這些都是本文作者在數(shù)據(jù)分析這條路上踩過的坑，作者進(jìn)行復(fù)盤與反思，供大家學(xué)習(xí)與參考。。

數(shù)據(jù)是產(chǎn)品的寶藏，數(shù)據(jù)分析就是產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，挖寶藏的過程。

「數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)」的這一整套流程，可能是產(chǎn)品經(jīng)理在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中最享受的部分了。而數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)源一般分為兩部分：一部分叫用戶行為數(shù)據(jù)，主要在APP的前后端埋點(diǎn)；另一部分，叫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，一般存儲在后臺數(shù)據(jù)庫。

這兩種數(shù)據(jù)，會(huì)隨著用戶的操作，源源不斷地產(chǎn)生。

比如：

筆者打開了某寶準(zhǔn)備買一把鍵盤，搜索之后，瀏覽了3頁商品，在某一頁商品的詳情里看到了鍵盤排行榜的入口。然后，發(fā)現(xiàn)排名第一的正是自己這款鍵盤，于是選型號、加入購物車，最后和本在購物車?yán)锏囊幌淝际咸K打水一起下單、支付，完成購買。

這一整套流程，筆者跳轉(zhuǎn)了8個(gè)頁面，進(jìn)行了8次點(diǎn)擊操作，觸發(fā)了n次信息流曝光，完成了一次電商線上購物流程，包括購物車收藏、訂單確認(rèn)、訂單支付等三個(gè)階段流程。

在這個(gè)流程中，前后端埋點(diǎn)會(huì)按時(shí)上報(bào)，在極少量損失的情況下，上傳到服務(wù)器并存儲在埋點(diǎn)數(shù)據(jù)表里。同時(shí)，筆者的訂單、交易、錢包、會(huì)員等相關(guān)數(shù)據(jù)，也因?yàn)檫@次交易的發(fā)生，做了相應(yīng)的變化。

APP的產(chǎn)品經(jīng)理，通過分析筆者這類用戶的行為數(shù)據(jù)，得出了以下結(jié)論：

• 用戶查看排行榜后，80%選擇對排行第一的產(chǎn)品進(jìn)行下單購買，15%選擇購買排名第二的產(chǎn)品，其它5%沒有發(fā)生購買。（行為數(shù)據(jù)分析）。
• 筆者在后臺被打上了高級用戶標(biāo)簽，這種用戶人數(shù)占活躍用戶數(shù)的30%，但貢獻(xiàn)了60%的交易額，同時(shí)這個(gè)標(biāo)簽群體的退貨率不到2%。（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析）。
• 84%的用戶在商品列表頁翻頁時(shí)，最多翻到4頁就選擇跳出，而最多翻頁的用戶，剔除極端異常數(shù)據(jù)后，一般是翻到10頁左右。通常搜索結(jié)果在10頁以上且發(fā)生購買的情況下，前五頁商品被下單的概率高達(dá)88%。（行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合分析）。

于是，產(chǎn)品經(jīng)理依照分析結(jié)論，按照產(chǎn)品優(yōu)先級，在下一個(gè)迭代中加入了「排行榜展示及詳情維度策略優(yōu)化」等需求，上線后新版本排行榜購買率提升1%，GMV同比新增0.02%。

以上就是數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的理想流程，但要實(shí)現(xiàn)這種設(shè)計(jì)流程，可能需要整個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)的傾力協(xié)作去做好數(shù)據(jù)體系的搭建。這個(gè)過程往往費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且有很多坑。

筆者總結(jié)了搭建數(shù)據(jù)體系過程中的三大常見難點(diǎn)，即：

1. 埋點(diǎn)流程及體系
2. 數(shù)據(jù)報(bào)表及后臺
3. 數(shù)據(jù)監(jiān)控及可視化

接下來我們將依次詳述。

一、埋點(diǎn)流程及體系

埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析的底層設(shè)施。

但埋點(diǎn)不是憑空出現(xiàn)的，埋點(diǎn)往往是研發(fā)同事一個(gè)個(gè)做上去的，是有一定開發(fā)量的。同時(shí)，也需要大量的測試人力來驗(yàn)證；否則，一兩個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)埋點(diǎn)錯(cuò)亂的話，后續(xù)的后果不堪設(shè)想。

那么有開發(fā)量，就代表有需求。

埋點(diǎn)的需求，一般來說是隨頁面需求走的；也就是說，通常不單單要做需求方案評審，還要做埋點(diǎn)評審。由數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，對每次有頁面變更需求的埋點(diǎn)文檔進(jìn)行評審。

埋點(diǎn)文檔，一般是隨需求文檔，由需求提出的產(chǎn)品經(jīng)理來撰寫，形式不限。但主要目的是能夠標(biāo)注清楚每一個(gè)點(diǎn)位的位置、上報(bào)邏輯、上報(bào)字段參數(shù)。

