1. 產(chǎn)品是什么類型的APP？是否需要過(guò)多的運(yùn)營(yíng)？

比如說(shuō)你的產(chǎn)品只是個(gè)工具，那恐怕談不上過(guò)多的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，一般做好常規(guī)的用戶行為分析、再配合用戶定性研究，用于指導(dǎo)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)即可；如果是內(nèi)容型產(chǎn)品，或者功能和內(nèi)容兼具的產(chǎn)品，那確實(shí)需要考慮。

2. 設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)框架

統(tǒng)計(jì)的目標(biāo)要弄清楚，拿到數(shù)據(jù)之后用來(lái)做什么？指導(dǎo)功能改進(jìn)，還是版面調(diào)整？再或者是作為用戶對(duì)內(nèi)容質(zhì)量評(píng)判的指標(biāo)？

假設(shè)用戶在你的app上會(huì)頻繁進(jìn)行交互和使用功能，同時(shí)還會(huì)瀏覽或者產(chǎn)生內(nèi)容，那么需要在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的同時(shí)，把你的統(tǒng)計(jì)框架設(shè)計(jì)好。

二、簡(jiǎn)要的操作流程

1. 數(shù)據(jù)采集

首先列出你需要的數(shù)據(jù)項(xiàng)，接著評(píng)估哪部分是需要APP上報(bào)的，哪部分是后臺(tái)可以統(tǒng)計(jì)的，然后分別在前后臺(tái)加上。一般來(lái)講，APP上報(bào)采集的數(shù)據(jù)，在發(fā)布前一定要經(jīng)過(guò)謹(jǐn)慎的校驗(yàn)和測(cè)試，因?yàn)橐坏┌姹景l(fā)布出去而數(shù)據(jù)采集出了問(wèn)題，不僅之前的功夫都白做了，還會(huì)帶來(lái)一大堆臟數(shù)據(jù)，同時(shí)還有可能降低客戶端的運(yùn)行效率，得不償失。

2. 數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)采集完之后，需要將各種原始數(shù)據(jù)加工成為產(chǎn)品經(jīng)理需要的直觀的可看數(shù)據(jù)，這里需要做一些基本的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián)和展示，就不贅述了。

3. 數(shù)據(jù)分析

按照一開始設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)框架，你可以很清楚的看到自己需要的數(shù)據(jù)了。

比如用戶行為：哪些功能使用得被人均使用得最多，哪些按鈕被頻繁點(diǎn)擊，哪些在顯著位置卻未達(dá)到預(yù)期使用效果的功能，等等。

比如內(nèi)容分析：哪篇文章被查閱最多，哪些內(nèi)容被評(píng)論或者贊得最多，等等。

當(dāng)然以上只是基礎(chǔ)得不能再基礎(chǔ)的分析，再深入一點(diǎn)的，例如你拿到這些數(shù)據(jù)，可以分析使用A功能的用戶同時(shí)還喜歡B功能，二者關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，是否可以在前端設(shè)計(jì)時(shí)更多的考慮整合，或者界面上的調(diào)整；比如分析點(diǎn)擊流，大部分用戶訪問(wèn)或使用APP的路徑是怎么樣的，是不是把核心功能藏得太深了？再比如可以分析不同用戶屬性，比如男性用戶和女性用戶，他們?cè)谟脩粜袨樯鲜欠裼忻黠@差異？等等。

不同產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析方式和模型差距非常大，沒(méi)法一下子就說(shuō)清楚。所以以上更多的是舉例。

三、一些需要注意的原則

1. 數(shù)據(jù)本身是客觀的，但被解讀出來(lái)的數(shù)據(jù)一定是主觀的，同樣的數(shù)據(jù)由不同的人分析很可能得出完全相反的結(jié)論，所以一定不能提前帶著觀點(diǎn)去分析（比如已經(jīng)有了假設(shè)，再用數(shù)據(jù)去論證）；

2.APP采集數(shù)據(jù)，一定是優(yōu)先級(jí)比較低的事情，不能因?yàn)閿?shù)據(jù)的采集而影響產(chǎn)品的性能和用戶體驗(yàn)，更不能采集用戶的隱私數(shù)據(jù)（雖然國(guó)內(nèi)很多APP并沒(méi)有這么做）；

3. 數(shù)據(jù)不是萬(wàn)能的，還是要相信自己的判斷。

本文來(lái)源：知乎