā)作品的用戶，也會(huì)嘗試道具玩法來增加樂趣。發(fā)作品的用戶憑借道具玩法就能創(chuàng)造出眼前一亮的短視頻，這個(gè)功能可以說持續(xù)吸引各層級(jí)的用戶，理應(yīng)可以增加抖音產(chǎn)品的活躍度。

（抖音新推的復(fù)聯(lián)超能力玩法）

除了從產(chǎn)品邏輯上推斷，如果要從BI取數(shù)據(jù)驗(yàn)證功能邏輯成立，我們需要什么數(shù)據(jù)呢？數(shù)據(jù)之間可以證明些什么呢？

抖音道具是一種發(fā)布作品時(shí)的效果加成，如果你沒有作品創(chuàng)意，不知道要發(fā)什么，參與道具話題，使用道具的特效加成制作作品也是很好的選擇。

（抖音道具玩法常規(guī)流程）

我作為外部用戶，基于業(yè)務(wù)我分析出抖音道具功能涉及到的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

如下圖所示：

（抖音道具玩法指標(biāo)模型）

我認(rèn)為抖音道具玩法功能的價(jià)值點(diǎn)在于貢獻(xiàn)更多內(nèi)容，提升產(chǎn)品作品的受歡迎程度，間接提升了抖音整體的活躍度。

從道具玩法的貢獻(xiàn)度和受歡迎程度兩個(gè)指標(biāo)繼續(xù)拆解，我認(rèn)為：

道具玩法作品貢獻(xiàn)度=道具作品量/平臺(tái)作品總量

道具玩法受歡迎程度=道具玩法作品的推薦轉(zhuǎn)化率*權(quán)重1+點(diǎn)贊率*權(quán)重2+評(píng)論率*權(quán)重3

其中三者的權(quán)重之和為1，比如推薦轉(zhuǎn)化率占40%，點(diǎn)贊率占30%，評(píng)論率占30%，權(quán)重的大小分配也是基于對(duì)業(yè)務(wù)的理解程度而定，可以不斷調(diào)整。當(dāng)然也可以有意識(shí)的調(diào)整使其成為了一個(gè)好看的數(shù)字，體現(xiàn)業(yè)務(wù)的增長性。

分析完單一功能，繼續(xù)把視線拉回到抖音產(chǎn)品本身來，道具玩法到底能否提升產(chǎn)品整體的活躍度呢？

先拆解抖音活躍度這個(gè)指標(biāo)，抖音是一款體量非常大的產(chǎn)品，我把用戶活躍義為“使用產(chǎn)品各項(xiàng)功能”，使用時(shí)間越長、頻次越高，則代表用戶越活躍。

基于對(duì)活躍的定義，用公式化的思維拆解活躍度就是：

功能活躍度P=使用功能時(shí)長T*使用頻次N

產(chǎn)品活躍度=P1*權(quán)重1+P2*權(quán)重2+P3*權(quán)重3+P4*權(quán)重4……..

產(chǎn)品整體的活躍度的衡量即是產(chǎn)品內(nèi)各個(gè)功能的活躍度之和。由于每一個(gè)功能對(duì)于產(chǎn)品本身的作用是不同的，所以要添加權(quán)重；像看視頻、對(duì)作品進(jìn)行互動(dòng)等這類核心功能權(quán)重就高，而像資料設(shè)置這類功能權(quán)重就低一些。

要想衡量產(chǎn)品活躍度是否提升，就得落實(shí)到具體數(shù)據(jù)上，需要看產(chǎn)品功能的使用總時(shí)長和總頻率是否增加，驗(yàn)證之前的推測邏輯是否正確。對(duì)于抖音道具玩法功能來說，它可能就是公式中的功能3，它的使用時(shí)長和頻率就影響著產(chǎn)品的整體活躍度，也對(duì)產(chǎn)品作品數(shù)量，產(chǎn)品社區(qū)氛圍有一定的影響。

既然找到了關(guān)鍵性指標(biāo)是道具玩法的使用時(shí)長和頻率，也確定它們是可衡量化的數(shù)據(jù)，所以可以通過BI來展示跟蹤，比如U-App AI版里就有該模塊，可以統(tǒng)計(jì)時(shí)長和頻率。

