大数据分析，是互联网从业者必须具备的一项基础技能，只有掌握数据分析，做项目才能更科学化、对于项目的预判，能够更准确的把握。今天分享的这些数据分析工具，是我们分析项目经常用的工具，毫无保留的分享给大家，希望大家在操作项目的过程中熟练的使用这些工具。 定能够让你在网赚道路上无往不胜。1、百度指数第一款必备工具。百度指数，我们在查询某一些关键词的时候，首要考虑的就是百度的数据如何，因为百度这个搜索引擎在互联网搜索引擎中占据的份额最大，数据精准度高。检索的很多关键词以及一些热点词的数据对比，都能直观展现出来，通过人群、年龄、性别、兴趣爱好、地域等更为详细的信息，方便我们做出更理智的判断。

2、微指数我们在查询一些关键词的时候，要分析社交数据。对于产品传播非常重要，通过调查数据，我们知道如何把握住当今热点，让产品蹭热度飞一会，是很多商家考虑的问题。新浪微博旗下产品微指数，可以很容易帮我们把控热点关键词。让我们清楚地看到近七天趋势如何，及时对产品做出调整。

3、阿里指数我们在操作某宝店铺项目的时候，需要分析更多的数据，来确定标题内容如何定位优化，用户检索更为简单，如何蹭热点关键词飞上那么一会儿，如何引爆流量做核心爆款。这个跟成交量有非常大的关键，哪类行业有哪些关键词在搜索时上升幅度比较快，很有潜力，知道这些信息后，我们都需要提早的布局。等相关的关键词上升到一定幅度时，我们恰好出现在热点上，在用户检索时很容易爆单。这个数据分析工具是中小卖家逆袭的机会。一定要好好研究。

4、腾讯指数BAT三大巨头，柒点哥介绍两家了，怎么可能缺少 TX 指数，TX 旗下的各类产品琳琅满目，自然对数据掌握的精准程度不是一般企业可以比拟的。算得上行业顶尖了。但是目前为止使用腾讯指数分析的用户实在少之又少，大部分人不知道这个功能，今天柒点哥告诉大家，腾讯确实有指数分析的功能。而且可以从九大品类开始分析数据，可以说是一款很强大的运营工具。

5、爱站网爱站网：是一个综合性的数据分析平台。我平常都在用这个网站分析一些网站相关的信息，比如，网站收录状况，PR值，域名信息，友情链接等一些数据。但是最长用的一个功能就是长尾关键词发掘。这项功能有助于我们通过主关键词，发掘带流量的附属关键词的状况，类似于百度推广后台的数据分析。非常不错的免费工具，大家以后可以常用。

6、QQ指数QQ指数是一款基于QQ平台用户数据分析的移动端指数类产品，定位于洞察QQ平台上年轻人最新、最热、最关注的社交内容，通过分析QQ平台上用户公开发表的说说、评论及搜索、浏览等行为数据，发现年轻人的热点趋势及舆论风向，透过QQ指数可以快速掌握年轻人的兴趣喜好和行为习惯等信息。作为T讯旗下最为核心的产品，对于我们互联网人士来讲，把它称为流量的天堂，只要随便找一个平台来操作产品，坚持一段时间都能暴富的。所以研究T讯系的核心产品，离不开QQ指数这个工具，对于我们把控QQ流量热点的趋势有很好的帮助，是非常重要的营销利器。

QQ指数官方账号：qq搜索框搜索 QQ指数，关注公众号即可查询，主要是带认证图标的那个。7、微信指数微信指数是微信官方提供的基于微信大数据分析的移动端指数。2017年3月23日晚，微信官方推出了“微信指数”功能。作为T讯旗下，第二个核心产品，微信可以说是后来者居上，各种苗头都表明要赶超QQ的趋势，对于我们互联网人士来讲，这是最好的变现渠道。因为很多网赚项目，最后结款的地方都是在微信端成交的。所以我们非常有必要来分析他的数据，基于微信推出了这一功能，让我们省了很多分析微信数据的时间。

微信指数官方渠道：小程序搜索微信指数8、安卓权重榜我们操作的一些项目，免不了在APP上操作，但是这个平台流量如何，以及人群属性，都很难预估。但是我们又必须了解数据才能够伸缩有度，所以我常用的这款APP数据软件，就能够给我带来客观的数据。

9、新榜以榜单为切口，新榜向众多500强企业、政府机构提供线上、线下数据产品服务，“号内搜”、“新榜认证”、“分钟级监测”获得广泛应用。在协同内容创业者商业化方面，新榜依托数据挖掘分析能力，建立用户画像和效果监测系统，连接品牌广告主和品牌自媒体。作为公众号的运营者，我特别注重公众号的分析，以及项目渠道的发掘。新榜作为专业的内容数据提供商，我是经常会使用他来分析数据，查看某些公众号潜力，随时观察它的盈利模式以及动向。

10、梅花网作为互联网人士，写文章投放广告，是我经常要做的事情，但是如何让广告的每一分钱都花到潜在客户身上，是我经常要考虑的。如何知道同行在哪里投放广告，也是我所关心的，梅花网是广告监测比较专业的网站，我经常用来分析广告数据，在这里推荐给大家。

总结：以上的十个工具呢，就是我经常用到的数据分析工具。我认为这是每一个互联网从业者都具备的基本功，用好数据分析，操作项目更加的事半功倍。但是用的时候不能太死板，可以结合起来相互用。实干派动手做，花架子空叹息，让技术为你工作。赚钱的玩法很多，只有思路够宽，你才能走的更远。没赚到钱，并不是文章干货不够，而是你懂得太少了。 保持空杯心态，永远在进步。

