运营入门，从0到1搭建数据分析知识体系

对于互联网产品而言，用户具有明显的生命周期特征，我以一个O2O行业的APP为例阐述一下。

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。

AARRR的五个环节都可以通过数据指标来衡量与分析，从而实现精益化运营的目的；每个环节的提升都可以有效增长业务。我们下面的分析也是围绕这个方法论展开的。

（二）方法

根据运营工作的实际需要，在参考了 GrowingIO 陈明的文章《一名优秀的数据分析师是怎样炼成的》基础上，我整理了7种分析方法。借助常见的网站/APP数据分析产品，我们非常快速的完成这7种分析。

1.趋势分析

趋势分析是最简单、最基础，也是最常见的数据监测与数据分析方法。通常我们在数据分析产品中建立一张数据指标的线图或者柱状图，然后持续观察，重点关注异常值。

在这个过程中，我们要选定第一关键指标（OMTM，One Metric That Metter），而不要被虚荣指标（Vanity Metrics ）所迷惑。

以社交类APP为例，如果我们将下载量作为第一关键指标，可能就会走偏；因为用户下载APP并不代表他使用了你的产品。在这种情况下，建议将DAU（Daily Active Users，日活跃用户）作为第一关键指标，而且是启动并且执行了某个操作的用户才能算上去；这样的指标才有实际意义，运营人员要核心关注这类指标。

2.多维分解

多维分解是指从业务需求出发，将指标从多个维度进行拆分；这里的维度包括但不限于浏览器、访问来源、操作系统、广告内容等等。

为什么需要进行多维拆解？有时候一个非常笼统或者最终的指标你是看不出什么问题来的，但是进行拆分之后，很多细节问题就会浮现出来。

举个例子，某网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时长是0.55分钟。如果你要提升用户的参与度，显然这样的数据会让你无从下手；但是你对这些指标进行拆解之后就会发现很多思路。

下面展示的是一个产品在不同操作系统下的用户参与度指标数据。

仔细观察的话，你会发现移动端平台（Android、Windows Phone、IOS）的用户参与度极差，表现在跳出率极高、访问深度和平均访问时长很低。这样的话你就会发现问题，是不是我们的产品在移动端上没有做优化导致用户体验不好？在这样一个移动互联网时代，这是非常重要的一个问题。

3.用户分群

用户分群主要有两种分法：维度和行为组合。第一种根据用户的维度进行分群，比如从地区维度分，有北京、上海、广州、杭州等地的用户；从用户登录平台进行分群，有PC端、平板端和手机移动端用户。第二种根据用户行为组合进行分群，比如说每周在社区签到3次的用户与每周在社区签到少于3次的用户的区别，这个具体的我会在后面的留存分析中介绍。

4.用户细查

正如前面所说的，用户行为数据也是数据的一种，观察用户在你产品内的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分群的基础上，一般抽取3-5个用户进行细查，即可覆盖分群用户大部分行为规律。

我们以一个产品的注册流程为例：

用户经历了如下的操作流程：【访问官网】-【点击注册】-【输入号码】-【获取验证码】。本来是非常流畅的一个环节，但是却发现一个用户连续点击了3次【获取验证码】然后放弃提交。这就奇怪了，用户为什么会多次点击验证码呢？

这个时候我建议您去亲自体验一下您的产品，走一遍注册流程。你会发现，点击【获取验证码】后，经常迟迟收不到验证码；然后你又会不断点击【获取验证码】，所以就出现了上面的情况。

绝大多数产品都或多或少存在一些反人类的设计或者BUG，通过用户细查可以很好地发现产品中存在的问题并且及时解决。

5.漏斗分析

漏斗是用于衡量转化效率的工具，因为从开始到结束的模型类似一个漏斗，因而得名。漏斗分析要注意的两个要点：第一，不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率；第二，漏斗分析也需要进行多维度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。

某企业的注册流程采用邮箱方式，注册转化率一直很低，才27%；通过漏斗分析发现，主要流失在【提交验证码】的环节。