數(shù)據(jù)分析是驗證產(chǎn)品設(shè)想的最具說服力的工具，但忽略數(shù)據(jù)分析背后的人性和商業(yè)思考，那么數(shù)據(jù)分析也就在根本上失去了意義。

數(shù)據(jù)分析的核心并不在于數(shù)據(jù)本身，而在于設(shè)計有意義、有價值的數(shù)據(jù)指標，通過科學(xué)有效的手段去分析，進而發(fā)現(xiàn)問題優(yōu)化迭代。數(shù)據(jù)分析因價值而存在，數(shù)據(jù)分析本就是一個價值增量的過程。

數(shù)據(jù)分析三個核心要點：

1. 什么是數(shù)據(jù)分析？（What）
2. 為什么數(shù)據(jù)分析？（Why）
3. 如何數(shù)據(jù)分析？(How)

第一個問題就不多贅述了，重點實例解析第二、三個問題。數(shù)據(jù)分析的緣由/出發(fā)點很復(fù)雜，甚至有時候讓人很焦灼，因為不同用戶數(shù)據(jù)分析的出發(fā)點及分析過是完全不一樣的。站在一個更高視角分析數(shù)據(jù)，或者說數(shù)據(jù)分析的維度不僅限于產(chǎn)品思維概念上的數(shù)據(jù)需要，而是一個關(guān)乎產(chǎn)品一體性的命題。

案例分析

下面將逐一以實例的形式解讀數(shù)據(jù)分析的兩個核心問題，大致分為以下幾步：

第一步：確認數(shù)據(jù)分析的對象

產(chǎn)品名稱：企查查APP V9.1.8

產(chǎn)品愿景：中國企業(yè)信息搜集的綜合體，為投資者、金融相關(guān)從業(yè)者等提供企業(yè)的一站式信息服務(wù)。

分析范疇：產(chǎn)品迭代、產(chǎn)品優(yōu)化、產(chǎn)品分析/驗證

背景概述：現(xiàn)階段筆者從事征信行業(yè)的產(chǎn)品工作，正在參與一款企業(yè)信用信息查詢APP V2.x的升級迭代。此次的該類分析過程側(cè)重數(shù)據(jù)指標制定和建模的過程，而并非實際數(shù)據(jù)的展示（別人家的應(yīng)用，沒有辦法拿到完整的數(shù)據(jù)源）。再次強調(diào)，數(shù)據(jù)指標的制定遠比數(shù)據(jù)分析過程要重要的多或者說更加富有創(chuàng)造性。

第二步：制定數(shù)據(jù)分析指標

1.商業(yè)模式/盈利方式分析

免費增值模式，先做成流量的入口，后期分享流量紅利擴大轉(zhuǎn)化率。

2.了解產(chǎn)品現(xiàn)狀/定量分析產(chǎn)品

2.1 用戶分析

用戶規(guī)模：

• 用戶群體按照群體大致分為個人、企業(yè)，分析出個人和企業(yè)用戶的人數(shù)比例，明確整體的用戶分布情況。
• 每月/日/日的新增用戶、流失用戶、回流用戶的比例的走勢，選擇恰當?shù)淖邉葑兓溃?/li>

用戶質(zhì)量：產(chǎn)品粘性及病毒性的反應(yīng)，體現(xiàn)在用戶的活躍度上，一般包括，日活躍（DAU）、周活躍（WAU）、月活躍（MAU）；

• 采用同期群和用戶分類的分析方法，特定用戶群體的特定分析過程，用戶質(zhì)量也是渠道或營銷活動效果的間接體現(xiàn)，以便后期及時的調(diào)整和處理；
• 用戶質(zhì)量的標準制定，包括忠誠用戶、聯(lián)系活躍用戶、流失用戶等等，為反應(yīng)不同指標設(shè)置特定的用戶質(zhì)量指標；

2.2 應(yīng)用分析：

• 啟動次數(shù)，某日/周/月的啟動次數(shù)占所選時段總啟動次數(shù)的比例，直接反應(yīng)用的生活時間成本；
• 版本分布，對開發(fā)和維護的意義非常深刻，展示累計用戶排名前10的各個版本變化趨勢，可以幫助了解每個版本的新增用戶，最新版本的升級情況，目前的哪些版本狀況；
• 使用情況，統(tǒng)計周期內(nèi)，一次啟動的使用時長；一天內(nèi)啟動應(yīng)用的次數(shù)；用統(tǒng)一用戶相鄰兩次啟動間隔的時間長度；
• 設(shè)備終端和錯誤分析也是很有必要的；

