第六章 關(guān)于數(shù)據(jù)的一二三
1.1 談?wù)摂?shù)據(jù)的基礎(chǔ)
1.數(shù)據(jù)的定義
渠道數(shù)據(jù)：衡量渠道質(zhì)量、渠道作用舌剂，由產(chǎn)品定位的客群和產(chǎn)品特性決定裕便；
成本數(shù)據(jù)：不同層面反映運(yùn)營的效果；
收益數(shù)據(jù)：金錢、用戶洽议、口碑等宗收。
一般應(yīng)用如何關(guān)注數(shù)據(jù)？
產(chǎn)品：
- App日啟動次數(shù)亚兄；
- 各種功能的使用次數(shù)和使用頻次混稽；
- 各種Tab的點(diǎn)擊次數(shù)和對應(yīng)頁面的打開頻次。
運(yùn)營：
- App每日活躍用戶數(shù)與用戶的留存率儿捧；
- 每日產(chǎn)生的UGC數(shù)量（區(qū)分新老用戶）荚坞；
- 每日分享到社會化媒體的UGC數(shù)量（同時考慮單位用戶的產(chǎn)生內(nèi)容數(shù)）；
- 分享出去但UGC帶來的回流裝機(jī)數(shù)菲盾、新激活用戶數(shù)颓影。
數(shù)據(jù)點(diǎn)不是一成不變的，根據(jù)產(chǎn)品的不同階段調(diào)整懒鉴；若產(chǎn)品有盈利模式诡挂，后期核心關(guān)注數(shù)據(jù)由內(nèi)容轉(zhuǎn)向收入，轉(zhuǎn)化率亟待關(guān)注临谱。
2.如何獲取與分析數(shù)據(jù)
1）獲取渠道
App：埋點(diǎn)璃俗、log；
Web：log悉默、日志與按鈕埋點(diǎn)城豁；
抓住主要數(shù)據(jù)、注意數(shù)據(jù)的前后關(guān)聯(lián)關(guān)系抄课；一些數(shù)據(jù)是產(chǎn)品上線初期需要具備唱星，另一些是根據(jù)后續(xù)運(yùn)營需求適時調(diào)整加入。
2）數(shù)據(jù)分析方法
確定數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性：選擇數(shù)據(jù)維度的合理性跟磨、數(shù)據(jù)統(tǒng)計的準(zhǔn)確性间聊；
明確影響數(shù)據(jù)的因素：了解所有層面的因素；
重視長期的數(shù)據(jù)監(jiān)測：環(huán)比（顯示短期的數(shù)據(jù)波動）和同比（大環(huán)境下的數(shù)據(jù)波動）抵拘；
保持客觀的視角：不要預(yù)設(shè)立場哎榴；
注意剔除干擾項(xiàng)：波動若無法確認(rèn)原因，則應(yīng)剔除僵蛛。
1.2 數(shù)據(jù)分析的方法尚蝌、誤區(qū)與數(shù)據(jù)說謊的手法
1.流量指標(biāo)
UV（Unique Visitors）：獨(dú)立訪客數(shù)；
PV（Page Views）：頁面訪問量充尉；
RV（Repeat Visitors）：重復(fù)訪客驼壶；
TP（Time On Page）：頁面停留時間；
Traffic Sources：流量來源渠道喉酌。
2.產(chǎn)品不同階段分析重點(diǎn)
產(chǎn)品初期：流量指標(biāo)很重要热凹，除了用戶細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)泵喘，還包括了渠道來源數(shù)據(jù)；
持續(xù)運(yùn)營期：單一流量指標(biāo)意義不大般妙，更重要的是用戶留存纪铺、活躍指標(biāo)，甚至是付費(fèi)用戶的規(guī)模碟渺；跟蹤流量渠道來源鲜锚，強(qiáng)化用戶行為分析，拆分出各種維度苫拍、各種路徑的留存芜繁、活躍、轉(zhuǎn)化绒极，以及用戶的興趣點(diǎn)骏令，建立用戶成長模型；
成熟期：關(guān)注用戶流失速度垄提、分析流失原因榔袋；重點(diǎn)關(guān)注留存與活躍用戶。（延續(xù)產(chǎn)品生命周期铡俐，持續(xù)為存量用戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)）
衰退期：做好數(shù)據(jù)保存工作凰兑，若產(chǎn)品要結(jié)束運(yùn)營，提前做好各種準(zhǔn)備和通知审丘。
3.數(shù)據(jù)使用的方法
掌握歷史數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)維度越全面吏够，清晰把握用戶、產(chǎn)品生命周期滩报；
從歷史數(shù)據(jù)中歸納規(guī)律：關(guān)鍵數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)分析原因稿饰，形成經(jīng)驗(yàn)；
通過規(guī)律反向預(yù)測
學(xué)會對數(shù)據(jù)進(jìn)行拆解：按照時間露泊、相關(guān)性拆解。
