‘壹’ 产品运营如何做好数据挖掘与分析
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，数据分析的胡御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。一个好的数据分尺做慧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；如果数陵答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。
‘贰’ 淘宝运营 怎么分析数据
一、一位新手需要了解的知识
关于怎么样注册，需要什么资料等等一些基本的流程我就不再说了，新朋友想要做好一个小店，想要长久的在这个激烈的地方生存下去，最先需要学习的是运营。这个名词什么意思？你的产品怎么选，这是测款。你的流量哪来来，这是引 流，你的单怎么出，这是转化。你的顾客怎么维护，这是CRM。当然，我说的只是其中的一小部分，这些名词，有的人听起来很熟悉，但是没有做过。有的人听起来很陌生，有的人听起来既熟悉又正在做。不管你是哪一类，做电商，学习是永远不可缺少的，如果想要做好。可以去这个群，前三位：375.中间三位：223.最后三位：790.这里每天都有课，你可以掌握思维，最新的玩法，当然你如果只是想打打酱油，平时当做休闲来弄，就算了。
二、不要幻想着侃侃大山就什么都懂了
有很多朋友，也懂了学习的重要性，于是去各种地方聊天，侃大山，心里想的是我听听一些玩的好的人在说什么，在聊什么。这是一种十分错误的思维，玩的好的人，他们会把饭碗拿出来随便聊吗？充其量给你说说皮毛的东西，真要做好，学习是必经之路。混进个群或者其他地方，有空的时候聊两句，没空的时候玩自己的，这样如果能学会东西，那真是天上掉馅饼。
三、分清主次才能更快起飞
很多朋友刚开始的时候比较迷茫，听别人说过这样那样、这种那种的方法，于是就模模糊糊的去做了，到头来一点作用没有，于是就放弃了。对于一个刚起步的你来说，很多的推 广的方 式都是不适合你的的。比如很多人津津乐道的论 坛，动不动就是去发 帖啊，然后引来一堆根本没有购 买欲望的人过来，到头来只能是拉低你的转 化率，结果还认为自己发的不够多，还在继续发，结果陷入死循环。或者说相信所谓的靠一个标题就能走遍天下的说法，找各种各样乱七八糟的软件去优化，这都是对自己没有好处的事情，归根结底是不懂什么阶段该做什么事。
四、再来说说你忽视的装修吧
这里我提到好的装修，很多朋友会有两个疑问，什么是好的装修，怎么才能有好的装 修？一个一个来，首先来讲，好的装修是有风格的，让人进去眼前一亮，这个风格可以在人们脑袋中保存很久很久，这就是好的装 修，个性！统一！文案适合你的群体！内页优秀！...那么问题来了，如何做到呢，首先来讲去套用一些免费模板是不可取的，你能找到，你的对手也能找到，何况你的对手不止一个。自己用代码，用你的技术去创造，哪怕拿回来再改造，也不要直接套用，不会可以学，但是不会不可以糊弄。
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