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本文是作者基于自身多年數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)的一體化數(shù)據(jù)分析框架，簡(jiǎn)單地介紹下數(shù)據(jù)分析能分析能落地的幾點(diǎn)。enjoy~

大數(shù)據(jù)，這個(gè)被炒爛了的概念，現(xiàn)如今已被人工智能替代。我們先不討論人工智能，就大數(shù)據(jù)而言，我們都是在強(qiáng)調(diào)他的技術(shù)，例如網(wǎng)絡(luò)熱詞：hadoop+spark，data mining。而我們?cè)谟么髷?shù)據(jù)時(shí)候，經(jīng)常用它的來(lái)神話它的影響。例如，廣告投放精準(zhǔn)化，社會(huì)安全管理有序，醫(yī)藥行業(yè)智能化等。

當(dāng)然這些是我們的暢想，同時(shí)確實(shí)也離不開數(shù)據(jù)分析影響，但是我們有沒有停下腳步去想一想，到底大數(shù)據(jù)怎么去落地呢，怎么去分析？怎么利用數(shù)據(jù)來(lái)去使企業(yè)做出決策，例如：廣告投放精準(zhǔn)化？

我們了解什么叫大數(shù)據(jù)分析么？

麥肯錫給大數(shù)據(jù)定義：

“一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征?！?/p>

基于我對(duì)以上定義的理解，我總結(jié)的大數(shù)據(jù)分析就是，將獲取的數(shù)據(jù)，打通，整合，找尋規(guī)律，立即得出決策信息。

數(shù)據(jù)獲取

我總結(jié)的數(shù)據(jù)源可分類三類：

（1）一方數(shù)據(jù)：用戶事實(shí)數(shù)據(jù)

例如用戶在某金融機(jī)構(gòu)購(gòu)買的理財(cái)產(chǎn)品，時(shí)間，哪個(gè)出單口，姓名，電話等，或者運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，例如某互聯(lián)金融app，用戶操作行為數(shù)據(jù)

（2）二方數(shù)據(jù)：其實(shí)這部分叫做廣告投放數(shù)據(jù)

例如，廣告展示量，活動(dòng)頁(yè)點(diǎn)擊量，廣告來(lái)源等。也有公司將這部分?jǐn)?shù)據(jù)作為第三方數(shù)據(jù)，因?yàn)橛行V告監(jiān)測(cè)公司會(huì)利用此數(shù)據(jù)和人群數(shù)據(jù)整合構(gòu)建自己dmp這樣的公司一般宣稱為第三方公司，三方數(shù)據(jù)

（3）三方數(shù)據(jù)：行業(yè)數(shù)據(jù)，也叫公開數(shù)據(jù)

例如行協(xié)的數(shù)據(jù)，或者互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，例如某互聯(lián)網(wǎng)公司用戶在此網(wǎng)站的行為數(shù)據(jù)，或者嵌入sdk的app后我們能采集到的安裝活躍列表，以及可采集到線下數(shù)據(jù)。

• 打通：其實(shí)就是利用關(guān)鍵點(diǎn)的采集整合一二三方數(shù)據(jù)。例如我們可以通過(guò)手機(jī)號(hào)將一方和三方數(shù)據(jù)整合，或者利用cookie，或者imei號(hào)等將二方、三方數(shù)據(jù)整合。但是由于現(xiàn)在監(jiān)管制度對(duì)手機(jī)號(hào)敏感數(shù)據(jù)的控制，以及互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)端數(shù)據(jù)的跨平臺(tái)打通技術(shù)難點(diǎn)，我們現(xiàn)實(shí)的匹配率很低，例如一方和三方的數(shù)據(jù)匹配達(dá)到20%其實(shí)就算比較不錯(cuò)的情況，當(dāng)然運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)除外。
• 找尋規(guī)律：目標(biāo)就是數(shù)據(jù)清理，從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以便統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)探索，找尋規(guī)律，形成數(shù)據(jù)分析報(bào)告觀點(diǎn)。本文將會(huì)在第三部分闡述。
• 立即決策：將數(shù)據(jù)分析報(bào)告中的觀點(diǎn)系統(tǒng)化或產(chǎn)品化，目前而言，大部分公司還是會(huì)依靠人工決策。