本文是关于数据分析驱动增长的模型框架的总结，用一张表把数据分析驱动增长相关目标和方法进行呈现和总结， 希望对你的产品建立运营数据分析工作有帮助和参考。

1 背景

对于任何一个新产品从市场调研，痛点分析，产品定位，MVP产品设计和产品实现后，业务增长和商业价值增长将作为团队的核心任务，增长的方法除了和客户保持高频和有效的沟通进行产品优化和价值挖掘以外，建立匹配的科学的数据分析体系是保持产品增长的高效的手段之一。

表格整理截图信息如下：

如上内容是个人在工作中对于数据分析驱动增长的目标以及方法的整理，不足之处，欢迎一起讨论指正。

2 产品数据分析准备

产品在建立数据分析体系之前，产品本身的要有相对清晰的市场定位、核心痛点解决业务流程实现，包括客户群和市场容量的预估、竞品分析等动作，这样产品运营数据分析的业务体系才有基础的方向和目标。

举例：一款针对中小企业的在线营销宣传H5的工具产品。

客户对象：中小企业。核心痛点：企业在营销宣传时制作在线宣传册的繁琐、费时。市场预估：中小企业在企业营销宣传，有多少企业会使用在线宣传营销工具，不同类型的企业在在线营销时支出的成本每年/每季度是多少，可以参考一部分的外部分析数据，比如易观数据、互联网开放数据分析 平台等。竞品分析：类似的产品的市场和营销情况，核心卖点，市场容量，市场占比等等，找到合适自己的差异化的产品卖点。

根据上面的分析找到合适自己的差异化卖点，并寻找自己相应的种子客户群。

3产品数据分析驱动增长的目标明确

在互联网的比较流行的数据分析驱动增长的 AARRR模型 已经比较成熟，贯穿整个产品生命周期，具体的细节不详述。

在这里需要说明的是，数据分析 AARRR增长模型是一套工具方法论，但是我们不能忘记我们的数据分析的起点和初衷：产品/市场，业务持续增长（商业价值的持续变现以及客户价值的平衡）。

在产品生命周期中建议的核心关注指标：

产品的成长初期时：重点关注用户激活率、和留存率，求质量。等待经历若干个周期迭代后，慢慢保证高留存率后。产品成长爆发期时：重点关注用户获取率 和留存率，求高效增长。产品口碑爆发期时：重点关注传播推荐，尝试病毒式增长。产品成熟收割期时：重点关注用户增加收入 和 留存率，求客户价值和商业价值变现的平衡。

当然在上面的产品生命周期中，我们需要不断观察数据，并保持和客户的高频沟通，并及时了解市场中竞争对手的变化和客户需求的变化，根据市场和产品的变化调整产品策略、运营策略。

4 产品数据分析驱动增长的方法说明

产品数据分析驱动产品增长的原则：数据分析必须以业务场景和业务目标为起点，业务决策作为终点，数据本身是没有意义的，数据比对分析和挖掘才有价值。

（1）数据分析的模式和方法：

单项分析：趋势洞察、渠道归因、链接标记、漏斗分析、热图分析、分群分析、A/B分析、留存分析组合分析：针对某个细分点，进行多维度组合分析。比如对于某功能、某页面做留存、转化、活跃分析。用户场景分析：时间、地点、需求。 举例：1、早上上班路上 2、用户合约快到期时专题分析：用户体验分析 、产品问题分析、销量增长分析等建模分析：流失预警分析、用户激活分析、付费决策分析等

（2）数据分析的内容和分类：

以用户行为中心：用户行为事件、渠道、产品功能点击、事件分析、用户场景分析、用户行为轨迹、页面流、路径分析、活跃用户分析、用户分群、用户分层、用户细查、用户决策模型。以流量访问为中心：PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长、热点图、页面升降榜、页面频道流转、用户访问地域、访问终端、访问来源、新老访客、活跃度等。以用户生命周期为中心：新用户、激活用户、活跃用户、衰退用户、流失用户，分析各个人群的数量，分析对应的关于产品、用户行为、转换、留存、注册相关等分析。以用户分群分层为中心：按照新用户、使用用户、活跃用户、付费用户、高价值贡献付费用户分层，按照年龄、地域、消费能力、习惯、进行分群。分析各个人群的数量，分析对应的关于产品、用户行为、转换、留存、注册等相关分析。产品体验数据分析：功能活跃比、核心转化功能分析、产品体验分析报告（市场、客户需求、产品功能结构、交互体验、意见和建议），用户产品和功能体验调研报告。（主观的想法和建议，可以做数据分析支撑和A/B 测试）。业务运营数据分析：业务目标达成分析和总结、活动转化效率评估、软文阅读和分享次数分析、活动策划分析等。技术运营迭代分析：需求上线成功率、上线时长、需求响应时长、迭代周期、页面响应速度、上线后bug数、页面功能稳定性等。

5 产品数据分析驱动增长的工具和平台建议

对于上面的分析方法目前对于BAT等一线互联网公司有自己的内部大数据中心，支持营销、运营、产品的数据分析工具支撑。对于中小型成长型企业或者传统行业，建设一套完整的数据分析的工具支撑平台成本大、耗时长，建议使用第三方的免费或付费的工具平台。

对于第三方数据分析的工具平台主要分为两类：

以流量为核心第三方数据分析平台：GA、百度统计、友盟统计等（部分功能需要付费）。以用户行为为核心第三方数据分析平台：Growing IO、诸葛 IO、神策IO等（需要付费使用）。

