今天我們說說淺談產品營運四要素最後一個要素，資料分析；說到資料分析，相信不論是做產品營運、使用者營運或是推廣的朋友來說都不陌生，資料分析能充分反映出你的效果如何？並且通過它還能察覺出問題所在，以便於及時找出解決問題的方法。
在前面我們說到產品、使用者、通路，每個要素都有它對應的資料指標進行效果回饋，如果純以概念方面，相信大家不是很明白，那我們透過一個案例進行說明；比如老闆交給你一個資訊類 APP 的項目，他在下達任務前，APP 還處於概念階段，這個時候怎麼辦？這個時候你就需要運用資料分析來完成這項工作。
做這款 APP 之前，我們要先明白商業目標是什麼，也就是我們做這款產品的目的是幹嘛？這個很好理解，建立龐大用戶群、爭搶風投融資和相關的加值服務（指廣告服務）。有了這個目標後就可以進行下一步了，下一步是什麼，當然是競爭分析和市場調查。透過這兩方面內容獲取 APP 相關需求，需求中包括使用者族群、興趣愛好、終端設備、內容方向等需求定位，再進行下一步用戶體驗佈局和原型設計；後面就是技術開發的事了。經過一段週期後，這款資訊 APP 即將上線了。
前期的工作或許和資料分析關係不大，但是我們制定的目標和資料分析有一定的關聯，因為目標是我們透過資料分析優化和改進的方向。當然上線後，會經過各種測試和 bug 的修復才能到各大 App store 進行推廣和宣傳，以確保這款 APP 對手機用戶體驗是最好的。後續在一段期間內運作推廣，提取相關資料。前提是這些資料精准度是非常高的，接著我們先從這款 APP 提取相關資料進行分析：
- 產品方面資料項目：
核心指標
產品規模：包括下載量、註冊啟動用戶數、日均活躍用戶數
市場運營：包括活躍用戶比例、用戶主要來源、留存率
商業效果：加值使用者轉化率、加值服務金額等
衍生指標
瀏覽方向：人均流覽量、人均瀏覽時長、啟動次數、訪問頻率
註冊方向：每日下載打開 APP 數、每日新增註冊數、註冊轉化率
留存方向：使用留存、購買留存
互動方向：每日評論用戶數、交互回饋次數 (收藏、分享、喜歡等功能)
- 通路資料項目
消費資料：消費、展現量、點擊數、平均點擊價格、平均排名
流量資料：訪問次數、訪客數、IP 數
轉化數據：轉化率、盈收額、ROI
- 使用者方面資料項目
使用者體驗資料：跳出率、到訪率、停留時長、訪問深度
訪客屬性：性別、職業、學歷、年齡、地域、使用設備、作業系統
當我們拿到以上資料後，當然這裡是資料分析師的工作內容，而且是每天都需要做統計，並且要保證資料的準確性。下面我們說說分析資料的幾種方法，我在推廣運作的經驗已經有 5 年，用的最多兩種方法分析是圖表對比分析和歸因分析。
圖表對比分析，這種方法是先將批量或者某個時段的資料製成圖表，這裡圖表有很多種，有圓餅圖、柱狀圖、曲線圖等，可以根據資料需求方的需求而來。雖然圖形不一樣，但都能回饋出相同的問題，這個是關注的核心點。
那麼怎麼進行對比呢？對比不是讓你口頭上去做對比，而常用的是環比和同比，當然資料比較敏感的可能不需要通過圖形就能看出問題，但是為了直觀和容易理解，圖表的生成是非常有必要的。
對比的資料項目並不是上面列出的全部，而是取核心項目，才不會太繁鎖 ; 通過分析後，用文字將發現的問題一一羅列，同時附上自己的看法和解決問題的建議，最後便通過郵件形式發送給需求方，整個過程盡可能體現做資料分析專業性的一面。
歸因分析，是指透過結果分析原因。這裡舉例說明可能比較好理解，假如你負責的的這款 APP 某一周的註冊轉化率為 0.5%，而正常情況下是 1.2%，下降了 0.7% 個點，那麼該怎麼分析？我們先要看註冊轉化率是怎麼來的，先要明白註冊轉化率是怎麼來的，即註冊用戶數 / 下載數。
分析思路：註冊轉化率在下載數不變的情況下成正比，在註冊使用者數不變的情況下成反比。這裡便分了兩種情況：要麼是在下載數變化不大的情況下，註冊使用者變少了；要麼是在註冊數變化不大的情況下，下載數增多了；而這種情況肯定是訪客體驗 APP 時，某個細節做的不到位，而導致了跳出。
註冊使用者數減少，先看看 APP 註冊流程是不是出了問題，其次看打開 APP 人數是不是減少了，減少是 ASO 排名下降了還是競爭對手增加的原因，然後做出相應的調整，通過這樣排除再觀察資料變化。同樣在最後，將發現的問題以文檔形式羅列，以郵件形式傳達給需求方。
好了，資料分析就說到這裡，如果有更好的想法和建議歡迎留言分享，祝您有收穫。
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老闆說要跟流行做行動化，但我根本不懂啊？
數據分析很夯，但我們收集來的資料該怎麼用、可以用嗎？
身為 PM 你總要接觸一連串你不熟悉的事物，該怎麼辦？怎麼解決公司的數位化要求？
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（本文轉載自《雷鋒網》，原作者為人人都是產品經理 @淺談電商運營，圖片來源：IntelFreePress CC Licensed，未經授權請勿轉載。）
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