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《数据分析方法和业务实战》读书笔记

共9章：前两章入门，3-7章介绍基本方法，8章从项目实战介绍数据分析，9章答疑常见问题。

1 数据分析基础

数据分析的完整流程

数据-》信息-〉了解现状-》发现原因-〉获取洞察-》问题机会-〉驱动改变-》迭代增长-〉回到数据

3个关键点

1. 数据。数据时分析的基础。数据是由指标组成的，指标主要分成2种：绝对值指标（例活跃用户数、下单人数等）、比例型指标（例下单转化率、搜索渗透率等）。
2. 数据分析的过程。要用专业的数据分析思维和方法来进行分析（例5W2H、相关性分析等）。
   • 例如，某电商APP下单转化率降低20%，这就是数据呈现的业务现状，我们需要通过分析去发现原因，获取洞察
3. 数据分析的结果。通过分析挖掘，定位出问题的原因，并且给出相对应的结论。
   • 例如，我们发现下单转化率降低主要是由于用户活跃到浏览商品环节引起，可能是用户不喜欢我们推荐的商品。我们可以给业务方提出建议：优化推荐结果或搜索结果。也是流程中说的驱动改变、迭代增长。

数据分析的4个作用

1. 分析原因
   • 用户活跃度降低的原因？销售收入降低的原因？。。。
2. 评估效果
   1. 评估投放不同金额优惠券的策略哪个有效。
   2. 可以通过核心指标的变化来评估不同策略的效果
3. 产品迭代
   • 分析产品功能升级对指标的变化
4. 用户增长
   • 利用用户增长模型AARRR，通过指标分析更好的增长策略

数据分析的步骤

1. 明确分析目的

   • 常见3种目的

     1. 指标波动型（某些指标下降、上涨或异常的分析，例如用户留存率降低）

     2. 评估决策型（某个功能、活动上线的效果评估）

     3. 专题探索型（例体验类的专题分析，如何提高用户查找表情的效率）。

2. 数据获取

   • 通常要注意提取的维度（例时间、设备、年龄性别地域、新老用户维度）和对应的指标（例活跃浏览比、浏览添加比、添加下单比、成功下单率）个数。

3. 数据处理

   • 常见有异常值处理、空值处理

4. 数据分析

   • 根据分析目标，选择合适的分析方法和分析思路

5. 数据可视化

6. 总结与建议

数据分析师的日常工作

1. 数据体系的搭建
   • 作用：帮助企业监控产品各个功能模块的情况
2. 策略模型的搭建
   • 作用：针对业务的需求，帮助业务方解决业务问题
3. 专题分析评估
   • 作用：针对业务中的一些问题，开展专题分析

2 数据指标体系

什么是数据指标？

数据指标是通过对数据进行分析的一个汇总结果，是使得业务目标可描述、可度量、可拆解的度量值。数据指标不仅是数据，而且要被数据分析利用。

数据指标由“维度”和“计算方式”组成。

• 常见的维度有平台（IOS、安卓）、时间（日期）、新/老客户、年龄群体、渠道来源。。。
• 常见的计算方式有求和、求差、取均值/中位数、相除/相乘、最大/最小

举例：“安卓用户的平均观看时长”，维度是安卓，计算方式是平均观看时长，即取时长的均值。

什么是数据指标体系？

数据指标体系是把数据指标系统地组织起来，它面向功能模块或者其他业务模块。

以微信APP为例，微信有表情、朋友圈等业务模块，所以每一个业务模块都有自己的指标体系，对应的，微信表情指标体系、朋友圈指标体系等。微信表情指标体系中包含表情相关的数据指标有：用于评估表情发送的，有表情发送人数/次数/个数、发送时长、发送渗透率等。