以上工具平台均支持WEB、H5、移动客户端 统计，平台排名不分先后，仅供参考，团队根据自身情况合理选择使用第三方还是自己建设数据统计分析平台。

本文来自中国电子商务研究中心，创业家系授权发布，略经编辑修改，版权归作者所有，内容仅代表作者独立观点。

场景一：新入职的数据分析师

场景二：啥都没搞明白就被甩了一脸大活的数据分析师

场景三：被产品经理涮了的数据分析师

场景四：望眼欲穿的数据分析师

场景五：又被产品经理涮了的数据分析师（奇怪我为什么要说又呢）

场景六：说了那么多相杀总要有点相爱……也许吧

那么，填坑活动就结束了，下次发图，就说说数据分析师和数据工程师那些不得不说的故事吧，要等我填新坑哦~

道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。

层次区别：

“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；

“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；

“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；

“道”是指方向，是指导思想，是战略。

在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。

那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。

01 细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类， 一类逐步分析， 比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区； 另一类是维度交叉， 如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。

比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括： 时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种： 同比，环比，定基比。

例如： 本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型， 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征， 网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如： 在页面分析中，经常存在带？参数的页面。 比如： 资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。 快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如： 你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如： 重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心， 常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

产品的生命周期中各个阶段都伴随着产品数据的变化，产品经理根据这些产品数据来判断产品所在阶段并对后期的产品演进进行合理的规划；在产品需求分析阶段，产品经理可以通过数据分析来鉴别用户需求的真伪；在产品上线后，产品经理可以通过数据验证产品的功能价值并且让数据指导版本迭代。

针对不同的产品的业务形态有所差异，产品的核心数据也有所不同：比如视频产品侧重的是播放类的数据，如播放时长；电商类产品侧重订单量、交易额等。所以我们可以说，产品的数据分析是产品经理日常工作中必不可少的一环。那么产品有哪些数据指标？具体又该如何分析呢？

一、 产品的基础数据

产品的基础数据一般都是与产品APP相关的整体性的数据，用于检测产品的整体趋势，主要的基础数据有以下几项：

APP/APK下载量：针对客户端产品的数据指标，也称为装机量，是指产品客户端被下载到手机、pad等终端的数量，一般以拥有的独立USERKEY/USERID为一个有效的下载。APP/APK激活量：指用户完成有效下载后，点击客户端并首次成功启动软件的用户数量。APP/APK访问量：指一段时间内用户点击进入客户端的次数。APP/APK访问用户数：APP/APK访问量的去重数据，指一段时间内点击进入客户端的不同身份标识的用户数。人均访问时长： 用户在客户端内停留时间的平均值。同时在线人数：实时数据，即在该时间点正在使用产品的用户数，有时也用并发量来表示，用以衡量客户端可承载的同时在线人数。渠道数据：不同的渠道来源的下载量、访问量等，用以评估不同访问路径以及渠道带来的效果差异。

二、 产品的付费数据

产品的付费数据主要是根据用户的付费行为定义的数据指标，付费指标可以看出用户对于产品的认可程度，产品的盈利价值等，主要的付费数据有以下几项：

付费收入金额：某时段内用户付费的总额。付费用户数：某时段内发生付费行为的用户的总数。新付费用户数：某时段内新增的付费用户的数量。付费转化率=付费用户数/XX用户数，根据产品的业务形态，“XX用户数”可以为视频产品的“点播用户数”。付费率=付费用户数/活跃用户数（日、月）。ARPPU值（付费用户的平均付费值）=日付费收入/日付费用户数。ARPU值（活跃用户的平均付费）=日付费收入/日活跃用户数。收入占比=某单项收入/总付费收入。收入曲线：每日、每周、每月的付费曲线，通过观察付费的高峰期，针对性地进行营销活动；付费路径：分付费路径进行付费收入和付费用户数的占比统计，对占比较大的付费入口进行营销活动的露出，占比较小的入口进行产品侧的优化。

三、 产品的页面数据

产品的页面数据主要是根据用户在页面中的行为作出埋点，从而获取的数据；页面数据对产品的功能优化有很大的指导意义，主要的页面数据有以下几项：

PV（page view）：即页面浏览量，针对网站产品而言，，通常是衡量一个网站流量的主要指标；针对客户端产品，则是衡量某个页面的流量的指标。UV：(unique visitor)：即页面独立访问量，有称为独立访问用户，是PV经去重后得到的数据。页面平均停留时长：用户在该页面内停留时间的平均值。人均页读数：用户在进入客户端后到达的页面数的均值。跳出率 ：指用户在只访问了入口页面（例如软件登录页、开机引导页等）就退出客户端的访问量与所产生总访问量的百分比。页面转化率：页面中某个功能的点击量和到达该页面的访问量的百分比，如电商产品的商品详情页中“立即购买”按钮的点击量与商品详情页的访问量的百分比，就是商品详情页-“立即购买”的转化率。

四、 产品的用户数据

产品的用户数据主要是根据用户在各个阶段的角色的不同为维度进行定义的数据，主要的用户数据有以下几项：

注册用户数：指用户下载运行，并且完成注册的用户数。登录用户数：登录应用后至当前时间，至少登录过一次的用户数；活跃用户数：登录用户数-新增用户数；新增用户数：在某个时间段（一般为第一整天）新登录应用的用户数；日活：当日访客/总用户数。周活：7日内访客(去重)/总用户数。月活：30日内访客(去重)/总用户数。流失率 ：是指用户的流失数量与全部用户数量的比例。转化率 ：正式成为用户的数量和未知意向的潜在型客户的数量的比率。二跳率(一跳、二跳、三跳)：漏斗模型，没进入一个层级用户的流失率。留存率=登录用户数/新增用户数*100%（一般统计周期为天）次日留存率：（当天新增的用户中，在第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数第3日留存率：（第一天新增用户中，在往后的第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数，还可用7天，30为周期计算周留存率和月留存率。LTV（用户生命周期价值）=一段时间内的付费收入/一段时间内的新增用户数；一般指的是3日、5日、7日、14日、30日、60日、90日LTV，即用户首次登录到以上日期所带来的价值。

