編輯導(dǎo)語：指標(biāo)體系的建立，能夠驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)或公司更好地前進(jìn)，同時(shí)也有助于利用指標(biāo)體系評判業(yè)務(wù)狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)有異常的指標(biāo)并予以修正。本文作者從自己實(shí)際工作實(shí)踐出發(fā)，總結(jié)分享了從0到1搭建指標(biāo)體系的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，希望對大家有所幫助。

假設(shè)豆豆在小區(qū)附近開了一家小型超市，花花每周二下班后，都會(huì)來店里買半斤豬頭肉，風(fēng)雨無阻，從不間斷。豆豆心想：“花花每次來的時(shí)間都很固定，并且已經(jīng)堅(jiān)持了好幾個(gè)月，我如果提前把肉準(zhǔn)備好，這樣就可以節(jié)省彼此的時(shí)間了?！贝撕竺恐芏?，只要花花一到店里，豆豆就跟他說，“豬頭肉已經(jīng)調(diào)好啦，還特意為你多加了花生碎，直接拎走就行”?；ɑㄐα耍睦锵耄骸昂?，這服務(wù)員挺貼心的，不錯(cuò)嘛”。

在上面案例中，豆豆通過對花花 “每周二下班后買豬頭” 行為的觀察，提前“調(diào)好多加花生碎的豬頭肉”。豆豆的這種做法不僅刷新了顧客的好感度，還提升了用戶的忠誠度。

豆豆觀察花花的行為在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中叫做數(shù)據(jù)分析，要做好數(shù)據(jù)分析，并將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于業(yè)務(wù)中，首先就需要構(gòu)建好指標(biāo)體系。接下來，筆者就會(huì)聊聊如何構(gòu)建指標(biāo)體系。

01 數(shù)據(jù)指標(biāo)體系？

1.1 什么是指標(biāo)體系？

通常我們講述的指標(biāo)是對當(dāng)前業(yè)務(wù)有參考價(jià)值的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，換句話說，不是所有的數(shù)據(jù)都叫指標(biāo)。指標(biāo)的核心意義是它使得業(yè)務(wù)目標(biāo)可描述、可度量、可拆解。

指標(biāo)可分為原子指標(biāo)和派生指標(biāo)，按照筆者的理解，原子指標(biāo)就是不加任何修飾詞的指標(biāo)，又叫度量，例如訂單量、用戶量等；派生指標(biāo)就是在原子指標(biāo)上進(jìn)行加減乘除或者修飾詞的限定等等。

例如：昨日境外輸入病例、網(wǎng)站近一周的訪問量等。

指標(biāo)體系是從不同維度梳理業(yè)務(wù)，并將零散單點(diǎn)的具有相互聯(lián)系的指標(biāo)，系統(tǒng)化地組織起來。其中，維度分為定性維度和定量維度，定性維度主要是文字描述類，例如姓名、地名等；定量維度主要是數(shù)值描述類，如工資、年齡等。

舉個(gè)某電商限時(shí)秒殺的栗子（如下圖）：

上方紅框代表市場活躍度，中間紅款代表當(dāng)前價(jià)格波動(dòng)幅度，下方紅款代表價(jià)格趨勢。三個(gè)紅框中的指標(biāo)，可以構(gòu)成一個(gè)最簡單的指標(biāo)體系，用來描述伊利純牛奶秒殺的現(xiàn)狀，屬于描述指標(biāo)體系。

1.2 為什么需要指標(biāo)體系？

對于數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理來說，搭建指標(biāo)體系可以更好地梳理業(yè)務(wù)，提高問題分析效率。

因此，筆者認(rèn)為指標(biāo)體系的主要目的為：

1. 給業(yè)務(wù)發(fā)展提供指引；
2. 建立共同愿景，凝聚團(tuán)隊(duì)，激勵(lì)團(tuán)隊(duì)。

02 如何設(shè)計(jì)指標(biāo)體系？

下面分五部分（如下圖），講一講如何設(shè)計(jì)指標(biāo)體系。

2.1 定目標(biāo)

這是第一步，也是最重要的一步，同時(shí)也是很多產(chǎn)品上線運(yùn)營后進(jìn)行評估的標(biāo)準(zhǔn)，并以此形成閉環(huán)。好的目標(biāo)具有以下三個(gè)特征：

