数据分析思维与实战（三）!

数据分析

• 1、如何解决临时题述需求
• 2、如何搞定BAT大厂的数据分析项目
  • 2.1 数据异常排查
• 3、怎样才能更好地转型或成功跳槽
  • 3.1 对上节课三个问题进行解答
  • 3.2 日常工作分析
  • 3.3 转型四步法
• 4、如何挑选适合项目场景的数据分析工具
  • 4.1 数据分析整体流程
  • 4.2 Excel常用操作
  • 4.3 SQL常用问题
  • 4.4 R语言以及python脚本案例
• 5、多元思维模型：数据分析需要具备的四大能力
  • 5.1 背景
  • 5.2 中观能力
  • 5.3 微观能力
  • 5.4 宏观能力
• 6、电商数据分析：京东App的详细产品分析
  • 6.1 如何看待京东App
  • 6.2 整体数据的分发效率
  • 6.3 漏斗分析
  • 6.4 新用户分析
• 7、互联网金融：芝麻信用分的建模过程是怎么样的
  • 7.1 背景
  • 7.2 授信模型
  • 7.3 模型落地
• 8、游戏：游戏行业的ROI和付费率是怎么算的
• 9、销售：传统行业如何做好交易额提升
• 10、指标体系搭建：指标体系的经典四步
  • 10.1 指标体系的定义以及选取原则
  • 10.2 建立指标体系的四个步骤
  • 10.3 知乎App指标体系实操
• 11、流量分析：如何分析数据波动
  • 11.1 背景
  • 11.2 渠道分析
    • 1.常见渠道及渠道分类
    • 2.渠道推广的整个过程
    • 3.渠道的关键指标及分析方法
  • 11.3 转化与价值分析
    • 1.漏斗分析
    • 2.功能模块分析
  • 11.4 流量波动逻辑性分析
    • 1.日活
    • 2.留存
• 12、路径分析：用户的使用路径网络分析
  • 12.1 路径分析定义
  • 12.2 路径分析案例——以美团APP为例
  • 12.3 路径分析思考
• 13、竞品分析：教你如何做竞品分析
• 14、营销活动：日常运营活动的分析模板
• 15、用户增长：用户增长的本质是什么
  • 15.1、用户增长模型
  • 15.2、国内用户增长现状
  • 15.3、增长案例解析
• 16、问题定义和拆解：如何去定义问题，拆解问题
• 17、数据获取和分析：常见的SQL技巧和分析方法
  • 17.1数据获取前期准备
  • 17.2 SQL提数常见问题
  • 17.3 常用的分析方法
    • 1.结构分析
    • 2.对比分析
    • 3.时间序列分析
    • 4.相关性分析
    • 5.机器学习
  • 17.4、总结:
• 18、报告撰写:专题报告的完美标准化格式
  • 18.1、报告撰写的原则
  • 18.2、报告的组成部分
  • 18.3、报告点评示例
• 19、A/B测试：AB测试的效果监控
  • 19.1、A/B测试介绍
    • 概念
    • 整体流程
    • 常见的两种A/B测试类型
  • 19.2、A/B测试注意事项
  • 19.3、A/B测试案例
• 20、行业分析：行业分析及框架分析
• 21、数仓：数据仓库的三种类型表
• 22、用户研究：用户研究和数据分析的根本联系和区别
• 23、时间管理：优秀的数据分析师如何做时间管理
• 24、结束语：数据分析师职场提升的关键点

 

 

12、路径分析：用户的使用路径网络分析

12.1 路径分析定义

漏斗模型是非常经典的一种分析方法 ，但所有的漏斗都是人为假设的 ，也就是事前假设一条关键路径，事后看关键路径的转化数据

随着各类APP的功能模块、坑位越来越多，用户的行为越来越分散化 ，比如：很多APP不止有一个核心功能，可能有若干个核心功能
要在用户的所有操作行为中发现产品设计之初可能不知道、但非常有意思的用户前后行为-路径分析
路径分析是基于数据本身发现的，产品可能不太清楚，但是符合用户习惯的路径（世上本没有路，走的人多了也就成了路。

漏斗分析 ：人为设定一条或者若干条漏斗。先有假设再数据验证 （先设计路）
路径分析：基于用户的所有行为，去挖掘出若干条重要的用户路径，通过优化界面交互让产品用起来更加流畅和符合用户习惯，产生更多价值 （不设计路，先让用户体验，走的人多为路径）先有数据再验证假设

