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數(shù)據(jù)分析是驗(yàn)證產(chǎn)品設(shè)想的最具說服力的工具，但忽略數(shù)據(jù)分析背后的人性和商業(yè)思考，那么數(shù)據(jù)分析也就在根本上失去了意義。

數(shù)據(jù)分析的核心并不在于數(shù)據(jù)本身，而在于設(shè)計(jì)有意義、有價(jià)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)，通過科學(xué)有效的手段去分析，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)問題優(yōu)化迭代。數(shù)據(jù)分析因價(jià)值而存在，數(shù)據(jù)分析本就是一個(gè)價(jià)值增量的過程。

數(shù)據(jù)分析三個(gè)核心要點(diǎn)：

1. 什么是數(shù)據(jù)分析？（What）
2. 為什么數(shù)據(jù)分析？（Why）
3. 如何數(shù)據(jù)分析？(How)

第一個(gè)問題就不多贅述了，重點(diǎn)實(shí)例解析第二、三個(gè)問題。數(shù)據(jù)分析的緣由/出發(fā)點(diǎn)很復(fù)雜，甚至有時(shí)候讓人很焦灼，因?yàn)椴煌脩魯?shù)據(jù)分析的出發(fā)點(diǎn)及分析過是完全不一樣的。站在一個(gè)更高視角分析數(shù)據(jù)，或者說數(shù)據(jù)分析的維度不僅限于產(chǎn)品思維概念上的數(shù)據(jù)需要，而是一個(gè)關(guān)乎產(chǎn)品一體性的命題。

案例分析

下面將逐一以實(shí)例的形式解讀數(shù)據(jù)分析的兩個(gè)核心問題，大致分為以下幾步：

第一步：確認(rèn)數(shù)據(jù)分析的對(duì)象

產(chǎn)品名稱：企查查APP V9.1.8

產(chǎn)品愿景：中國企業(yè)信息搜集的綜合體，為投資者、金融相關(guān)從業(yè)者等提供企業(yè)的一站式信息服務(wù)。

分析范疇：產(chǎn)品迭代、產(chǎn)品優(yōu)化、產(chǎn)品分析/驗(yàn)證

背景概述：現(xiàn)階段筆者從事征信行業(yè)的產(chǎn)品工作，正在參與一款企業(yè)信用信息查詢APP V2.x的升級(jí)迭代。此次的該類分析過程側(cè)重?cái)?shù)據(jù)指標(biāo)制定和建模的過程，而并非實(shí)際數(shù)據(jù)的展示（別人家的應(yīng)用，沒有辦法拿到完整的數(shù)據(jù)源）。再次強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)指標(biāo)的制定遠(yuǎn)比數(shù)據(jù)分析過程要重要的多或者說更加富有創(chuàng)造性。

第二步：制定數(shù)據(jù)分析指標(biāo)

1.商業(yè)模式/盈利方式分析

免費(fèi)增值模式，先做成流量的入口，后期分享流量紅利擴(kuò)大轉(zhuǎn)化率。

2.了解產(chǎn)品現(xiàn)狀/定量分析產(chǎn)品

2.1 用戶分析

用戶規(guī)模：

• 用戶群體按照群體大致分為個(gè)人、企業(yè)，分析出個(gè)人和企業(yè)用戶的人數(shù)比例，明確整體的用戶分布情況。
• 每月/日/日的新增用戶、流失用戶、回流用戶的比例的走勢(shì)，選擇恰當(dāng)?shù)淖邉?shì)變化渠道；

用戶質(zhì)量：產(chǎn)品粘性及病毒性的反應(yīng)，體現(xiàn)在用戶的活躍度上，一般包括，日活躍（DAU）、周活躍（WAU）、月活躍（MAU）；

• 采用同期群和用戶分類的分析方法，特定用戶群體的特定分析過程，用戶質(zhì)量也是渠道或營銷活動(dòng)效果的間接體現(xiàn)，以便后期及時(shí)的調(diào)整和處理；
• 用戶質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)制定，包括忠誠用戶、聯(lián)系活躍用戶、流失用戶等等，為反應(yīng)不同指標(biāo)設(shè)置特定的用戶質(zhì)量指標(biāo)；

2.2 應(yīng)用分析：

• 啟動(dòng)次數(shù)，某日/周/月的啟動(dòng)次數(shù)占所選時(shí)段總啟動(dòng)次數(shù)的比例，直接反應(yīng)用的生活時(shí)間成本；
• 版本分布，對(duì)開發(fā)和維護(hù)的意義非常深刻，展示累計(jì)用戶排名前10的各個(gè)版本變化趨勢(shì)，可以幫助了解每個(gè)版本的新增用戶，最新版本的升級(jí)情況，目前的哪些版本狀況；
• 使用情況，統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，一次啟動(dòng)的使用時(shí)長；一天內(nèi)啟動(dòng)應(yīng)用的次數(shù)；用統(tǒng)一用戶相鄰兩次啟動(dòng)間隔的時(shí)間長度；
• 設(shè)備終端和錯(cuò)誤分析也是很有必要的；

