編輯導(dǎo)語(yǔ)：產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)報(bào)表多是從本職業(yè)能影響的范疇出發(fā)，給出的數(shù)據(jù)要么和設(shè)計(jì)沒(méi)有什么相關(guān)，要么更偏向整體效果，無(wú)法探究設(shè)計(jì)方案的作用。所以，數(shù)據(jù)分析不能偷懶，還是要自己做。本文作者介紹了設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析思路，一起來(lái)看看吧！

“憑什么說(shuō)你的方案有效果？”

“講了一堆你覺(jué)得，有客觀依據(jù)么？”

是不是很想有理有據(jù)的把數(shù)據(jù)分析甩出來(lái)？

行！那今天就來(lái)介紹設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析思路，為你的方案增添10分說(shuō)服力！

一、設(shè)計(jì)為什么要會(huì)數(shù)據(jù)分析？產(chǎn)品給的報(bào)告不能用嗎？

誰(shuí)不想摸魚呢？可真的用不上呀！

產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)報(bào)表多是從本職業(yè)能影響的范疇出發(fā)，去分析產(chǎn)品策略、渠道投放、運(yùn)營(yíng)手段等對(duì)整體大盤的影響。給出的數(shù)據(jù)要么和設(shè)計(jì)無(wú)甚相關(guān)，例如渠道的投入產(chǎn)出比，要么更偏向整體效果，無(wú)法探究設(shè)計(jì)方案的作用，例如參與人數(shù)、整體留存等。這樣的數(shù)據(jù)，無(wú)法論證設(shè)計(jì)方案的影響效果，也就無(wú)法形成有效沉淀。

所以，數(shù)據(jù)分析，還是要自己做！

二、這樣叫做“會(huì)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析”嗎？

如果你知道哪些設(shè)計(jì)會(huì)影響最終數(shù)據(jù)指標(biāo)，知道如何拆解成與設(shè)計(jì)相匹配的小指標(biāo)，會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)看出問(wèn)題或機(jī)會(huì)，那么這就叫會(huì)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析。

簡(jiǎn)單點(diǎn)，如果你曾被以下問(wèn)題困擾過(guò)，那么下面的內(nèi)容可要看仔細(xì)了~

1. 我是根據(jù)產(chǎn)品目標(biāo)來(lái)做設(shè)計(jì)的，但我沒(méi)辦法證明方案是怎么影響總指標(biāo)的？
2. 收到數(shù)據(jù)圖表，但看不出這和我的設(shè)計(jì)有什么關(guān)系？
3. 得到一組多維數(shù)據(jù)，可怎么看結(jié)論都只有比大?。?/li>

三、設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析如何做？

本篇文章將遵從數(shù)據(jù)分析的三大步驟“拆解—埋點(diǎn)—分析”，從設(shè)計(jì)視角進(jìn)行講解和案例探討。

Step1：數(shù)據(jù)拆分

問(wèn)題：我是根據(jù)產(chǎn)品目標(biāo)來(lái)做設(shè)計(jì)的，但我沒(méi)辦法證明方案是怎么影響總指標(biāo)的？

診斷：除了總目標(biāo)，不知道還能如何驗(yàn)證。屬于數(shù)據(jù)拆分的問(wèn)題。

1. 怎么拆？

拆分?jǐn)?shù)據(jù)是大化小的過(guò)程，宗旨是可以將終點(diǎn)數(shù)據(jù)拆分成過(guò)程數(shù)據(jù)、細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)。以下為兩個(gè)基礎(chǔ)拆分思路：

