如果有最近哪个项目让我觉得最能体现我的综合数据分析的话，应该是在睿琪的养护日记优化功能。
这个项目的提出是通过活跃&留存功能图发现这个功能对留存的提升潜力。然后在通过拆解流程，建立漏斗，分析节点，再结合用户内容的框架性梳理，获取体验优化的思路。
整个项目做下来，还是让人有种自己方法论大成的感觉。
核心目标
picturethis 作为一个成熟且稳定盈利的产品，需要在进一步的提升产品的付费数据
拆分指标
在这基础上，我们结合留存&活跃数据分析，分析发现几个习惯养成类功能对用户的留存有着较高的相关性。且用户的使用比例存在较大的提升空间。所以我们从中选择了养护日记这个功能作为一个迭代的方向。
需求分析
数据分析
然后我们进一步的分析这个功能的漏斗数据，会发现其整体完成率只有30%左右，分析原因可能有几个，流程较长，填写成本和体验较差。
用户分析
并在这基础上拉取了500份的用户日记内容，进行整理和分析。发现用户主要的记录维度包括，植物健康状态、生长状态、特殊养护操作三个方面。
方案设计
在结合上述分析的基础上，通过发散思维，从多角度去思考可能的解决方案，然后再进行梳理和总结最有可能的方案。
最后设计了整体的优化方案，包括增加引导（提升活跃比），优化流程（提升完成率），增加标签（减少填写成本，提升体验）等
最终结果
从最后的数据的结果来看，这些过程指标，如活跃占比提升50%，完成率提升100%，对北极星指标，付费留存也有1.5%的正向提升。
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