所以在早期一個關鍵的指標就是如何能快速提高用戶添加其他好友的數量 。 這里需要我們從底層數據分析當中要注意對用戶進行分層的處理 ， 從不同的緯度分層找到數據異常的族群 ， 找到共性 ， 歸納表現良好的用戶的共性 ， 然后將其作為優化的指標進行優化 。
4.不同階段制定的關鍵指標應該隨著產品的階段性變化發生變化的在做數據分析的之前 ， 需要我們對我們分析的目標進行確認 ， 每個階段的目標也存在著不同的目標 ， 是為了增強用戶粘性 ， 還是為了提升營收 ， 或者是為了提高病毒傳播系數 。
比如在對渠道的判斷中 ， 不能只關心拉過來的新用戶量 ， 最重要的是我們要關心這些新拉過來的用戶對產品的關鍵指標的影響 ， 比如在社區產品 ， 相比新進用戶的數量更應該關心這些用戶的活躍度 ， 發布帖子的數量 ， 點贊的數量等關鍵指標 。 換句話說更應該關注的是漏斗模型最下方的那個量 ， 關注轉化率的最底層的那個數據 。
接下來還會發出下篇 ， 歡迎大家一起來討論關于數據分析的思路~
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