如何利用大数据进行产品运营

首先我们假设这样一个前提，大数据平台已经建设完成。产品已经上线且能正常上报大数据平台需要的数据，能够正常上报产品运营相关数据。

问题中涉及到两个大的方面，一个是大数据以及大数据的应用的问题；另外一个问题是产品如何运营的问题。这里回答第二个问题，产品如何利用数据进行运营监控，换言之就是如何搭建产品的运营指标体系，如何进行产品运营的数据分析。

大数据只是产品运营的手段之一。那么如何利用大数据进行产品运营？首先就是搭建产品的运营指标体系。这个是利用数据做产品运营的基础工作之一。

我们介绍下常见的数据分析方法论：

1，PEST分析法：从政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology）四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
2，SWOT分析法：从优势（Strength）、劣势（Weakness）、机遇（Opportunity）、威胁（Threat）四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
3，5W2H分析法：从Why、When、Where、What、Who、How、How much 7个常见的维度分析问题。
4，4P理论：经典营销理论，认为产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）和促销（Promote）是影响市场的重要因素。
5，AARRR：增长黑客的海盗法则，精益创业的重要框架，从获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、变现（Revenue）和推荐（Referral）5个环节增长增长。

数据分析方法论没有最好的，只有最合适，贴近业务，贴近分析场景 就是最合适的。下面我详细介绍一下 AARRR 方法论，对于精益化运营、业务增长的问题，这个方法论非常契合。

AARRR

首先通过各种线上、线下的渠道获取新用户，下载安装APP。安装完APP后，通过运营手段激活用户；比如说首单免费、代金券、红包等方式。通过一系列的运营使部分用户留存下来，并且给企业带营收。在这个过程中，如果用户觉得这个产品不错，可能推荐给身边的人；或者通过红包等激励手段鼓励分享到朋友圈等等。需要注意的是，这5个环节并不是完全按照上面顺序来的；运营可以根据业务需要灵活应用。

其次，构建指标体系

方法一：第一关键指标。

1，找到最关健的一个指标
2，扩展出其它指标
3，任意指定时间里都有那个指标

方法二：海盗指标法

海盗指标法

方法三：增长黑客

1，传统营销只关注用户获取
2，增长黑客关注用户整个生命周期，病毒传播
3，数据分析是增长黑客的基础

再次，确定指标，这里结合具体场景来总说明。通用类的指标一般就是 产品使用次数，产品使用人数，产品使用时长，产品使用频率等。

App数据分析指标

App数据分析指标

游戏数据分析指标

游戏数据分析指标

最后进行数据分析，常见的数据方法有。细分分析，对比分析，漏斗分析，同期群分析，聚类分析，AB测试，埋点分析，来源分析，用户分析，表单分析。

细分分析可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。单一维度下的指标数据信息价值很低。

细分分析

常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比

时间对比有三种：同比，环比，定基比。

漏斗分析帮助我们解决两方面的问题：在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

漏斗分析

同期群分析：同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期的留存或流失变化情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况，也可以是其他可对比群体的在线，流失，XX转换率等。通过比较，从而知道影响对应的留存，在线，XX转换率的因素。从而调整对应的运营策略。

聚类分析：针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。如果想利用大数据进行产品的运营，聚类分析必需要做。

A/B测试：是增长黑客比较推荐的一种策略。采用足够小，易执行的方案，快速试错，快速调整。一旦达到预期在立刻全面实施和执行。此种方案避免运营决策失误造成不必要的损失。

A/B测

埋点分析：采集数据足够多，种类足够全，关系覆盖广的数据，对用户行的浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，用户偏好等对用户进行分析。可以通过基础的统计，数据挖掘等手段进行数据分析。从而验证运营效果和下一步的运营策略。

用户分析：主要包括用户活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像等。我们根据用户的点击行为，用户的购买，以及其他的行为数据打上标签，根据标签对用户进行分群，从而为用户提供个性化的产品和服务。

表单分析：一般的平台，用户交互 都会有表单。优秀的表单对转换率的提升起到很大的作用。当用户进入表单就产生了一个漏斗。我们可以通过漏斗分析，找出影响最终转化的原因。

最后就是对数据进行数据监控和数据验证。所有的使用数据去运营产品，或者是说运维产品，基础就是数据，我们需要对参与的所有数据进行监控，校验。我们还需要对整个过程中的ETL任务进行监控，并且要具备自动回复的能力。没有数据监控和数据验证相当于我们的所有基于数据做的产品运营的动作都是脆弱的，不可靠的。

写在最后，数据本身没有任何价值。只要在具体的场景中，数据才能产生对应的价值。例如产品运营，其它的决策等。在产品运营过程中，行业不同，数据需要解决的问题会有不同，产品不同，用户群体不同，数据需要解决的问题都会不同。所以数据的道路永远不会有最终的答案，随着市场，产品的不断变化，我们对数据的认知，使用都有随之变化，更新升级。最后祝大家产品大卖。

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