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產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握一定數(shù)據(jù)分析能力，這里持續(xù)總結(jié)日常工作中用到的數(shù)據(jù)分析方法，本篇先簡(jiǎn)單聊一下數(shù)據(jù)指標(biāo)的應(yīng)用。

幾種通用型數(shù)據(jù)指標(biāo)

無(wú)論是對(duì)于什么樣的產(chǎn)品，我認(rèn)為下面的這幾種指標(biāo)都會(huì)在產(chǎn)品工作頻繁用到，接下來(lái)簡(jiǎn)單講一下我對(duì)這幾種指標(biāo)的理解：

（1）新增數(shù)據(jù)：新增設(shè)備數(shù)、新增注冊(cè)數(shù)、注冊(cè)轉(zhuǎn)化率

通過(guò)觀察這幾個(gè)數(shù)據(jù)，主要用于兩個(gè)用途：

其一，初步評(píng)判各渠道流量質(zhì)量，匹配度，成本。目前市面上App流量的主要來(lái)源無(wú)外乎以下幾種渠道：

1. 手機(jī)廠商自家應(yīng)用商店（華米o(hù)v等應(yīng)用商店）
2. 第三方應(yīng)用商店（應(yīng)用寶，360應(yīng)用商店）
3. 信息流廣告投放（抖音，快手，頭條等）
4. 品牌，裂變，自然流量，口碑傳播等

通過(guò)對(duì)比各類渠道的新增設(shè)備數(shù)，新增注冊(cè)數(shù)?？梢粤私獾侥壳傲髁縼?lái)源分布占比，并依此去計(jì)算渠道投放成本。即單用戶成本=總投入成本/有效新增用戶數(shù)（不同產(chǎn)品對(duì)有效定義有差異）。

舉個(gè)例子，如果華為商店新增設(shè)備數(shù)和小米商店新增設(shè)備數(shù)是2:1，但是他倆的新增注冊(cè)數(shù)比例是1:2，那他們兩個(gè)渠道對(duì)比，很明顯小米渠道的用戶更愿意注冊(cè)，更愿意使用產(chǎn)品，那在兩家投放價(jià)格一樣的情況下，市場(chǎng)應(yīng)該加大對(duì)小米渠道的投放力度。這樣才能將整體用戶成本降低。

因此，通過(guò)對(duì)不同渠道的新增數(shù)據(jù)橫向比較，可以指導(dǎo)市場(chǎng)部門去對(duì)比成本，優(yōu)化渠道投放計(jì)劃。

其二，初步評(píng)判新用戶流程是否合理，順暢，產(chǎn)品價(jià)值是否被用戶感知。一個(gè)新用戶剛使用產(chǎn)品時(shí)，初來(lái)乍到，對(duì)產(chǎn)品功能是第一次體驗(yàn)。是否愿意注冊(cè)，在產(chǎn)品上，留下自己的手機(jī)號(hào)碼信息，取決于在使用過(guò)程中，流程是否自然，引導(dǎo)是否明顯。

對(duì)產(chǎn)品部門來(lái)說(shuō)，如果新用戶的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率過(guò)低，說(shuō)明在新用戶的使用流程上存在優(yōu)化空間，應(yīng)該盡量去將登錄前的流程優(yōu)化，提升注冊(cè)轉(zhuǎn)化率。除此之外，還可以根據(jù)此數(shù)據(jù)去拆分成更多數(shù)據(jù)。比如：通過(guò)已有的信息，對(duì)比不同畫像間用戶的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率差異。比如男生和女生的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率是否存在差異，一線用戶和三四五線用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化率是否有差異。單對(duì)此項(xiàng)數(shù)據(jù)做交叉分析，能得到很多有趣的結(jié)論

（2）行為漏斗數(shù)據(jù)：首頁(yè)→詳情頁(yè)轉(zhuǎn)化率，ctr，cvr，詳情頁(yè)到成交轉(zhuǎn)化率

用戶在使用產(chǎn)品核心功能時(shí)，往往會(huì)分為多步完成。每一步都會(huì)有一些用戶在當(dāng)前頁(yè)面流失或跳到非核心頁(yè)面，造成分流。如果將所有的用戶行為數(shù)據(jù)整合在一起，就會(huì)形成以數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的用戶關(guān)鍵行為的漏斗。