日志介绍
路径分析实际上都是基于底层日志来做。用户在端内(APP内)，所有的行为都是以表或者文件存储的 其中记录了用户最详细的行为信息，这就是日志。

日志分析步骤
1、筛选——筛选出重要功能（根据用户的量级来评判，找出功能，切入点）
2、日志关联——对筛选出的功能进行时间序列的排序（对于用户来说，一天有多个功能，功能的先后顺序是什么样子）
3、标准化及画图——让第二步更加可视化以及标准化
4、启发——看有没有比较有启发性的路径

12.2 路径分析案例——以美团APP为例

日志分析步骤
筛选结论：
1.“美食”“外卖”“搜索”三大功能：需要进一步看之后用户路径，这里就以美食为例
2.“附近”作为底部第二button ,存在什么问题？可以如何进一步优化？它的渗透率只有18%，比订单还低
3.“发现”作为底部第三button ,用户感知度太弱，如何定位该功能价值？ 丝毫不怀疑可能产品想往内容这一块转，但是当前发现的渗透率只有3%
4.“订单”功能作为底部第四button,渗透率竟然有20%，表现很好，用户进来后干什么？如何进一步优化？
5.“我的”作为底部第五button ,有8%的渗透率，比较好奇用户进去后千啥

用户路径

2、附近

4、订单

12.3 路径分析思考

1、路径分析都是以功能点的时序整体分析为主，只有指标没有维度 ，而要想精细化运营，必须要进行维度拆分。如通过不同入口，通过桌面或是通知栏进来的用户，他们的路径分析差异在哪？这就涉及做逻辑分析的时候要进行维度拆解

2、对于有些APP,比如携程旅行、小猪短租 用户可能在今天打开APP后逛一会儿，然后就走了，过一周后再进来才下单 对于这种用户一天不连续路径，如何进行分析呢？ 这是一个行业难题，没有很好地解决 无论是进行周期时间段的session 分析，还是短期画像的分析，效果都一般

3、PC端的路径分析和APP端的路径分析最大差异在哪，同时PC端有没有案例 。一定要去多体验一下美团APP,前面提到的美食功能的几个路径以及画图，还有附近、订单等

13、竞品分析：教你如何做竞品分析

 

竞品分析报告即对竞争对手进行有目的性的分析并形成建议的报告。

 

 

在产品生命周期中的不同阶段，应根据侧重点不同进行关键点分析。不同的报告类型，作用和目的不同。

 

 

二、竞品分析报告的意义

 

 

竞品分析报告不是单纯的数据堆砌，而是为了学习借鉴竞品优点、提供决策支持、以及获得趋势感知。

 

 

（1）取长补短

 

 

做产品规划时，通过分析竞争对手的产品，可以学习对手的优势、避免对方的短板，尤其是产品功能与用户体验设计方面；

 

 

（2）决策参考

 

 

通过竞品分析，在制定产品战略、布局规划上为公司提供参考依据，找到公司产品合适的定位、空白的细分市场，以避开强大的竞争对手、进行差异化竞争；

 

 

（3）趋势感知

 

 

有效的竞品分析能够帮助公司发现行业政策变化、新技术创新、新竞争对手、新的颠覆性替代品出现等，这些因素对于一个产品是否能够成功有关键性的影响。

 

 

三、竞品分析步骤

 

 

竞品分析步骤大体上分为六个步骤：设定目标、选择竞品、确定分析维度、收集竞品信息、信息整理与分析、总结报告。

 

 

（1）设定目标

 

 

需要思考的问题：

 

 

l 为什么要做竞品分析？

l 希望为产品带来什么帮助？

l 自身产品面临的最大的问题与挑战是什么？

l 竞品分析目标是什么？

一般来说，在不同阶段会有不同的分析目标（见下表所示）。

 

 

（2）选择竞品

 

 

需要思考的问题：

l 竞品名称、版本（型号）及选择理由是什么？

在选择竞品之前。可以先思考一下自己的关键要素：功能、业务、核心竞争力、目标用户等，以及分析的目的，根据这几点要素，再去选择与自己相似的产品作为竞品。避免凭直觉选择竞品，警惕“跨界杀手”，比如外卖跨界影响方便面的销售。竞品不是越多越好，选择竞品时，可以选择一两个行业内具有代表性的优质竞品，也可以选择正在处于上升期的、推广比较有亮点的竞品，取长补短，寻求差异。

 