2.3 行業(yè)分析：

a. 行業(yè)數(shù)據(jù)可以幫助了解行業(yè)內(nèi)應(yīng)用的整體水平，可以查看應(yīng)用的全體應(yīng)用或同類應(yīng)用中各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)、排名及趨勢(shì)，有助于衡量應(yīng)用的質(zhì)量和表現(xiàn)；

b. 了解行業(yè)數(shù)據(jù)，可以知道自己的APP在整個(gè)行業(yè)的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動(dòng)次數(shù)、使用時(shí)長等多個(gè)維度去對(duì)比自己產(chǎn)品與行業(yè)平均水平的差異以及自己產(chǎn)品的對(duì)應(yīng)的指標(biāo)在整個(gè)行業(yè)的排名，從而知道自己產(chǎn)品的不足之處。

以上并沒有對(duì)具體的數(shù)據(jù)源實(shí)施實(shí)質(zhì)性的分析并結(jié)論，這部分的都是基本的處理過程就不做贅述。而下文，我將結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景深入分析《企查查APP V9.1.8》的某個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)。

業(yè)務(wù)場(chǎng)景：

1. 查首頁支持企業(yè)名稱、人名、品牌名等信息的模糊查詢，并且在搜索系統(tǒng)之下直接提供四個(gè)維度[企業(yè)名稱]、[股東高管]、[經(jīng)營范圍]、[品牌管理]的一級(jí)輔助搜索條件。

2. 企業(yè)信息維度算是一款企業(yè)信息服務(wù)平臺(tái)的資源性優(yōu)勢(shì)，也是一款內(nèi)容應(yīng)用的核心模塊。不同類型的用用戶對(duì)不同類型的信息的感興趣程度都存在個(gè)性化的特征，而用戶行為特征數(shù)據(jù)的記錄和挖掘是一件意義非凡的事情。

產(chǎn)品分析：

1. 企業(yè)信息查詢第一級(jí)別的功能是搜索，第二級(jí)別的功能是條件搜索；理論上講，后者在搜索的精確程度上要更加有優(yōu)勢(shì)。
2. 確認(rèn)哪些企業(yè)信息查詢維度，在偌大的信息描述標(biāo)簽中，初生代的產(chǎn)品大致會(huì)以常規(guī)經(jīng)驗(yàn)型知識(shí)選擇冷啟動(dòng)的內(nèi)容。

數(shù)據(jù)指標(biāo)：

1. 不同檢索維度的搜索量；

結(jié)論：以信息檢索維度的搜索量，選出哪些企業(yè)信息搜索維度置于條件搜索中，并決定其分布的順序和位置；

2. 不同描述維度的查詢量

結(jié)論：

a. 以信息描述維度的查詢次數(shù)，區(qū)分哪些企業(yè)信息描述維度置于的受關(guān)注程度，量化區(qū)分不同信息的關(guān)注度和用戶價(jià)值；

b. 交叉分析不同維度的信息，用戶屬性，比如：行業(yè)+查詢維度，綜合分析不同特征的用戶群的核心關(guān)注點(diǎn)。該類信息的分析挖掘有利于新產(chǎn)品的創(chuàng)新和嘗試，比如精簡版企業(yè)信用報(bào)告，”體量最小化，價(jià)值最大化”，不錯(cuò)的產(chǎn)品嘗試和良好的用戶體驗(yàn)；

c. 內(nèi)容受歡迎程度及需求的迫切程度，面向不同類型的用戶，比如：普通用戶、企業(yè)用戶（行業(yè)細(xì)分——P2P、銀行、VC、海關(guān)、政務(wù)等等），內(nèi)容分級(jí)、資源分層更好地配合免費(fèi)增值模式、會(huì)員等級(jí)產(chǎn)品形態(tài)。正對(duì)不同用戶特征給予不同的需求滿足形式都是值得嘗試和探索的，單一、傳統(tǒng)的直銷的商業(yè)模式或許有被迭代升級(jí)的可能；

小結(jié)

數(shù)據(jù)分析很簡單，并不是大家所描述地那樣神秘不可破。產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析意義在于指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，傳達(dá)感性認(rèn)知背后的理性意義。斗膽分享以下我個(gè)人的數(shù)據(jù)分析理念（關(guān)鍵字）：

• 產(chǎn)品階段
• 分析目的
• 商業(yè)模式
• 產(chǎn)品形態(tài)

無論數(shù)據(jù)分析的結(jié)論積極還是負(fù)面，都是產(chǎn)品價(jià)值映射，必須投以客觀的態(tài)度。數(shù)據(jù)分析是驗(yàn)證產(chǎn)品設(shè)想的最具說服力的工具，但忽略數(shù)據(jù)分析背后的人性和商業(yè)思考，那么數(shù)據(jù)分析也就在根本上失去了意義。

管理學(xué)大師彼得.德魯克說過：你無法衡量的東西，你也無法管理。數(shù)據(jù)分析可以有效的制衡產(chǎn)品經(jīng)理本身的那種內(nèi)在妄想，通過數(shù)據(jù)分析能幫助我們找到更加合適的產(chǎn)品和市場(chǎng)，甚至說締造出一個(gè)更加可持續(xù)、可復(fù)制、持續(xù)在增長的商業(yè)模式。

作者：王偉（微信號(hào)：Daviiwong），@簡書-互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品小王。

本文由 @王偉 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。