数据分析对产品有什么用

常言说发现问题比解决问题更重要，因为办法总比问题多，但如果发现不了就无从改进， 好在凡事物运行，总会留下痕迹，但在一般情况下，人眼是不容易直接观察到的。数据分析，就是发现问题的有效途径，通过对痕迹的追踪、收集、处理清洗、分析，最后找出事物运行的规律和特点。

具体到互联网产品，通过有效的数据分析让我们清晰了解到产品目前的实际情况和存在的问题，并基于此提出解决方案，之后再验证方案是否有效。互联网产品的数据分析大的方向主要包括以下维度 ：

流量维度，一个应用或者网站的整体规模。具体指标：PV（页面浏览量） 、UV（独立用户）以及IP，其中PV一般是后面两个指标的多倍数，UV和IP基本在一个量级，但也会有些出入（考虑到内外网的关系，好多公司机构内部共用一个外网IP，一方面很大程度上节约了外网IP，另一方面也可以有效提升安全性，相当于一个代理，做入口检验），还有一个维度与之珠联璧合，共同反映规模，那就是用户量。

用户维度，也是衡量规模的有效途径。具体指标：新增，活跃，留存及累计。还涉及到绝对值和相对比，新增用户一般以独立设备数为主，也有手机号或者第三方授权。活跃两个监测指标：使用频率（多久使用一次），反应忠诚度；平均使用时长和访问深度（平均页面数，这个数量与之前说的PV和UV的倍数基本一致），反应喜爱度。留存主要有次日，三日，一周以及一月留存，高活跃高留存的产品在很大程度上可以判断为优秀的产品，其中用户维度和流量维度一般互相参考验证。

再稍微深入一些就是关键路径的的转化率了。 其实做产品做的越久，会发现做的就是转化。

自传播率：用户使用后自发推荐好友使用的比例（分享页-着陆页-注册页）。

注册页注册率：手机号-验证码-密码 -再次输入密码-点击注册完成 ，这个损耗率相对较高，因为步骤多一些，每增加一步就会有半数左右的损耗，所以现在好多应用选择第三方授权（微信，QQ，新浪微博）来提升转化，当然手机注册有它的优势，有重大活动或者变动时候，可以发短信通知， 短信的打开率是有相当保障的，不是一般的APP可比。

电商类：首页-列表页-详情页-点击购买-数量选择-订单生成-订单支付-选择支付方式-完成支付。转化的关键点有几个，其中从列表页到详情页是一个， CTR是反映创意质量和相关性的有效检验， 所以产品的缩略图、标题、价格和销量是优化的重中之重，可以多出几套方案，做AB测试对比哪套方案的转化更好一些。

关键页面的热力图 ：充值页面的各个金额设置及位置，哪个摆在前面，哪个放在后面；不同文章类型的标签设置，哪个更受欢迎；

典型用户的访问日志，用户从进入着陆页，到各个页面的使用顺序，然后从哪个页面流失，为什么有时候会反复在几个页面之间切换跳转，是不是流程设计的不太合理，要仔细分析， 因为用户的访问日志是最接近、最能反映用户真实使用情况的数据记录，仔细分析很有可能会有大的收获哦。

充值流程：充值的各个入口设置-各个金额埋点统计（点利率高的前置）-支付方式选择（微信、支付宝高度普及下，一般为首选，除非要发展自己的支付，比如京东、网易）--支付完成。

以上简单例举了几个路径的步骤流程，目的很简单：只有在这些路径上埋点统计，才能了解产品的实际情况，感知用户的使用习惯， 数据分析是一个灯塔，指明了产品优化的方向。 总而言之活跃留存率，再传播率，电商类的复购率，各类增值业务的续费率，只有这些数据模型测好了之后大规模的推广才有意义，可能形成爆发，否则一味烧钱推广，烧的越多死的越快。

当然有指标就会有刷指标的，刷量也算是一个非常成熟的、上下链条完善的产业群了。 淘宝的刷订单刷好评，应用市场的各种刷榜刷量，搜索的刷点击提权，公众号文章的刷阅读刷点赞，广告市场的机器作弊，露出来的只是冰山一角，庞大的灰黑色产业链养活着百万人，各路羊毛党水军大神是互联网暗夜里的王者主宰，何况还有为了KPI而与狼共舞的平台，所以既要依赖数据又要摆脱数据。

数据分析是手段，是途径，是我们认识和改造产品的有利把手和着力点，把握好度我们可以走的更远。

作者 莫菲克

关键字：产品经理, 数据, 维度

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