对竞品的功能拆解，尽量细致，多层级的功能拆解，以便更全面了解竞品构成，避免遗漏。需要注意的是，相同类型的产品通常具有相似的功能和设计，它们是最基本的竞品。但为避免遗漏典型竞品，①可以寻找非核心功能相似的竞品：不同类型的产品的非核心功能，也可能与需要设计的产品相似，所以可以考虑一下“弱相关”产品。②自我对照：参照旧版本的产品，审视过去的优缺点，在产品原有的设计基础上进行修改，以满足需求。③参考类似属性的不同用户群体的对应产品，相似的产品的用户群体可能几乎没有交集，使得“竞品”不一定直接构成竞争，但满足类似的需求（海外品牌的“山寨”），设计师需要在设计时考虑这些本质相同的产品。

 

 

以下根据消费端类型提供筛选分析竞品的方式：

 

 

B端类型

 

①与销售团队沟通：销售是一线接触客户直面市场的人员，可能经常会反映“xx抢了我们的客户”，“客户在签约时还对比了xx产品”，“客户之前用的xx系统里面有我们没有的功能”……这意味着，这些提到的竞品是需要高度重视的，因为已经产生了直接的竞争——客户资源争夺。

 

 

②百度关键词搜索：一般企业都有一个自己的官网并对其旗下产品进行展示介绍，在百度上通过关键词搜索，就能找到不少竞品。这是最简单、最直接的方式。通过百度的广告结果进行搜索可能更精准，因为广告产品往往是竞品主力推广的产品。

 

 

C端类型

 

C端选择竞品的方式非常多，主要还是看消费者的选择。①在各大电商平台上搜索，看销量排行；②种草类/点评类平台上搜。

 

 

选择好竞品后，将竞品进行分层，一般分为直接竞争类、间接竞争类和潜在竞争类三种。

 

 

 

（3）确定分析维度

 

 

需要思考的问题：

 

 

l 从哪几个角度来分析竞品？

分析维度是为分析目标服务的，常见的分析维度有产品功能、价格、市场策略等，根据需求设定，不需要面面俱到。

①产品定位和目标客户

首先要确定竞品产品定位和目标客户，即企业是用什么样的产品来满足什么样的人群的需求。一般来说，竞品的目标用户要么是与自己完全一致，要么是有一部分重叠。

②产品、服务或业务流程

对竞品的产品和服务进行分析，可以分析竞品的价格、服务流程、业务流程等。在做竞品分析时，可以针对某一个产品，也可以是某一个平台，这取决于分析的目的。如果是做平台型竞品分析，要清楚的罗列出其平台上所有的产品和服务，以及他的业务流程是什么样的，分为哪些环节和步骤，这将对自身的产品设计有很大的帮助。

③盈利模式

盈利是商业的最终目的。无法产生盈利的产品对于一个公司来说，不能算好产品。了解竞品的盈利模式，有助于完善自身的产品商业模式。比如互联网行业，常见有买断制、订阅制、会员制、基础服务免费增值服务付费、广告收入……

④核心竞争力

产品的核心竞争力是决定在应对变革与激烈的外部竞争时，是否能够取胜于竞争对手的关键。这是竞品分析报告要着重分析的点。可从中看出对手的优势，从而寻找自身的差异化。

⑤客户体验和沟通

从可用性和用户体验两方面进行考量，去分析竞品的功能设计、外观设计、包括竞品有没有什么特色功能、品质保障和售后服务等。

⑥营销策略

通过竞品的市场营销策略，可以找出竞品的推广渠道、使用的营销手段，有助于自身在策划营销活动时取长补短。

此外，还可以了解一下品牌背书，即通过竞品是否有一些权威手段来赢得消费者的信任，比如一些权威机构的资质证书、一些评测机构的评级（手机类产品就常常晒跑分）。了解这些，可以考虑在后续的运营中是否需要加入权威信息。

（4）收集品方法

01 如何选择竞品？

做好竞品分析的第一步自然是要选择好竞品，如果竞品选不对，花再多功夫都是徒劳。那么该如何快速找到竞品呢？通常有以下几种方式：

1）通过搜索引擎寻找竞品

2）在应用市场、专业网站、行业调查报告中寻找竞品

3）通过调研收集竞品

4）电商平台搜索相关关键词寻找竞品

通过以上方式在列举出一部分竞品范围后，我们还需要对竞品进行分类，这样才能精准分析，有效产出。

所以要求我们要对自身产品有非常明确的了解和认知，包括：所处赛道、目标人群、核心功能等。然后将找到的竞品分为三类：

 

