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推薦快速搭建數據體系的4大渠道 怎樣快速搭建數據體系？( 二 )

小知識數據體系


D. 用戶流失節點分析很多產品上線一段時間后，發現流失率越來越高，這個時候可關注用戶在整個鏈路上的流失節點：用戶主要是在哪一步開始流失的，用戶流失的集中時間點是在什么時候，從流失節點著手進行產品優化、適當的流失挽留堵漏等操作 。
如互金平臺定投功能的使用，經過觀察和分析可能會發現，用戶在第一次扣款前后的流失率最高，且扣款高峰會伴隨著流失高峰，可能的原因有以下：

  • 扣款前：用戶設置時僅抱著嘗鮮的心態，在扣款（實際發生資金行為）前及時終止定投“止損”；或者對扣款行為的安全感不足 。
  • 扣款后：對資金的安全和流動性存在擔憂；自身無法保證銀行卡資金在扣款日是充足的，因資金不足扣款失敗而放棄 。
找到了可能的問題所在，即可對齊進行相應的用戶教育和引導，降低流失率 。 一個水缸多個孔，堵住其中1個或幾個，水流失的速度自然就慢了下來 。
E. 通過假設潛在用戶畫像進行投放和驗證產品對用戶做觸達的時候，總會選擇潛在目標用戶，以提高轉化率等各項指標 。 但何為“目標用戶”，用戶的年齡？用戶所在的地區？用戶的在線支付頻次？需要通過多次投放嘗試總結，可假設多個變量，通過調整潛在目標用戶的畫像進行用戶包提取觸達，比較多個投放渠道之間的數據差異，從而達到驗證的目的 。
3. 尋找對比數據沒有對比的效果指標評價，都是耍流氓 。 一款產品上線效果，產品經理要看到其中的利弊，并且找到合適的參照物來對比效果，才可以做出評價和結論 。
舉個例子：一款社區類產品上線至今，總用戶數100萬，日均活躍用戶8萬人 。
這個數據是好是壞？我們需要找到一個對比衡量的標準，對比競品，我們這個活躍用戶水平算是較高的？對比過去的日均活躍用戶5萬人，則很明顯有了提高 。
因此，得到產品的上線效果數據后，需要找到對應的產品做標的，而這個標的，可以是競品、可以是歷史經驗數據沉淀、也可以是行業內默認的標準等 。
4. 明確獲取數據渠道規劃好了數據衡量體系，接下來即是產品上線前的數據埋點工作和上線后的數據獲取來源，有下面的一串口訣：轉化數據點擊流，用戶屬性渠道號，反饋抽樣用問卷，廣義普適第三方 。
A. 轉化數據點擊流在看用戶登錄訪問、購買等產品的路徑轉化數據時，常選擇用戶數為統計分析維度，這個時候，用相對簡單的點擊流埋點，一般可滿足需求；主要統計產品流程中，每一步操作的用戶數量，可形成漏斗模型 。
B. 用戶屬性渠道號在申購金額、購買數量和金額、評論互動等帶有用戶屬性的場景下，需要適當深挖，這個時候可以用渠道號等標記對用戶進行“打標”，方便跟蹤監控用戶的后續行為 。
C. 反饋抽樣用問卷有的時候，我們需要探究用戶行為原因，了解用戶的主觀操作意向，獲取用戶使用反饋時，通過上述的純客觀數據是難以得出合適的指導意見的，該情況下可以選擇問卷的方式進行；可以獲取足夠反饋問題的樣本數據 。
D. 廣義普適第三方有一些第三方數據平臺，如友盟、TalkingData、微信指數、百度指數等數據平臺，適用于監控大行業大領域數據 。 如通過微信指數，可知道某個詞匯的近期網絡搜索次數，環比增減情況，添加對比詞匯等 。
方法論講完，是不是還有點似懂非懂？那就給大家舉一個案例：
對于luckin coffee來說，品牌定位更多在“職場咖啡”與“社交咖啡”上，因此，在獲客初始節點，進行了不同商圈的線下試點門店鋪設，通過各類優惠福利做app的推廣下載和刺激用戶分享獲客 。 該階段，如若進行數據分析，則首先需要明確分析目標：
  1. 線下不同商圈的試點效果
  2. 用戶對職場咖啡的訴求及預期
  3. app推廣效果/社交咖啡營銷裂變效果
針對上述3點，可進一步提出對應的分析假設并尋找、拆分衡量指標：
  1. IT白領辦公區域的門店效果優于市中心商圈；外帶門店銷售量高于堂食門店 。
  2. 中午13:00~14:00和下午15:00~17:00是點單高峰；外賣訂單30~40分鐘內送達符合用戶心理預期，30分鐘內則可超出預期；職場白領更偏好美式，女生更偏好瑞納冰系列等 。
  3. 社交分享推廣目標，如老用戶人均分享3次/周，人均轉化拉新3人/周，人均購買3杯/周，復購率在60%以上等 。
針對上述分析假設，為更客觀進行數據比較，可將上述假設進一步抽象為數據衡量指標，例如：

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