产品运营数据分析的5个步骤

数据分析一般可以分为着三种：

行业数据分析

竞争品数据分析

自身产品运营数据分析

三种数据分析的用途，也大不一样。

行业数据分析和竞争品数据分析，主要是帮助BRD和MRD的撰写，了解社会行情、竞争对手的情况，得知整个市场的总体情况和未来的发展趋势。

而自身产品运营数据分析，主要是帮助周报和月报的撰写、产品当前情况的发展，了解平台的整体状态。

同时，干货君主要描述一下关于自身产品运营数据是怎么分析的、分析什么、分析时，需要哪些关键的指标。

在进行数据分析时，一般会走以下几个步骤：

目的—数据收集—数据的统计与描述—归纳与总结—建议／改进

一、数据分析的目的

何为数据分析的目的？干货君认为就是：为什么要对数据分析的原因，你想通过数据获取什么东西来帮你论证什么。

有一次部门内，想修改平台对商家激励机制。对此，需要通过问卷调查得得到商家对之前的激励机制怎么样、激励程度如何，同时对未来修改的机制，又有如何，他们的需求程度有多少。

——这就是我想通过调研数据得到目的。

当公司安排我每周对平台的数据进行分析时，首先了解撰写周报。干货君就会去查看之前负责人，输出的文档进行深度学习。

通过之前输出的文档总结了几点小技巧：

强调数据的重要性（对重点的数据进行标红）。

从数据分析出来的重要结论，进行标红。

能用数据表明的结论，就用数据来表明结论，数据是最可靠的论据。

分析数据时，要表明数据的来源。好让读者知道，那里来的数据，可行度高嘛？

二、数据收集

在收集数据时，首先我们应该需要了解的是收集哪些关键的数据？收集什么样的数据，需要根据你的目的来定。

例如，干货君所在的实习公司是做电商直播，在平日的周报中，需要体现出以下几个指标：

APP相关数据（新增APP下载总量、竞争行业APP的情况、疙瘩汤应用市场下载数据情况）

用户留存率

用户平均访问时长

订单数据

商家下单数据

直播相关数据（场均观看人数、直播场次情况、直播间转发情况、各直播类型的数据情况）

用户注册数

用户流失率

在创业型的公司，没有很大的经历建立自己系统的数据库，一般是寻找第三方平台，外包出去。因为如果后台需要建立强大的数据话，需求大量的技术做支撑。

但是有些特殊数据平台自己会自己开发，例如干货君所在直播数据、订单数据、用户信息。

对于创业的公司来说，能通过外包降低公司的成本方式，他们会尽可能外白出去，毕竟与当前需求价值挂钩。

三、数据的统计与描述

在进行数据统计与描述之前，首先我们需要了解一些关键数据指标代表内容和如何进行统计的公式。

1. 新增APP下载总量

这一指标主要是在相应统计时间内，了解目前平台产品，用户在各大下载的情况，同时，也要了解到个大应用市场的情况。新增APP下载总量的统计，分为安卓端和ISO端。

干货君所在的公司主要使用第三方平台数据监控平台（友盟、腾讯云）进行统计。

如果你想得到竞争者的数据情况，干货君为你推荐一个免费的平台：ASO100 。

2. 用户留存率

在一段时间内，用户在一次使用此产品的情况。

举个例子：7月10日新增1000人，7月11日500人使用，12日400人、13日300人、14日200人、15日100人。因此10日的留存率50%，以此类推，如图。

3. 用户平均使用时长

用户在平台逗留的时间，通过平均算法，了解整体使用时长情况，排出异常使用情况。

计算方式=所有用户使用时长之和／总人数。

用户平均使用时长越高，说明用户对平台的重要性越高。

因此，使用时长可以作为划分用户等级的指标之一。

4. 用户注册数

在一定时期内，当前平台新用户注册情况。

5. 用户活跃度

按照某一时间内，例如15天，一个用户在平台的启动了一天，那么它的活跃度为1。如果15天之内启动2次，那么他的活跃度为2。以此类推，如果活跃度越高，说明对平台的贡献越高。