第一类：直接竞品

直接竞品是分析的重点，需要定期关注。这类竞品所处行业/赛道、目标用户、产品满足需求、产品核心功能都高度相似，通常找行业内排名TOP1-5即可。

例如：苹果手机和华为手机。

第二类：间接竞品

间接竞品选择行业内排名靠前的品牌，定期关注即可。这类竞品要么目标用户群体相似，但产品满足的需求不同；要么产品相似，但目标群体不同。

例如：淘宝和得物；农夫山泉和可口可乐。

第三类：潜在竞品

这类竞品通常是现在没有明显的竞争关系，但是未来有可能形成竞争的产品。我们可以选择排名靠前的，定期进行简单梳理即可。

我们在初步筛选出优质竞品后，就可以着手于具体的分析了。

 

02 竞品分析常用的方法和模型

对于不经常做竞品分析的人来说，往往不知道从哪里下手。下面推荐5种竞品分析方法，可以根据分析目的和场景择优选择。

1、表格比较法

适用场景：用户体验评估、功能分析

常用的一种分析方法，通过这种方法可以把不同竞品间的功能、配置、特性方面直观的比较出来，帮助深入了解竞品，并分析出自身的优势与劣势。

衍生的还有打勾比较法、评分比较法等。例如打勾比较法多用于了解与竞品之间的功能差异，为自己的产品是否加入这个功能规范做参考依据。

△打勾比较法

评分比较法多用于体验设计中，把竞品的数据依次排列，可以直观看到与竞品之间数据的差异。

 

2、矩阵分析法

适用场景：产品定位、市场机会

矩阵分析法是通过分析自己的产品与竞品的定位、功能、特点、问题等，明确自身定位及优势，帮助我们现有产品找到合理定位，梳理市场中存在的空白点。

 

这种方法需要确定2个关键竞争要素，分别做XY轴，然后把竞品放入对应的位置，再思考自身产品的定位。

例如上图中，对视频软件进行分析，选取了活波/严肃，尊贵/亲民两个方面的维度。

在严肃和亲民这个范围领域就是没有这个产品，企业可以考虑是否可以在战略层面上投入开发成本，开发这个空白领域的产品，抢占市场。

3、SWOT分析法

适用场景：企业战略分析、竞争对手分析

SWOT分析法也是竞品分析中常用的方法，主要是通过分析企业内部和外部存在的优势、劣势、机会和挑战来概括企业内外部研究结果的一种方法。

 

简单来说就是通过4个维度进行分析，得出结论，而这个结论带有一定决策性和预测性。

在进行分析时，可以在纸上划出4个区域，将与公司有关的优势、劣势、机会与威胁写下来。我列举了一些建立SWOT表时需要考虑的因素，以供参考（如下图）。

 

列举了所有因素之后，我们可以再深入进行分析，帮助企业把资源聚焦在强项和机会最多的地方，并让企业的整体战略变得清晰。

4、PEST分析法

适用场景：预测市场、宏观环境分析

PEST 分析法是对宏观环境进行分析，以便找到机会，认清威胁与挑战。所谓PEST，P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。

 

在使用这种方法时，可以将4个要素分别写在4个格子格子中，尽可能多地罗列关键词填写入其中，最后投票选出得票较高的 3～5 个点子作为 PEST 分析的结果。

5、功能拆解法

适用场景：预估开发周期及成本、全面了解竞品功能

功能拆解就是用碎片化方法对竞品功能进行拆解，把竞品分解成一级功能、二级功能、三级功能甚至四级功能。

 

主要对竞品进行体验，获取竞争产品的功能，记录完整的使用过程，并对各项功能的具体内容进行备注说明，以便更全面地了解竞品的构成，避免遗漏。

当然，除了上面几种分析方法之外，还有很多方法和模型。我们也不必拘泥于方法和形式，根据自己的分析目的，选择最适合的即可。

 

 

（5）收集竞品信息

 

 

需要思考的问题：

 

l 打算从哪些渠道收集竞品信息？

 

l 有没有竞品信息快速全面搜集的方法/工具？

 

常见的竞品信息收集渠道：

 

 

①竞品公司官网

 

②竞品在社交媒体、视频媒体等上的官方账号

 

③第三方数据研究网站的行业分析报告

 

④财经媒体、行业媒体等发布的分析文章

 

⑤行业论坛

 

⑥体验对方产品、进行客服或技术咨询之类以获取想了解的信息（B端适用）

 

⑦寻找对方产品用户（核心用户、普通用户等）进行访谈等（比较费时费力，执行难度较高，但针对性强）

 

⑧电商网站/应用商店等平台上的产品的数据表现+版本迭代情况

 