1）構(gòu)成法

【適用范圍】有多維平行影響因素構(gòu)成的數(shù)據(jù)，通常有固定公式的都屬于該類。

【案例】商品交易總額GMV、用戶終身價(jià)值LTV等。

2）行為路徑法

【適用范圍】總指標(biāo)是“后置數(shù)據(jù)”，會(huì)受到一系列的“前置因素”影響。

【案例】用戶留存。

在實(shí)際使用中，“構(gòu)成法”和“行為路徑法”通常是交叉疊加使用的。

例如，為電商的年終大促做活動(dòng)設(shè)計(jì)，總指標(biāo)為GMV（商品交易總額）。

• 第一步：通過(guò)“GMV=點(diǎn)擊UV*轉(zhuǎn)化率*平均客單價(jià)”的一般公式，可拆出3個(gè)二級(jí)指標(biāo)——“SKU點(diǎn)擊UV”、“轉(zhuǎn)化率”、“平均客單價(jià)”。但這3個(gè)指標(biāo)并不能直接指向設(shè)計(jì)，需要繼續(xù)拆分。
• 第二步：“SKU點(diǎn)擊UV”對(duì)照用戶行為，即用戶“進(jìn)入活動(dòng)頁(yè)面—看到頁(yè)面上的“商品櫥窗”—點(diǎn)擊陳列的SKU”。依照該行動(dòng)順序，可以找到對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)模塊?！斑M(jìn)入活動(dòng)頁(yè)面”轉(zhuǎn)化為“活動(dòng)入口點(diǎn)擊率”；“看到頁(yè)面上的商品櫥窗”轉(zhuǎn)化為“模塊曝光率”；“點(diǎn)擊陳列的SKU”轉(zhuǎn)化為“模塊的SKU點(diǎn)擊率”。

到此，指標(biāo)已拆分至與設(shè)計(jì)直接相關(guān)的數(shù)據(jù)，我們可以通過(guò)數(shù)據(jù)的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)效果是否達(dá)到預(yù)期。

如果不滿足于問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)，還想繼續(xù)探討如何設(shè)計(jì)效果更好，則需要通過(guò)對(duì)影響因素進(jìn)行拆分，例如影響SKU點(diǎn)擊的設(shè)計(jì)因素有位置、大小、動(dòng)效、商品信息等等，通過(guò)AB測(cè)的方式，來(lái)找到設(shè)計(jì)更優(yōu)的解法。

2. 概括模型

以上思路可以概括為：UJM+OSM模型。該模型非常通用，和做設(shè)計(jì)的思路一致，會(huì)設(shè)計(jì)就會(huì)拆數(shù)據(jù)。

3. 應(yīng)用思考

案例：一款雇主招聘產(chǎn)品，為有更好的招聘效果，鼓勵(lì)雇主在活動(dòng)期間多查看簡(jiǎn)歷、與應(yīng)聘方溝通。那么“招聘效果”可以用哪些數(shù)據(jù)表示呢？

實(shí)際案例更為復(fù)雜多元，以上僅為大致的思考思路，并不代表標(biāo)準(zhǔn)答案。

Step2：數(shù)據(jù)埋點(diǎn)

問(wèn)題：收到數(shù)據(jù)圖表，但看不出這和我的設(shè)計(jì)有什么關(guān)系？

診斷：沒(méi)有辦法對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)和方案的關(guān)系。屬于數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的問(wèn)題。

1. 怎么設(shè)置埋點(diǎn)數(shù)據(jù)？

1）頁(yè)面行為轉(zhuǎn)化法

設(shè)置埋點(diǎn)的目標(biāo)，是在設(shè)計(jì)方案中找到可以表達(dá)你所需指標(biāo)的數(shù)據(jù)。是用戶在頁(yè)面上的行為形成了數(shù)據(jù)，我們需要做的是確認(rèn)哪些行為可以表達(dá)數(shù)據(jù)，然后對(duì)行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。接上個(gè)例子，“模塊的SKU點(diǎn)擊率”=模塊的UV點(diǎn)擊數(shù)/模塊展示UV，因此埋點(diǎn)數(shù)據(jù)是“模塊的UV點(diǎn)擊數(shù)”和“模塊展示UV”。

2. 概括

這里歸納一些通用數(shù)據(jù)供參考。

以上數(shù)據(jù)收到后還需進(jìn)行分析，才能所發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)。僅僅展示這些數(shù)據(jù)并不能叫做數(shù)據(jù)分析哦~