有一次在产品社交群中，有人问如何进行用户划分？干货君认为用户的划分，主要是根据用户对平台的贡献程度。

贡献程度可以根据用户使用情况、付费情况两个维度进行计算，计算的权重，根据当前平台情况。

例如平台更多是注重付费，那么付费的比重相对高。

6. 用户流失率

一个观察周期内的活跃用户，如果在下一个观察周期内不活跃，则称为流失用户。

用户流失率=流失用户／总用户

通过流失率了解平台走失的情况。

7. 用户回流

设置三个观察周期，回流用户指第一周期活跃，第二周期流失，在第三周期又活跃（回访）的用户。

了解以上几个大众的指标，通过平台得到相应的数据，然后用excel进行数据整理，作出图表。

在进行数据图表描述时，我们时刻需要提醒自己为什么会有这一数据的出现，什么原因导致这个结果的出现，对于当前的数据情况，我们需要进行什么样的改进，提出什么样的意见。

案例分析

以近日小黄车举办过的“全城搜集小黄人”活动为例，通过ASO100获取他们近期的下载情况，进行数据描述一下。

如这是小黄车安卓系统的下载情况，活动时间是7月7日至14日，为了让大家更好的了解这次活动对小黄车新增下载有何影响，将时间周期放置从4日至18日，同时结合其他竞争品（摩拜、小蓝车）情况，进行一同分析。

通过以下几个图表，我们可以得知几点信息：

1. 根据数据的时间周期来看，小黄车正在推出一系列相关的小黄人主题活动，从6月底到7月中旬，就开始持续的做活动。使得用户下载基数很大，因此下载总数是其他竞争品下载总数约3倍。

2. 站在市场整体角度来看以下图表，我们可以观察到一个有趣的现象就是：他们三家的下载波动都十分相似和雷同，虽然小黄车通过活动刺激了他们下载总数的增加，同时也使的同行竞争品的下载幅度也伴随的增加。如果将他们的时间拉长、放远看，他们会呈现出一个固定的模式。这属于市场的波动。

3. 站在用户的角度单独来看小黄车的数据。在活动初期和中旬，用户下载量属于向下的趋势，到后期下载量暴增长。

干货君认为，由于本次活动的时间周期为一个星期，在活动前期和中旬，用户正在忙于自我储备小黄人卡片。

当活动延续到后期时（小黄车在产品的设计上面，时刻提醒本次活动即将结束、同时时刻更新获奖的人数），让用户产生了紧迫感和渴求感，使得很多用户由于手中缺少某一张卡片，希望可以通过好友互换获得那张卡，获得7元现金的奖励。因此激励用户分享、进行用户互动，使得活动后期用户下载量大增。

总结：前期相关活动的安排，对本次活动的推广有很大的帮助。

好友互换功能的设置，使得用户与朋友之间的互动大大增加，从而后期用户下载量大大提高。

活动的设计，包括获奖人数、活动时间的提醒，激发了用户的渴求度、紧迫感，使得活动氛围大大增加。

有时候因为数据的不全面性，导致数据分析的结果出现偏差。

干货君当时对小黄车这一个活动进行分析时，手中看到了第一张的结果，然后误以为下载量的下降是因为活动的规则导致活动前期和中期，下载量下降。

当干货君拿起整体行业的数据图表时，干货君才明白下载量下降的原因更多的是来自整体市场波动效应而产生的。

不要做一只井底之蛙，偶尔跳出看看整体，才知道一切都是这样。

四、归纳与总结

对于归纳总结这块，干货君个人经验也不很丰富，干货君分享一些总结方面的技巧。

在做周报时，你需要花很多心血用在数据整理和描述上面。但是，有很多同事在浏览你的周报时，一般只会认真看总结部分，对于其他部分他们很多都是带过，毕竟制作一份周报，它的篇幅很长，很多同事并没有太多时间来阅读。

因此在写周报时，我们首先应该把总结放入顶端（最显眼的地方）；同时对于重要的数据和总结点，一定记得标红，这样才能让你的同事快速获取相应的信息要点。

（干货札记）

当前名称：产品运营数据分析的5个步骤
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