⑨主流/行业网站上广告展示信息

 

⑩搜索引擎

 

……

 

 

在互联网时代，信息更迭速度快，信息繁杂，想要准确、全面、快速地收集到竞争对手的信息并不是一件容易的事。

 

 

可以使用识舆情监测系统这类专业的互联网信息收集工具，对竞争对手的产品、服务、市场以及上下游企业信息等项目进行24小时实时全网监测。同时该工具还可以针对竞争对手之间的网络声量、口碑进行对比分析，以及对营销活动效果进行分析评估，为企业提供对竞争对手竞争策略分析的全面数据，实现竞品的对比管理分析，如竞争对手将会有什么动作、企业应该采取哪些对策等，并还能自动生成相关的分析报告供企业决策参考。

 

 

（6）信息整理与分析

 

 

需要思考的问题：

 

 

l 与竞品相比，自身产品有哪些优点（可以结合分析维度）

 

l 与竞品相比自身产品有哪些缺点？

 

l 有哪些外部机会？

 

l 有哪些外部威胁？

 

 

比较常见的分析理论方法有STP理论（市场细分Market Segmenting、 目标市场Market Targeting、 市场定位Market Positioning）和SWOT（优势strengths、劣势weaknesses、机会opportunities、威胁threats）分析法。

 

 

在做竞品分析时，可以是某一个产品，也可以是某一个平台，如果分析后者，需要清楚的罗列出其平台上所有的产品或服务，以及他的业务流程是什么样的，分为哪些环节和步骤，这将对自身的产品设计有很大的帮助。

 

 

通过对从各种渠道收集到的信息进行整理，剔除伪信息，形成数据图表、进行统计对比，使用合适的分析方法，获得关键性结果。

 

 

（7）总结报告

 

 

需要思考的问题：

 

l 通过竞品分析，对自身产品有什么建议？

 

l 得出了哪些可行性的结论？

 

针对前面的工作进行总结，提炼重点、输出结论，提出可行性的建议，方便决策者在此基础上进行参考、评估和制定差异化的产品策略。

 

 

四、竞品分析报告文档的一般架构

 

 

竞品分析报告一般采用“总-分-总”的结构形式，文件格式根据自身需求，word、excel、ppt皆可。

 

 

报告先总述本次竞品分析的结论、然后分述各部分具体数据与结果、最后总结与下一步建议（报告的总结，下一步怎么做）。

 

 

总述包括竞品分析的背景、目的、目标、分析思路、报告目录、关键发现。

 

 

分述包括分析维度、介绍每个分析维度的具体分析过程与小结。

 

 

总结包括结论、对产品发展提出的建议、后续行动计划、附录等。

 

举报/反馈

 

14、营销活动：日常运营活动的分析模板

本课时内容分为三部分：

营销活动当前现状；

营销活动具体分析；

案例讲解——百度 APP。

营销活动当前现状

我之前在国企工作时，公司经常会做线上和线下活动，所以每天都会看到各种活动捷报。活动结束后，钱是花完了，真实用户数却没涨多少，大多数都被薅羊毛了。营销活动每年都会花很多钱，因此必须要找一个公正的第三方——数据分析师，来做这件事。而数据分析师既然要做，就一定要发挥出自己的专业性，大家都是罗列数字，为何你就是不一样，你的强大逻辑性在哪？

在这种背景下，我们看一下营销活动的运营人员现状。运营人员比较关注活动的三个维度：带来多少用户量的增长，拉来多少新增用户，外界传播量能覆盖多少人。而数据分析师只需在活动期间每天进行效果播报，活动后 1~2 周内产出活动报告即可。活动报告包括活动参与人数、拉新数、用户画像三部分内容。

数据分析师与营销活动运营人员相比，数据分析师的优势在于快和维度拆解性，劣势在于细节性。因为数据分析师在做分析时，只是开一个大树，在很多具体业务的细节上面，毕竟不是专门做营销活动出身，所以不是特别了解，也可能没去问，导致最后报告结论的解读可能多多少少有些问题。而对于营销活动人员来说，每过一段时间，就要搞各种活动，所以很清楚活动细节。