Step3：數(shù)據(jù)分析

問(wèn)題：得到一組多維數(shù)據(jù)，可怎么看結(jié)論都只有比大??？

診斷：缺乏關(guān)聯(lián)分析思維。屬于數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題。

通過(guò)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)得到多個(gè)單一數(shù)據(jù)，對(duì)單一數(shù)據(jù)進(jìn)行不同角度的計(jì)算，再結(jié)合設(shè)計(jì)得出的結(jié)論，就是數(shù)據(jù)分析。

如果對(duì)數(shù)據(jù)具備充足的設(shè)想，這一步僅僅是簡(jiǎn)單的計(jì)算和推理工作。但在實(shí)際中，往往會(huì)因?yàn)榍捌诘乃伎疾蛔悖玫綌?shù)據(jù)后只會(huì)比大小。

1. 如何找到分析角度？

分析就是找特征，以及造成特征的原因。因此，大小只是表象，大小必須和其他因素關(guān)聯(lián)才是分析。以最常見(jiàn)的“比大小的思路”為起點(diǎn)，橫縱拓展思路：

2. 案例應(yīng)用

應(yīng)用案例：C端招聘-留存數(shù)據(jù)分析

一款面對(duì)求職者的招聘產(chǎn)品，在節(jié)日期間開展活動(dòng)，活動(dòng)目標(biāo)是通過(guò)任務(wù)獎(jiǎng)勵(lì)，引導(dǎo)用戶產(chǎn)生和求職相關(guān)的行為。

已有數(shù)據(jù)：

其他數(shù)據(jù)：活動(dòng)整體次留、產(chǎn)品次留。

依照上述思路：

1）比大小

A. 同期比較：

抽取以上數(shù)據(jù)并制作新表，觀察可得以下三點(diǎn)。

Q1. 兩類用戶中哪類的次留表現(xiàn)更好？（人群性）

從整體數(shù)據(jù)看，“完成任務(wù)的用戶”相比僅“參與的用戶”，次留率明顯更高。

Q2. 兩類用戶與活動(dòng)整體留存相比表現(xiàn)如何？（事件性）

活動(dòng)整體次留率為8%，“參與任務(wù)用戶”和“完成任務(wù)用戶”次留均高于整體次留。說(shuō)明與任務(wù)相關(guān)的用戶次留表現(xiàn)更好。

Q3. 兩類用戶與產(chǎn)品整體留存相比表現(xiàn)如何？（事件性）

活動(dòng)期間整體產(chǎn)品的次留率為25%，通過(guò)數(shù)據(jù)可知：“參與3個(gè)任務(wù)及以上”、“完成1個(gè)任務(wù)及以上”的用戶，可達(dá)或超越平臺(tái)次留數(shù)據(jù)。

而這兩部分用戶占比活動(dòng)用戶數(shù)量極少，也側(cè)面印證了活動(dòng)次留低于產(chǎn)品同期次留的結(jié)論。說(shuō)明該活動(dòng)的內(nèi)容或策略未達(dá)用戶預(yù)期，可能是活動(dòng)目標(biāo)與用戶使用產(chǎn)品的目標(biāo)不一致，也可能是獎(jiǎng)勵(lì)吸引力不足。

B. 不同期比較：

Q1. 當(dāng)前活動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)比往期相同數(shù)據(jù)，是否有變化？（時(shí)間性）

方法參考以上，此處不再舉例。

2）看趨勢(shì)

A. 從參與任務(wù)數(shù)、完成任務(wù)數(shù)視角看：

Q1. 任務(wù)數(shù)與留存提升幅度之間有什么發(fā)現(xiàn)？

從留存提升效率看，“參與2個(gè)任務(wù)”到“參與3個(gè)任務(wù)”，留存提升最快（17.75%），其次是“參與3個(gè)任務(wù)”到“參與4個(gè)任務(wù)”（12.1%）；考慮到“完成所有任務(wù)”（7個(gè)任務(wù)）的基數(shù)過(guò)小，排除“完成6個(gè)任務(wù)”到“完成7個(gè)任務(wù)”外，“完成2個(gè)任務(wù)”到“完成3個(gè)任務(wù)”，留存提升最快（24.26%），其次是“完成1個(gè)任務(wù)”到“完成2個(gè)任務(wù)”（17.64%）。