通常有頁面跳轉(zhuǎn)關(guān)系的，叫頁面埋點(diǎn)。即筆者點(diǎn)擊商品列表頁的商品圖片，進(jìn)入商品詳情頁，此時(shí)APP就要上報(bào)這個(gè)埋點(diǎn)，假設(shè)編號為P02。

這個(gè)埋點(diǎn)的意思是，筆者從編號為P01的列表頁，通過點(diǎn)擊商品圖片，跳轉(zhuǎn)到編號為P02的詳情頁。同時(shí)，上報(bào)字段包括商品的參數(shù)good_id。

這時(shí)通過上報(bào)的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)，我們可以知道筆者從哪個(gè)頁面去到了哪個(gè)頁面，又查看了哪個(gè)商品，從哪個(gè)入口進(jìn)行下一步操作。

而APP內(nèi)不單單有頁面跳轉(zhuǎn)，還有同一頁面的操作和信息的曝光。

當(dāng)筆者在購物車頁面時(shí)，發(fā)現(xiàn)自己之前添加了一把鍵盤，但是沒有今天看到的喜歡，于是在購物車頁面選取那個(gè)鍵盤進(jìn)行了刪除。這個(gè)時(shí)候，就需要上報(bào)事件埋點(diǎn)，并攜帶被刪除商品的good_id及加入購物車時(shí)間等參數(shù)，假設(shè)埋點(diǎn)編號為C01。也就是說，在購物車頁面（假設(shè)為P03）下，有N個(gè)事件。其中，刪除事件的埋點(diǎn)編號為C01，上報(bào)時(shí)攜帶了刪除商品信息等字段。

在曝光方面，筆者在瀏覽商品列表時(shí)，并沒有把第三頁的商品看完，只看到了前三個(gè)，還有后3個(gè)沒有曝光在筆者的手機(jī)屏幕上。于是，在筆者手機(jī)屏幕停下的時(shí)候，一次曝光埋點(diǎn)被上報(bào)了，這次上報(bào)的商品信息僅包括3個(gè)商品，并不包括此頁面還沒有曝光的后三個(gè)。

以上我們分別講述了：埋點(diǎn)文檔，以及埋點(diǎn)文檔包括的頁面埋點(diǎn)、點(diǎn)擊事件埋點(diǎn)和曝光事件埋點(diǎn)。

通過規(guī)范埋點(diǎn)流程、定義埋點(diǎn)需求、完善埋點(diǎn)系統(tǒng)的方式，才能建立起一個(gè)APP進(jìn)行用戶行為數(shù)據(jù)分析的必要底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二、數(shù)據(jù)報(bào)表及后臺

和埋點(diǎn)需求一起確認(rèn)的，應(yīng)該還有報(bào)表需求，因?yàn)閮烧呤窍噍o相成的。

埋點(diǎn)是報(bào)表分析的基礎(chǔ)，而報(bào)表分析提供了埋點(diǎn)的思路和方向。一個(gè)產(chǎn)品功能往往承載了指標(biāo)提升的任務(wù)，比如上面說到的排行榜，可能是為了拉升下單轉(zhuǎn)化率。

而該目標(biāo)是否實(shí)現(xiàn)，是要靠數(shù)據(jù)報(bào)表來體現(xiàn)的。比如為了衡量排行榜的產(chǎn)品價(jià)值，我們可以搭建一個(gè)時(shí)間維度的報(bào)表，字段諸如：排行榜入口曝光量、排行榜引流其它商品量、排行榜跳轉(zhuǎn)購物車量、排行榜直接購買量等。

只要產(chǎn)品核心價(jià)值不變，往往上述需要定期分析的數(shù)據(jù)指標(biāo)就不會(huì)變。這個(gè)時(shí)候，做成報(bào)表就會(huì)節(jié)省很多重復(fù)工作，也更加方便跟產(chǎn)品之外的人來匯報(bào)，或發(fā)定期報(bào)表給關(guān)聯(lián)方進(jìn)行知會(huì)。

但報(bào)表并不是數(shù)據(jù)分析的全部，還有部分無法固化下來的內(nèi)容。比如，短期運(yùn)營活動(dòng)的數(shù)據(jù)、ABtest的數(shù)據(jù)、其它維度的靈活數(shù)據(jù)分析等。

短期運(yùn)營活動(dòng)的數(shù)據(jù)很好理解，一般都周期較短，可能加工成報(bào)表的開發(fā)時(shí)間比活動(dòng)時(shí)間都長，故臨時(shí)手工支持即可。ABtest也一樣，有專門的ABtest分析系統(tǒng)，且動(dòng)作偏過程化，沒有定論，不建議體現(xiàn)在報(bào)表中。

