【干货】如何从0到1用数据驱动产品和运营?(7)-随便找财经网

【干货】如何从0到1用数据驱动产品和运营?(7)

第二种就是一个代码埋点，我们去在程序里面，客户端也好，服务端也好，在它关键逻辑里面，去嵌入进去，比如来说，用户提交了，提交运费是多少，成本价格是多少，这些都是维度信息，我们都去把它记录下来，记录下来之后，你做分析的时候，就方便了。

并且你许多时候采集数据的时候，从前端采跟后端采它是有差异的，为什么呢？前端容易丢数据，用户进行交互的时候，可能网络断了，网络不通畅，那可能就让你丢失了一页数据，但是另一方面，通过后台，如果这些系统之间，后台服务器之间交货，可能就没这个问题。

第三种就是说我们用工具导，比如来说你数据库里面的数据，比如说你从第三方拿到的数据，或者说你线下人工去输入的数据，其实这些都是有价值的数据，你也要把它引入进来，你就用工具去批量的，实时的把它导入进来，这就是互联网数据收集的方式。

然后当然线下会有一些区别，线下比如说通过摄像头，通过WIFI信号，通过红外线，通过其他等等，通过激光，通过各种方式去搜集，但本质其实没有区别，都是说我们要想一些办法，通过一些手段去把数据收集起来。接下来那就是数据要进行建模，进行组织，那正常来说，其实我们公司业务，你后面都会有一个数据库，数据库里面放了很多张表，表里面比如这个定单表，或者用户表等等，这个表里面存在了很多有价值的信息，那当然我们可以要求业务人员，你学习一下使用数据库吧，你学会使用SQL，怎么去做分析，那这是一种方式，当然这里面对于许多业务人员掌握这个东西太难了，因为你经常变，后台这些数据经常变，变了之后，后面就没办法去用这些东西了，所以我们要对数据进行一个再组织，对于互联网这种产品来说，比较好的一种方式，就是多维数据模型，就是OLAP。

比如说，这个是维度，这一个概念，比如北京，天津，上海，这是城市的维度，他有一些曲直，然后操作系统，他有MAC OS、IOS、安卓，它也是一些维度，然后这些维度之间可以交叉，交叉之后呢，可以去看一些指标，比如销售额，注册用户数，这样的话，就是我们不只是说能看一些宏观的数据，还可以看一些精细化的数据，比如来自天津的使用IOS的数据是怎么样的，注册用户数是怎么样的，这样的话，就是说我们又能看宏观的，又能建森林，又能建树木，那对你去做决策，价值就大很多了。

然后对于互联网产品，其实都可以去做一些抽象，比如用户去注册，浏览，下单，支付，收货，这是一个典型的电商的一个产品流程，其他的，互金的等等都是类似的。那在这里面呢，我们就需要去把用户，他进行的这些动作，都给它记录下来，包括一些维度，时间，地域，渠道，商品类别，商品单价等等，这维度都记下来，记下来，就形成下面这种表，一张宽表，有这个维度之后，我们就可以分析了。比如想分析来自江苏省的，然后看这个小米平板的，这些人到底有多少，你就可以灵活，但是如果你这个维度信息没有记录下来，你后面是不是就没办法做这个分析了，这就是说对数据要进行建模，就是进行组织。

之后就是数据分析，其实数据分析这种方法，有各种各样的，毕竟它不断的在扩展。那我们可以去从广度、从深度上来去看。广度上来说，我们是看一个用户的，还是看一组用户的，还是看整个全体用户的，这广度是不一样的。另外是深度不一样，我们是看一个用户的某一类操作，比如浏览操作是怎么样的，还是说我们要看这个序列，它先浏览，再支付，再收货，有这些序列行为的，这又是一种思维方式，就是分析方式。所以就是说我们会有各种各样的分析方法，解决这些各种分析的广度深度问题。

咱看一个简单的例子，这也是之前的一个例子，就是开眼，开眼是一个视频APP，他们当时就发现一点，他们去朋友圈，去微信群去分享的一些视频，但是真正去下载的时候发现安卓这种APP下载率是要远低于IOS这种APP的，然后他们就想分析这个原因是在那里，这个时候呢，那最直观的感受，我们就要切这个数据啊，看看安卓过来的，他们再切分一下，看看是不是有哪些渠道跌下去了，或者有其他这种特殊的维度带来这个问题，他们当时就做了一个分析，按照屏幕的宽高去拆开，然后拆开之后，就发现有某些屏幕宽高的下来率几乎为零，这个量是很低的，然后他们就去还原这个场景，还原之后，发现这种屏幕宽高的情况下，左边下载按纽是在第二屏的，第一屏就显示不出来，然后用户得翻下去才会下载，这时候自然点击量就低了嘛，但这些情况就是如果你不进行这种多维的数据分析，你就不知道问题在哪，这就是说，这种多维的数据分析带来的价值。

另外呢，比如来说我们做留存分析，我们其实许多时候花了钱，把这个用户拉过来，咱可不是想这个用户来了一次就走了，就再也不过来了，就这一锤子买卖，其实我们期望的是他后面会不断的留下来，比如次日他会不会过来，次周会不会过来，次月会不会过来，我们期望每来一个用户，巴不得他一直过来的，所以这个时候呢，我们就可以去做这种留存的分析，但是后面我会详细讲这一块，然后可以分渠道，比如不同的渠道，这个用户的留存是怎么样的。

然后我们也可以做这种漏斗分析。因为用户比如来说到你这个官网去浏览，去注册，然后最后购买，它都是一个流程，这个流程里面，它会进行一步步的，它是一个漏斗，一环一环的往下漏下去的，那可能某一个环节，用户就卡到哪儿了，卡到哪儿导致大量的流失，如果我们没有去做这个监控的话，我们不知道，我只知道这个整体这个用户好像来了之后没啥用，但你不知道某一环节，就是因为你那里让人家绑定银行卡，人家没绑定，就导致很多流失了，这个时候呢，我们就需要做这种漏斗分析，去解决这个问题。

数据分析的指标体系

再往上一层那就是指标，我们去看一些数据的时候，我们还是不能说什么事都自底向上这么搞一遍，那这个效率太低了，我们还是期望平常针对这个业务，去把它抽象一系列指标，在互联网另外有一本书，我推荐大家可以看一看，叫《精益数据分析》，它就是讲互联网产品如何做数据分析的。