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數(shù)據(jù)分析是什么,小伙伴們自行去問度娘哈。為了降低閱讀壓力,不讓篇幅太長(zhǎng),我特意拆成上、下兩篇來分享自己這幾天學(xué)到的知識(shí)。參考資料我會(huì)附在下一篇的末尾,感興趣的小伙伴可以系統(tǒng)了解下。
我特別不喜歡裝逼的產(chǎn)品經(jīng)理,看文章也一樣不喜歡華而不實(shí)的。所以督促自己寫文章時(shí),把懂的、經(jīng)歷過的能細(xì)就寫的盡量詳細(xì);不懂的就去學(xué),然后把整理的筆記分享出來,數(shù)據(jù)分析方面我涉入不多,內(nèi)容由于缺少實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),會(huì)比較基礎(chǔ)和理論,希望同樣對(duì)你有幫助。
1. 明確數(shù)據(jù)分析的目的
做數(shù)據(jù)分析,必須要有一個(gè)明確的目的,知道自己為什么要做數(shù)據(jù)分析,想要達(dá)到什么效果。比如:為了評(píng)估產(chǎn)品改版后的效果比之前有所提升;或通過數(shù)據(jù)分析,找到產(chǎn)品迭代的方向等。
明確了數(shù)據(jù)分析的目的,接下來需要確定應(yīng)該收集的數(shù)據(jù)都有哪些。
2. 收集數(shù)據(jù)的方法
說到收集數(shù)據(jù),首先要做好數(shù)據(jù)埋點(diǎn)。
所謂“埋點(diǎn)”,個(gè)人理解就是在正常的功能邏輯中添加統(tǒng)計(jì)代碼,將自己需要的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出來。
目前主流的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方式有兩種:
第一種:自己研發(fā)。開發(fā)時(shí)加入統(tǒng)計(jì)代碼,并搭建自己的數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)。
第二種:利用第三方統(tǒng)計(jì)工具。
常見的第三方統(tǒng)計(jì)工具有:
網(wǎng)站分析工具
Alexa、中國(guó)網(wǎng)站排名、網(wǎng)絡(luò)媒體排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度統(tǒng)計(jì)
移動(dòng)應(yīng)用分析工具
Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics
不同產(chǎn)品,不同目的,需要的支持?jǐn)?shù)據(jù)不同,確定好數(shù)據(jù)指標(biāo)后,選擇適合自己公司的方式來收集相應(yīng)數(shù)據(jù)。
3. 產(chǎn)品的基本數(shù)據(jù)指標(biāo)
新增:新用戶增加的數(shù)量和速度。如:日新增、月新增等。
活躍:有多少人正在使用產(chǎn)品。如日活躍(DAU)、月活躍(MAU)等。用戶的活躍數(shù)越多,越有可能為產(chǎn)品帶來價(jià)值。
留存率:用戶會(huì)在多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)使用產(chǎn)品。如:次日留存率、周留存率等。
傳播:平均每位老用戶會(huì)帶來幾位新用戶。
流失率:一段時(shí)間內(nèi)流失的用戶,占這段時(shí)間內(nèi)活躍用戶數(shù)的比例。
4. 常見的數(shù)據(jù)分析法和模型
這里主要科普下漏斗分析法和AARRR分析模型。
漏斗分析法
用來分析從潛在用戶到最終用戶這個(gè)過程中用戶數(shù)量的變化趨勢(shì),從而尋找到最佳的優(yōu)化空間,這個(gè)方法被普遍用于產(chǎn)品各個(gè)關(guān)鍵流程的分析中。
比如,這個(gè)例子是分析從用戶進(jìn)入網(wǎng)站到最終購(gòu)買商品的變化趨勢(shì)。
從用戶進(jìn)入網(wǎng)站到瀏覽商品頁(yè)面,轉(zhuǎn)化率是40%;瀏覽商品到加入購(gòu)物車轉(zhuǎn)化率是20%等,那要找出哪個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率最低,我們需要有對(duì)比數(shù)據(jù)。
比如第一個(gè),進(jìn)入網(wǎng)站到瀏覽商品,如果同行業(yè)水平的轉(zhuǎn)化率是45%,而我們只有40%,那說明這個(gè)過程,沒有達(dá)到行業(yè)平均水平,我們就需要分析具體原因在哪里,再有針對(duì)性的去優(yōu)化和改善。
當(dāng)然,上面這是我們?cè)O(shè)計(jì)的一種理想化的漏斗模型,數(shù)據(jù)有可能是經(jīng)過匯總后得出的。而真實(shí)的用戶行為往往可能并不是按照這個(gè)簡(jiǎn)單流程來的。此時(shí)需要分析用戶為什么要經(jīng)過那么復(fù)雜的路徑來達(dá)到最終目的,思考這中間有沒有可以優(yōu)化的空間。
AARRR模型
這個(gè)是所有的產(chǎn)品經(jīng)理都必須要掌握的一個(gè)數(shù)據(jù)分析模型。
AARRR(Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer)是硅谷的一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資人戴維 · 麥克魯爾在2008年時(shí)創(chuàng)建的,分別是指獲取、激活、留存、收入和推薦。
舉個(gè)例子,用AARRR模型來衡量一個(gè)渠道的好壞。
如果單從數(shù)據(jù)表面來看,A渠道會(huì)更劃算,但實(shí)際這種結(jié)論是有問題的,用AARRR模型具體分析如下:
渠道A的單個(gè)留存用戶成本是60元,單個(gè)付費(fèi)用戶成本是300元;而渠道B的單個(gè)留存用戶成本是20元,單個(gè)付費(fèi)用戶成本是33元,這樣對(duì)比下來,明顯B渠道的優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于A渠道。
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