而其它靈活維度的數(shù)據(jù)分析，比如新增事件、位置調(diào)整等，就需要埋點(diǎn)分析后臺來支持，待方案穩(wěn)定落地后，再逐步提需求到報(bào)表中。

一般的數(shù)據(jù)分析后臺，比如天眼、神策等，這種平臺已經(jīng)把常用的分析方法和功能沉淀下來了。接入APP后，產(chǎn)品經(jīng)理可以在管理后臺快速上手進(jìn)行分析。

具體的分析維度，要根據(jù)目標(biāo)來定。比如內(nèi)部產(chǎn)品，可能不需要看留存等數(shù)據(jù)，更多需要關(guān)注漏斗轉(zhuǎn)化和性能，而C端產(chǎn)品，留存分析就重要一些。

三、數(shù)據(jù)監(jiān)控及可視化

除了分析，監(jiān)控和可視化也是很重要的。

數(shù)據(jù)監(jiān)控指的是，要定期跑一些數(shù)據(jù)看看，有沒有異常情況發(fā)現(xiàn)。比如，每小時(shí)跑一下排行榜打開的數(shù)據(jù)，如果排行榜人均打開次數(shù)10次左右，而某天有個(gè)別用戶單日打開100次，那可能是異常數(shù)據(jù)，要追查原因了?？纯词墙y(tǒng)計(jì)問題，還是機(jī)器刷量，再對癥下藥來解決。

可視化通常是在報(bào)表基礎(chǔ)上，更進(jìn)一步的表現(xiàn)形式。

通?？梢暬袔追N：表達(dá)一串操作的衰減情況時(shí)，通常采用漏斗模型；表達(dá)功能用量或關(guān)鍵數(shù)據(jù)時(shí)，通常采用線裝狀趨勢圖，來表達(dá)增減趨勢情況；分析渠道占比或其它橫向類比時(shí)，往往采用餅狀圖，這些都是最基本的可視化形態(tài)。

更高級的可視化應(yīng)用有很多，比如我見過的有動(dòng)線系統(tǒng)。

動(dòng)線起源于商業(yè)地產(chǎn)：在商場中，某一個(gè)顧客從入口到逛街到購買到出口的全流程，他行動(dòng)的線路，就叫顧客動(dòng)線。

依據(jù)對動(dòng)線的分析，商場的每一個(gè)門店、每一個(gè)樓梯、每一個(gè)收銀臺的位置設(shè)置都有講究的，能夠最大化用戶體驗(yàn)，最大化購物轉(zhuǎn)化率。

同樣，在APP中用戶也存在一定動(dòng)線。比如用戶同樣完成一個(gè)購買行為，可能是通過列表頁-詳情頁-購物車-付款的動(dòng)線，也可能是通過活動(dòng)頁-詳情頁-直接下單-付款的動(dòng)線。

如果能夠把這些動(dòng)線通過可視化的方式展示出來，我們就可以看出動(dòng)線之間的關(guān)系，以及每條動(dòng)線的優(yōu)劣勢，從而跳脫出現(xiàn)有功能，而從整體規(guī)劃這個(gè)流程的最優(yōu)動(dòng)線。

類似的可視化手段還有熱力圖，可以看到用戶在某一個(gè)頁面的點(diǎn)擊情況，從而分析出用戶的真實(shí)操作和我們產(chǎn)品設(shè)計(jì)的視覺引導(dǎo)之間的關(guān)系。如果存在偏差，可以有目的性地來調(diào)整視覺和交互。

總結(jié)

數(shù)據(jù)分析，是有范圍和目的性的；也就是說，一個(gè)團(tuán)隊(duì)要先有數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的需求，才能培養(yǎng)起全員的意識，才能建立起數(shù)據(jù)分析和埋點(diǎn)的機(jī)制，才能建設(shè)好底層埋點(diǎn)等設(shè)施。

埋點(diǎn)的方式，根據(jù)頁面和場景的不同，采用最合適的方法，其核心是業(yè)務(wù)目標(biāo)或用戶行為目標(biāo)的反饋，要從產(chǎn)品價(jià)值進(jìn)行梳理。

通過報(bào)表、監(jiān)控和可視化，能夠洞察到產(chǎn)品運(yùn)行中的機(jī)會(huì)點(diǎn)和優(yōu)化點(diǎn)，逐步走向最優(yōu)。

如果你作為一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，想做好團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析工作，就從以上幾項(xiàng)入手吧。

希望能夠幫到你，感謝閱讀。

#專欄作家#

筆者先生，微信公眾號：產(chǎn)品之術(shù)，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。金融業(yè)資深產(chǎn)品經(jīng)理，對職涯規(guī)劃與個(gè)人發(fā)展有豐富經(jīng)驗(yàn)，產(chǎn)品涉獵廣泛，ERP、金融領(lǐng)域較多。

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