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 以流量為中心、野蠻的運(yùn)營時(shí)代已經(jīng)結(jié)束，接下來的時(shí)代是以科學(xué)的數(shù)據(jù)作為依據(jù)，圍繞著用戶緊緊做精細(xì)化的運(yùn)營時(shí)代。

我之前在文章《后產(chǎn)品時(shí)代的運(yùn)營之道：數(shù)據(jù)分析的五種方法論》提到：

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營是未來運(yùn)營的趨勢，也是我們運(yùn)營人的一個(gè)分水嶺，在運(yùn)營的刀耕火種時(shí)代已經(jīng)趨于沒落的時(shí)候，精細(xì)化運(yùn)營以及變得尤為重要，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策是我們運(yùn)營人必須要面對的挑戰(zhàn)也是我們要下意識學(xué)的一門技能。

但也是很多剛進(jìn)入運(yùn)營領(lǐng)域的新人一個(gè)頭疼問題，因?yàn)樗婕暗降臄?shù)據(jù)分析方法、方法論、邏輯分析能力以及一些工具的使用，而且一堆數(shù)據(jù)也是很多運(yùn)營人員不愿面對的。本章節(jié)我們就從如何獲取數(shù)據(jù)、如何分析數(shù)據(jù)以及一款產(chǎn)品都關(guān)注哪些數(shù)據(jù)維度。

一、數(shù)據(jù)從哪里獲取

在我們分析數(shù)據(jù)之前，就必須得有數(shù)據(jù)供我們分析，所以我們就得拿到數(shù)據(jù)，怎么拿到呢?

數(shù)據(jù)的來源渠道主要有兩種：

自有數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)——公司自有的數(shù)據(jù)是最源質(zhì)化的數(shù)據(jù)，也是最可靠、最全面的。一般而言，有條件的情況下都是以內(nèi)部數(shù)據(jù)為準(zhǔn);

第三方數(shù)據(jù)分析工具，這個(gè)是借助外部工具獲得數(shù)據(jù)。

下面給大家介紹主要5款的數(shù)據(jù)分析工具：

1.友盟

支持iOS、Android應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

2.Growingio

growingio強(qiáng)大的地方在于無需埋點(diǎn)，就可以獲取并分析全面、實(shí)時(shí)的用戶行為數(shù)據(jù)，以優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)精益化運(yùn)營。

3.應(yīng)用雷達(dá)

僅針對iOS，查看App Store總榜和分類排名。查看產(chǎn)品在App Store 里的搜索度得分，評判ASO效果的標(biāo)準(zhǔn)之一。

4.百度移動(dòng)統(tǒng)計(jì)

支持ios和android平臺。另外，開發(fā)者在嵌入統(tǒng)計(jì)SDK后，可以對自家產(chǎn)品進(jìn)行較為全面的監(jiān)控，包括用戶行為、用戶屬性、地域分布、終端分析等。

5.酷傳

僅支持android平臺應(yīng)用監(jiān)控。開發(fā)者可以查看應(yīng)用在主流市場下載量、排名、評分評論、關(guān)鍵詞排名等數(shù)據(jù)，還能系統(tǒng)地與同類競品進(jìn)行數(shù)據(jù)對比。

當(dāng)然了，數(shù)據(jù)分析工具不止這5款，如果你們正在使用其他的，也是可以的。使用分析工具我們可以得到以下內(nèi)容：

記錄那些點(diǎn)擊信息，包括沒有與網(wǎng)站產(chǎn)生交互的信息;可直接生成鏈接的百分比，點(diǎn)擊分布圖和熱力圖;可統(tǒng)計(jì)用戶的懸停，將用戶潛在行為可視化

獲取數(shù)據(jù)的方式其實(shí)多種多樣，關(guān)鍵在于，作為運(yùn)營人員要了解什么樣的數(shù)據(jù)是重要的，對于這些數(shù)據(jù)的前后關(guān)聯(lián)，是怎樣的，這是一個(gè)聯(lián)動(dòng)的過程，不是一個(gè)單一的行為。

有了這些數(shù)據(jù)之后，我們該怎么去分析這些數(shù)據(jù)呢?哪些是可以為我們所用的額，又有哪些是可以剔除掉的。

二、如何分析現(xiàn)有的數(shù)據(jù)