這里以電商類產(chǎn)品的核心漏斗為例：

用戶想隨便看看商品：用戶瀏覽首頁(yè)信息流

↓

突然有了明確的目標(biāo)：去搜索目標(biāo)關(guān)鍵詞

↓

瀏覽商品：在搜索結(jié)果頁(yè)滑動(dòng)瀏覽商品

↓

相中某一款商品，想具體了解該商品參數(shù)：點(diǎn)擊進(jìn)入該商品詳情頁(yè)

↓

產(chǎn)生購(gòu)買意愿：點(diǎn)擊加入購(gòu)物車

↓

確認(rèn)結(jié)賬：下訂單并付款

在整個(gè)用戶的行為漏斗中，會(huì)涉及到首頁(yè)到搜索頁(yè)轉(zhuǎn)化率，搜索頁(yè)到搜索結(jié)果轉(zhuǎn)換，搜索結(jié)果到詳情頁(yè)轉(zhuǎn)化率，詳情頁(yè)到訂單轉(zhuǎn)化率，訂單到付款轉(zhuǎn)化率等等。

環(huán)環(huán)相扣，頁(yè)面流量越來(lái)越少，用戶使用越來(lái)越深入。形成一個(gè)完整的行為漏斗。每一步都有轉(zhuǎn)化，有流失。通過(guò)分析各個(gè)頁(yè)面的流失，就能去做相應(yīng)的優(yōu)化。

比如搜索結(jié)果到詳情頁(yè)轉(zhuǎn)化率很低，可能說(shuō)明搜索結(jié)果不準(zhǔn)確，并未滿足用戶真實(shí)需求。因此導(dǎo)致用戶只看搜索結(jié)果，但沒(méi)有想點(diǎn)進(jìn)去的意愿。

產(chǎn)品的行為漏斗數(shù)據(jù)，一定程度上說(shuō)明了用戶對(duì)產(chǎn)品的使用深度，漏斗轉(zhuǎn)化率越高，說(shuō)明用戶使用越深入，使用過(guò)程越流暢。

（3）留存數(shù)據(jù)：活躍留存與關(guān)鍵行為留存

留存率，往往用來(lái)衡量產(chǎn)品的核心價(jià)值。并且總會(huì)和新增關(guān)聯(lián)在一起去衡量整體流量池的存量。如果留存率很高，即使新增率很低，依然能維持很大的存量用戶群。反之，留存率低，新增率高。那長(zhǎng)期看，很難保持持續(xù)的存量用戶群。

活躍留存分次日，三日，七日，月的單位。具體以哪個(gè)為主，取決于絕大部分用戶的生命周期，如果本身產(chǎn)品是個(gè)高頻剛需行為，那么短周期留存會(huì)很高，因此適宜觀測(cè)長(zhǎng)期留存，去衡量產(chǎn)品質(zhì)量，及用戶體驗(yàn)。

如紅極一時(shí)的臉萌，在短時(shí)間內(nèi)匯集了大量的用戶，如果只看次日留存，那在那段時(shí)間的次日留存，應(yīng)該會(huì)處于很高水平。如果將時(shí)間拉長(zhǎng)，觀察次周留存，也許就能看出一些問(wèn)題。產(chǎn)品提供的價(jià)值可持續(xù)性越強(qiáng)，往往用戶粘性越高，長(zhǎng)期留存就會(huì)越高。因?yàn)榕囵B(yǎng)了用戶習(xí)慣，用戶也會(huì)樂(lè)于去長(zhǎng)期保持習(xí)慣。

另外一種是關(guān)鍵行為留存。如果拿活躍留存率、注冊(cè)留存率、或有更深入行為用戶的留存率做比較，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，往往用戶行為越深入，越接近核心功能，留存會(huì)越高。從用戶角度敘述即，用戶越深入使用產(chǎn)品，就越能感受到產(chǎn)品價(jià)值，就越大概率第二天甚至第二周回來(lái)繼續(xù)用它。