4.運(yùn)營數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)
- 不要用單一類型的數(shù)據(jù)去評價全局旅择；
- 不要夸大偶然事件惭笑，認(rèn)為帶來必然結(jié)果；
- 避免用結(jié)論推導(dǎo)原因：數(shù)據(jù)波動生真，找出原因沉噩，爭取再現(xiàn)；
- 避免唯數(shù)據(jù)論：數(shù)據(jù)只是參考柱蟀，并非結(jié)論川蒙；
5.運(yùn)營數(shù)據(jù)說謊的手法
- 拉伸圖表；
- 修改坐標(biāo)軸數(shù)據(jù)长已；
- 故意選擇有利的樣本畜眨；
- 樣本規(guī)模差異昼牛。
1.3 跳出數(shù)據(jù)看數(shù)據(jù)
分析的不是數(shù)據(jù)本身，而是數(shù)據(jù)背后的用戶康聂。
1.拋棄預(yù)設(shè)立場
定位不定性：研究數(shù)據(jù)波動與波動節(jié)點(diǎn)贰健，確立研究相關(guān)事件，研究用戶行為還是系統(tǒng)事件
2.深挖用戶行為與系統(tǒng)事件
定位完成后恬汁，挖掘?qū)?yīng)時間節(jié)點(diǎn)的相關(guān)事件伶椿，包括系統(tǒng)事件（版本升級、服務(wù)器錯誤氓侧、系統(tǒng)異常等）和用戶行為（事件節(jié)點(diǎn)前后相關(guān)聯(lián)用戶的持續(xù)行為脊另，比如是否有什么活動）
3.嘗試換位思考
真實(shí)模擬反饋，不要夸大或削弱用戶反饋：運(yùn)營人員是用戶约巷，在對應(yīng)的事件行為發(fā)生時偎痛，有怎樣的感知、反饋载庭，模擬可能的狀態(tài)看彼；必要的時候，做用戶反饋囚聚。
4.整合關(guān)鍵數(shù)據(jù)
整合歷史數(shù)據(jù)靖榕、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、精品數(shù)據(jù)等顽铸，得出結(jié)論：
造成數(shù)據(jù)變化的原因究竟是什么茁计？
有什么方法可以改善或者促進(jìn)數(shù)據(jù)的變化？
總結(jié)經(jīng)驗(yàn)谓松，類似情況再次發(fā)生星压，應(yīng)該如何處置與預(yù)案。
eg：某品牌電商最近成交量下降鬼譬，為找出其中原因娜膘，運(yùn)營人員需要看哪些數(shù)據(jù)？
- 頁面流量變化优质、各渠道入口流量變化竣贪；
- 登錄用戶的瀏覽行為，使用購物車卻未購買的用戶數(shù)巩螃、商品類型演怎；
- 支付訂單頁面的蹦失率；（蹦失率 = 只瀏覽了一個頁面的訪問者數(shù) / 全部的訪問者數(shù)）
- 其他：競品平臺同類商品價格避乏，競品平臺同節(jié)點(diǎn)流量變化爷耀，網(wǎng)站最近的異常監(jiān)控報告等。
1.4 運(yùn)營的核心數(shù)據(jù)
1.定位
1）針對性：內(nèi)容給誰看拍皮？如何體現(xiàn)針對性歹叮？
2）延續(xù)性：堅持內(nèi)容定位跑杭，培養(yǎng)用戶習(xí)慣，產(chǎn)生忠誠度盗胀，疊加運(yùn)營手段艘蹋，讓用戶愛上這里并愿意主動分享。
2.內(nèi)容票灰、活動女阀、用戶運(yùn)營核心數(shù)據(jù)一欄
3.活動運(yùn)營核心數(shù)據(jù)實(shí)例
eg：某網(wǎng)站開展了一個分享邀請的活動⌒加兀活動主旨是讓老用戶帶來新用戶浸策，可以通過社會化渠道、郵件惹盼、復(fù)制鏈接進(jìn)行分享庸汗，新用戶可以通過各個渠道的邀請鏈接進(jìn)入活動注冊頁面完成注冊，并進(jìn)入網(wǎng)站手报，補(bǔ)填用戶資料并完成一次登錄蚯舱，即認(rèn)為有效。完成有效邀請的老用戶和完成注冊的新用戶掩蛤，均可以獲贈一份小禮品枉昏。
關(guān)鍵點(diǎn)：
- 分享渠道的質(zhì)量：用來判斷下次活動主推哪些分享渠道；
- 受邀請用戶的注冊成功率：用來進(jìn)行發(fā)獎和判斷活動質(zhì)量揍鸟；
- 進(jìn)行分享的老用戶的參與度：用來進(jìn)行用戶分級兄裂，判斷活動規(guī)則對老用戶的吸引力，以后開展類似活動阳藻，應(yīng)當(dāng)選擇怎樣的用戶選型晰奖。
核心點(diǎn)：
- 各分享渠道的分享次數(shù)、分享鏈接的點(diǎn)擊次數(shù)腥泥、各渠道注冊-成功的轉(zhuǎn)化率匾南；
- 總的注冊-成功轉(zhuǎn)化率、用戶注冊的蹦失節(jié)點(diǎn)蛔外、用戶完成注冊后引導(dǎo)過程的蹦失節(jié)點(diǎn)蛆楞；
- 參與活動的老用戶總數(shù)、分享渠道按照使用次數(shù)的分布冒萄、使用了兩個或兩個以上分享渠道的老用戶日常行為表現(xiàn)（如活動前后一個月的行為表現(xiàn)）等。
