產(chǎn)品運營(yíng)中的數據分析方法

產(chǎn)品運營(yíng)中的數據分析方法

　　導語(yǔ)：產(chǎn)品運營(yíng)的日常工作中肯定是需要對于一些運營(yíng)指標進(jìn)行把控的。當面對雜亂無(wú)章的數據時(shí)，產(chǎn)品運營(yíng)的小伙伴需要從不同的角度去分析產(chǎn)品的數據，進(jìn)而得到有效的運營(yíng)指導，對于產(chǎn)品運營(yíng)工作的有效推進(jìn)也是一個(gè)不小的貢獻。那么什么樣的數據分析方法才是合適的呢?今天小編給大家介紹一下。

　　第一、多維事件分析

　　所謂的多維事件，就是需要產(chǎn)品運營(yíng)人員把用戶(hù)在產(chǎn)品的所有觸發(fā)的常規性動(dòng)作進(jìn)行拆解。以一個(gè)電商產(chǎn)品APP來(lái)說(shuō)，用戶(hù)從下載、打開(kāi)、瀏覽、選定、支付等等，這些都叫做用戶(hù)事件，雖然每個(gè)用的習慣都是不一樣的，每種產(chǎn)品的業(yè)務(wù)流程也是不盡相同。但是同為互聯(lián)網(wǎng)電商產(chǎn)品，其操作步驟其實(shí)最多也就20來(lái)種，因此存在很多的共性。

　　多維事件分析

　　面對這些用戶(hù)事件，其實(shí)就是一個(gè)個(gè)數據埋點(diǎn)，產(chǎn)品運營(yíng)人員可以根據自己的需要讓工程師埋點(diǎn)，并且在運營(yíng)過(guò)后拉出自己需要的數據。

　　這里舉個(gè)例子，菜頭先生曾經(jīng)遇見(jiàn)過(guò)一個(gè)問(wèn)題。就是分析一下最近網(wǎng)站支付情況的數據�？偸前l(fā)現最近支付的訂單在減少。在流量和提交訂單量穩定的情況下，支付行為的減少是不是在支付通道上出了問(wèn)題。于是就把網(wǎng)站的支付通道拆解了一下，分成很多通道，并且埋點(diǎn)。經(jīng)過(guò)一段相對穩定的運營(yíng)之后，分析支付數據，發(fā)現拆解過(guò)的兩個(gè)支付通道存在明顯的變化，那么這時(shí)候就需要繼續拆解、埋點(diǎn)拉數據，就會(huì )發(fā)現，每種支付通道在不同環(huán)境下的有效支付情況又是不一樣的。因此，我們針對一些薄弱的支付通道下薄弱的支付環(huán)境進(jìn)行了改進(jìn)。

　　第二、漏斗分析

　　其實(shí)這個(gè)對于很多產(chǎn)品運營(yíng)人員來(lái)說(shuō)是最常見(jiàn)的數據分析方法之一。一般是規劃產(chǎn)品數據埋點(diǎn)以后，拉出一段時(shí)間的數據，通過(guò)同比和環(huán)比的方式，分析一下一段時(shí)間內產(chǎn)品來(lái)了多少人、有多少人瀏覽、多少人下單、多少人支付等等。通過(guò)對用戶(hù)拉新、留存、激活、轉化的數據進(jìn)行一系列分析，分析每一個(gè)階段的比例，這樣才能得出在哪些環(huán)節進(jìn)行改進(jìn)的策略，以期提高產(chǎn)品用戶(hù)的轉化率。

　　第三、A/B測試

　　當一個(gè)產(chǎn)品在設計階段時(shí)，總會(huì )面臨二選一的選擇。這個(gè)時(shí)候千萬(wàn)不要拍腦袋就把事情決定了。因為，有時(shí)候拍對了是幸運，但是拍的不對絕對是災難。那么如何才能更好的決策呢?這個(gè)就需要進(jìn)行一個(gè)A和B的決策。

　　ab測試

　　舉個(gè)例子，當我們在設計產(chǎn)品push文案的時(shí)候一定會(huì )面臨著(zhù)好幾種感覺(jué)都非常好的文案。但是到底哪種文案是最好的，是最令用戶(hù)滿(mǎn)意的，我們并不知道。因此，我們可以把兩種方案都用上。各挑選一半的用戶(hù)進(jìn)行推送，看看到底哪個(gè)文案轉化率更好就用哪個(gè)。這就是我們通常說(shuō)的A/B測試。二選一，不好決斷，拉出來(lái)溜溜就能決斷了。雖然有時(shí)候我們都不知道為什么用戶(hù)會(huì )選擇這個(gè)，但是請記住用戶(hù)的選擇永遠都是產(chǎn)品得以發(fā)展的正確方向。

　　其實(shí)，針對數據分析的方式其實(shí)還有很多，比如留存分析、用戶(hù)畫(huà)像分析、行為序列分析等等。但是不管哪一種方式都是給產(chǎn)品把脈的一種方式，用戶(hù)是產(chǎn)品的生命力，因此在給產(chǎn)品把脈前，需要好好的給用戶(hù)把把脈。

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