『壹』 產品運營如何做好數據挖掘與分析
產品經理在日常工作中，最重要的是要提高數據分析能力，除了數據產品經理，其他產品經理並不需要數據挖掘能力。而提高數據分析能力，則要建立數據分析的知識體系和方法論。
這兩年，隨著大數據、精益化運營、增長黑客等概念的傳播，數據分析的胡御思維越來越深入人心。處於互聯網最前沿的產品經理們接觸了大量的用戶數據，但是卻一直困擾於如何做好數據分析工作。
那麼產品經理該如何搭建自己的數據分析知識體系？數據分析的價值又在哪裡？產品經理做數據分析有哪些具體的方法？又如何學習數據分析？本文將和大家分享一下這些問題。
Part1|數據分析體系：道、術、器
「道」是指價值觀。產品經理要想是做好數據分析，首先就要認同數據的意義和價值。一個不認同數據分析、對數據分析的意義缺乏理解的人是很難做好這個工作的。
「術」是指正確的方法論。現在新興的「GrowthHacker」（增長黑客）概念，從AARRR框架(獲取、激活、留存、變現與推薦五個環節）入手進行產品分析，這是一個非常好的分析方法。
「器」則是指數據分析工具。一個好的數據分尺做慧析工具應該能幫助產品經理進行數據採集、數據分析、數據可視化等工作，節省產品經理的時間和精力，幫助產品經理更好理解用戶、更好優化產品。
Part2|數據分析的價值
產品經理不能為了數據分析而分析，而要將落腳點放到產品和用戶上。數據分析應該幫助產品經理不斷優化產品設計和迭代，驅動產品和用戶增長。
當我們上線了一個新的產品（proct）或者功能時，需要對其進行數據監控和衡量（measure）。然後從監控中採集到產品的用戶行為數據（data），並對這些數據進行分析和總結（learn）。最後從分析中得出結論和觀點（idea），如果數據證明我們的新產品/功能是優秀的，那麼可以大力推廣；如果數陵答據說明我們的產品還存在問題，就需要對產品進行新一輪的優化（build）。
在「產品——數據——結論」的不斷循環中，我們不斷用數據來優化我們的產品，加快產品迭代的步伐、提升用戶體驗。
Part3|數據分析的方法
1.流量分析
a.訪問/下載來源，搜索詞
網站的訪問來源，App的下載渠道，以及各搜索引擎的搜索關鍵詞，通過數據分析平台都可以很方便的進行統計和分析，分析平台通過歸因模型判斷流量來源，產品經理在分析這些流量時，只需要用自建或者第三方的數據平台追蹤流量變化即可，第三方平台如GoogleAnalytics、GrowingIO等；
b.自主投放追蹤
平時我們在微信等外部渠道投放文章、H5等，許多產品都會很苦惱無法追蹤數據。
分析不同獲客渠道流量的數量和質量，進而優化投放渠道。常見的辦法有UTM代碼追蹤，分析新用戶的廣告來源、廣告內容、廣告媒介、廣告項目、廣告名稱和廣告關鍵字。
c.實時流量分析
實時監測產品的訪問走勢，尤其要關心流量異常值。舉個例子，某互聯網金融平台因為一個產品Bug導致用戶瘋狂搶購造成的流量峰值，產品經理發現實時數據異常後迅速下線該產品修復Bug，避免了損失擴大。
2.轉化分析
無論是做網站還是App，產品裡面有很多地方需要做轉化分析：注冊轉化、購買轉化、激活轉化等等。一般我們藉助漏斗來衡量用戶的轉化過程。
影響轉化率的因素很多，我們總結了三個大的方面：渠道流量、用戶營銷、網站/APP體驗。以渠道流量為例，通過優選渠道並且量化分配我們的投放資源，可以有效提升總體的轉化率。
3.留存分析
在互聯網行業里，通常我們會通過拉新把客戶引過來，但是經過一段時間可能就會有一部分客戶逐漸流失了。那些留下來的人或者是經常回訪我們公司網站/App的人就稱為留存。
在一段時間內，對某個網站/App等有過任意行為的用戶，稱之為這個網站/App這段時間的活躍用戶，這個任意行為可以是訪問網站、打開App等等。
現在大家經常會用到所謂的「日活」（日活躍用戶量，DAU）、「周活」（周活躍用戶量，WAU）來監測我們的網站，有的時候會看到我們的「日活」在一段時期內都是逐漸地增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤。
留存是產品增長的核心，用戶只有留下來，你的產品才能不斷增長。一條留存曲線，如果產品經理不做什麼的話，那麼用戶就慢慢流失了。
這是一個常見的留存曲線，我把它分成了三個部分：第一部分是振盪期，第二部分是選擇期，第三部分是平穩期。
從產品設計的角度出發，找到觸發留存的關鍵行為，幫助用戶盡快找到產品留存的關鍵節點。之前我們發現我們產品裡面，使用過「新建」功能用戶的留存度非常高；於是我們做了產品改進，將「新建」按鈕置於首頁頂部刺激用戶使用，效果非常好。
矽谷流行的MagicNumber（魔法數字）也是留存分析的一部分，比如Facebook發現「在第一周里加10個好友」的新用戶留存度非常高。作為產品經理，我們也需要通過數據分析來不斷探索我們產品裡面的魔法數字，不斷提高用戶留存度和活躍度。
更詳細的留存分析方法，可以參考這篇文章你能找到的最深入的留存分析文章-留存·增長·MagicNumber?。
4.可視化分析