五、数据分析思路

有了上面提到的这些数据，仅仅是一个基础。更重要的如何利用这些数据，进行分析，从而获取对于产品的指导意义。要让这些数据有意义，首先要建立起产品的数据体系。做好客户端埋点，产品数据定义这些基本工作后，制定日常的数据监测机制。有了周期性的数据监测，才能从数据中发现问题，并深入分析问题，寻找解决问题的方法。

第一步，找到问题所在，我们要发现发生了什么问题？如一段时间内的用户留存率忽然降低。第二步，找到问题发生的原因，寻求为什么会发生这个问题？在用户层发现的问题，就需要下沉至功能层。如用户留存率降低的原因，是不是因为产品的功能无法满足用户的需求或者功能的改版增大了用户的学习成本。这个阶段中，要勇敢猜测，大胆求证。第三步，在可能的问题发生原因的基础上，通过产品或者运营的方式来尝试解决问题。第四步，在采取一定的解决问题的措施之后，要持续数据监测，通过数据观察措施的有效性；并及时调整措施，知道问题得到改善或解决。

按大众化的分法，产品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊。

一、初创期

初创期的重点在于验证产品的核心价值，或者说验证产品的假设：通过某种产品或服务可以为特定的人群解决某个问题。这个阶段应当遵循MVP(Minimum Variable Product) 的思想，以最小的成本来验证创业的想法，并根据用户的反馈快速迭代以调整解决方案，最终在数据上得到验证。

案例：

拿之前做的某款国外移动端论坛社交应用为例，产品在idea时期(12,13年左右)发现了论坛用户经常在吐槽从移动端Wap页访问论坛速度慢、广告多、完全没有移动端适配，于是我们提出假设：做一个App，连接论坛系统与用户，让论坛用户在移动端也能享受流畅的论坛访问体验，并且用户愿意为了这种体验付费。

于是在初期，整个产品完全围绕看帖、发帖两个核心场景进行挖掘，在论坛里进行宣传，售价$18，发现有许多用户为之付费，且这些用户的留存率达到60%+(当然与用户付费了有关)，有一半的用户使用时长都超过了70分钟。当时没过多久陆续出来了一些竞品 (Vbulletin团队，当时最大的论坛系统，开发了一个移动端的App，意图解决同样的问题)，但是没过多久都远远落在了我们后面，就是因为整个团队遵循MVP的思想，按用户反馈专心反复打磨看帖、发帖的流畅体验，获得了非常好的用户口碑并领先市场，也获得了某著名硅谷投资机构的投资。

关键数据——目标人群画像

除此之外，初创期可以通过接入一些第三方的应用监测SDK来了解初期用户群体的画像，从侧面验证用户群体与假设的目标用户群体特征是否一致，常见的是人口学属性(性别、年龄、学历、地域)。

案例：

今年4月初在和国内某健身类的APP的产品经理聊到， 该APP最初是一款健身、运动记步的工具App，在产品前期新用户的次日留存处于业内平均水平，在其观察到目标用户群体的画像时，发现女性用户明显比男性用户要多，且女性用户留存明显比男性用户要高。于是决定在产品策略上向女性用户倾斜，主攻女性健身、减脂、美容方向的功能以及内容推荐，产品整体次日留存率相比之前增长近100%。

同样，最近服务了一个鹅厂内部客户，他们开发了一款新产品，意在面向年轻人群体，结果却发现其用户年龄分布以青少年和老年人居多：

这正好与他们的用户渠道相关，原来他们有一款面向青少年和老年人的产品，为了给产品带来第一批用户，他们直接从老的产品将用户引流过来，结果发现他们并非产品的目标用户。

关键数据——留存率

在当前用户符合目标受众特征时，核心关注这些用户的留存率、使用时长/频率、用户的黏性等指标，这里就留存率展开来讲。

留存率的维度分很多种(7日，双周，30日等)，依据产品特征来选择，若产品本身满足的是小众低频需求，留存率则宜选择双周甚至是30日;留存率高，代表用户对产品价值认可并产生依赖，一般来说，假设便能得到验证，通常低于20%的留存会是一个比较危险的信号。

介绍一个以数据为驱动的先行指标模型，可以通过找到先行性指标指导产品设计，从而提升留存率。先看下先行性指标的定义，先行性指标是指新用户在使用产品早期的一种产品行为，这个指标与用户的留存率指标之间存在着非常高的线性相关关系，可以预测用户是否会在产品中留存下来。

用自己总结的公式来描述，大致如下：

积极预测可能性(%)：表示用户执行了该行为，即可预测该用户留存活跃的可能性

消极预测可能性(%) ：表示用户如果不执行该行为，即可预测该用户不留存活跃的可能性

最终，先行性指标的可信度=积极预测可能性 X 消极预测可能性 ，我们直接看案例。

案例

拿之前的论坛社交App为假设，假设“用户在注册前10天内添加好友超过7个”为先行性指标，那么我们计算一组数据：

其中，用户前10天内添加好友超过7个，则其30日留存下来可能性为99%;若添加好友小于7个，则其30日不留存下来(流失)可能性为95%，综合指标可信度为0.9405。

