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榮耀標識我的朋友老曹，居然用數據工具搞了這么多事
在沒有數據驅動意識的情況下，產品、運營工作遇到問題沒辦法用數據做分析比較，做出解決方案的效率很低。而通過數據分析則能很好解決渠道、運營和產品方面的問題，提升業務、提高了獲取數據的效率。
老曹剛去的這家互聯網電商創業公司，在使用數據方面還處于原始時代，平時看個數據，還要數據分析師頻繁地從數據庫中拉取數據。由于他們是一個創業公司，沒有足夠的人力和精力自建大數據分析平臺，所以在評估了市面上各種相關產品的接入難易度、產品體驗、數據準確性、數據穩定性等方面后，老曹選擇了友盟+移動統計（U-App AI版）這款產品作為公司的數據分析平臺。
剛來公司的時候，老曹就給大家普及了大數據的重要性以及大數據在業務上的應用，各業務同事都對大數據及數據產品充滿了期待和興趣，一聽說老曹通過友盟+移動統計（U-App AI版）建立起了公司的大數據分析平臺，都跑過來一瞧究竟，看看能不能解決自己在工作中面臨的問題。
負責用戶增長的妹子昭君，由于最近背了用戶增長的KPI，一直被壓得喘不過氣來，又不知道如何下手，所以跑到老曹身邊，一臉期待地看著老曹。
“老曹啊，這個季度老板給我定了要實現10W的用戶增長，可是我現在一點思路都沒有，我可怎么辦??？”
“首先，讓我們來看一下你每次投放的渠道帶來的用戶質量是什么樣的?！?/p>
渠道活躍用戶對比
“我們打開基礎看板-渠道分析-渠道列表頁面，拿新增用戶這個指標來看，A渠道的要明顯高于B、C、D三個渠道；再依次看一下各個渠道活躍用戶、活躍用戶啟動次數、平均單次使用時長、平均日使用時長、次日留存率等數據，我們發現A渠道帶來的用戶質量也要明顯好于B、C、D三個渠道，這說明A渠道給我們帶來了高質量的用戶。
而看看D渠道，用戶的次日留存僅僅9%左右，單次用戶使用時長更是只有60s，說明這個渠道的用戶質量太差了。這個渠道是不是在做一些類似積分墻之類的這種形式啊，用戶單純是為了刷積分或者收入來下載使用我們的App……”
“接下來是智能拉新，基于友盟+的全域畫像洞察高潛用戶特征，智能輸出人群策略、媒體策略并基于智能投放系統實時優化，實現對高價值用戶的精準拉新?！?/p>
友盟+移動統計（U-App AI版）智能拉新
?“簡單來講就是你在U-App AI版圈定一波目標用戶，然后可以把這些用戶同步到廣點通之類的投放平臺，然后你可以根據推廣計劃針對這些人群進行定向投放，是不是很流暢，是不是很方便？”
“我之前都是在廣點通拍腦袋選一個標簽投放，現在感覺之前的方法簡直太粗暴了，那我應該怎么用呢？”
“這個功能需要提前讓研發哥哥們幫你把SDK都集成好了，同時現在接入了廣點通和今日頭條兩家媒體，你可以直接使用。”
“老曹，你真是太厲害了，感覺這個月的KPI有希望了。”昭君在一陣驚喜中跑回了自己的工位。
老曹剛坐下喝了一口水，這時候產品經理玉環又跑過來向老曹抱怨。
“老曹，老板總是覺得我們產品的支付轉化率太低了，用戶進來不買東西，造成收入太低了，這樣公司遲早會垮掉的，可是我又不知道是哪里的問題，應該怎樣優化產品功能。”
“關系到公司生死存亡的大事，我們可不能輕視啊，既然你不知道哪里有問題，就讓數據來說話。用戶在我們的App上是會留下足跡的，例如用戶會經過“注冊->查看商品詳情頁->加入購物車->支付”這個頁面流程，所以分析支付轉化率的問題，就變成了分析這個流程中用戶在各個環節轉化率的情況。而U-App AI版正好提供了這個功能，可以通過基礎看板中的功能使用模塊下的頁面訪問路徑來查看，讓我們先看一下支付環節的用戶訪問路徑?！?/p>
用戶支付環節相關訪問路徑
“這個數據是用戶在流程的訪問路徑的數據情況，用戶在注冊完后選擇商品的10%轉化率已經很高了，這主要是因為我們是剛起步，要是在大型電商公司，那么大量的商品，千分之一萬分之一都是有可能的。第二步到第三步的轉化率實在是太低了，用戶加入購物車的比率太低了，我來看一下你的產品設計吧。”
用戶訪問路徑優化產品體驗
老曹體驗了從商品詳情頁到加入購物車的環節。
“呃，在商品詳情頁我怎么沒找到購物車的入口啊，”
“購物車在最下面……”玉環仿佛意識到了產品的問題。
“難怪，哪有用戶會有耐心一直滑到最后啊，如果商品的描述少還好，一屏完全能夠展示，可是如果商品描述太長了，要滑好多次才能找到，你應該把它懸浮并固定在屏幕底部啊。”
“我以后一定用數據驅動，有些情況是我根本想不到的?！庇癍h鄭重說到。
“行了，你也別檢討了，知道以后怎么驗證規避問題才是最重要的?！?/p>
下午，用戶運營妹子大喬和小喬兩個妹子一起來找老曹，抱怨現在的用戶不僅難伺候，還留不住，用戶留存率越來越低，問問老曹能不能提供一些解決辦法。
老曹根據她們的問題，思考了片刻，作為一名數據產品經理老司機，怎么能沒有解決辦法呢！他不急不慢對兩個運營妹子說：