1. 與高層目標(biāo)一致；
2. 目標(biāo)應(yīng)當(dāng)符合 SMART 原則；
3. 具有挑戰(zhàn)性。

下面筆者就先說說 SMART 原則：

1）S 代表具體（Specific）

目標(biāo)必須是明確的、具體的，要對標(biāo)特定的工作指標(biāo)，不能籠統(tǒng)。下面舉個(gè)栗子：

• 無效的目標(biāo)：我要成為一名內(nèi)容運(yùn)營；
• 具體的目標(biāo)：我要掌握文案技巧。

2）M 代表可衡量（Measurable）

目標(biāo)必須是可衡量的，可衡量的指標(biāo)是數(shù)量化或者行為化的，驗(yàn)證這些指標(biāo)的數(shù)據(jù)或者信息是可以獲取的。

上面的栗子進(jìn)一步細(xì)化，讓目標(biāo)可衡量。

可衡量的目標(biāo)：我要掌握文章設(shè)主題、切痛點(diǎn)、找創(chuàng)意、定標(biāo)題等技巧。

3）A 代表可實(shí)現(xiàn)（Attainable）

目標(biāo)必須是可實(shí)現(xiàn)的，具體指在付出努力的情況下可以實(shí)現(xiàn)，避免設(shè)立過高或過低的目標(biāo)。

假如筆者剛接觸內(nèi)容運(yùn)營，定下了 “我要在兩個(gè)月內(nèi)成為寫文案的專家” 這個(gè)目標(biāo)，那么這就是一個(gè)不切實(shí)際的目標(biāo)。較接地氣的目標(biāo)是：我要在三個(gè)月內(nèi)掌握文章設(shè)主題、切痛點(diǎn)、找創(chuàng)意、定標(biāo)題等技巧。

4）R 代表相關(guān)性（Relevant）

目標(biāo)是與工作中的其它目標(biāo)相關(guān)聯(lián)。

比如我的中期目標(biāo)是：一年內(nèi)能夠獨(dú)立完成文章的一系列創(chuàng)作與發(fā)布，我的短期目標(biāo)就是：三個(gè)月內(nèi)掌握文章基本創(chuàng)作技巧。只有中期目標(biāo)與短期目標(biāo)具有很強(qiáng)的相關(guān)性，那么中期目標(biāo)才更容易實(shí)現(xiàn)。

5）T 代表有時(shí)限（Time-bound）

目標(biāo)的時(shí)限性就是指目標(biāo)是有時(shí)間限制的。比如我在運(yùn)營公眾號(hào) “一個(gè)數(shù)據(jù)人置留地” 時(shí)給自己定的目標(biāo)是 “截止到 2021 年 12 月 31 日創(chuàng)作并發(fā)布12篇文章”，這里的 2021 年 12 月 31 日就是確定的時(shí)間限制。

2.2 建模型

2.2.1 PLC模型

產(chǎn)品生命周期（Product Life Cycle），簡稱 PLC，指產(chǎn)品的市場壽命，即一種產(chǎn)品從開始進(jìn)入市場到被市場淘汰的整個(gè)過程。產(chǎn)品的生命周期有探索期、成長期、成熟期、衰退期（如下圖）。

在產(chǎn)品不同的生命周期階段，各業(yè)務(wù)方側(cè)重點(diǎn)不同，關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)亦有所不同。

1）探索期

探索期的重點(diǎn)在于驗(yàn)證產(chǎn)品的核心價(jià)值，是否能夠滿足市場需求并從中獲利。要做到：假設(shè)、驗(yàn)證、迭代、執(zhí)行。這個(gè)階段會(huì)著重關(guān)注目標(biāo)用戶畫像、關(guān)鍵行為、留存率。下面以早期的土巴兔為例（如下圖）。

根據(jù)上圖對土巴兔業(yè)務(wù)流程的梳理，以及對土巴兔的定位（為探索期），因此當(dāng)前主要關(guān)注點(diǎn)是打磨服務(wù)能力，了解用戶群體的需求與產(chǎn)品服務(wù)的匹配度，重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)如下：

1. 目標(biāo)用戶畫像：性別、年齡、學(xué)歷、地域、職業(yè)。
2. 關(guān)鍵行為：圖文發(fā)表量、瀏覽人數(shù)、傳播量、使用量。
3. 質(zhì)量：文章轉(zhuǎn)化率、完成率。