為什么需要大數(shù)據(jù)分析？看上去大數(shù)據(jù)分析似乎按照這些步驟來(lái)，但是從第一步的數(shù)據(jù)源來(lái)說(shuō)，其實(shí)已經(jīng)反應(yīng)了大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，就是雜亂無(wú)章，那么怎么從這些數(shù)據(jù)找尋規(guī)律，分析的內(nèi)容和目標(biāo)是否對(duì)應(yīng)上，似乎就是我們需要大數(shù)據(jù)分析的理由

現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)的分析通常采用的數(shù)據(jù)報(bào)表來(lái)反映企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況，同時(shí)，對(duì)于熱點(diǎn)，人群分析，我們看到的統(tǒng)計(jì)值，目標(biāo)核心都是用數(shù)據(jù)分析報(bào)告提煉的觀點(diǎn)來(lái)指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)，那么問(wèn)題來(lái)了，怎么用數(shù)據(jù)分析來(lái)指導(dǎo)數(shù)據(jù)決策呢？

數(shù)據(jù)分析的報(bào)告思路（本文從移動(dòng)端的角度進(jìn)行切入）

基于我對(duì)數(shù)據(jù)分析的理解，我將數(shù)據(jù)報(bào)告會(huì)分成三大類：市場(chǎng)分析、運(yùn)營(yíng)分析、用戶行為分析。

市場(chǎng)分析

由于市場(chǎng)分析一般而言是定性、定量分析，最近熱播劇《我的前半生》賀函和唐晶的職業(yè)就是來(lái)去咨詢公司的一般會(huì)以訪談、問(wèn)卷調(diào)查來(lái)一份市場(chǎng)分析報(bào)告去告訴客戶他們的市場(chǎng)占有量，消費(fèi)者觀點(diǎn)等。

這里，我們以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的市場(chǎng)分析為例，通常來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)源是公開數(shù)據(jù)，或者在第三方數(shù)據(jù)。正如我們所講，將sdk嵌入開發(fā)者應(yīng)用，就可以收集到安裝以及使用列表，那么開發(fā)者使用的sdk越多，我們能收集的數(shù)據(jù)源也越多，這樣就可以形成安裝app排名，使用app排名，這里面所說(shuō)的覆蓋率、活躍率也是這個(gè)意思，例如：即此款應(yīng)用安裝量、使用量在整體金融類的安裝量、使用量占比。

那么，這些市場(chǎng)分析的作用呢，一般而言，是對(duì)公司市場(chǎng)營(yíng)銷的總結(jié)，比如某金融公司kpi是為了獲客，他們做了一系列營(yíng)銷，下個(gè)月排名我們可以查詢到此款應(yīng)用的安裝量，是否較上個(gè)月上升呢？ 那么我們的競(jìng)品表現(xiàn)呢，他們是不是也做了一些列的營(yíng)銷活動(dòng)排名上升下降？我們都可以通過(guò)市場(chǎng)分析，競(jìng)品分析來(lái)觀測(cè)，但是這部分的觀點(diǎn)由于是市場(chǎng)數(shù)據(jù)，我們只能通過(guò)大量的搜尋官網(wǎng)活動(dòng)，或者互聯(lián)網(wǎng)廣告推測(cè)營(yíng)銷來(lái)推測(cè)是否競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手排名上升和這些營(yíng)銷活動(dòng)有關(guān)。

同時(shí)，根據(jù)市場(chǎng)的走勢(shì)圖，我們能發(fā)現(xiàn)潛在的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，例如：我們能看出下圖中的工商銀行由于手機(jī)屬于高覆蓋高活躍組，即安裝xxapp活躍人群也是最高的，因此，無(wú)疑xx銀行是所有銀行組潛在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。需要更加注意他們的市場(chǎng)策略

運(yùn)營(yíng)分析

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)提出的方法論：3A3R，筆者之前在做咨詢的時(shí)候，此方法論也可以將網(wǎng)站分析套用，總結(jié)來(lái)說(shuō)3A3R就是：

感知 → 獲取?→ ?活躍?→ ?獲取?→ ?營(yíng)收?→ ?傳播?→ ?感知

這里需要注明下，運(yùn)營(yíng)分析只是一個(gè)公司的baseline，讓產(chǎn)品經(jīng)理，運(yùn)營(yíng)人員，市場(chǎng)人員根據(jù)自己本公司的數(shù)據(jù)參考做出合理的決定，同時(shí)，運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)只是參考或者叫警示，若要具體，需要特定細(xì)節(jié)的分析，例如是否app改版，怎么改？需要增加哪家渠道合作？

