用户增长数据分析基础思路

提到数据分析，不少人会想到密密麻麻的数字表格，或者华丽的数据报表。其实数据分析是每个人都具备的能力，比如购物时对比几家价格下单，购买或者抛售股票时的走势分析。这些小型决策都是根据脑海中的数据进行判断的，这是简单的分析过程。

作为增长黑客，需要一套更系统的，科学的数据分析知识。

数据分析的4个阶段

• 数据发生了什么？ 现象
• 为什么发生？ 原因
• 什么将会发生？预测
• 怎么达到更好的商业决策？ 最有价值的点，即决策

数据分析的8个点

• 数字和趋势，当前业务的实时走势
• 维度分析，拆解不同的维度，来源，设备，浏览器等维度
• 用户人群，也可以看做维度的一部分，但是比较重要，单独提出来
  • 用户画像
• 用户行为轨迹
• 转化漏斗
  • 开始到结尾，整体的转化效率是多少
  • 每一步的转化率是多少
  • 哪一步流失最多，原因是什么？流失用户的特征是什么
• 留存分析
• AB测试
• 数学建模

无法度量，就无法增长。

参考：《首席增长关-如何用数据驱动增长》