因此，如果我們想確定哪種行為，哪種用戶是我們想持續(xù)拓展的用戶群，不妨將他們的畫像和留存率做個(gè)交叉，即能發(fā)現(xiàn)什么樣的用戶他們的留存率更高，我們將其他用戶盡可能轉(zhuǎn)化成這樣的用戶，就能明顯提高留存率了。

影響指標(biāo)變化的因素

作為產(chǎn)品經(jīng)理，需要每天持續(xù)觀察數(shù)據(jù)指標(biāo)，以此做出正確決策或思考優(yōu)化方向。如果某一天數(shù)據(jù)突然發(fā)生異常波動(dòng)，那就需要立刻確定波動(dòng)原因，從而去解決問(wèn)題，使數(shù)據(jù)回歸正常。經(jīng)過(guò)這么長(zhǎng)時(shí)間和數(shù)據(jù)打交道，總結(jié)了以下幾點(diǎn)：

（1）渠道調(diào)整

各渠道的投放分配，流量占比一旦發(fā)生調(diào)整，便有可能影響整體的數(shù)據(jù)指標(biāo)。高質(zhì)量渠道縮量，低質(zhì)量渠道擴(kuò)量，都會(huì)拉低整體數(shù)據(jù)指標(biāo)。因此在關(guān)注整體數(shù)據(jù)變化時(shí)，要同步關(guān)注渠道數(shù)據(jù)變化，也要及時(shí)跟進(jìn)市場(chǎng)的計(jì)劃同步。便于第一時(shí)間確認(rèn)指標(biāo)變化原因。

另一方面，如果有品牌投放或廣告投放，要注意投放的素材發(fā)生變化，會(huì)帶來(lái)新增用戶群的畫像變化。也會(huì)影響到用戶質(zhì)量與匹配度，從而影響到整體數(shù)據(jù)指標(biāo)

（2）用戶畫像變化

不同用戶畫像在產(chǎn)品上表現(xiàn)的行為特性不同，因此要善于拆分用戶畫像或交叉用戶畫像去對(duì)比數(shù)據(jù)。比如寒暑假，往往會(huì)帶來(lái)學(xué)生流量的增加。學(xué)生流量的特點(diǎn)和上班族的特點(diǎn)一定存在某些差異，那么從數(shù)據(jù)指標(biāo)上看，每當(dāng)寒暑假的時(shí)候，數(shù)據(jù)指標(biāo)都會(huì)發(fā)生一些趨勢(shì)變化。因此需要提前了解不同畫像的行為特性，并且在關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)，監(jiān)控不同用戶群的占比變化。

（3）功能變化

每一次迭代發(fā)版，很容易造成數(shù)據(jù)指標(biāo)的波動(dòng)。因?yàn)榇嬖谛吕习娼惶?，用戶行為?shù)據(jù)的遷移和重疊。另一方面。功能改動(dòng)越大，影響面就越大，有可能產(chǎn)生連帶效應(yīng)。即更改的雖然是這個(gè)頁(yè)面，但實(shí)際會(huì)影響到多個(gè)頁(yè)面。

比如：我雖然更改了列表的排序策略，但通過(guò)數(shù)據(jù)，會(huì)發(fā)現(xiàn)，除了列表CTR發(fā)生了變化，列表的下一級(jí)頁(yè)面轉(zhuǎn)化率也會(huì)變化。這是因?yàn)椋?dāng)列表的結(jié)果因排序變得不精準(zhǔn)，那進(jìn)入下一級(jí)頁(yè)面依然會(huì)受此影響，變得不精準(zhǔn)，從而造成持續(xù)的流失。從用戶角度解釋，即用戶的決策會(huì)受到持續(xù)影響。

今天先聊到這兒，有時(shí)雖然會(huì)被數(shù)據(jù)波動(dòng)虐的不行，但當(dāng)經(jīng)過(guò)各種原因排查，最終確定問(wèn)題根源時(shí)，那種串聯(lián)邏輯后形成的完整分析思路，是我最大的收獲。希望你也有此收獲~

#專欄作家#

王偉華，微信公眾號(hào)：夜漫產(chǎn)品（learnerwwh），一只略帶文藝情懷的產(chǎn)品汪，擅長(zhǎng)社交，資訊領(lǐng)域產(chǎn)品，心理學(xué)愛(ài)好者，目前正處于知識(shí)體系搭建階段。

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