“一般用戶運營關注的核心問題無非是促活躍、降流失。在用戶使用App的生命周期中，一般分為新手階段、成長階段、沉默階段和流失階段。我們需要時刻關注新手階段、成長階段和沉默階段的高流失風險用戶、高沉默風險用戶，并且嘗試召回流失階段的高召回潛力用戶，以達到防止流失和促進活躍的目的?！?/p>
用戶生命周期流程圖
“我們通過U-App AI版里的用戶生命周期功能來看一下，通過數據發現，我們的用戶在沉默階段和流失階段占的比例還是很大的，大概占了60%多，而且環比還有增加的趨勢，這也和你們反映用戶留存率比較低的事實相匹配。
其中，在沉默階段，高流失風險用戶為2,136人，這部分用戶需要我們用運營手段促進其活躍，防止他們流失；而高召回潛力用戶為1,491人，這部分用戶需要我們采取一定手段給召回回來，從而進一步成為我們的活躍用戶?！?/p>
用戶生命周期概況
兩個妹子聽完直點頭，“但是我怎么知道這批用戶的UserID，然后怎樣才能針對這些人來制定活動來把他們召回呢？”
“這就要針對用戶生命周期每個階段用戶的功能，點擊高召回潛力用戶，就會跳入到這批用戶的日級別的趨勢曲線，可以看到高召回潛力用戶的數量在逐漸減少，需要我們進一步采取運營活動來刺激他們。上次你們不是申請了一批優惠券嘛，可以把這批用戶設置為用戶分群的一個群組，然后給他們Push一些優惠券，然后再觀察一下回流數據?！?/p>
高召回潛力用戶數據圖表
高召回潛力用戶另存為人群分組
大喬小喬相互望了對方一眼，大呼：“就是這樣，多謝老曹啊，我們公司百萬用戶的目標就靠它了?！?/p>
幫渠道、運營和產品的同學解決了問題后，老曹突然想起來他引入友盟+的最初目的是幫助數據分析師妹啊，怎么把這個忘了，于是老曹趕緊給數據分析師妹拉了一個小會，幫她們“脫離苦?！?。
“我是來把大好時光還給大家的，也就是讓大家脫離天天跑數的重復工作中，這樣你們就可以有大把時間去約會了?！?/p>
數據分析師妹子聽到這個好消息，都投來期待的目光。
“老曹，快告訴我們該怎么做啊?！贝蠹耶惪谕暤恼f。
“今天要給大家介紹的是友盟+移動統計（U-App AI版），大家可以通過自制看板功能實現對于常規需求的報表化，不用再頻繁跑數、給數據，直接自動化生成報表，以后讓業務同學自己看就行啦。大家可以通過新建看板，把自己要展示的指標勾選上，然后通過設置展現樣式和排版，就可以輕松創建一個日常看板，是不是很方便？大家可以自己操作一下試試?！?/p>
友盟+移動統計（U-App AI版）自制看板功能
“哇，真的很方便啊，只要我有了數據表，就可以任意創建報表了，這樣我的常規分析需求就都可以自動化放在上面了，好棒??！”數據分析師秋香說。
“嗯，是的，但是友盟+自制看板這個功能還不是特別完善，其實還可以做得更強大一些。
例如，可以實現數據下鉆功能，很多業務指標也只是了解到表面的一些核心數據，缺少對數據更深層次的掌握，不能指導用戶發現到底是哪些維度、哪些因素影響了業務的發展，沒有實現對數據的深度進一步探索。
例如，在做訂單數據報表時，突然有一天發現訂單量明顯低于同期，靈活的自由下鉆功能可以幫我們一鍵洞察深層數據，提高分析效率，更快、更方便地找出造成訂單量下跌的‘罪魁禍首’。
利用數據下鉆功能，在報表中只需框選數據異常的點，選擇‘下鉆’便可分析出到底哪些地區的訂單量低 ?！崩喜芎攘艘豢谒又f。
多維度數據下鉆功能
“在下鉆維度彈窗中選擇地區，可以在地區維度查看這天的訂單數據情況。
如下圖所示，廣州在這一天的支付訂單量明顯低于其他城市，支付訂單量日環比也大幅下降，進而找到了問題的根源所在，接下來就可以針對這一問題采取一些業務上的操作，盡快讓廣州的支付訂單量提升。”
對訂單數據異常點通過城市維度下鉆后的結果
“嗯，是啊，這個會把分析數據問題的權利更多的交給業務同學，不僅方便了他們，也省去了我們的時間。”數據分析師秋香說。
所以啊，我這朋友老曹，確實還是很厲害的！在沒有任何數據驅動意識的情況下，變成了全公司同事都會通過U-App AI版來分析使用數據。無論是在渠道、產品，還是運營場景，都給公司業務帶來了極大的提升，更是提高了公司獲取數據的效率。
說明：文章中的部分數據為脫敏數據或DEMO數據，不具備真實運營參考價值。
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作者：梁旭鵬，人人都是產品經理專欄作家，《數據產品經理修煉手冊》作者
本文為「人人都是產品經理」社區和友盟＋聯合舉辦的“2019「友盟杯」數據分析大賽”中獲獎作品，未經作者及平臺許可，禁止轉載
本文部分數據有脫敏處理，非全部真實數據
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
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