2）成長期

經(jīng)過了打磨產(chǎn)品的探索期，產(chǎn)品有了較好的留存率，這時(shí)候產(chǎn)品開始進(jìn)入用戶增長期。處于成長期時(shí)，需要將注意力放在用戶的整個(gè)生命周期的前半段上，即提高留存、用戶激活、自傳播。

3）成熟期

隨著市場趨于飽和，用戶的增速放緩，逐漸趨于穩(wěn)定，關(guān)注的核心指標(biāo)應(yīng)該是用戶活躍度，同時(shí)關(guān)注商業(yè)化轉(zhuǎn)化路徑。實(shí)際上如果市場本身是增量市場，可以考慮通過獲客，把一個(gè)成熟期的產(chǎn)品做出一個(gè)不一樣的增長曲線。

4）衰退期

新產(chǎn)品或替代品出現(xiàn)，用戶轉(zhuǎn)向其他產(chǎn)品，導(dǎo)致原產(chǎn)品用戶量迅速下降，從而使原來的銷售額和利潤迅速下降，于是產(chǎn)品就進(jìn)入衰退期了。處于衰退階段，需要重點(diǎn)關(guān)注用戶流失和維系。

2.2.2 OSM模型

OSM 模型（Objective，Strategy，Measurement）是指標(biāo)體系建設(shè)過程中輔助確定核心的重要方法，包含業(yè)務(wù)目標(biāo)、業(yè)務(wù)策略、業(yè)務(wù)度量，是指標(biāo)內(nèi)容橫向的思考。

1）業(yè)務(wù)目標(biāo)

主要從用戶視角和業(yè)務(wù)視角確定目標(biāo)，原則是切實(shí)可行、易理解、可干預(yù)、正向有益。

1. 用戶使用產(chǎn)品的目標(biāo)是什么？
2. 產(chǎn)品滿足了用戶的什么需求？
3. 公司/業(yè)務(wù)/產(chǎn)品等存在的目的是什么？

2）業(yè)務(wù)策略

為了達(dá)成上述目標(biāo)采取的策略。換句話說，用戶在什么時(shí)候感受到訴求被滿足？

3）業(yè)務(wù)度量

這些策略隨之帶來的數(shù)據(jù)指標(biāo)變化有哪些？是否有效滿足了用戶的訴求，達(dá)成了業(yè)務(wù)目標(biāo)。

以人人都是產(chǎn)品經(jīng)理為例，按照 OSM 模型，它的指標(biāo)是什么樣？

1）業(yè)務(wù)目標(biāo)

用戶來使用人人都是產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)產(chǎn)品，目標(biāo)是什么？

需要涉及兩類用戶：內(nèi)容生產(chǎn)者和內(nèi)容消費(fèi)者，接下來簡單介紹內(nèi)容生產(chǎn)者的分析思路。

用戶需求：發(fā)布文章或分享觀點(diǎn)，建立行業(yè)影響力或者內(nèi)容受到反饋。

那么，如何讓用戶感受到自己的需求被滿足了呢？

2）業(yè)務(wù)策略

人人都是產(chǎn)品經(jīng)理做的策略是：點(diǎn)贊、評論、分享、專欄作者。

3）業(yè)務(wù)度量

接下來，我們需要針對這些策略去做指標(biāo)，在這里我們的指標(biāo)分別是結(jié)果指標(biāo)和過程指標(biāo)。

備注：

1. 結(jié)果指標(biāo)：用來反映某些業(yè)務(wù)產(chǎn)出或結(jié)果的指標(biāo)項(xiàng)，通常是延后知道的，很難進(jìn)行干預(yù)。結(jié)果指標(biāo)通常更多的是監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)是否異常，或者是監(jiān)控某個(gè)場景下用戶的需求是否被滿足。
2. 過程指標(biāo)：用戶在做某個(gè)操作的時(shí)候所產(chǎn)生的指標(biāo)，可以通過某些策略來影響過程指標(biāo)，從而影響結(jié)果指標(biāo)。過程指標(biāo)通常更加關(guān)注用戶的需求為什么被滿足或沒有被滿足。

接著以上面的人人都是產(chǎn)品經(jīng)理為例：

1. 結(jié)果指標(biāo)：發(fā)布文章數(shù)、發(fā)布文章的人數(shù)、文章鼓掌/評論數(shù)、被打賞金額、專欄作家人數(shù)、新增專欄作家人數(shù)等。
2. 過程指標(biāo)：使用內(nèi)容導(dǎo)入人數(shù)、內(nèi)容發(fā)布轉(zhuǎn)化率、文章互動(dòng)率等。