同理，计算以下两个先行性指标可信度：

最终，我们得到对比：

以上只是假设的数据，实际上，我们需要对比十几个甚至是二十几个行为指标才能找出先行性可信度最高的行为。

这个模型中第一条“新用户在注册后的10天内添加好友超过7个”，也就是Facebook一个经典的“aha moments”，所谓”aha moments”即当用户意识到产品的核心价值的时刻，也就是我们的“先行指标”。

(Facebook，Instagram推荐好友截图)

除此之外，先行性指标应当满足以下条件：

二、快速成长期

经过了产品打磨的初始阶段，产品有了较好的留存率了，这个时候产品开始进入自发增长期。自发增长期的产品阶段，仍需要关注用户留存、用户时长、用户画像的变化等数据，但可以将侧重点关注在用户的整个生命周期的管理，其中以新用户的增长、激活、触发“aha moments”到产品稳定活跃用户的整个漏斗分析为主。

新用户的增长和激活

其中新用户的增长和激活一般有两种方式，第一种是构建产品的病毒性传播系数, 让产品自发增长，《精益运营数据分析》书中有提到的几个用户病毒式传播分类很有趣：

原生病毒性，即通过App本身的邀请好友功能而传播吸引的新用户的方式;

口碑病毒性，即通过口碑传播，用户主动通过搜索引擎成为的新用户;

人工病毒性，即通过人工干预，如有奖邀请等激励措施来鼓励用户进行邀请行为。

这里关注的一个指标称之为“病毒式传播系数”，感兴趣的同学可以自行深入了解。

新用户下载->激活->‘Aha Moments’->产品稳定活跃

产品开始进入自发增长期后，需要关注用户从新用户到活跃用户(留存后)、到核心用户的生命周期，并将每个过程的关键指标提炼并精细化。

案例

以之前的论坛社交APP为例，新用户进入产品会看到一个欢迎页(如左下图)，经过注册、登录后会看到产品的首页(如右下图的Feed流页面)，多数App都有类似的流程：

一个新用户从进入App欢迎页到最终成为核心用户大概是以下流程：新用户(探索发现产品价值中)-> 旁观者(逐渐认知产品价值并有一定的参与感)->生产者(认同产品价值并积极参与)：

按大众化的分法，产品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊：

此时，对各个阶段的用户行为进行指标分解：

新用户&探索发现者：

欢迎页跳出率新用户注册率新用户引导流程转化率初始看到Feed页跳出率搜索结果转化率推送权限开通率

旁观者(路过者)：

平均每个用户关注板块数平均每个用户关注其他用户数平均每个活跃用户赞/分享数Feed卡片展示数Feed卡片点击数订阅内容推送点击率

内容生产者：

· 平均每个活跃用户发帖数

· 平均每个活跃用户发照片、视频数

· 平均每个用户在论坛内使用时长

· 活跃用户在论坛内行为分布

精细化的拆分用户生命周期前中期的行为指标，在产品快速增长期帮助了产品不断打磨细节，将用户从新进到成为核心用户体验不断完善。与此同时，在各节点数据提升并稳定后，产品运营的同学则开始进行各种推广、投放的宣传以扩大盘子、占领市场。

三、成熟期

随着用户快速增长，产品不断完善，产品在进入成熟期前后，数据运营关注的重心开始从用户生命周期的前半段(吸引、激活、留存)往后半段(流失、回流)开始偏移。

这里分享一个在增长期和成熟期关注的数据模板 Daily Net Change (应用自John Egan@Pinterest)，区别于只关注DAU、MAU数据，只关注活跃用户数的增减很多时候都是取悦自己，而这个模型能帮助直观地观察到用户增长的因子是什么，或者用户盘子变化的情况，通过一张图展示了产品的新增、回流和留存情况。

其中Net Change = 新增用户 + 回流用户 – 流失用户。

新增用户即当天有多少新用户加入

回流用户即多少老用户连续28天没有使用，今天又开始使用

流失用户即有多少已有用户刚好最后一次使用应用是在28天前

流失与回流

在关注流失回流的过程中，数据会揭示当前用户盘子的一个变化情况，具体分析流失原因则可以参考下方流程：

核心思路即，通过回访定性+数据验证为主要手段，确定流失原因，改变产品运营策略以预防用户流失或拉回用户，促进回流。

除此之外，对于一些稳定的投放渠道，普通的改善方法可能提升转化有限，此时可以进行更精细化的渠道分析来优化提升ROI：

案例：

提升ROI

四、衰退期

最终，产品进入衰退期，一般在进入衰退期前可以采取两种方式：

1、规模化

常出现在零售业中，如开一家按摩养生店，在一定范围内收获好评，那产品成熟的时候则可以开启连锁加盟模式，通过迅速而广泛的扩大市场形成品牌效应，以形成壁垒，此时衰退的风险则被抵御。

2、生态化

在产品增长或接近完善时，单一的产品很容易存在需求过于垂直、用户无法形成依赖的问题，可以开发具有协同能力的新产品以搭建完整的产品生态，使得在当前产品上无法被得到满足或失去兴趣的用户被引流到新产品，作为新产品的新用户;同时新产品的用户也能在新产品上被引流回老产品，产品之间形成互相依赖的链条，最终用户有效流转，形成生态。

今天分享干货——数据驱动运营，该从几个维度分析？

如果你是互联网创业者，想必你会有运营互联网产品的经历。做互联网产品（除技术以外），其中一个很重要的环节非运营莫属了，不知道大家有没有运营的经历，那些年我们运营过的产品。从创业以来我做得最多的莫过于梳理商业模式以及运营产品，今天我就分享一下运营产品的心得（顺便吐槽一下那些让CEO喷血的用户嘿嘿~）。