從第三方數(shù)據(jù)分析工具或者自家的分析后臺拿到這些數(shù)據(jù)后 ，該怎么去分析呢?我相信很多運(yùn)營人在拿到數(shù)據(jù)時(shí)，都是沒多少思路的。要么胡子眉毛一把抓，要么無從下手。這都是缺少分析思路的表現(xiàn)，需要宏觀的方法論和微觀的方法來指導(dǎo)。

在上幾期的文章中，在藝林小宇的文章《「后產(chǎn)品時(shí)代的運(yùn)營之道」數(shù)據(jù)分析的那些方法論》中，羅列在我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)經(jīng)常會使用到方法論，這些方法論在我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)扮演宏觀指導(dǎo)的角色。所以說在我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，應(yīng)該先找到適合自己的方法論進(jìn)行指導(dǎo)。主要會用到的方法論：

1. PEST分析法：用于對宏觀環(huán)境的分析，包括政治(political)、經(jīng)濟(jì)(economic)、社會(social)和技術(shù)(technological)四方面。
2. 5W2H分析法：何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何時(shí)(When)、何地(Where)、如何就(How)、何價(jià)(How much)。
3. 邏輯樹分析法：把問題的所有子問題分層羅列。
4. 4P營銷理論：分析公司的整體營運(yùn)情況，包括產(chǎn)品(product)、價(jià)格(price)、渠道(place)、促銷(promotion)四大要素。
5. 用戶行為理論：主要用于網(wǎng)站流量分析，如回訪者、新訪者、流失率等，在眾多指標(biāo)中選擇一些適用的。
6. AARRR(增長黑客的海盜法則)：精益創(chuàng)業(yè)的重要框架，從獲取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、變現(xiàn)(Revenue)和推薦(Referral)5個(gè)環(huán)節(jié)增長。

數(shù)據(jù)分析的方法論很多，這里不能一一列舉;沒有***的方法論，只有最合適的。下面我詳細(xì)介紹一下 AARRR 方法論，對于精益化運(yùn)營、業(yè)務(wù)增長的問題，這個(gè)方法論非常契合。

對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品而言，用戶具有明顯的生命周期特征，我以一個(gè)APP為例闡述一下。

首先通過各種線上、線下的渠道獲取新用戶，下載安裝APP。安裝完APP后，通過運(yùn)營手段激活用戶;比如說首單免費(fèi)、代金券、紅包等方式。通過一系列的運(yùn)營使部分用戶留存下來，并且給企業(yè)帶營收。

在這個(gè)過程中，如果用戶覺得這個(gè)產(chǎn)品不錯(cuò)，可能推薦給身邊的人;或者通過紅包等激勵(lì)手段鼓勵(lì)分享到朋友圈等等。需要注意的是，這5個(gè)環(huán)節(jié)并不是完全按照上面順序來的;運(yùn)營可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要靈活應(yīng)用。AARRR的五個(gè)環(huán)節(jié)都可以通過數(shù)據(jù)指標(biāo)來衡量與分析，從而實(shí)現(xiàn)精益化運(yùn)營的目的;每個(gè)環(huán)節(jié)的提升都可以有效增長業(yè)務(wù)。

在使用這些數(shù)據(jù)分析方法論要明確他們的作用：

1. 理順分析思路，確保數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)體系化。
2. 把問題分解成相關(guān)聯(lián)的部分，并顯示它們之間的關(guān)系。
3. 為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的開展指引方向。
4. 確保分析結(jié)果的有效性及正確性。

再比如，我們在分析APP的數(shù)據(jù)維度時(shí)，會使用到趨勢分析法，因?yàn)橼厔莘治鍪亲詈唵巍⒆罨A(chǔ)，也是最常見的數(shù)據(jù)監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析方法。通常我們在數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品中建立一張數(shù)據(jù)指標(biāo)的線圖或者柱狀圖，然后持續(xù)觀察，重點(diǎn)關(guān)注異常值。在這個(gè)過程中，我們要選定***關(guān)鍵指標(biāo)，而不要被虛榮指標(biāo)所迷惑。

