认识达内从这里开始

企业的发展离不开数据的支持，所以能够定期进行数据收集和数据分析对于企业运营推广具有很重要的意义。所以我们今天就来了解一下，在数据收集完成之后，如何通过数据分析来打造完善的分析流程。

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我们在进行数据分析的时候，首先要确定数据分析的产品和针对该产品都有哪些kpi数据是关键点。

1.明确要验证的业务/功能

业务区分上，除市场份额、用户数等大家共同追逐的目标之外，互联网金融领域，更看重的可能是资金保有量、申购量、用户财富指数等;电商行业，更看重的可能是购买量、购买频次、复购周期等;社交类产品，更看重的可能是用户活跃程度、社区健康度和可持续性……

2.明确衡量指标

明确了业务/目标，下一步要确定的，就是选择合适的衡量指标。以下举例说明几个类型的指标：

A.转化率

转化率一般可分为注册转化率、申购转化率、场景用户转化率、入口转化率等，亦即“路转粉”的过程。当然，我们在选择用户时，大多数情况下会有倾向性地面向潜在目标用户以提升转化率。

B.活跃度

活跃度可分为用户登录/访问频次、场景设置频次、申购/购买频次、互动频次等，主要是看用户在产品上的留存和活跃程度，比如用户近30天内登录过10次，用户近90天内发生了30次申购行为。

C.健康度

会员体系需要拟合升降级曲线，一般达到的效果就是升级先易后难，降级留有一定buffer值。升级太快降级太慢有导致体系被击穿、成本hold不住等风险，升级太慢降级太快用户不买账没粘性。升降级速度，体现的是该产品的健康程度。

D.流失

很多产品上线一段时间后，发现流失率越来越高，但又无从下手解决问题。这个时候可关注用户的流失节点：用户主要是在哪一步开始流失的，用户流失的集中时间点是在什么时候，从流失节点着手进行产品优化、适当的流失挽留堵漏等操作。

E.渠道触达

产品上线后，触达用户的渠道多种多样：公众号消息、短信、push、广告投放等，统计分析各渠道的触达率和转化率，可为接下来的用户分层精细化运营提供更有效的辅助信息。

3.寻找对比数据

没有利弊衡量标准的效果评价，都是耍流氓。一款产品上线效果，要看到其中的利弊，并且找到合适的参照物来对比效果，才可以做出评价和结论，而这个标的，可以是：

竞品、自身的历史数据、行业内默认的标准等。

4.明确获取数据渠道

产品活跃点击流：在看用户转化、登录访问等产品的活跃数据时，我们采用用户数为计算维度，这个时候，用相对简单的点击流埋点，一般都可以满足需求;

用户属性渠道号：在申购金额、购买数量和金额、评论互动等带有用户属性的场景下，需要适当深挖，这个时候，渠道号是最好的埋点方式;

定性定量用问卷：探究用户行为，了解用户主观操作的原因时，如果能够覆盖到较大的样本量，可以选择问卷的方式进行;

广义普适第三方：有一些第三方数据平台，如友盟、TalkingData、百度指数等数据平台，在看一些大数据类型的东西，可以为我们所用。

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