在我创业的时候，我曾做过用户运营以及产品运营，这让我想起某个投资人的一个段子：作为CEO，一定要亲自接触用户，亲自做客服运营，因为会让你“怀疑人生”。

想起第一次接触运营的时候还是我大一的时候，那时候我做一个高校O2O产品，解决高校配送的痛点，做的正是用户运营，给我的感觉简直就是“毁三观”，这让我相信CEO还是得多磨练，做客服至少可以磨练你的脾气。那时候我每天与用户聊天聊到凌晨一俩点（挖掘需求，接近用户，市场调研啊有木有）。这还好，问题是社会上总有些傻逼呀，我还真见识过一些傻逼用户~心想：“我怎么会服务这些傻逼的用户呀~”“这世界上怎么会有那么傻逼的用户啊~”

运营不只是客服，“数据思维”更为重要|数据驱动运营·强运营的硬道理

对于“运营”特别是用户运营，有很多人误以为就是做客服，其实不然，其实客服只是其中一个环节。但是在运营产品中，有一个环节是尤为重要的却总被人忽略的，就是数据；运营好一个产品，数据不可忽视。我就举个最简单的例子吧，微信公众号，微信公众号门槛极低，相信就算不是互联网人都运营过，你可以把微信公众号视为一个互联网产品，说到微信自媒体，如今微信红利已过，营销起来也不比以前那般简单了，随随便便就引来十来几十万粉丝。说到微信公众号引流，大家想到的可能是靠优质内容，只关注内容。其实这是个误区，靠内容只是营销的环节，却忽略了运营。无论是自媒体还是互联网产品，都有一条服务链条，营销——运营——交互——转化服务。这个链条缺一不可，少了一个因素链条就断了，营销不过是其中一个环节。那么说到运营，我还是以微信公众号为例子吧，很多做微信运营的应该会想到用户运营、内容运营。你是不是就认为所谓运营就是与用户聊天引导用户服务以及内容运营？不尽然~仅仅依靠这样的用户运营是不够的，因为这样你不知道用户需要什么，你的粉丝是否真的是你的目标用户？你提供的服务是否是刚需？这些问题都需要运营者去考虑

如果你运营过公众号，想必会有此困惑，为什么我每天很用心地运营我的公众号，每天都生产优质内容，还是会掉粉，却找不出原因，每天都有一定的流失率；这个时候就需要用到数据思维了，这个时候数据变成为很重要的角色，你要做的便是——数据驱动运营

数据思维|如何做到数据驱动运营

我在2年前第一次尝试运营公众号，那时候也是未曾注意到数据这一维度，然而就是好不容易引来的流量第二天就流失了~那么如何做好数据驱动运营呢？

误区：不要仅盯用户量

说到数据驱动，有很多运营狗可能就说了，诶我明明有关注数据啊，我每天都观察用户量的，怎么还是不行？

做互联网产品，对于数据而言，用户量固然重要，但却不是判断产品好坏最重要的数据指标。用户量是基础，但是影响用户量的数据维度却有很多，不仅如此，影响产品的因素也有很多例如：DAU、MAU、增长率、留存率等（之前有过跑投资的经历，这些指标也是投资人及其关注的指标）

增长才是王道

其实关注用户量，这个方向&出发点是没有错的，但是影响用户量的最直接的指标便是用户增长，这才是您应该关注的，做好增长提高用户量不是什么难题。

增长是王道，如果不能增长就会衰退

数据分析，该关注哪几个维度？|如何做好数据驱动运营

首先获取数据源

运营互联网产品，其本质无非就是洞察用户行为以及驱动用户行为，然而数据的产生就离不开用户反馈，所以数据驱动运营，首先要获取的便是用户反馈了。

数据驱动运营，数据分析到底从哪几个维度出发呢？儒商经试错得出：“用户量、用户增长率、流失率、留存率、渠道转化率、MAU（月活跃率）、DAU（日活跃率）、变现转化率、回购率、人群画像分布”这10个维度的数据尤其重要。

好像上文说到的，用户增长，影响用户量其中一个维度就是用户增长；当然了，不仅仅这一个数据维度，每一项维度都有其影响的数据维度，比如说影响用户增长的有可能是你的留存率以及推广渠道的渠道转化率。然而影响留存率的便是流失率

当然分析数据以及利用数据驱动运营除了数据之外，洞察用户特征也很是重要

除了以上说到的几个数据维度之外，还有一项也是尤为重要的便是用户特征分析维度：地区分布、兴趣爱好、用户行为、性格等，按照如此分析，你能分析出他是不是目标用户群体

就是我在文章开头说到，优秀的运营应该尽可能地接近用户了解用户，才知道用户需要什么。举个简单的例子，假如是做女装电商的，那么你的用户群体便是女生，在用户分析你便要从性别来分析，那么你就可以很简单地剔除男性用户了，再进一步分析兴趣爱好、地区、年龄等维度，从而分析出用户行为以及引导用户，这便影响着你的产品的变现率（毕竟在商言商嘛~商业本质在于变现，转化消费才是王道）

用户量是基础，关注精准流量，投放渠道求ROI——渠道转化率

所有数据分析的来源，都是要有数据，数据便从流量从人而来，所以用户量便是基础了，没有用户量没有流量便是0，那么数据分析也无从谈起。

这便说到了营销，营销最直接的方式便是投放媒体或投放推广渠道，从别的渠道挖流量过来。有很多老板总说我投了那么多钱ROI（投资回报率）总是很低呀~那么这个时候你需要关注渠道转化率了，渠道转化影响着用户增长以及用户量。