2.3 行業(yè)分析：

a. 行業(yè)數(shù)據(jù)可以幫助了解行業(yè)內(nèi)應(yīng)用的整體水平，可以查看應(yīng)用的全體應(yīng)用或同類應(yīng)用中各個指標的數(shù)據(jù)、排名及趨勢，有助于衡量應(yīng)用的質(zhì)量和表現(xiàn)；

b. 了解行業(yè)數(shù)據(jù)，可以知道自己的APP在整個行業(yè)的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數(shù)、使用時長等多個維度去對比自己產(chǎn)品與行業(yè)平均水平的差異以及自己產(chǎn)品的對應(yīng)的指標在整個行業(yè)的排名，從而知道自己產(chǎn)品的不足之處。

以上并沒有對具體的數(shù)據(jù)源實施實質(zhì)性的分析并結(jié)論，這部分的都是基本的處理過程就不做贅述。而下文，我將結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景深入分析《企查查APP V9.1.8》的某個數(shù)據(jù)指標。

業(yè)務(wù)場景：

1. 查首頁支持企業(yè)名稱、人名、品牌名等信息的模糊查詢，并且在搜索系統(tǒng)之下直接提供四個維度[企業(yè)名稱]、[股東高管]、[經(jīng)營范圍]、[品牌管理]的一級輔助搜索條件。

2. 企業(yè)信息維度算是一款企業(yè)信息服務(wù)平臺的資源性優(yōu)勢，也是一款內(nèi)容應(yīng)用的核心模塊。不同類型的用用戶對不同類型的信息的感興趣程度都存在個性化的特征，而用戶行為特征數(shù)據(jù)的記錄和挖掘是一件意義非凡的事情。

產(chǎn)品分析：

1. 企業(yè)信息查詢第一級別的功能是搜索，第二級別的功能是條件搜索；理論上講，后者在搜索的精確程度上要更加有優(yōu)勢。
2. 確認哪些企業(yè)信息查詢維度，在偌大的信息描述標簽中，初生代的產(chǎn)品大致會以常規(guī)經(jīng)驗型知識選擇冷啟動的內(nèi)容。

數(shù)據(jù)指標：

1. 不同檢索維度的搜索量；

結(jié)論：以信息檢索維度的搜索量，選出哪些企業(yè)信息搜索維度置于條件搜索中，并決定其分布的順序和位置；

2. 不同描述維度的查詢量

結(jié)論：

a. 以信息描述維度的查詢次數(shù)，區(qū)分哪些企業(yè)信息描述維度置于的受關(guān)注程度，量化區(qū)分不同信息的關(guān)注度和用戶價值；

b. 交叉分析不同維度的信息，用戶屬性，比如：行業(yè)+查詢維度，綜合分析不同特征的用戶群的核心關(guān)注點。該類信息的分析挖掘有利于新產(chǎn)品的創(chuàng)新和嘗試，比如精簡版企業(yè)信用報告，”體量最小化，價值最大化”，不錯的產(chǎn)品嘗試和良好的用戶體驗；

c. 內(nèi)容受歡迎程度及需求的迫切程度，面向不同類型的用戶，比如：普通用戶、企業(yè)用戶（行業(yè)細分——P2P、銀行、VC、海關(guān)、政務(wù)等等），內(nèi)容分級、資源分層更好地配合免費增值模式、會員等級產(chǎn)品形態(tài)。正對不同用戶特征給予不同的需求滿足形式都是值得嘗試和探索的，單一、傳統(tǒng)的直銷的商業(yè)模式或許有被迭代升級的可能；

小結(jié)

數(shù)據(jù)分析很簡單，并不是大家所描述地那樣神秘不可破。產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析意義在于指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計，傳達感性認知背后的理性意義。斗膽分享以下我個人的數(shù)據(jù)分析理念（關(guān)鍵字）：

• 產(chǎn)品階段
• 分析目的
• 商業(yè)模式
• 產(chǎn)品形態(tài)

無論數(shù)據(jù)分析的結(jié)論積極還是負面，都是產(chǎn)品價值映射，必須投以客觀的態(tài)度。數(shù)據(jù)分析是驗證產(chǎn)品設(shè)想的最具說服力的工具，但忽略數(shù)據(jù)分析背后的人性和商業(yè)思考，那么數(shù)據(jù)分析也就在根本上失去了意義。

管理學(xué)大師彼得.德魯克說過：你無法衡量的東西，你也無法管理。數(shù)據(jù)分析可以有效的制衡產(chǎn)品經(jīng)理本身的那種內(nèi)在妄想，通過數(shù)據(jù)分析能幫助我們找到更加合適的產(chǎn)品和市場，甚至說締造出一個更加可持續(xù)、可復(fù)制、持續(xù)在增長的商業(yè)模式。

作者：王偉（微信號：Daviiwong），@簡書-互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品小王。

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