（U-App AI版DEMO，不具有現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)意義）

利用BI統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)趨勢就可以驗(yàn)證產(chǎn)品的活躍度是否增加了，還能知道用戶在產(chǎn)品內(nèi)的路徑，更清晰地了解用戶使用道具功能后是否發(fā)布作品，用戶查看作品時(shí)是否點(diǎn)擊“道具主題”關(guān)鍵詞進(jìn)入主題頁，從而停留時(shí)長更長，活躍度更高。

4.2?運(yùn)營策略

運(yùn)營策略所面向的產(chǎn)品，通常也是有用戶型和業(yè)務(wù)型。通常被熟知的都是用戶型產(chǎn)品，判斷標(biāo)準(zhǔn)是用戶使用產(chǎn)品本身是不需要付費(fèi)的，產(chǎn)品需要先做大用戶，然后再從其他方面獲得收益，所以用戶型產(chǎn)品的利潤通常是“羊毛出在豬身上”。

而業(yè)務(wù)型產(chǎn)品就不一樣了，和傳統(tǒng)行業(yè)一樣，使用產(chǎn)品就需要付費(fèi)。典型的有自營理財(cái)類產(chǎn)品，在于從業(yè)務(wù)本身要有利率差可以賺，如果利率差不高于業(yè)務(wù)運(yùn)營所需成本，用戶越多虧損越嚴(yán)重，業(yè)務(wù)型產(chǎn)品的羊毛必須要從羊身上薅出來。

不論是哪種類型的產(chǎn)品都需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，做任何決策需要數(shù)據(jù)支持，絕不能一拍腦門就決定行動(dòng)目標(biāo)和方向。

比如以陸金服這款理財(cái)產(chǎn)品為例，陸金服雖然背靠平安銀行，獲客渠道更多，成本更低，但獲客成本仍可以通過優(yōu)化渠道投放來進(jìn)一步降低成本。

這時(shí)候渠道運(yùn)營就要思考：哪些渠道可以增加預(yù)算，哪些渠道可以放棄，哪些渠道適當(dāng)維持正常預(yù)算？

（理財(cái)產(chǎn)品的常規(guī)獲客模型）

拿到這樣一個(gè)“分析渠道獲客優(yōu)劣”的命題，第一直覺是先深入了解渠道獲客的全流程。

根據(jù)上圖的“理財(cái)產(chǎn)品的常規(guī)獲客模型”，可以明白理財(cái)產(chǎn)品一般是渠道投放和做分享拉新活動(dòng)來獲客，兩者的落地也設(shè)計(jì)是不同的；渠道投放的落地頁可以理解為是一個(gè)廣告鏈接，寫上吸引目標(biāo)用戶的文案，感興趣的用戶點(diǎn)擊后直接跳轉(zhuǎn)應(yīng)用商店。

而社交分享活動(dòng)的落地頁含有注冊(cè)協(xié)議，一般是領(lǐng)投資紅包和加息券，用戶填寫手機(jī)號(hào)點(diǎn)擊領(lǐng)取后就直接注冊(cè)了該平臺(tái)，隨后點(diǎn)擊使用優(yōu)惠權(quán)利就直接跳轉(zhuǎn)到應(yīng)用商店了。

所以可見，社交分享拉新的注冊(cè)流程是隱秘化的，一般來說注冊(cè)轉(zhuǎn)化率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于渠道投放的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率，畢竟注冊(cè)的發(fā)生路徑短了很多。

隨后，用戶注冊(cè)App后，就需要登錄產(chǎn)品了。如果用戶未登錄，那獲客就失敗了，畢竟對(duì)于業(yè)務(wù)型產(chǎn)品來說，注冊(cè)并沒有什么用戶價(jià)值。

用戶登錄之后，有一個(gè)很重要的權(quán)益是可以投新手標(biāo)；新手專享具有期限短、利率高的特點(diǎn)，一般不允許疊加加息券和紅包，如果允許疊加，那羊毛黨是最喜歡的了。

新手專享標(biāo)會(huì)有限額，對(duì)于大額投資人來說，他們可能會(huì)追投普通標(biāo)，這樣就可以認(rèn)為這個(gè)用戶留下來了。也有一部分用戶在體驗(yàn)新手專享后，信任度提高了，新手到期后繼續(xù)投資或追加投資，這部分用戶也留存下來了，這些留存用戶是分析渠道獲客成本的主要力量。