如何投放，投放广告也是非常有讲究的，随便投放当然是徒劳无功，首先不用说都知道，尽量投与你产品相类似的媒体或平台（精准流量）

其次关注渠道转化率，剔除转化率较低的渠道。例如说，我投放广告，投放了百度、微信以及微博的，那么你需要去分析不同渠道各自的转化率是多少了，例如百度的转化率是最高的，那么你就选择投放百度，剔除微信以及微博的投放，以确保你的推广渠道的转化率

多维事件分析&漏斗分析法|如何做好数据驱动运营？

在运营产品当中，要时刻关注每一个数据指标以及影响其指标的数据维度：

基于用户量、人群画像时间分布、性别分布、用户行为、日均交易额等维度分析流失率、增长率下降等问题

漏斗分析法

在分析数据的时候，如何做好数据驱动运营，我提供一个分析数据的方法——漏斗分析法

我举个例子，还是做电商的例子，电商人都知道，电商的数据尤为重要的数据便是留存率、流失率以及消费转化率。

然而影响流失率的有可能就是用户体验的问题以及交互环节，例如电商的用户行为，最重要的便是支付环节，购买环节。然而有很多电商的平台便是在支付和购买环节上流失率较高，这与用户体验有关系，有可能你的购买的环节太多了；比如，用户看到一样产品他想购买，但是你需要进入选择产品接入支付接口，支付才能购买，这中间经过了四个环节，交互环节较多，用户的时间成本高了，用户就不想买了，用户有可能在中间的某个环节就已经流失了。

这个时候作为运营你就需要去分析其中的情况，获取用户行为按照每个阶段分析留存情况，然后再分析流失情况以及原因，再进行优化。

3、留存分析：

分析不同批用户的用户行为特征，分析其留存情况。

4、回访分析：

A、分析用户在一定时间内重复消费的分布。

B、调查用户反馈。

把这些数据都做好，就能做到数据驱动运营，只要做到这点你的产品运营会更加贴近用户，也能调查出你的产品问题出在哪里。

作者：儒商诗人，90后，创业小白，出身互联网。热爱商业 ，专注于TMT领域，倾力于商业知识服务，分享更多创业干货，欢迎关注

　　大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力：

　　软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等;

　　硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;

　　那么，产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力，你有吗?蓝鸥资深产品经理讲师为大家整理了答案。

　　何为数据分析?

　　现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析产品的优缺点，甚至方向的正确与否。因此，数据分析，就是产品迭代时的眼镜和耳朵，产品经理也是通过数据分析，来说服开发做功能，说服老板投入资源。

　　数据分析的概念：

　　数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手的资料和第二手的资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。通过对数据的详细研究和概括总结以提取用户信息和形成结论。

　　数据分析使用场景列举：

　　1、如果某款游戏下载量高，注册率低;是否因为服务器登录问题或者注册流程繁琐，是否近期网络出现故障?

　　2、如果某款游戏数据一直良好，某段时间数据突然跌落;是否因为市场宣传力度减弱，是否因为用户生命周期上线，还是说其他精品的冲击?

　　我们必须了解的一点，是数据分析不在于数据本身，而在于分析的能力。数据只是参照物，只是标杆，分析才是行为，通过分析数据，我们发现问题的所在，再改进它。

　　需要分析哪些数据?

　　基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户等;

　　社交产品：用户分布、用户留存(次日、3日、7日、次月、3月)等;

　　电商：淘宝指数、网站流量、跳出率、页面访问深度等;

　　内容类：内容转化率(内容下载量/内容浏览量)、留存量;

　　工具类：功能点击量、应用商城排名;

　　其他：竞品数据(下载、激活等);

　　数据分析的工具：

　　1、第三方数据分析工具，如友盟，可快速接入，节省成本，比较适合创业型公司及刚上线的产品，但是无法对关键数据在突发异样时进行跟踪;;

　　2、自己开发的数据分析工具，可以对每个数据进行实时跟踪，并快速做出产品的调整，需要足够的开发人员及成本，比较适合大型公司或者成熟型产品;

　　如何进行数据分析?

　　对于这个问题，我想作为产品的工作人员，我们还不用达到数据分析师的高度，因此也不用说要先对数据建模，再对实际分析数据，看是否与模型吻合。但是，我们却需要要有一个产品数据分析的思路，这个思路可以这样展开：

　　1、我为什么分析?即就是明白，我分析的目的是什么，是寻找付费用户下降的原因?还是注册用户减少的原因?

　　2、我分析想要达到什么效果?是通过分析付费用户，找到问题，解决问题从而提升收入?

　　3、我该分析哪些数据才能达到这个效果?即需要什么数据才能达到分析的目的;

　　4、我又该如何采集这些数据?是直接通过第三方数据分析工具或者我们自己开发的工具就可获得?还是说要从数据库调取再交给程序猿哥哥?

