产品运营的数据分析是怎样的？需要用到什么工具？

作者&投稿：晁梦（若有异议请与网页底部的电邮联系）

产品运营做数据分析，最重要的就是具备数据分析的思维、掌握数据分析的方法、会使用数据分析的工具

接下来就从这3个方面，为大家一一阐述！干货较多，建议先马再看

一，数据分析的思维作为产品运营必须思考：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，我们可以学习到什么？又可以指导我们做什么？

面对海量的数据，很多产品运营人员都不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。

下面就为大家介绍做数据分析时1个经典的五步走思路：

第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。第二步，需要制定分析计划，如何对场景拆分，如何推断。第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。举个例子：某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和hao123上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义。

首先要了解市场部想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对P2P类网站来说，是否发起“投资理财”要远重要于“访问用户数量”。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。

第二步，制定分析计划。

以“投资理财”为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及最终转化的效果。记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数，进一步判断渠道质量。

第三步，拆分查询数据。

既然分析计划中需要比对渠道流量，那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据，进行深入的分析和落地。

第四步，提炼业务洞察。

根据数据结果，比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果，根据流量和转化两个核心KPI，观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好，可以思考是否产品适合移动端的客户群体；或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等，需找出业务洞察。

第五步，产出商业决策。

根据数据洞察，指引渠道的决策制定。比如停止神马渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估；或优化移动端落地页，更改用户运营策略等等。

每次做数据分析时，产品运营都可以参考这5步。

二，数据分析的方法这里给大家介绍数据分析常见的8种方法，掌握这8种方法，对于初中阶产品运营的人来说基本足够。

我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品GrowingIO对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这8种常见的数据分析方法。

1.数字和趋势

看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。

对于电子商务网站，流量是非常重要的指标。上图中，我们将网站的访问用户量（UV）和页面浏览量（PV）等指标汇汇聚到统一的数据看板（Dashboard），并且实时更新。这样的一个数据看板，核心数字和趋势一目了然，对于我们来说一目了然。

2.维度分解

当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。

举个例子，当监测到网站流量异常时，可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度，发现问题所在。图7中，当天网站的访问用户量显著高于上周，这是什么原因呢？当我们按照访问来源对流量进行维度拆分时（图9），不难发现直接访问来源的访问量有非常大的提升，这样就进一步把问题聚焦了。

3.用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群（segmentation）的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。而针对“北京”用户群体，我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间，这样我们就创建出该用户群体的画像。

在数据分析中，我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化，效果会更加明显。上图中，我们通过GrowingIO的用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来，然后推送相应的优惠券。这样精准的营销推广，可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。

4.转化漏斗

绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。

其中，我们往往关注三个要点：

第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？

第二，每一步的转化率是多少？

第三，哪一步流失最多，原因在什么地方？流失的用户符合哪些特征？

上图中注册流程分为3个步骤，总体转化率为45.5%；也就是说有1000个用户来到注册页面，其中455个成功完成了注册。但是我们不难发现第二步的转化率是56.8%，显著低于第一步89.3%和第三步转化率89.7%，可以推测第二步注册流程存在问题。显而易见第二步的提升空间是最大的，投入回报比肯定不低；如果要提高注册转化率，我们应该优先解决第二步。

5.行为轨迹

关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量（UV）和页面访问量（PV）这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。

通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。

上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因；通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题（比如是不是商品不匹配等等），从而为决策提供依据。

6.留存分析

在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产品，每一项服务，都应该核心关注用户的留存，确保做实每一个客户。我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。

在LinkedIn，增长团队通过数据发现，如果新用户进来后添加5个以上的联系人（上图红色线条），那么他／她在LinkedIn上留存要远远高于那些没有添加联系人（上图绿色和紫色的线条）的留存。这样，添加联系人称为LinkedIn留存新用户的最核心手段之一。

除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等，这些都是常见的留存分析场景。

7.A/B测试

A/B测试用来对比不同产品设计／算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用A/B测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过A/B测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。

举个例子，我们设计了两种不同的产品交互形式，通过比较实验组（A组）和对照组（B组）的访问时长和页面浏览量两个衡量指标，来评估哪一种交互形式更佳。

要进行A/B测试有两个必备因素：第一，有足够的时间进行测试；第二，数据量和数据密度较高。因为当产品流量不够大的时候，做A/B测试得到统计结果是很难的。而像LinkedIn这样大体量的公司，每天可以同时进行上千个A/B测试。所以A/B测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。