指標(biāo)選取之后，就是選擇分析維度了，而維度選擇層面主要是通過數(shù)據(jù)分析視角結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場景來確定。例如：用戶標(biāo)簽維度、時(shí)間維度、渠道維度等。

2.2.3 指標(biāo)分級(jí)

指標(biāo)分級(jí)主要是將指標(biāo)化解為不同層級(jí)并逐級(jí)分析。根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略、企業(yè)組織及業(yè)務(wù)進(jìn)行自上而下的指標(biāo)分級(jí)，對指標(biāo)進(jìn)行層層剖析，其中可結(jié)合 OSM 模型來確定指標(biāo)。

1）一級(jí)指標(biāo)：公司戰(zhàn)略層

用于衡量公司整體目標(biāo)完成情況，與公司當(dāng)前業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，并對所有員工均有核心的指導(dǎo)意義。一級(jí)指標(biāo)通常指引著公司的戰(zhàn)略層。

一級(jí)指標(biāo)通常根據(jù)市場、產(chǎn)品生命周期、產(chǎn)品品類和商業(yè)模式確定，一個(gè)時(shí)間點(diǎn)只有一個(gè)最關(guān)鍵的指標(biāo)（OMTM，One metric that matters）。

例如：小紅書的OMTM（北極星指標(biāo)）如何演變？

2）二級(jí)指標(biāo)：業(yè)務(wù)策略層

為達(dá)成戰(zhàn)略目標(biāo)，公司會(huì)對其進(jìn)一步拆解為業(yè)務(wù)線或事業(yè)群的核心指標(biāo)。通常為了實(shí)現(xiàn)一級(jí)指標(biāo)，企業(yè)會(huì)做出相應(yīng)的策略，二級(jí)指標(biāo)也會(huì)與這些策略有所關(guān)聯(lián)。

例如小紅書當(dāng)前的一級(jí)指標(biāo)是銷售額，那么二級(jí)指標(biāo)可以設(shè)定為不同品類商品的銷售額，分地區(qū)的銷售額等。這樣當(dāng)一級(jí)指標(biāo)出現(xiàn)問題的時(shí)候，我們可以快速定位問題所在。

3）三級(jí)指標(biāo)：業(yè)務(wù)執(zhí)行層

三級(jí)指標(biāo)是將二級(jí)指標(biāo)縱向展開，進(jìn)行路徑拆解、漏斗拆解、公式拆解。三級(jí)指標(biāo)通常用于定位二級(jí)指標(biāo)的問題，通常指導(dǎo)一線運(yùn)營或分析人員開展工作。三級(jí)指標(biāo)是業(yè)務(wù)中最多的指標(biāo)。

路徑拆解需要對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行分析，例如：打開應(yīng)用、瀏覽首頁、瀏覽商品詳情頁、加入購物車、提交訂單、訂單支付、支付成功。

運(yùn)用公式拆解月活躍用戶，如下圖。

2.2.4 AARRR

AARRR 模型就是海盜模型，也是用戶分析的經(jīng)典模型。它反映了增長貫穿于用戶生命周期的各個(gè)階段，即獲?。ˋcquisition）、活躍（Activation）、留存（Retention）、變現(xiàn)（Revenue）、自傳播（Referral）。

1）獲取

運(yùn)營人員通過各種渠道進(jìn)行推廣，以各種手段獲取目標(biāo)用戶，評估各種營銷渠道效果，并不斷調(diào)整運(yùn)營策略，以不斷降低獲客成本。

關(guān)鍵指標(biāo)：曝光量、點(diǎn)擊、下載、安裝、激活、激活率、安裝率、注冊轉(zhuǎn)化率、留存率、付費(fèi)率等。

2）活躍

活躍用戶指目標(biāo)用戶開始使用產(chǎn)品。產(chǎn)品經(jīng)理通過新手獎(jiǎng)勵(lì)、產(chǎn)品引導(dǎo)等方式，來引導(dǎo)用戶使用產(chǎn)品核心功能。我們需要掌握用戶的行為數(shù)據(jù)，監(jiān)控產(chǎn)品健康程度。

