能夠在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，形成產(chǎn)品優(yōu)化的有效建議，再到最后的商業(yè)化產(chǎn)品的指導(dǎo)意見(jiàn)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的工作還有很多很多。

數(shù)據(jù)分析本來(lái)是一份枯燥的工作，它需要你有較好的邏輯分析能力，熟練的業(yè)務(wù)能力，敏銳的行業(yè)洞察力，最終才能做到用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)化決策。

數(shù)據(jù)分析崗位經(jīng)常被稱(chēng)為數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，我認(rèn)為這是除了PM和客服之外又一個(gè)接觸用戶的崗位。好的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)甚至可以成為一名優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理、公司管理層： 不僅對(duì)用戶行為做到心中有“數(shù)”，對(duì)于活動(dòng)及效果監(jiān)控也能做到面面俱到；甚至可以預(yù)測(cè)到行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)公司重大決策給出決定性建議。

關(guān)于產(chǎn)品數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)日常數(shù)據(jù)分析工作，我認(rèn)為可以從一下幾個(gè)角度著手：

用戶畫(huà)像分析是獲取產(chǎn)品目標(biāo)用戶的主要方法之一，也是日常數(shù)據(jù)分析工作的一部分。通過(guò)性別、年齡、收入、地域等信息為用戶打標(biāo)簽，如果能通過(guò)賬戶體 系將用戶其他行為（如訪問(wèn)行為、付費(fèi)行為）打通，那么將形成完善的用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)起到?jīng)Q定性作用（用戶畫(huà)像做的最好的應(yīng)該就是京東、淘寶等 電商網(wǎng)站了，甚至于它可以預(yù)測(cè)到你未來(lái)的某一段時(shí)間里可能需要某樣商品，從而通過(guò)電郵、短信、微信等方式推送針對(duì)性商品促銷(xiāo)信息）。

獲取到用戶肖像有很多種方法，這里著重寫(xiě)一些常用的，大家可以根據(jù)自家產(chǎn)品定位及內(nèi)部資源自行選擇最適合的：

可以在產(chǎn)品中嵌入用戶基本資料的相關(guān)功能，通過(guò)任務(wù)引導(dǎo)及適當(dāng)?shù)莫?jiǎng)勵(lì)制度鼓勵(lì)用戶完善個(gè)人信息。我還見(jiàn)過(guò)一些產(chǎn)品的部分高級(jí)功能是通過(guò)完善個(gè)人信息 后開(kāi)啟的，這種方法也不錯(cuò)。需要注意的是，一定不要讓用戶花費(fèi)太多的時(shí)間去完善資料，同時(shí)也不要涉及過(guò)多用戶隱私，避免用戶反感進(jìn)而造成流失；

利用一些第三方監(jiān)控平臺(tái)：如友盟、Google Analytics（GA）、或者百度指數(shù)等等；這些平臺(tái)對(duì)于基礎(chǔ)的用戶畫(huà)像都有統(tǒng)計(jì)和分析（當(dāng)然受制于cookies影響，當(dāng)用戶清空或者拒絕讀取 cookies時(shí)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生些許偏差，需要數(shù)據(jù)采集后進(jìn)行清洗）利用這些平臺(tái)的好處是可以和廣告投放數(shù)據(jù)相打通，也可以獲取到行業(yè)競(jìng)品的數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)。

定期傾聽(tīng)用戶的聲音，比如調(diào)查問(wèn)卷，回訪等方式，用抽樣的方法預(yù)測(cè)整體用戶畫(huà)像水平，同時(shí)因?yàn)閱?wèn)題設(shè)置的靈活性，也可以獲取到很多關(guān)于同行業(yè)競(jìng)品的信息。

流量監(jiān)控是需要從產(chǎn)品誕生之日起就要著手去做的一件事，因?yàn)樗粌H涉及到產(chǎn)品迭代的方向發(fā)展，同時(shí)也可以用數(shù)據(jù)告訴我們哪些功能好用，哪些功能不好用需要優(yōu)化，甚至哪些功能是沒(méi)用的需要舍棄。對(duì)于活動(dòng)運(yùn)營(yíng)而言，流量監(jiān)控也是活動(dòng)效果總結(jié)最重要的參考依據(jù)之一。

