数据虽不能说明全部问题，却是你做决策的重要支撑以及评估功能好坏的重要指标。

数据分析的类型很多，与不同场景下的同一个产品需求类似。我主要从以下几个方面总结一下，更多是为了自己记录翻阅，如果能给大家一丢丢帮助也是很好的。

功能交互数据分析

竞品调研

UGC数据

KPI数据指标

功能交互数据分析

功能交互数据是比较细节的数据分析，能直接反应功能的好坏以及交互流程是否如预期。好坏和预期的标准都是依据自己设计这个功能的目标。

1.依据需求目标确定数据统计需求

举个栗子，产品增加了视频内容，最开始设计视频功能是为了丰富内容的多样性，且视频多媒体类比图文更好解决用户问题。所以最直观的方式就是看视频的播放量、点击率。

再比如交互流程优化，目的是想通过交互流程的优化提升点击率。所以在此目标下，需要看现有的流程每一步的转化情况，那么每一步的统计参数都要加。栗子：分享一篇文章，用户的流程如下图，每一步都可能导致用户分享失败，到第三方软件时我们没法控制，但我们可以控制前面以及分享完回产品的流程，就需要在每一步加埋点参数。不同公司埋点计数方式不同，有用第三方、自己加参数解析日志等等。

分享流程

2.分析方法：转化漏斗

功能交互类的分析效果好坏主要用的就是转化漏斗，栗子依然是分享，可看哪步流失多，也可看是否减少步骤。比如很多网站或APP由原来的统一分享按钮变为分享渠道直接暴露，减少步骤一定是可以提升转化率的，因为每一个步骤都会有流失。

统一分享按钮 分享渠道直接暴露

举个转化漏斗的图

转化漏斗

竞品调研

竞品的数据情况获取主要是以下几种方式：搜集资料、可通过技术手段获取、估算

1.搜集资料

公开的非公开的，能打听到的。因为这种比较麻烦，所以一定要耐心。

我的一般套路是①google、百度、搜狗；②然后找财报、刷知乎、脉脉；③熟人打听；④卧底。

①搜索的query要注意，多换几个词避免歧义。比如想要微博的数据，直接搜微博数据一般结果都是导航网站等，所以可以试试“微博数据报告”，就会发现有微博数据中心的官方报告等，后面可以直接找到这里看。

②财报、知乎、脉脉等。财报比较官方，当然数据也是人家想让你看到的；知乎脉脉等这种互联网聚集的地方可以刷刷看是否有小道消息。

③熟人打听。动用人脉，非常敏感的数据不要直接问，可通过其他数据估算。

④卧底。我同事曾经去竞品用户群卧底，还是获取了比较多的用户数据情况哒。

2.技术手段获取

我们组产品小哥跑过知乎的大V用户情况，还有测试小哥跑过今日头条的相关数据，有些数据是可以获取到的。不过我代码太烂没这技能，但是我可以提需求给技术呀，哈哈哈。

再或者搜索引擎的公司，是可以跑出自己搜索下各个产品的点出情况的，依据这个也可以获取到很有用的数据哒。你要相信开发小哥哥总是能帮你想到办法的。

3.估算

从产品首页展示的数字进行估算，不过这个需要经验，比如写一篇1000字的文章大概多久，多少作者能达到这种规模。估算的数据误差相对较大，但实在没有数据时可做参考。

UGC数据

UGC全称User Generated Content，用户贡献内容/用户原创内容。主要关心的数据就是贡献内容用户总数、贡献内容总数、人均贡献内容、新增贡献内容用户数，这些数据也是衡量运营工作的指标。

这些数据的分析也都是使用同比、环比来看趋势，可以方便我们查看如果内容量降低，及时发现原因并通过手段维持拉新增长。

KPI数据

KPI数据很重要很重要很重要，因为这是你一季度、半年、一年的奋斗目标，所有的工作计划都围绕着KPI进行。有条件的话可以让技术同学将重点KPI数据做成日报，每天早上发你邮箱。

1.数据日报

数据日报是将你想要看的各种数据汇集在一起，方便提升产品工作效率的一种方式。除了各类数据项的当天数据，还需要增加对比前一天、前一周、前一月等增加下降的比例，这样才能有效分析。

2.流量（PV、UV、留存率）

大多数产品应该都是这两项，PV和日活跃用户数，APP应该还会有留存数据。这是最能直接反应网站或APP的情况，也是全年提升的目标。APP的UV就是日活跃设备数，网站的则是cookie。

PV、UV主要分析几大项：

①外部来源渠道，通过拆解来源渠道分析哪种上升哪种下降、哪种还可以提升拓展

②站内循环，栗子：相关文章等

留存率更多的是与push推送相关，好的push可以大大提升留存率（push相关后面单独写总结，毕竟做APP时最折磨我的就是它了....）

3.广告收入

时刻关注变现，有了钱钱才更有话语权。

主要关注项：收入钱钱、各广告位CTR、RPM、广告物料返回率

CTR高能证明广告位置以及广告相关性较好

RPM，可用来估算广告的价值以及我们接入后的收益

广告物料返回率，只有返回了物料我们的接入才有效

最后，每一种数据都是需要趋势图对比之前的趋势的，这样才能看出是否有提升，是否有下降，从而分析原因。每天早上来先看数据基本上是每一个产品的习惯了，不只是为了自己产品好，当领导问起来时，你也会不发慌。