其实营销活动应该是一件长期的事件，不可能通过某一次活动就能够带来大量的用户增长，因此数据分析师在做这件事时，要保持以下特性。

分析的连贯性：在活动前、活动中、活动后都要进行分析。

分析的对比性：不要单看活动本身，活动要与活动之间对比，这样才能更好分析什么样的活动更适合产品本身。

分析的公正性：该怎么样就怎么样，拉新、促活、品牌的评判都应该有一套商定好的标准。

营销活动分析无非就两件事：活动效果评估（本活动和活动对比）和活动优化建议。活动之后要对活动进行复盘，那些做得不好，之后可以避免。

营销活动具体分析

第二部分，我们来看营销活动具体应该怎么分析？我们先理一理，实际上在做任何活动之前，活动运营方都花了很多心思。活动之前必然会出文案，找开发，然后跟外面的合作方进行研讨，所有的这一切都会发生得很早。因此分析师要想做好活动分析，在这个时候就要与活动运营方多沟通，知道活动整体是怎么回事。

比如，第一要了解是谁来开发，靠不靠谱？第二要知道活动形式及测试体验，文案可能存在哪些问题。第三要想好活动大概有哪些指标。这些都要提前想一想。

活动前好好准备——前 1~2 周

在活动前，要好好准备这几件事。

活动前和运营方商定本次活动的目标。一定要有目标，没有目标的运营不是一个好运营，没有目标的运营绝对不会使出 100% 的力气。这里能很好地培养你业务的敏感性。

活动前和研发沟通好埋点。不是每个研发都很靠谱，即使很靠谱也可能会犯错误。在埋点这件事上，分析师应该是主导地位，包括字段名、埋点位置、上报方式等。

提前搭建好指标体系和报表。一定要提前准备，活动前 1 天才发现问题，这样的情况太常见。

定好输出格式。要想好活动中、活动后每天输出哪些数据，什么形式展现，这些要与业务绑好。

正式活动前一定要好好地准备，对于一般中型的活动一般是提前 1～2 周。如果是大公司的活动，可能前一个月就要好好准备。像双 11 这种特大活动就不是前一个月才准备，可能在活动的前三个月，所有的数据分析师都在准备这件事了。

活动中好好观察——期间每一天，包括预热

其实正式活动，都有预热期，比如双 11 活动是 11 月 11 日，但 11 月 1 日起就已经很热闹了，甚至更早。所以在活动中，应注意以下事项。

观察第 1 天的数据，这个非常关键。详细看指标体系的报表数据，查看是否有异常。因为前期修改成本非常小，对于负责人的研发也很乐意去解决这件事。

观察 1~3 天数据，预估活动目标的完成度，活动目标在前期一定是确定好的，这里要看是否要做适当调整。

定时输出活动战报，每天早上输出，让所有人都知道情况。实际上管理层都有一个比较好的心法，就是早上看数据，你不要以为他在群里面没回，实际上都会看。在工作中真实情况可能真的只有运营人员自己知道数据，有一些数据很可能还藏着掖着。这里的数据要注意真实性，该怎么样就怎么样，要敢于暴露问题，这里问题不会很大，因为所有人的目标就是希望把这个活动做好。

活动 1 周后数据复盘，1 周后进行一次详细复盘，并同步给管理层，让更高视野的人来给建议。

活动后好好复盘——公正性

到活动后期，需要好好复盘，其中最关键的是公正性，比如以下几点。

复盘活动对大盘的影响，这件事实际上很难做，但也有解决方法，后续会讲到。

复盘活动的短期效果，目标完成度，参与人数、拉新、品牌传播指数。

复盘活动的长期效果，通过活动带来的长期用户数，而不是低价值用户数。

复盘活动存在的问题，包括产品设计和用户反馈。

前面三点都是说活动的一个效果，第四点是说活动要为下一次活动做一些优化，包括以后做一些类似的活动，我们也要避免同样错误的发生。这里面就包括产品设计，用户是不是反馈这个 Bug 太多？明明中奖了，最后还是没有奖品，等等。这些问题都要把它暴露出来，所有的这一切都尽量要在活动后 1~2 周之内输出，在这件事上要非常讲究实效性。

营销活动分析分为三部分内容，总结如下图所示。

第一次活动分享，数据分析师帮助运营人员做好并形成模板，后续让运营负责即可。活动是个非常个性化的活儿，分析师不应该投入太多时间。

案例讲解——百度 APP

活动介绍

最后我举个百度 APP 的活动案例，我们先看一下百度 APP 里面的活动，随便刷一下 feeds 流，发现有一个圣诞活动，点进去后发现是这样一个交互界面，如下图所示。

这个活动主要是中间这个按钮——“刷资讯继续找礼物”。你点击按钮后就会跳到另一个 feeds 流里面，然后用户点击某一天资讯之后，它可能就给你两三毛钱。观察活动界面基本情况如下。