關(guān)鍵指標(biāo)：新老用戶占比、DAU/WAU/MAU、日均登錄次數(shù)、日均使用時(shí)長等。

3）留存

通常維護(hù)一個(gè)老用戶的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于獲取一個(gè)新用戶的成本，所以不僅要拉新用戶，還需要關(guān)注用戶粘性，以及關(guān)注用戶在哪里流失、為什么流失。

關(guān)鍵指標(biāo)：新用戶留存率、老用戶留存率、活躍用戶留存率、日周月留存率、流失率等

4）變現(xiàn)

主要用來衡量產(chǎn)品的商業(yè)價(jià)值，這也是商業(yè)的本質(zhì)。

關(guān)鍵指標(biāo)：ARPU、ARPPU、付費(fèi)率（區(qū)分新老用戶）、客單價(jià)、LTV等。

5）自傳播

主要是基于產(chǎn)品、營銷、明星等事件的吸引力，從而使用戶自發(fā)地傳播。

關(guān)鍵指標(biāo)：裂變系數(shù)等

03 埋點(diǎn)

數(shù)據(jù)采集，就是采集相應(yīng)的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)流的起點(diǎn)，采集的對不對、全不全，直接決定數(shù)據(jù)的質(zhì)量，影響后續(xù)的所有環(huán)節(jié)。那么采集什么樣的數(shù)據(jù)才算是質(zhì)量高？這就需要提前規(guī)劃埋點(diǎn)。

3.1?什么是埋點(diǎn)

埋點(diǎn)是（用戶行為）數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的術(shù)語。它的學(xué)名叫做事件追蹤（Event Tracking）。它主要是針對特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)生的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過程，如用戶點(diǎn)擊某個(gè)按鈕的次數(shù)、閱讀某篇文章的時(shí)長等等。

埋點(diǎn)是一種常用的數(shù)據(jù)采集方法，它是為了滿足豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用而做的用戶行為過程及結(jié)果記錄。埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)采集的一種重要方法，并且是數(shù)據(jù)的起源，采集的數(shù)據(jù)常常用于分析產(chǎn)品的使用情況、用戶行為偏好等，于是延伸出用戶畫像、用戶推薦系統(tǒng)等數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

3.2?埋點(diǎn)流程

業(yè)務(wù)部門根據(jù)業(yè)務(wù)提出需求，產(chǎn)品經(jīng)理將需求整理為數(shù)據(jù)需求，并輸出數(shù)據(jù)需求文檔（DRD，Data Requirements Document）。接下來，產(chǎn)品經(jīng)理就跟數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行需求評審，評審?fù)ㄟ^與否，會(huì)后都要給相關(guān)人員發(fā)送需求評審紀(jì)要郵件。

評審?fù)ㄟ^之后，產(chǎn)品經(jīng)理需要跟開發(fā)工程師確定開發(fā)時(shí)間，并發(fā)送排期郵件。開發(fā)完成后，測試工程師、數(shù)據(jù)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理需要驗(yàn)證是否完整且準(zhǔn)確，并提交驗(yàn)收報(bào)告。功能上線后，產(chǎn)品經(jīng)理或開發(fā)工程師需要發(fā)送上線郵件。如下圖。

3.2?如何埋點(diǎn)

怎么埋呢？從業(yè)務(wù)角度出發(fā)，劃分五個(gè)角度：

• Who：對行為的發(fā)起者進(jìn)行標(biāo)識(shí)，一般使用賬號(hào)或設(shè)備號(hào)進(jìn)行標(biāo)識(shí)。賬號(hào)是常用的方式，通過身份證號(hào)、手機(jī)號(hào)、賬號(hào) ID 等信息區(qū)分用戶；設(shè)備號(hào)多用于不需要登錄的產(chǎn)品，通過設(shè)備的編碼來區(qū)分用戶。
• When：記錄行為是什么時(shí)候發(fā)生的，一般使用服務(wù)器時(shí)間，即 Unix 時(shí)間戳記錄行為發(fā)生時(shí)間。它是全球統(tǒng)一時(shí)間，不受地區(qū)的干擾。
• Where：記錄行為發(fā)生的地點(diǎn)，一般通過 GPS 進(jìn)行定位，或者通過設(shè)備 IP 判斷用戶位置。
• What：指用戶行為的具體內(nèi)容是什么，比如用戶閱讀一本書，那么購買的書名是什么？價(jià)格是多少？哪個(gè)出版社出版等信息。
• How：行為是怎么發(fā)生的，一般包含在行為名稱中，如提交某訂單，也有若干行為是可以通過多種方式完成，如解鎖iPhone，可以輸入密碼解鎖，也可以刷臉解鎖，無論使用哪種方式都是一種可以記錄的信息。