無(wú)論是內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊(duì)自行埋點(diǎn)還是利用第三方工具進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控（這里我想多說(shuō)一句，選擇自己研發(fā)還是利用第三方工具進(jìn)行監(jiān)控統(tǒng)計(jì)，一定要根據(jù)產(chǎn)品實(shí)際 需求以及團(tuán)隊(duì)資源來(lái)考量。大公司資源較多，經(jīng)常會(huì)選擇自行研發(fā)，因?yàn)樯婕暗綌?shù)據(jù)安全及精準(zhǔn)性；小產(chǎn)品可以考慮選擇市面較好的第三方工具進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點(diǎn)），一 定要趁早做，而且要盡可能做的精細(xì)。

對(duì)于網(wǎng)站而言，完整的網(wǎng)站地圖就是必不可少的功能之一，每個(gè)頁(yè)面都需要放置正確的監(jiān)控代碼，用以監(jiān)控到用戶訪問(wèn)（PV / UV）、跳出（bounce rate）、頁(yè)面停留時(shí)間、頁(yè)面訪問(wèn)深度（即訪問(wèn)多少個(gè)頁(yè)面）、訪問(wèn)渠道來(lái)源（從哪個(gè)網(wǎng)站來(lái)的，以什么方式來(lái)的）、留存率（次日流量、3日留存、7日留 存、14日留存、28日留存）等。關(guān)鍵流程一定要部署正確，如注冊(cè)流程（涉及到新用戶）、購(gòu)買(mǎi)流程（涉及到轉(zhuǎn)化）等等，這時(shí)候轉(zhuǎn)化漏斗就是幫助我們做頁(yè)面 分析的重要工具。通過(guò)漏斗看到各個(gè)關(guān)鍵頁(yè)面的流量進(jìn)入與轉(zhuǎn)化，用戶離開(kāi)比例，如果一個(gè)漏斗的某一個(gè)流程數(shù)據(jù)發(fā)生異常，就需要著重看一下是否是產(chǎn)品功能上出 現(xiàn)問(wèn)題。如果使用GA等監(jiān)控工具，可以做到廣告投放與用戶訪問(wèn)行為數(shù)據(jù)互通，利用歸因模型分析出射手渠道和助攻渠道，不僅可以做到廣告優(yōu)化提升轉(zhuǎn)化率，還 可以發(fā)現(xiàn)新的合作渠道甚至于新的用戶集中群體。

對(duì)于App而言，DAU、MAU、Interactions、訪問(wèn)深度等等就是我們需要著重觀察的數(shù)據(jù)，相比較網(wǎng)站監(jiān)控來(lái)說(shuō)，app的數(shù)據(jù)監(jiān)控更適 合從賬戶體系著手，每個(gè)用戶就是獨(dú)立的個(gè)體，用戶獨(dú)立的訪問(wèn)行為；同時(shí)與國(guó)能與畫(huà)像數(shù)據(jù)打通，就可以拿到不同類(lèi)型的用戶對(duì)于產(chǎn)品訪問(wèn)行為、產(chǎn)品功能需求的 重要依據(jù)。

收入監(jiān)控是衡量產(chǎn)品商業(yè)化水平的重要依據(jù)，產(chǎn)品的目標(biāo)形態(tài)是實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，所以不同類(lèi)型的產(chǎn)品都要要求有持續(xù)的可變現(xiàn)能力，否則會(huì)逐漸被市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)所淘汰。

日常監(jiān)控的數(shù)據(jù)有收入流水、盈利、盈利率（同比、環(huán)比）、補(bǔ)貼、補(bǔ)貼率、用戶首次付費(fèi)、再次付費(fèi)數(shù)、留存率等等。這類(lèi)數(shù)據(jù)一般來(lái)講都是直接寫(xiě)入后臺(tái) 數(shù)據(jù)庫(kù)的，也就是說(shuō)產(chǎn)品內(nèi)部員工才可以查看，同時(shí)可能會(huì)被分配不同的查看權(quán)限。一些公司也需要產(chǎn)品數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)人員有一定的SQL能力，可以讀懂?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)代碼， 能寫(xiě)或者能描述清楚需求讓技術(shù)幫你寫(xiě)。

以上是簡(jiǎn)單介紹了產(chǎn)品數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)日常的監(jiān)控工作及我自己在工作中的一些思考。數(shù)據(jù)分析工作本身需要員工對(duì)于行業(yè)的熟知，同時(shí)在工作中不斷積累經(jīng)驗(yàn)，利用好一些資源將數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，單純的只看某一項(xiàng)或者某一方面獲取到的信息肯定是片面的。

能夠在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，形成產(chǎn)品優(yōu)化的有效建議，再到最后的商業(yè)化產(chǎn)品的指導(dǎo)意見(jiàn)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的工作還有很多很多。

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