拉新：右上角分享。

促活：刷资讯找礼物。

活动奖励：送现金+机票。

体验感受：功能非常简单，但文案写的太复杂。

活动日期：12月6日 - 12月25日。

活动指标体系搭建

由于活动的步骤较多，这里我就挑选一些比较关键的活动指标，来完成活动指标体系的搭建。前面课时有提到，在搭建活动指标体系的时候，不追求大而全，找到关键指标，然后按照用户的基础属性和行为属性拆解即可。

对于这个活动，它的关键指标，就是带来新增用户和活动参与用户，那么我们就针对这两个点，对新增用户数和活跃用户数进行拆解。拆解途径如下图所示。

新增用户数可以拆解为渠道和新增用户的消费数据两个维度。渠道指用户是通过哪个渠道进入活动页面，比如是通过微信、QQ、微博或其他渠道进入活动。假设这里我们就只看这两个维度，当然真实情况中肯定要看更多维度的详细数据，我们先暂且不说。

对于活跃用户数也可以拆分为两个维度，第一个维度是参与过程的漏斗数据，这个很关键，因为漏斗分析非常经典，就是老用户进入这个活动之后，他整个参与过程的一个漏斗数据怎么样。第二个维度是在入口这一块，分为闪屏、信息流、活动中心，要知道我们的活跃用户到底是通过哪个入口进来的，每个入口的漏斗数据如何。

这就完成了活动指标体系的搭建，当然你拆解的真实情况肯定比这个要复杂，不仅仅是这几块，一定要到具体案例里面去思考。同时一定要提前建好所有报表，然后跑测试数据，正常都会有测试数据，一定要让研发去给一些测试样本，活动之前一定要确认测试数据没有问题。

活动后复盘—绝不是简单的数字罗列

活动后的复盘我来详细说一下，活动复盘绝对不是简单的数字罗列，总结如下图所示。

圣诞活动复盘我们分为三部分，第一个是短期贡献，第二个是长期贡献，第三个是活动优化。

1. 短期贡献

新增 NU：我们看新增用户数 NU、大盘 DAU 的波动对大盘的影响。

大盘 DAU：对于大盘 DAU ，因为有诸多的变量，所以活动对于大盘的影响很难评估。这里面我给出几个点。

第一是参与活动 UV，有多少人参加了这个活动。

第二是活动首次 UV，有多少用户是首次打开 APP 就进入了你这个活动，那这些用户绝对是你这个活动带来的，没有争议。

第三就是大盘的日环比以及周同比，因为大盘的日环比可以看出大盘本身的波动情况，周同比能评估对大盘的一个影响。

低活用户：低活用户代表你通过这个活动把多少低活跃的用户拉成高活跃用户，这个就很关键。比如说把一些沉默用户、消费频次非常低的用户拉起来了，这就很有价值。

2. 长期贡献

新增留存/上线率：指我们带来的新增用户，后期的留存以及上线率如何。这里一般看七天，因为你不能计算太长时间，所以活动结束后，新增用户的 7 日留存是多少。

低活留存/上线率：指低活用户的留存以及上线率是多少，在长期贡献没有一套固定的评判标准，所有的标准就是按照你自己对业务的理解以及你正确的逻辑性。

3. 活动优化

活动主漏斗数据：活动一层一层漏斗的数据怎么样？

活动功能模块渗透率：活动各个功能模块低渗透率怎么样？

用户反馈：用户反馈是为后面活动做准备，收集整理复盘，避免踩坑即可。

活动后复盘—总结

这就是活动后的整体复盘，我们看了一下短期贡献、长期贡献以及活动优化。下面我整体总结下活动的整体复盘，其中我也会补充一些其他点，如下所述。

如果活动涉及收入和品牌传播（百度指数、微博指数），也要加入复盘；

可以用同比、环比来衡量对大盘 DAU 的贡献，同一拨用户前后对比其实不太好说明问题；

新增、首次、低活带动这三个指标，可以较好评判活动的价值；

对于拉来的新增用户和低活用户，更重要的是这部分用户的后续留存；

一定要把活动与活动间的数据进行对比，这更能说明问题，哪个活动好不好一目了然；

一定要思考每次活动的本质和意义，比如某个活动本身就不针对拉新，然后新用户参与了，你能说是你带来的吗？肯定不能；

如果是公司 S（最高）级的活动，数据分析师要看实时数据，无论是资源还是精力，都要重点投入；

一定要敢于暴露问题，数据分析师把已知的事实告知自己的上级，并邮件同步给活动运营的负责人；

凡是涉及活动使用金额时，分析师最好不要自己出数，让业务方给，工作中一定要自己做的话，记得邮件同步说明情况。

最后给你留一个思考题——你们公司是如何衡量活动对大盘跌逾的贡献？

 