3.3?案例：瀏覽APP首頁行為埋點(diǎn)

針對瀏覽某電商 APP 首頁行為，從五個(gè)角度分析，分為特有指標(biāo)和公共指標(biāo)兩類，如下圖。

3.4?案例：支付訂單行為埋點(diǎn)

針對支付訂單行為，從五個(gè)角度分析，分為特有指標(biāo)和公共指標(biāo)兩類，如下圖。

04 數(shù)據(jù)分析

4.1?什么是數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論，并對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。簡單地說，就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在一些看似雜亂無章的數(shù)據(jù)背后的信息挖掘出來，提煉出目標(biāo)對象的內(nèi)在規(guī)律。對于企業(yè)來說，數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)在于創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值，驅(qū)動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)增長。

4.2?數(shù)據(jù)分析方法

我們以一個(gè)電商網(wǎng)站為例，用數(shù)據(jù)產(chǎn)品對該網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后使用常見的數(shù)據(jù)分析方法分析，如漏斗分析、留存分析、時(shí)間分析、用戶畫像、渠道分析、分布分析等分析方法。

4.2.1 漏斗分析

漏斗分析能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)，以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各業(yè)務(wù)流程的用戶轉(zhuǎn)化率情況，是一種重要的流程式數(shù)據(jù)分析模型。漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于用戶行為分析中，例如渠道質(zhì)量評估、產(chǎn)品銷售等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營與數(shù)據(jù)分析工作中。

比如：對于電商產(chǎn)品來說，最終目的是讓用戶購買商品，但整個(gè)流程的轉(zhuǎn)化率由每一步的轉(zhuǎn)化率綜合而定。這時(shí)，我們就可以通過漏斗分析模型進(jìn)行監(jiān)測。如下圖所示，我們可以觀察用戶在每一個(gè)層級(jí)上的轉(zhuǎn)化率，尋找轉(zhuǎn)化路徑的薄弱點(diǎn)，優(yōu)化產(chǎn)品，提升用戶體驗(yàn)，最終提升整體的轉(zhuǎn)化率。

4.2.2 留存分析

留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，即由初期的新用戶轉(zhuǎn)化為活躍用戶、忠誠用戶的過程。隨著統(tǒng)計(jì)數(shù)字的變化，相關(guān)人員可看到不同階段的用戶變化情況，從而判斷產(chǎn)品對用戶的粘性。

比如：對某電商平臺(tái)來說，用戶最近 30 日的 7 日留存率（如下圖），從圖中得知，用戶留存率較低。接下來，按照地區(qū)、年齡、行為等，將用戶分為不同的群體，觀察留存的區(qū)別，找到產(chǎn)品可優(yōu)化點(diǎn)。

4.2.3 事件分析

事件分析用來研究某事件的發(fā)生對企業(yè)的影響以及影響的程度。通常來說，事件分析包括事件定義與選擇、下鉆分析、結(jié)果等環(huán)節(jié)。

事件，是一個(gè)用戶在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)、某個(gè)地方、以某種方式完成了某個(gè)具體的事情。它的關(guān)鍵因素是Who、When、Where、What、How。

比如：運(yùn)營人員發(fā)現(xiàn)過去 30 日支付成功次數(shù)波動(dòng)較大（如下圖）。這是企業(yè)可以先定義事件，通過篩選條件配送方式為 “自營”，再從其他多個(gè)維度細(xì)分下鉆，如 “商品ID”、“訂單金額”、“是否使用優(yōu)惠券” 等。當(dāng)進(jìn)行細(xì)分篩選時(shí)，異常數(shù)據(jù)無處遁形。

以上是三種常用的數(shù)據(jù)分析方法，在不同行業(yè)中，它們常常以不同的樣式展示出來，當(dāng)我們面對不同的問題時(shí)，需要清楚地知道哪個(gè)或哪幾個(gè)方法最為有效，需要結(jié)合具體場景靈活運(yùn)用，沒有最好的分析方法只有最適合的。

本文由 @貓耳朵 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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