8.数学建模

当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。

作为一家SaaS企业，当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。

我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。

三，数据分析的工具作为产品运营，面对海量的数据，肯定是需要借助数据分析工具的。

以前，产品运营一般都会经过数据采集、数据整理、数据透视、数据分析这四个步骤，来完成一次数据分析。通常会用到以下工具：

数据采集：Python、GoogleAnalytics等数据整理：Excel、SQL等数据透视：Excel、PowerPoint等数据分析：Excel、MATLAB等在这个过程中，数据采集、整理、透视基本会花费产品运营70%以上的时间，这就导致了最具价值的数据分析部分时间被挤压，为了在有限时间内完成数据分析工作，产品运营的数据分析价值可能会因此大打折扣。

GrowingIO产品分析示图现在，通过GrowingIO产品分析，产品运营人员可以节省下大量数据采集、整理、透视的时间，只需简单集成SDK，就可以通过GrowingIO自定义各种可视化图表（漏斗分析、趋势分析、分布分析、用户画像等），把时间真正落到数据分析上来，发挥产品运营数据分析真正的价值。

作为产品运营，有了数据分析思维、掌握了数据分析方法后，善用数据工具也是十分重要的。能为我们节省大量的时间，发挥我们真正的价值。

知友福利：点击领取GrowingIO产品分析（支持网站、App、小程序）15天使用特权最后各位少侠走过路过记得点个赞哦～

产品运营,如何做出一份优秀数据报表?
答：产品数据报表的作用持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化其实不管什么部门，什么岗位，报表都是差不多的，所以帆软君这里就进行一个大体的总结。报表系统如何运营之前，的一家互联网行业客户告诉我们，...

数据分析方法有哪些
答：常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。1、聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相...

电商平台应该分析哪些数据?
答：要想实现精细化运营，数据是必不可少的一个环节。电商网站要提高运营效率，至少需要五大关键指标：活跃用户量、转化率、留存、复购和 GMV。活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和 MAU（月活跃用户）三个层次；转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次...

微信运营数据分析要做哪些?
答：数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘,把隐藏在海量数据中的信息作为商品,以合规化的形式发布出去,供数据的消费者使用。数据运营数据充斥在运营的各个环节,所以成功的运营一定是基于数据的。在运营的各个环节,都需要以数据为基础。当我们养成以数据为导向的习惯之后,做运营就有了依据,不再是凭经验盲目...

电商需要掌握的数据分析要素有哪些?
答：当卖家利用直通车做好对网店的流量、访客、各种数据的分析，就能让自己的网店运营更精准，销量也会稳步增长。关于电商需要掌握的数据分析要素有哪些，环球青藤小编今天就先和您分享到这里了。如若您对互联网营销有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于文案优化、广告营销文案写作...

运营数据分析报告框架有哪些内容?
答：后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。5、致谢和附件致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽...

数据分析在商品全生命周期运营的落地
答：编辑导读:在互联网+引领的新时代,数据作为驱动的新能源,赋能商品运营,为商品运营带去新动力。本文从对商品运营、数据分析在商品中的营销落地展开陈述,并列举相关分析方法,给读者最真切的阅读体验,一起来看看吧。一、什么是商品运营商品运营是围绕商品做全生命周期的管理,包括开发期、新品期、长大期、成熟期、以及衰...

数据分析到底应该怎么做?
答：谁都知道数据分析师要懂业务,可业务究竟是个啥?从来都是只闻其名,不得其精髓,以至于很多人就迷失在了第一步。业务虽然很复杂,但从数据分析的角度上来讲,只需要关注以下几个方面。1. 商业模式所谓的商业模式,无非就提供什么样的产品服务,然后以何种方式赚钱。互联网行业区别于其他传统企业,传统行业靠的是销售产品...

电商数据分析要掌握哪些数据指标?
答：市场模块市场模块是仅次于运营的第二大模块，同时又和运营的工作密不可分。主要包括市场推广投放、会员维护、活动包装等等。其中，推广是一个店铺的重中之重，也是我们数据分析的主要对象，推广包括包括付费和免费两种渠道，付费渠道比如我们熟知的直通车、钻展等等，免费推广如微博、贴吧等等。定时的进行会员...

对于产品运营的你都了解哪些?
答：明确性、可衡量性、可达成性、相关性、时限性产品运营的要素一、什么是产品运营针对不同用户群体，通过内容、渠道等营销（推广）产品，并通过数据指标，优化运营手段、产品功能和体验等。产品像一把剑胜负不仅取决于剑产品是硬实力运营是软产品同质化，靠运营来营造差异点产品运营的要素数据分析、...

星空网络

产品运营的数据分析是怎样的？需要用到什么工具？

相关热门