（1）Awareness 感知

根據(jù)廣告投放數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，目的判斷渠道廣告頁(yè)對(duì)app 或者網(wǎng)站引流情況，同時(shí)可以幫助廣告主設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)表格，以數(shù)字角度衡量廣告投放效果

但是，廣告數(shù)據(jù)一般而言在廣告監(jiān)測(cè)公司手中，或者公開的使用工具上例如GA，我們需要依靠廣告公司設(shè)計(jì)營(yíng)銷環(huán)節(jié)，例如活動(dòng)頁(yè)，加監(jiān)測(cè)代碼，或者在媒體，app應(yīng)用商店加入代碼便于監(jiān)測(cè)廣告表現(xiàn)，而往往這樣的數(shù)據(jù)很難加載，一般是由應(yīng)用商店，或者媒體提供，同時(shí)，以上數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)公司數(shù)據(jù)一般而言也不會(huì)提供給廣告主，只是會(huì)提供統(tǒng)計(jì)值，這部分的分析我會(huì)在之后詳細(xì)寫出，歡迎大家關(guān)注我的運(yùn)營(yíng)號(hào)

言歸正傳，我們看感知數(shù)據(jù)其實(shí)目的就是想衡量我們的大量的營(yíng)銷投放錢花的對(duì)不對(duì)，廣告的展示量，點(diǎn)擊量等是最好衡量一個(gè)公司的廣告市場(chǎng)部門績(jī)效，沒有廣告投放，就無(wú)法帶來(lái)獲客，因此錢花的值不值，能帶來(lái)多少客人，才會(huì)有下一步 acquisition。

（2）Acquisition 獲客

獲客是第一步廣告投放拓展，用戶點(diǎn)擊廣告后到達(dá)應(yīng)用商店或者著陸頁(yè)后去下載app，訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)后，登陸app后的數(shù)據(jù)是廣告公司或者應(yīng)用商店提供不了的數(shù)據(jù)，因此獲客其實(shí)有兩重目的。

• 目的1：衡量第一步提供的數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確，即是否渠道作弊
• 目的2：判斷渠道是否好壞
• 目的3：判斷營(yíng)銷活動(dòng)是否有效

例如下圖中，我們發(fā)現(xiàn)4成用戶是搜索流量較上個(gè)月增加了6%，是不是我們需要增加和sem的合作呢？而在媒體引薦渠道中，我們通過(guò)渠道衡量客戶轉(zhuǎn)化率，點(diǎn)擊-用戶激活的，激活的注冊(cè)轉(zhuǎn)化，可否重點(diǎn)對(duì)某應(yīng)用商店增加合作

下圖是目的3的應(yīng)用，來(lái)衡量三個(gè)月內(nèi)的新增用戶，活躍用戶是否受活動(dòng)營(yíng)銷、廣告投放、版本更迭等影響。例如：7月28日的版本更迭，增加新用戶的利器，那么產(chǎn)品經(jīng)理需要分析下這個(gè)版本到底哪里的改變，讓用戶增長(zhǎng)這么快，而8月份的營(yíng)銷活動(dòng)會(huì)喚醒沉睡用戶，反應(yīng)考核運(yùn)營(yíng)人員的績(jī)效，那么，是否我們?cè)谧龃倩顣r(shí)候可以借鑒8月的成功經(jīng)驗(yàn)?zāi)兀慷@個(gè)成功經(jīng)驗(yàn)需要進(jìn)一步做專題分析

（3）Activities 活躍

獲客后，我們想看看我們的新增、活躍用戶的表現(xiàn)情況，那么就到了第三步 活躍，其實(shí)就是為產(chǎn)品經(jīng)理改版app或者頁(yè)面提供數(shù)據(jù)支持

活躍分析可參考以下三個(gè)步驟：

第一：從頁(yè)面瀏覽次數(shù)，獨(dú)立訪問(wèn)人數(shù)，來(lái)圈定主要頁(yè)面分析。

例如某款app首頁(yè)是pv，uv最高，我們會(huì)重點(diǎn)分析首頁(yè)。

第二：根據(jù)圈定頁(yè)面，制作點(diǎn)擊熱力圖，便于產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)后續(xù)頁(yè)面改造提供數(shù)據(jù)支持，例如我們可以將點(diǎn)擊量小的按鈕在下次改版刪除，對(duì)點(diǎn)擊量大的重新排序