因此，盡量讓用戶從“參與2個(gè)任務(wù)”提升到3到4個(gè)、從“完成1個(gè)任務(wù)”提升成2到3個(gè)，對(duì)提升留存效率最高。

B. 從日期來(lái)看：

Q1. 兩類用戶留存變化與活動(dòng)留存有什么關(guān)系？

以“完成1個(gè)任務(wù)的用戶”留存為例，看轉(zhuǎn)化與留存的關(guān)系：“用戶活動(dòng)次留”與“完成1個(gè)任務(wù)的用戶次留”隨時(shí)間變化趨勢(shì)相近。說(shuō)明轉(zhuǎn)化與留存存在一定的正相關(guān)關(guān)系。

Q2. 活動(dòng)期間，次留如何變化？

次留隨時(shí)間呈現(xiàn)緩慢下降趨勢(shì)，但基本維持在7-8%之間。結(jié)合該活動(dòng)過(guò)程中無(wú)其他事件或策略來(lái)中途拉升留存，判斷3周的活動(dòng)對(duì)用戶的留存效果相對(duì)穩(wěn)定。

同理，如果在長(zhǎng)期次留走勢(shì)中發(fā)現(xiàn)有突然下降或提升的點(diǎn)，可以參考該時(shí)間段內(nèi)是否有其他事件發(fā)生，這是一種尋找留存和事件關(guān)系的方式。

3）看分布

Q1. 參與、完成任務(wù)人數(shù)分布占比有何特點(diǎn)？對(duì)后續(xù)策略有何啟發(fā)？

從參與不同任務(wù)數(shù)的人數(shù)分布看，參與1個(gè)任務(wù)的占比最高，達(dá)39.00%，遠(yuǎn)高于其他參與任務(wù)數(shù)。

從完成不同任務(wù)數(shù)的人數(shù)分布看，完成1、2個(gè)任務(wù)占比最多，二者相加占比達(dá)67.67%。

結(jié)合“任務(wù)數(shù)與留存提升幅度”的結(jié)論推理可得：如想整體活動(dòng)的留存率提升，需要關(guān)注占比較大的“參與1個(gè)任務(wù)的用戶”、“完成1、2個(gè)任務(wù)的用戶”。且這兩部分人群占比大，針對(duì)其進(jìn)行專門設(shè)計(jì)，可以有效影響活動(dòng)整體的留存。

Q2. 轉(zhuǎn)化與次留隨時(shí)間如何變化？有何發(fā)現(xiàn)？

此處轉(zhuǎn)化指完成任務(wù)。根據(jù)趨勢(shì)圖可看出：

• 完成1-3個(gè)任務(wù)的用戶，次留隨時(shí)間有所變化，但穩(wěn)定；
• 完成4-6個(gè)任務(wù)的用戶，次留隨時(shí)間變化有明顯下降趨勢(shì)，尤其是活動(dòng)開啟一周后；
• 完成7個(gè)任務(wù)（全部任務(wù)）的用戶，次留基本不隨時(shí)間產(chǎn)生變化。

以此可得，“完成1-3個(gè)任務(wù)的用戶”和“完成全部任務(wù)的用戶”，在當(dāng)前無(wú)任何中途拉升次留的情況下，再次訪問(wèn)的意愿基本不變。但完成4-6個(gè)任務(wù)的用戶，則需要在活動(dòng)開啟一周后采取其他留存措施來(lái)幫助穩(wěn)定留存。

四、總結(jié)

以上就是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析的基本思路，希望可以幫助大家建立基本的分析意識(shí)，面對(duì)數(shù)據(jù)不再迷茫。

不過(guò)，對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度并非一朝一夕可以形成，今后也需要大家在具體案例中有意識(shí)的練習(xí)哦~

作者：梁晨曦

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