道－数据在产品的价值

数据可以帮助品牌发现机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险、潜在威胁等，同时亦可以有助于品牌营销决策的调整与优化。数据是产品量化指标，数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题。

对此我的看法：

数据衡量 －知错就改，为决策撑腰，避免头脑风暴，主观臆断，用户体验调优

数据验证－验证产品需求强弱，功能比重，品牌价值

数据预测－总结历史规律，预测产品未来走向

知乎用户@绡页的答案很经典：

“知错能改，善莫大焉”——可是错在哪里，数据分析告诉你。

“运筹帷幄之中，决胜千里之外”——怎么做好“运筹”，数据分析告诉你。

“以往鉴来，未卜先知”——怎么发现历史的规律以预测未来，数据分析告诉你。

术－数据如何驱动运营

结合刚刚出炉的牛小招app（宣讲会信息整合类产品）。三步走：

做好埋点

初级的数据埋点：在产品流程关键部位植相关统计代码，用来追踪每次用户的行为，统计关键流程的使用程度。

中级的数据埋点：在产品中植入多段代码追踪用户连续行为，建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为。

高级的数据埋点：与研发团队合作，通过数据埋点还原出用户画像及用户行为。

数据分析

1.入口分析

（1）数据来源：集成SDK获取数据

（2）市场埋点：各大市场的下载量以及新增用户的地域分布情况，相应的市场战略的调整。

2.用户质量分析（用户画像）

（1）用户： 地区、学校，专业，年龄，就职情况

（2）留存用户：次日留存，三日留存，七日留存等

（3）流失用户：流失率以及原因

（4）新增用户数

（5）细分用户，精准推送

3 .用户行为指标

3.1 自定义事件分析， 功能的使用情况

初始界面三个流向：去看看，注册，登陆。

登陆流程：登陆，忘记密码，第三方登陆情况

首页：内容的阅读量，banner 的点击情况，宣讲会日历时间跨度，个人中心以及筛选的流向如何。

详情界面：二级界面的停留时间，收藏，分享，地图点击率以及内容转化情况。

闹钟界面设定和使用情况

......

通过功能点的使用情况和比重确定优先级，进行产品减法。

3.2漏斗模型，打造合理访问路径

关键路径上面各个页面的浏览量

页面转化&用户进入后一步步的转化情况

通过漏斗模型计算出关键路径上每一步的转化率，初步判断该流程转化率的情况，及每一步的流失率情况。用来确定整个流程的设计是否合理，各步骤的优劣，是否存在优化的空间等。试着去了解用户使用app的真正目的，为他们提供合理的访问路径或操作流程，而不是一味地去提高转化率。

4 .错误分析

用户使用操作过程中出现的系统bug:闪退，停止运行，卡死等错误分析。对于刚上线的产品，及时发现用户使用过程中的bug后及时修复，这点很重要。

5.内容出口分析

第三方分享出口，分析内容的出口渠道。

还有一些其他数据，设备终端，网络以及运营商。

分析结果反馈

产品经理日常数据表

最后，每一款产品都有适合他的核心指标和产品分析维度，一定要找到她。

器－工欲善其事，必先利其器

常见的数据分析工具：友盟，Talkingdata,诸葛IO等等 针对自己的产品的需要进行选择。我结合了友盟和诸葛io。

友盟九大常规化的指标在统计分析上已经够用，包括概况，用户分析，留存分析，渠道分析，功能分析以及社会化分享。

诸葛io则是从用户的行为跟踪分析，粒度更细，用起来也比较顺手。主打精益化移动产品分析。

总结：

数据驱动运营，任重而道远，养成总结知识，总结经验的好习惯，逐步形成自己的体系。