用戶體驗，是一個非常抽象的概念，我們可以對其進行形象化。目前一個普遍的方法就是對用戶的數據進行可視化，以熱圖的形式呈現。
藉助熱圖，產品經理可以非常直觀了解用戶在產品上的點擊偏好，檢驗我們的產品設計或者布局是否合理。
5.群組分析&挖掘用戶需求、改進及優化產品
千人千面，產品經理對用戶精細化的分析必不可少。不同區域、不同來源、不同平台甚至不同手機型號的用戶，他們對產品的使用和感知都可能存在巨大的差異。產品經理可以對不同屬性的用戶進行分群，觀察不同群組用戶的行為差異，進而優化產品。
之前我們做過一次分析，網站的總體注冊轉化率是6%；但是使用Chrome瀏覽器的新用戶注冊轉化率高達12%，使用IE瀏覽器的新用戶注冊轉化率才1%。這樣一分的話，問題就很明顯了，極有可能是瀏覽器兼容性的問題，產品經理應該關注一下這個問題。
Part4|數據分析的書籍
做好數據分析，不是一朝一日就可以的，需要在產品規劃設計、產品升級迭代中不斷實踐。下面的這些書籍對於產品經理學習數據分析都有一定的幫助：
推薦1：
@范冰XDash
的《增長黑客》
這是國內對於增長黑客的第一本詳細介紹，作者從AARRR的視角切入，描述了大量產品優化、產品增長的案例，對於產品經理非常有益。
推薦2：埃里克·萊斯的《精益數據分析》
在這本書裡面，作者介紹數據分析的相關指標、不同行業的數據分析要點，並且有大量的數據分析案例和翔實數據。如果想要把數據分析落地，這本書對產品經理是非常有幫助的。
推薦3：我們一直在做互聯網行業數據分析知識的普及，目前我們已經做了14期「GrowingIO數據分析公開課」，面向產品經理、運營等等，這里是GrowingIO的產品和分析師寫的《互聯網增長第一本數據分析手冊》
這裡面匯編了我們一年多來數據分析、產品優化的實戰案例，裡面不少文章被被大號轉過，例如《如何成為一個優秀的數據產品經理》等等。
下載電子版的分析手冊，請參考這里互聯網增長的第一本數據分析手冊。
推薦4：埃里克·萊斯的《精益創業》
作者提出了最小可行性產品（MVP）、小步快跑，快速迭代等產品設計和優化的理念，影響深遠。
總之，數據分析是一門多學科、多領域的交叉學問，涉及到的東西非常多。產品經理要想做好數據分析，應該有一套完整的思維體系，在價值觀、方法論和工具三個層面上儲備相關知識。同時立足於產品和用戶，用數據來打磨產品，用數據來檢驗迭代，不斷提升用戶體驗，希望大家都能找到合適自己的崗位實現擇優就業。
『貳』 淘寶運營 怎麼分析數據
一、一位新手需要了解的知識
關於怎麼樣注冊，需要什麼資料等等一些基本的流程我就不再說了，新朋友想要做好一個小店，想要長久的在這個激烈的地方生存下去，最先需要學習的是運營。這個名詞什麼意思？你的產品怎麼選，這是測款。你的流量哪來來，這是引 流，你的單怎麼出，這是轉化。你的顧客怎麼維護，這是CRM。當然，我說的只是其中的一小部分，這些名詞，有的人聽起來很熟悉，但是沒有做過。有的人聽起來很陌生，有的人聽起來既熟悉又正在做。不管你是哪一類，做電商，學習是永遠不可缺少的，如果想要做好。可以去這個群，前三位：375.中間三位：223.最後三位：790.這里每天都有課，你可以掌握思維，最新的玩法，當然你如果只是想打打醬油，平時當做休閑來弄，就算了。
二、不要幻想著侃侃大山就什麼都懂了
有很多朋友，也懂了學習的重要性，於是去各種地方聊天，侃大山，心裡想的是我聽聽一些玩的好的人在說什麼，在聊什麼。這是一種十分錯誤的思維，玩的好的人，他們會把飯碗拿出來隨便聊嗎？充其量給你說說皮毛的東西，真要做好，學習是必經之路。混進個群或者其他地方，有空的時候聊兩句，沒空的時候玩自己的，這樣如果能學會東西，那真是天上掉餡餅。
三、分清主次才能更快起飛
很多朋友剛開始的時候比較迷茫，聽別人說過這樣那樣、這種那種的方法，於是就模模糊糊的去做了，到頭來一點作用沒有，於是就放棄了。對於一個剛起步的你來說，很多的推 廣的方 式都是不適合你的的。比如很多人津津樂道的論 壇，動不動就是去發 帖啊，然後引來一堆根本沒有購 買慾望的人過來，到頭來只能是拉低你的轉 化率，結果還認為自己發的不夠多，還在繼續發，結果陷入死循環。或者說相信所謂的靠一個標題就能走遍天下的說法，找各種各樣亂七八糟的軟體去優化，這都是對自己沒有好處的事情，歸根結底是不懂什麼階段該做什麼事。
四、再來說說你忽視的裝修吧
這里我提到好的裝修，很多朋友會有兩個疑問，什麼是好的裝修，怎麼才能有好的裝 修？一個一個來，首先來講，好的裝修是有風格的，讓人進去眼前一亮，這個風格可以在人們腦袋中保存很久很久，這就是好的裝 修，個性！統一！文案適合你的群體！內頁優秀！...那麼問題來了，如何做到呢，首先來講去套用一些免費模板是不可取的，你能找到，你的對手也能找到，何況你的對手不止一個。自己用代碼，用你的技術去創造，哪怕拿回來再改造，也不要直接套用，不會可以學，但是不會不可以糊弄。
『叄』 浜у搧榪愯惀鍚屽︼紝濡備綍姝ｇ『鐨勬彁鏁版嵁闇奼
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