数据分析实战手册

产品分析如何入门？

应该关注的指标：

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衡量改版效果需要哪些基础数据？

从以下方面衡量产品改版的效果：

问题1：新功能是否受欢迎？

衡量指标：功能活跃比（使用了新功能的用户数/同期活跃用户数）

问题2：用户是否会重复使用新功能？

衡量指标：功能的重复使用用户比例（用户在首次使用新功能后的第X 天，回访用户中使用该能够的比例）

问题3：新功能对所处的使用流程是否起到了优化作用？

衡量指标：用户流程的转化率和完成率（对比之前版本）

问题4：产品改版对用户留存产生了怎样的影响？

衡量指标：留存率（对比之前版本）

问题5：了解用户在怎样使用新功能？

分析方法：行为属性统计&用户行为记录

如何发现产品改进的关键点？

第0步：目标

第1步：根据目标对用户分群

第2步：对比用户群，寻找差异

-人群属性

-使用环境

-整体行为特征：如第一次访问时间、最后一次访问时间、过去30天总访问次数、过去30天总访问时长；

-用户行为

*某个具体行为的发生次数

*某个具体行为发生的特征

-过程转化率

-留存

第3步：发现有趣的差异，探寻背后的原因

第4步：根据发现改进产品

第5步：衡量新版是否达到预期效果

用户模型

构建用户模型的方法：

方法1：基于访谈和观察构建用户模型

第0步：对用户的访谈和观察

第1步：根据角色对访谈对象进行分组

第2步：找出行为变量

用户的活动（行为及频率）、态度、能力、动机、技能等。

第3步：将访谈主题和行为变量对应起来

第4步：找出重要的行为模型

第5步：综合各种特征，阐明目标

第6步：检查完整性和冗余

第7步：指定用户模型的类型

对用户模型进行优先级排序，确定主要、次要、补充和负面用户模型。主要用户模型是用户界面设计的主要对象，一个产品的一个界面，只能有一个主要用户模型。

第8步：进一步描述特征和行为

方法2：构建临时用户模型

基于行业专家对用户的了解，或市场研究获得的人口统计数据特征。

快速构建用户模型的方法

如何结合数据优化产品的用户体验？

同期群：按照用户的新增时间将用户分群，得到的每个群叫一个同期群。

同期群分析：将用户进行同期群划分后，分析和对比不同同期群组用户的相同指标。

行为统计

对用户在产品中的行为发生的次数或人数进行简单的统计

漏斗分析

帮助分析使用过程的成功和失败率，以分析用户在使用产品时是否顺畅。

留存分析

衡量产品黏性的方法

用户洞察

深入的了解和分析指标背后的用户以及用户的行为。

用户群细分

根据属性或行为特征将用户从全部用户中筛选出来。

产品数据分析的一般过程