如何分析产品运营中的数据？思维导图

深知他心

2023-03-02

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如何分析产品运营中的数据？

用户,广告,运营,流程,推

如何分析产品运营中的数据？今天我们说说浅谈产品运营四要素最后一个要素，数据分析;说到数据分析，相信不论是做产品运营、用户运营或是推广的小伙伴来说都不陌生，数据分析能充分反映出你运营做出来的效果如何?并且通过它还能察觉出问题所在，以便于及时找出解决问题的方法。

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如何分析产品运营中的数据？

今天我们说说浅谈产品运营四要素最后一个要素，数据分析;说到数据分析，相信不论是做产品运营、用户运营或是推广的小伙伴来说都不陌生，数据分析能充分反映出你运营做出来的效果如何?并且通过它还能察觉出问题所在，以便于及时找出解决问题的方法。

在前面我们说到产品、用户、渠道，每个要素都有它对应的数据指标进行效果反馈，如果纯讲概念方面的东西，相信大家不是很明白，那我们通过一个案例进行说明;比如老板交给你一个资讯类APP的项目，他在给你下达任务前，APP还处于想法阶段，那么这个时候你怎么办?这个时候你就需要运用数据分析来帮助你完成这项工作：

做这款APP之前，我们要先明白商业目标是什么，也就是我们做这款产品的目的是干嘛?这个很好理解，建立庞大用户群争抢风投融资和相关的增值服务 (指广告服务)，那我们有了这个目标后，就可以进行下一步了。下一步是什么，当然是竞分析和市场调查，通过这两方面内容的获取APP相关的需求，需求中包括用户人群、兴趣爱好、终端设备、内容方向等需求定位，然后便可以进行下一步用户体验布局和原型图的设计;后面的事就是技术开发的活了。经过一段周期后，这款资讯APP即将上线了。

前期的工作或许和数据分析关系不大，但是我们制定的目标和数据分析有一定的关联，因为目标是我们通过数据分析优化和改进的方向。当然上线之后，我们会经过各种测试和bug的修复才能到各大应用商店进行推广和宣传，以确保这款APP到用户手机用户体验是最好的。后续通过一段时间运营和推广，我们将相关的数据提取出来，前提是这些数据精准度是非常高的。下面我们先从这款APP提取相关数据进行分析：

一、产品方面数据项：

核心指标：

产品规模：包括下载量、注册激活用户数、日均活跃用户数市场运营：包括活跃用户比例、用户主要来源、留存率商业效果：日均流水、增值用户转化率、增值服务金额等

衍生指标：

浏览方向：人均浏览量、人均浏览时长、启动次数、访问频率注册方向：每日下载打开APP数、每日新增注册数、注册转化率留存方向：使用留存、购买留存互动方向：每日评论用户数、交互反馈次数(收藏、分享、喜欢等功能)

二、渠道方面数据项：

消费数据：消费、展现量、点击数、平均点击价格、平均排名流量数据：访问次数、访客数、IP数转化数据：转化率、盈收额、ROI

三、用户方面数据项：

用户体验数据：跳出率、到访率、停留时长、访问深度访客属性：性别、职业、学历、年龄、地域、使用设备、操作系统

当我们拿到以上三方面的数据后，当然这里的工作是数据分析专员要做的内容，而且是每天都需要做统计，并且要保证数据的准确性。

下面我们说说分析数据的几种方法，我在推广运营的经验已经有5年，用的最多两种方法分析是图表对比分析和归因分析。

图表对比分析，这种方法是先将批量或者某个时段的数据生成图表，这里图表有很多种，有饼图、柱状图、曲线图等，可以根据数据需求方的需求而来。虽然图形不一样，但都能反馈出相同的问题，这个是关注的核心点。

那么怎么进行对比呢？对比不是让你口头上去做对比，而常用的是环比和同比，当然数据比较敏感的可能不需要通过图形就能看出问题，但是为了直观和容易理解，图表的生成是非常有必要的。

对比的数据项并不是上面罗列的全部，而是取核心项，这样显得不会太繁锁;通过分析后，用文字将发现的问题一一罗列，同时附上自己的看法和解决问题的建议，最后便通过邮件形式发送给需求方，整个过程尽可能体现做数据分析专业性的一面。

归因分析，是指通过结果来分析原因。这里举例说明可能比较好理解，假如你负责的的这款APP某一周的注册转化率为0.5%，而正常情况下是 1.2%，下降了0.7%个点，那么该怎么分析？我们先要看注册转化率是怎么来的，先要明白注册转化率是怎么来的，即注册用户数/下载数。

分析思路：注册转化率在下载数不变的情况下成正比，在注册用户数不变的情况下成反比。这里便分了两种情况：要么是在下载数变化不大的情况下，注册用户变少了；要么是在注册数变化不大的情况下，下载数增多了；而这种情况肯定是访客体验APP时，某个细节做的不到位，而导致了跳出。

注册用户数减少，先看看APP注册流程是不是出了问题，其次看打开APP人数是不是减少了，减少是ASO排名下降了还是竞争对手增加的原因，然后做出相应的调整，通过这样排除再观察数据变化。同样在最后，将发现的问题以文档形式罗列，以邮件形式传达给需求方。

好了，数据分析就说到这里，如果有更好的想法和建议欢迎给我留言分享，祝您有收获~

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