15、用户增长：用户增长的本质是什么

15.1、用户增长模型

AARRR模型-比较适合拉新的模型
获取(Acquistion)，激活(Activation)，留存(Retention)，变现(Revenue)，推荐(Referral)

先把产品打磨好，运营服务好，然后在留存的基础上进行变现，挣钱后再投入到渠道去拉新，更加靠谱。

首先考虑变现
产品能带来多少收入，净利润是多少
随着资本越来越理性，普遍会从流量思维切换到ROI思维。

工作中很多人做产品或者做数据分析时，都会看网上的模型
一直都在往某一套模型上去套，最后效果也不是很好
建议不要纠结模型，不要指望通过数据分析突然找到一个很厉害增长点，带来大量用户增长
有大腿可以抱，一定要坚决抱大腿

15.2、国内用户增长现状

书籍：《增长黑客》、《增长黑客实战》、《引爆用户增长》
大会:growingio大会

看似很管用，但落地很难，导致用户增长效果不好的方法
魔法数字
假设一个用户阅读篇数超过3篇，留存将大大提升
基于这个数据，产品就会想让所有用户阅读篇数超过3篇，这个结论没有问题，但是在落地时却非常困难 因为这本身是用户的一种很主动的行为，单独让阅读篇数小于3篇的人多阅读，本身就非常难
如果做一些活动让他们多去做一些其他行为，到后来你会发现这些用户会流失

优化渠道结构来提升新增用户留存
数据分析师想要优化渠道结构，也很难
因为用户量大、质量高的渠道总是有限，其实渠道人员在开始的时候就一直在想这件事 并且渠道链路非常长，很多因素控制不了，反馈周期也需要很久。
如果真的想通过渠道提升新用户留存，最直接的方法就是把低质渠道给砍掉。

流失用户召回
经常看到很多人进行流失用户分析，然后通过一些手段召回
因为召回的手段很有限，除了Push也没有其他手段，Push还经常被用户吐槽
与其把精力放在召回，不如放在分析用户流失原因上

两种用户增长思维的指标：
北极星指标一定要找到最核心的指标
做产品时，北极星指标一定要找对，找到后需对北极星指标进行拆解 拆解后的指标需与每个团队的KPI挂钩
如果每个人都能够知道自己做的每件事是正向还是负向，那KPI完成程度就会很直观

A/B测试：目的是公正性和快速反馈性
A/B测试有两个原则：
1.要基于数据分析来做A/B测试
2.A/B测试不只是看结果数据，还要看过程数据，排坑是第一步

15.3、增长案例解析

《增长黑客》两篇干货
1、结合Uber和摩拜的实战经验，总结用户增长怎么做？
2、滴滴用戶增长的逻辑

新用户注册流程里，我们用Growing .io看每个页面的流失漏斗。看明白 以后，决定砍掉了引导页，把之前四步的手机验证、押金、身份证、邀请改 成三步。押金放在身份证验证之前是一个非常妙的设计：对用户来说，几百块押金都交了，隐私还算啥？所以这一步转化率非常高。
刚才说的都是已经安装好app的情况。放在实际的使用场景来看，转化率影响更大的步骤是下载安装。都在户外，流量不富裕，看到跳转Fapp store,很 多人就关闭了页面。于是摩拜第一个做出了微信小程序，并且在小程序里复 刻了改版的新用户流程，转化率进一步飙升。这个渠道有多夸张呢？有半年 的时间里，腾讯告诉我们，小程序上所有量超过50%来自摩拜。

结合方法论，分析总结如下
1、其实通过漏斗模型很容易发现引导页问题
2、身份证和押金的前后顺序是产品设计层面，本质上就是A/B测试
3、转化率漏斗实际上很长，同时还要做各种维度拆解

留存和活跃

增长是透明的，也是保密的
对于一款产品来说，找到自己产品的增长方法论才是内功
这就需要对产品非常了解，而不是靠奇技淫巧

总结：
1、不要玩概念，要独立思考和辩证性思维
2、与其关注别人，不如多研究用户数据
3、学习他人的优点，套用到自己身上来
4、分析师要多看产品、运营的书，所有的分析增长都要靠产品、运营闭环
5、只有成体系才是可传播、可继承的

 

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