　　5、我该如何整理这些数据?即我们常说的数据可视化，这样可以便于我们进行分析;

　　6、如何分析?即通过分析，找出问题的所在，给出你的结论;

　　7、怎么解决问题?给出你的解决方案;

1.什么是数据分析？

数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。

简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。

数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。

2.数据分析类别

其中，探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。

数据分析的划分：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。

1）描述性数据分析：属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法。

2）探索性数据分析：侧重于再数据之中发现新的特征

3）验证性数据分析：侧重于验证已有假设的真伪证明

其中探索性数据分析和验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等等。

3.数据分析的作用

数据分析在日常企业运营中主要有三大作用：

1.现状分析

简单的说就是告诉你过去发生了什么。

具体表现在：

第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

2.原因分析

简单的说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

原因分析一般通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

3.预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。

在了解企业运营现状后，有时候还需要对企业未来发展趋势做出预测，为企业制定经营目标以及提供有效的策略参考与决策依据，以确保企业的可持续健康发展。

预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制定企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

什么时候开展什么样的数据分析，需要根据自身的需求及目的来确定。

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产品运营三大核心指标：拉新、活跃、留存。相信每一个小伙伴都不陌生。

不同的产品阶段可能运营策略重心会有所不同，但肯定对于各种拉新活动并不陌生，例如H5活动、广告投放、软文扩散、渠道换量等。

每一轮的投放活动都需要衡量投入产出比ROI，每一次活动结束都需要进行复盘讨论，每一轮迭代投放都可能在验证一些猜想。

我们的目标是：用合理的投入成本，通过各类途径优化，最大化效果产出。

但实际的运营投放中，往往会遇到各式各样的投放方式：

这个渠道说，我们不能实现不了直接跳转下载；

那个渠道又说，我们是做品牌的，高曝光才是我们的优势，转化不关我事；

还有的时候，一个渠道上，就有3个不同的位置x3种素材x3种跳转方式，跳转应用市场之后到底下载了木有，打开APP了木有，效果怎么衡量，头有点晕……

但其实，我们关心的是以下几个方向：合理投入、优化路径、最大化产出。简而言之，我们关心的是：投入产出比。

（在不同的渠道进行拉新）

如何找到最大化的投入产出比，这是每一个负责拉新业务的小伙伴都曾经或者正在头疼的事情。

从上图的流程上看，我们可以优化的就是几个环节：产品是否吸引人、渠道是否优质、投放的方式是否高效、效果是否符合预期。

这里暂时不讨论产品定位，我们只讨论丰富多彩的渠道投放的效果优化。

我有100种投放姿势，就问你敢不敢试~

这里，我们虽然是以APP拉新为例，讨论的是一种多渠道效果数据分析体系，但其实适用于每一个就算不是APP产品，或者你的拉新不是以增加APP用户为核心，都可以复用这套数据分析框架。

设定预期目标

首先，对于任何一次投放活动，我们都必须界定它的目标产出。只有在清晰的效果衡量体系下，渠道数据的对比才有意义，多渠道的ROI才有可比性。

对于APP拉新的投放活动来说，常见的预期效果可能是：

提高对APP的认知（以传播广泛为目的）

成为APP用户（APP下载并激活）

在APP内完成特定行为（如购买、身份验证或者领取礼包）

我们以常见的拉新——“APP下载并激活”为例，先搭建一个数据漏斗，看看我们效果环节上需要观察哪些数据。

如果我们希望监控的是上述内容中③的效果数据，我们就在激活之后继续添加下一层级的漏斗，统计例如加入购物车、确认下单、付款这样的流程。

在这样的漏斗流程之上，我们可以搭建监控指标，有时候监控的数据可能无法实现理想的统计指标，我们可能会需要补充其他监控指标，有时候也无需如此精确的数据粒度。

我们最后监控的数据指标如下（表1）：

而效果数据部分，则可以通过MTA的新增报表——安装来源分析实现。

为什么这里增加了“下载所用网络占比”？

原因是在下载完成到安装，这两个事件属于APP应用市场的原生事件，开发者无法主动采集，但我们依然关心这其中的转化步骤，主要是担心用户如果处于较差网络环境下，下载行为可能会被终止，因此这里用了“所用网络占比”这样的辅助字段数据。

这里的辅助字段数据主要是为了优化转化效果所做的准备。确定了目标，我们第二步就可以做投放过程的数据记录了。

投放过程记录

做这一部分的数据记录，主要的目的，一是为了复盘的时候方便做分析对比，二是为了优化迭代的时候更有方向。

根据埃里克·莱斯的《精益创业》中的观点：每一次的实验迭代，其实都是为了得到一个经证实的认知。

应用在推广投放体系下，每一次投放策略的设计，都是为了验证一个投放策略的有效性，是为了提升效果产出。

这个环节是一个多路分支，我们需要做一些版本记录，以便更好的定位问题。过程图大致如下：

记录过程表2为：

（表2 广告投放策略记录）

*根据投放方式的不同，可能记录的方式也会略有不同

**具体的策略信息可以在详表中展开记录

然后把表1的效果数据映射在表2之后，得到一条投放活动的完整记录。然后就可以通过数据来验证具体的投放策略的有效性了。

验证目标是怎样的投放策略，这一点需要在投放开始前就规划好，这样数据分析的时候才能得到有效的结论。

分析与优化效果

对于搜集到的众多详细数据，我们接下来就可以做一些数据上的结果分析了。

首先，我们可能想验证的是投放素材对渠道1的banner-1的影响，那么，我们把表2中渠道1单独拿出来，可以得到如下表格：

（表3.投放素材对渠道1的banner-1的影响）

如果我们想比较渠道1上Banner和Feeds流的差别，我们可以得到：

我们也可以针对人群定向投放效果、不同的投放时间，乃至渠道效果质量对比等多个维度进行数据分析，通过数据来验证我们的策略，优化投入产出比。

所以，虽然说投放的姿势有千千万，但效果路径总是相似的。

如果你有丰富多彩的投放策略，不用急，不要慌，把路径理出来，控制策略的版本，采用A/B TEST等加快验证迭代速度，最终得到有效的投放策略与最大化的ROI效果。

以上是关于投放效果上的数据指标体系分享，相似的分析思路可以复用在不同需求的投放方案中，包括一些线上、线下的运营活动，其实也可以复用这个框架。

来源：pm28