第三：根據(jù)圈定頁(yè)面，制作點(diǎn)擊熱力圖，便于產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)后續(xù)頁(yè)面改造提供數(shù)據(jù)支持，例如我們可以將點(diǎn)擊量小的按鈕在下次改版刪除，對(duì)點(diǎn)擊量大的重新排序

（4）Retention留存分析& Revenue & Refer

這幾個(gè)實(shí)際上在企業(yè)運(yùn)用的并不多，這里簡(jiǎn)要說(shuō)明下。

① Retention

用戶積累到一定數(shù)量后，我們想看下用戶粘性，那么我們就來(lái)到retention，一般是衡量活動(dòng)效果時(shí)候運(yùn)用的比較多，來(lái)看此次活動(dòng)過(guò)后，是否用戶依舊會(huì)使用我們的app，但是由于金融app屬性不會(huì)像游戲應(yīng)用每天進(jìn)行訪問(wèn)，因此Retention 在實(shí)際應(yīng)用中不會(huì)太多，下面的例子是個(gè)展示，不做贅述

② Revenue

這些留下來(lái)的客戶給公司貢獻(xiàn)多少現(xiàn)金呢？會(huì)看收入步驟， 一般公司不會(huì)將現(xiàn)金流數(shù)據(jù)放入在統(tǒng)計(jì)平臺(tái)中，但是我們需要提出用戶貢獻(xiàn)的流水金額數(shù)據(jù)供我們使用，便于人群劃分，例如下面簡(jiǎn)要分析：

Refer 傳播：

最后，我們想讓這些客戶進(jìn)行傳播；核心是口碑營(yíng)銷，即用戶自發(fā)的轉(zhuǎn)發(fā)給其他用戶鏈接，讓他們下載app或者參與活動(dòng)，因此傳播的下一個(gè)環(huán)節(jié)又會(huì)轉(zhuǎn)換營(yíng)銷，但是傳播會(huì)受到很多限制，例如沒有獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的口碑傳播，幾乎轉(zhuǎn)發(fā)量為0，同時(shí)，傳播若要衡量比較困難，尤其在大量互聯(lián)網(wǎng)用戶基礎(chǔ)上，這樣會(huì)造成資源代碼疊加，系統(tǒng)負(fù)擔(dān)，因此一般企業(yè)也不會(huì)設(shè)計(jì)這樣活動(dòng)讓營(yíng)銷人員參考

用戶分析

若說(shuō)大數(shù)據(jù)分析的核心，其實(shí)就是在于用戶分析，正如我們前面所講，用戶分析的步驟流程如下：

即在力所能及的搜集數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，打通數(shù)據(jù)，客戶用戶，精準(zhǔn)營(yíng)銷。

第一，我們可以篩選的條件列表，我們可以通過(guò)應(yīng)用條件，位置，標(biāo)簽條件將數(shù)據(jù)整合，整合的目的就是刻畫客戶，定出營(yíng)銷策略。

例如：我們想篩選金融客戶（應(yīng)用條件篩選），出現(xiàn)在五星級(jí)酒店（位置條件），且為母嬰人群（標(biāo)簽）

但是需要注意的是，條件越多，用戶輪廓越清晰，人群會(huì)越少。

第二，根據(jù)篩選的人群，我們將線上/線上統(tǒng)計(jì)化，或者建模多維度分析。

例如，我們根據(jù)篩選的人群，發(fā)現(xiàn)男性多于女性，蘋果手機(jī)屬性最高，常手機(jī)工具使用，那么我們可以將這部分目標(biāo)人群用增加手機(jī)工具合作、或者和蘋果合作獲客或者促活。

第三，整合以上數(shù)據(jù)分析，形成人群畫像。

結(jié)束語(yǔ)

這篇文章基于我多年數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)的一體化數(shù)據(jù)分析框架，其實(shí)就是簡(jiǎn)單介紹下數(shù)據(jù)分析能分析能落地的幾點(diǎn)。當(dāng)然，這里面需要大量的數(shù)據(jù)清洗工作，以及對(duì)行業(yè)的認(rèn)知，此篇只是從數(shù)據(jù)分析角度的概要，內(nèi)容上的細(xì)化，其實(shí)可以單拿出來(lái)細(xì)細(xì)分析，尤其用戶畫像那章節(jié)。

在后續(xù)的文章中，我也會(huì)多寫此類文章，今天分享到這里，歡迎閱讀。

作者：馮大福，公眾號(hào)：說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)分析那些事兒

本文由 @馮大福 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。