如果我們將我們分析的APP的下載量作為***關(guān)鍵指標(biāo)，可能就會走偏;因?yàn)橛脩粝螺dAPP并不代表他使用了你的產(chǎn)品。在這種情況下，建議將日活躍用戶作為***關(guān)鍵指標(biāo)，而且是啟動(dòng)并且執(zhí)行了某個(gè)操作的用戶才能算上去;這樣的指標(biāo)才有實(shí)際意義，運(yùn)營人員要核心關(guān)注這類指標(biāo)。

三、一款產(chǎn)品都關(guān)注哪些數(shù)據(jù)維度

我們都知道，運(yùn)營人每天都會跟各種各樣的數(shù)據(jù)打交道，那一款產(chǎn)品都有那些數(shù)據(jù)維度是我們經(jīng)常會分析到的呢?

一款產(chǎn)品(特指APP)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系一般都可以分為：用戶規(guī)模與質(zhì)量、渠道分析、參與度分析、功能分析以用戶屬性分析。

1.用戶規(guī)模和質(zhì)量的分析：包括總用戶數(shù)、新用戶數(shù)、留存用戶、轉(zhuǎn)化率。用戶規(guī)模和質(zhì)量是APP分析最重要的維度，其指標(biāo)也是相對其他維度最多，產(chǎn)品負(fù)責(zé)人要重點(diǎn)關(guān)注這個(gè)維度的指標(biāo)。

2.渠道分析主要是分析各渠道在相關(guān)的渠道質(zhì)量的變化和趨勢，以科學(xué)評估渠道質(zhì)量，優(yōu)化渠道推廣策略。渠道分析尤其要重視，因?yàn)楝F(xiàn)在移動(dòng)應(yīng)用市場刷量作弊是以及業(yè)內(nèi)公開的秘密。渠道分析可以從多個(gè)維度的數(shù)據(jù)來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時(shí)長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據(jù)數(shù)據(jù)找到最適合自身的渠道，從而獲得***的推廣效果。

3.參與度分析主要是分析用戶的活躍度，分析的維度主要是包括啟動(dòng)次數(shù)分析、使用時(shí)長分析、訪問頁面分析和使用時(shí)間間隔分析。

4.功能分析主要包括：

功能活躍指標(biāo)：某個(gè)功能的活躍用戶，使用量情況;功能驗(yàn)證;對產(chǎn)品功能的數(shù)據(jù)分析，確保功能的取舍的合理性。

頁面訪問路徑：用戶從打開到離開應(yīng)用整個(gè)過程中每一步驟的頁面訪問、跳轉(zhuǎn)情況。頁面訪問路徑是全量統(tǒng)計(jì)。通過路徑分析得出用戶類型的多樣、用戶使用產(chǎn)品目的的多樣性，還原用戶目的;通過路徑分析，做用戶細(xì)分;再通過用戶細(xì)分，返回到產(chǎn)品的迭代

漏斗模型：是用于分析產(chǎn)品中關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率，以確定產(chǎn)品流程的設(shè)計(jì)是否合理，分析用戶體驗(yàn)問題。用戶轉(zhuǎn)化率的分析，核心考察漏斗每一層的流失原因的分析。通過設(shè)置自定義事件以及漏斗來關(guān)注應(yīng)用內(nèi)每一步的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數(shù)據(jù)，可以針對性的優(yōu)化轉(zhuǎn)化率低的步驟，切實(shí)提高整體轉(zhuǎn)化水平。

5.用戶屬性分析不管在我們的產(chǎn)品啟動(dòng)初期，還是戰(zhàn)略的調(diào)整，分析用戶畫像都有著重要的意義。比如我們在產(chǎn)品設(shè)計(jì)前需要構(gòu)建用戶畫像，指導(dǎo)設(shè)計(jì)、開發(fā)、運(yùn)營;產(chǎn)品迭代過程需要收集用戶數(shù)據(jù)，便于進(jìn)行用戶行為分析，與商業(yè)模式掛鉤等等。

用戶屬性一般包括性別、年齡、職業(yè)、所在地、手機(jī)型號、使用網(wǎng)絡(luò)情況。如果對用戶的其他屬性感興趣的，可以到自的微信呢公眾號后臺或者其他諸如頭條、uc等后臺看用戶屬性都包含哪些維度。