不能度量，就無法增長。

數據分析對于企業商業價值的提升起到了至關重要的作用。在具體的業務場景中，一般有八種常見的數據分析方法。

1

數字和趨勢

采用數字和趨勢圖進行數據信息的展示最為直觀，從具體的數字和趨勢走向中可以更好地得到數據信息，有助于提高決策的準確性和實時性。

比如將某app或某網站的uv、pv等指標統一匯總到一個數據看板上，進行實時更新。這樣的一個數據看板使得數字和趨勢一目了然，非常直觀。

2

維度分解

當單一的數字或趨勢過于宏觀時，我們可以通過不同維度對數據進行分解，以獲取更加精細的數據洞察。在進行維度選擇時，需要考慮此維度對于分析結果的影響。 比如某app的日活突然下降了，可以通過拆分新老用戶、渠道、app版本、地區、設備等維度，發現問題所在，也就是將宏觀的問題拆分成小的問題去聚焦問題所在。

3

用戶分群

用戶分群即指針對符合某種特定行為或具有共同背景信息的用戶，進行歸類處理。也可通過提煉某一類用戶的特定信息，為該群體創建用戶畫像。 例如使用同一app的用戶可以按照地址進行用戶群體的劃分，可分為“北京”、“上海”、“杭州”等。由此便可進一步觀察某一用戶群體的一些行為或數據指標，如app使用時長，使用頻度，購買次數、購買金額等，以此來創建該用戶群體的畫像。 用戶分群的意義在于我們可以針對具有特定行為或特定背景的用戶，進行針對性的用戶運營和產品優化，比如對具有“放棄支付或支付失敗”的用戶進行對應優惠券的發放，以此來實現精準營銷，大幅提高用戶的支付意愿和成交量。

4

轉化漏斗

かけすな

絕大部分商業變現的流程，都可歸納為漏斗。漏斗分析是常見的一種數據分析手段，比如常見的用戶注冊轉化漏斗，電商下單漏斗。整個漏斗分析的過程就是用戶從前到后轉化的路徑，通過漏斗分析可以得到轉化效率。 這其中包含三個要點：其一，整體的轉化效率。 其二，每一步（轉化節點）的轉化效率。 其三，在哪一步流失最多，原因是什么，這些流失的用戶具有什么特征。 上圖是共包括三步的注冊流程，整個注冊流程的總體轉化率為46.5%，即1000個訪問了注冊頁的用戶中，有465個成功完成了注冊。關注到每一步的轉化率，發現第二步的轉化率為65.3%，明顯低于第一步的85.3%和第三步的83.5%，由此可推測，這一步驟可能存在問題。可針對這一注冊步驟去發現問題，再進行轉化率的提高。

5

行為軌跡

數據指標本身只是真實情況的一種抽象，通過關注用戶的行為軌跡，才能更真實地了解用戶的行為。 例如只看到常見的uv和pv指標，是無法理解用戶是如何使用你的產品的。通過大數據手段來還原用戶的行為軌跡，可以更好地關注用戶的實際體驗，從而發現具體問題。如果維度分解依舊難以確定某個問題所在，可通過分析用戶行為軌跡，發現一些產品及運營中的問題。

6

留存分析

人口紅利逐漸消退，拉新變得并不容易，此時留住一個老用戶的成本往往要遠低于獲取一個新用戶的成本，因此用戶留存成為了每個公司都需要關注的問題。可以通過分析數據來了解留存的情況，也可以通過分析用戶行為找到提升留存的方法。 如某閱讀類app，每天閱讀時長在25-30分鐘（舉個）的用戶的留存要遠高于閱讀時長在5-10分鐘的用戶的留存，因此可考慮將提高用戶的閱讀時長作為一種提升留存的方式。 常見的留存分析場景還包括不同渠道的用戶的留存、新老用戶的留存以及一些新的運營活動及產品功能的上線對于用戶回訪的影響等。

7

A/B測試

A/B測試通常用于測試產品新功能的上線、運營活動的上線、廣告效果及算法等。 比如某產品設計了兩種不同的界面（圖來源于網絡），其中包括界面背景顏色變化、點擊按鈕文案變化，模特變化等。以點擊按鈕的設計為例，通過比較實驗組（A）和對照組（B）的按鈕點擊次數、點擊率兩個指標，來評估哪一種點擊按鈕的設計帶來的效果更好。 進行A/B測試需要兩個必備因素：第一，足夠的測試時間；第二，較高的數據量和數據密度。 當產品的流量不夠大時，進行A/B測試很難得到統計結果。

8

數學建模

涉及到用戶畫像、用戶行為的研究時，通常會選擇使用數學建模、數據挖掘等方法。比如通過用戶的行為數據、相關信息、用戶畫像等來建立所需模型解決對應問題。 實踐出真知，希望大家能在日常工作、學習或項目中嘗試使用上述方法，創造更多的商業價值。

責任編輯：haq