产品运营如何做好数据挖掘与分析

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产品经理在日常工作中，最重要的是要提高数据分析能力，除了数据产品经理，其他产品经理并不需要数据挖掘能力。而提高数据分析能力，则要建立数据分析的知识体系和方法论。

这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。

那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。

Part1|数据分析体系：道、术、器

「道」是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。

「术」是指正确的方法论。现在新兴的「GrowthHacker」（增长黑客）概念，从AARRR框架(获取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。

「器」则是指数据分析工具。一个好的数据分析工具应该能帮助产品经理进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省产品经理的时间和精力，帮助产品经理更好理解用户、更好优化产品。

Part2|数据分析的价值

产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。

当我们上线了一个新的产品（proct）或者功能时，需要对其进行数据监控和衡量（measure）。然后从监控中采集到产品的用户行为数据（data），并对这些数据进行分析和总结（learn）。最后从分析中得出结论和观点（idea），如果数据证明我们的新产品/功能是优秀的，那么可以大力推广；如果数据说明我们的产品还存在问题，就需要对产品进行新一轮的优化（build）。

在「产品——数据——结论」的不断循环中，我们不断用数据来优化我们的产品，加快产品迭代的步伐、提升用户体验。

Part3|数据分析的方法

1.流量分析

a.访问/下载来源，搜索词

网站的访问来源，App的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，分析平台通过归因模型判断流量来源，产品经理在分析这些流量时，只需要用自建或者第三方的数据平台追踪流量变化即可，第三方平台如GoogleAnalytics、GrowingIO等；

b.自主投放追踪

平时我们在微信等外部渠道投放文章、H5等，许多产品都会很苦恼无法追踪数据。

分析不同获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。常见的办法有UTM代码追踪，分析新用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。

c.实时流量分析

实时监测产品的访问走势，尤其要关心流量异常值。举个例子，某互联网金融平台因为一个产品Bug导致用户疯狂抢购造成的流量峰值，产品经理发现实时数据异常后迅速下线该产品修复Bug，避免了损失扩大。

2.转化分析

无论是做网站还是App，产品里面有很多地方需要做转化分析：注册转化、购买转化、激活转化等等。一般我们借助漏斗来衡量用户的转化过程。

影响转化率的因素很多，我们总结了三个大的方面：渠道流量、用户营销、网站/APP体验。以渠道流量为例，通过优选渠道并且量化分配我们的投放资源，可以有效提升总体的转化率。

3.留存分析

在互联网行业里，通常我们会通过拉新把客户引过来，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站/App的人就称为留存。

在一段时间内，对某个网站/App等有过任意行为的用户，称之为这个网站/App这段时间的活跃用户，这个任意行为可以是访问网站、打开App等等。

现在大家经常会用到所谓的「日活」（日活跃用户量，DAU）、「周活」（周活跃用户量，WAU）来监测我们的网站，有的时候会看到我们的「日活」在一段时期内都是逐渐地增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是一个错误。

留存是产品增长的核心，用户只有留下来，你的产品才能不断增长。一条留存曲线，如果产品经理不做什么的话，那么用户就慢慢流失了。

这是一个常见的留存曲线，我把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。

从产品设计的角度出发，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。之前我们发现我们产品里面，使用过“新建”功能用户的留存度非常高；于是我们做了产品改进，将“新建”按钮置于首页顶部刺激用户使用，效果非常好。

硅谷流行的MagicNumber（魔法数字）也是留存分析的一部分，比如Facebook发现「在第一周里加10个好友」的新用户留存度非常高。作为产品经理，我们也需要通过数据分析来不断探索我们产品里面的魔法数字，不断提高用户留存度和活跃度。

更详细的留存分析方法，可以参考这篇文章你能找到的最深入的留存分析文章-留存·增长·MagicNumber?。

4.可视化分析

用户体验，是一个非常抽象的概念，我们可以对其进行形象化。目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行可视化，以热图的形式呈现。

借助热图，产品经理可以非常直观了解用户在产品上的点击偏好，检验我们的产品设计或者布局是否合理。

5.群组分析&挖掘用户需求、改进及优化产品

千人千面，产品经理对用户精细化的分析必不可少。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户，他们对产品的使用和感知都可能存在巨大的差异。产品经理可以对不同属性的用户进行分群，观察不同群组用户的行为差异，进而优化产品。

之前我们做过一次分析，网站的总体注册转化率是6%；但是使用Chrome浏览器的新用户注册转化率高达12%，使用IE浏览器的新用户注册转化率才1%。这样一分的话，问题就很明显了，极有可能是浏览器兼容性的问题，产品经理应该关注一下这个问题。

Part4|数据分析的书籍

做好数据分析，不是一朝一日就可以的，需要在产品规划设计、产品升级迭代中不断实践。下面的这些书籍对于产品经理学习数据分析都有一定的帮助：

推荐1：

@范冰XDash

的《增长黑客》

这是国内对于增长黑客的第一本详细介绍，作者从AARRR的视角切入，描述了大量产品优化、产品增长的案例，对于产品经理非常有益。

推荐2：埃里克·莱斯的《精益数据分析》

在这本书里面，作者介绍数据分析的相关指标、不同行业的数据分析要点，并且有大量的数据分析案例和翔实数据。如果想要把数据分析落地，这本书对产品经理是非常有帮助的。

推荐3：我们一直在做互联网行业数据分析知识的普及，目前我们已经做了14期「GrowingIO数据分析公开课」，面向产品经理、运营等等，这里是GrowingIO的产品和分析师写的《互联网增长第一本数据分析手册》

这里面汇编了我们一年多来数据分析、产品优化的实战案例，里面不少文章被被大号转过，例如《如何成为一个优秀的数据产品经理》等等。

下载电子版的分析手册，请参考这里互联网增长的第一本数据分析手册。

推荐4：埃里克·莱斯的《精益创业》

作者提出了最小可行性产品（MVP）、小步快跑，快速迭代等产品设计和优化的理念，影响深远。

总之，数据分析是一门多学科、多领域的交叉学问，涉及到的东西非常多。产品经理要想做好数据分析，应该有一套完整的思维体系，在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。同时立足于产品和用户，用数据来打磨产品，用数据来检验迭代，不断提升用户体验，希望大家都能找到合适自己的岗位实现择优就业。

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