更多的登錄用戶是放棄了投資，或者在新手到期后就取現(xiàn)離場了，同時(shí)留存的老用戶中這部分也有到期或者債轉(zhuǎn)取現(xiàn)的。同樣的都是流失用戶，那些已經(jīng)發(fā)生投資行為的用戶具有很高的激活召回價(jià)值。

鑒于討論的是渠道獲客質(zhì)量的優(yōu)劣，更多的內(nèi)容就不展開了，繼續(xù)深挖分析“如何衡量渠道獲客質(zhì)量”這個(gè)命題。

我認(rèn)為想要衡量好壞就要給出一個(gè)可衡量的指標(biāo)，并且我覺得衡量理財(cái)產(chǎn)品的獲客優(yōu)劣的關(guān)鍵性指標(biāo)是“渠道獲客投入產(chǎn)出比”。有些客戶獲取成本高，但是貢獻(xiàn)的投資額更高，投資期限更長，獲客的“投出產(chǎn)出比”就更高。

接下來將該指標(biāo)公式化，可以衡量的指標(biāo)才值得指導(dǎo)業(yè)務(wù)，所以得出：

渠道獲客投入產(chǎn)出比=平均獲客收益/平均獲客成本

平均獲客收益=年平均投資額=客戶累計(jì)投資額*投資期限/365

平均獲客成本=渠道累計(jì)投入預(yù)算額/渠道累計(jì)發(fā)生投資用戶

因此，渠道預(yù)算花銷、渠道累計(jì)獲得有效用戶，有效用戶累計(jì)投資額、投資期限這些數(shù)據(jù)就是衡量渠道獲客優(yōu)劣的核心數(shù)據(jù)，也是可以量化的數(shù)據(jù)。找到各個(gè)渠道來的用戶在產(chǎn)品發(fā)生的該項(xiàng)數(shù)據(jù)，然后計(jì)算出各個(gè)渠道的“獲客投入產(chǎn)出比”，數(shù)值越大則代表渠道獲客質(zhì)量更高。

以上可量化的數(shù)據(jù)在BI系統(tǒng)里也會(huì)相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)模塊， 利用BI觀察數(shù)據(jù)趨勢，也可以把“獲客投入產(chǎn)出比”這個(gè)指標(biāo)定制化做入系統(tǒng)，這個(gè)層面的事情就很多元化了，這里不贅述了。

（U-App AI版DEMO）

4.3?數(shù)據(jù)分析心得

通過上述兩個(gè)案例，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)是非常寶貴的，任何一家不注重?cái)?shù)據(jù)保護(hù)和挖掘利用的公司都難以生存。在解決工作中大大小小的問題時(shí)，數(shù)據(jù)是最直觀最重要的依據(jù)。

想要做好數(shù)據(jù)分析，要從3個(gè)方面入手：

第一，掌握數(shù)據(jù)分析方法，其中包括工具方法和分析思維。

第二，深度理解業(yè)務(wù)邏輯，了解數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)、指標(biāo)與指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系。

第三，換位思考，站在需求方的角度去做分析，去解決實(shí)際問題。不要沉浸于分析成果中，再漂亮的分析報(bào)告如果不能支持業(yè)務(wù)，不能作為做決策的依據(jù)，那它就是無用的。

五、總結(jié)

本文闡述了筆者對(duì)數(shù)據(jù)分析的認(rèn)知，拋出了數(shù)據(jù)分析三原理。

數(shù)據(jù)分析是一件說大也大，說小也可以小，本文的內(nèi)容難以詳盡這個(gè)領(lǐng)域，只希冀其中寫到的數(shù)據(jù)分析思維和小案例能幫到你做一個(gè)合適的策略。

說明：文章中的部分?jǐn)?shù)據(jù)為脫敏數(shù)據(jù)或DEMO數(shù)據(jù)，不具備真實(shí)運(yùn)營參考價(jià)值。

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作者：王亮，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。多行業(yè)跨界撰稿人，關(guān)注新產(chǎn)品新營銷，用產(chǎn)品思維抒寫互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營的細(xì)節(jié)和本質(zhì)。

本文為「人人都是產(chǎn)品經(jīng)理」社區(qū)和友盟＋聯(lián)合舉辦的“2019「友盟杯」數(shù)據(jù)分析大賽”中獲獎(jiǎng)作品，未經(jīng)作者及平臺(tái)許可，禁止轉(zhuǎn)載

本文部分?jǐn)?shù)據(jù)有脫敏處理，非全部真實(shí)數(shù)據(jù)

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