为什么搭建数据指标体系？

1. 监控现状
2. 反映问题
3. 预测趋势
4. 评估分析
5. 决策支持

常见的数据指标体系

互联网产品典型的数据指标体系

1. 拉新指标
2. 活跃指标
3. 留存指标
4. 付费指标
5. 传播指标

电商平台的数据指标体系

1. 用户
2. 平台
3. 商品

3 如何搭建数据指标体系

什么是数据埋点？

埋点：就是在APP中特定的位置或者功能中埋下数据点，以收集一些信息，用于追踪APP使用的状况，为后续优化产品或者运营提供数据支撑。

一般利用埋点，我们想获取用户的基本信息/行为信息。行为信息有在什么时间、哪个用户点击了哪个按钮、浏览了哪个页面、浏览时长的数据等。

埋点有2种方式。1.自己公司的研发人员在产品中注入代码，通常有客户端埋点和后台埋点。2.第三方统计工具，如友盟、神策、Talkingdata等。

为什么埋点？

1. 产品迭代
2. 精准用户运营
3. 完善用户画像
4. 产品指标计算
5. 算法依赖

如何设计埋点方案？

4个要素

1. 明确埋点目标
2. 确认上报变量。帮助我们获取和用户操作行为相关的数据，如userid、device。。。
3. 明确上报时机。例，用户点赞行为的时间、用户停留时长的上报。
4. 明确优先级。重要数据优先上报。

埋点的开发流程

在埋点工作中，产品经理、数据分析师、开发人员需要合作参与。

具体流程有：

1. 需求提出。业务方应该了解自己负责的产品的功能，明确当下关注的数据指标，并且可以把这种数据指标的需求准确地传达给数据分析师。
2. 埋点梳理和设计。可以通过5W2H框架（Why, What, Where, When, Who, How, How much）来完成。
3. 埋点开发
4. 数据校验
5. 数据使用

指标体系搭建方法论

利用科学的数据指标体系搭建方法，如北极星、OSM、AARRR等，去搭建一个完整的、科学的、高效的、业务向的、分析型+监控型的指标体系。

1. OSM模型（Object业务目标 Strategy业务策略 Measure业务的度量）
   • 其中，业务目标要符合DUMB原则（Doable切实可行、Understandable易于理解、Manageable可干预可管理、Beneficial正向有益）
   • 该模型从简洁的思路出发，以目的->方法->评估为线，协助企业。
2. UJM模型（User Journey Map用户旅程地图）
   • 梳理出完整的用户行为路径，在每个环节设计相对应的指标进行评估。
3. AARRR模型（Acquisition获取、Activation活跃、Rentention留存、Revenue变现、Referral推荐）
   • 从用户获取、用户活跃、用户留存、用户变现、用户推荐这5个阶段，设计数据指标体系。

数据指标体系搭建步骤

通常有以下步骤。

1. 需求提出。明确业务方的需求，例如评估表情包业务的健康情况及用户的活跃度。
2. 指标规划。利用OSM模型+UJM模型。明确业务目标，例如提高表情发送次数；再思考出比较原始的大纲策略，例如“让用户可以更快找到表情”、“让用户有想发表情的欲望”；最后在M度量层面，利用UJM模型，列出业务的具体流程，得出相应的数据指标。
3. 数据采集。把数据指标对应的埋点确定好，让开发人员采集。
4. 指标计算。经过数据清洗、加工、汇总，获得可以被利用的数据。
5. 搭建报表。

4 数据分析方法论

我们可能需要探究用户留存率降低、或活跃度降低的原因，能想出一些零散的解决方法。但是数据分析方法，能将这些零散的想法和经验整理成有条理的、系统的思路，从而快速解决问题。

营销管理方法论

下面介绍几个经典、传统的营销管理方法。

• SWOT分析

SWOT分析【Strengths, Weakness, Opportunity, Treats】来自企业管理理论中的战略规划，又名态势分析。

• PEST分析

PEST分析【Polirics, Economic, Society, Technology】是外部环境分析的一种方法。

• 4P理论

4P理论主要包括Product，Place渠道，Price，Promotion推广 。

常用数据分析方法论以及应用

对比&细分

细分相当于从多个维度分析，然后细化成多个类别。对比简单来说就是和先前同期等作对比。

假如活跃人数降低，可以细分的维度有时间（天、月、年？）、用户（新、老用户？不同设备用户？）、地区等。

然后需要对比，对比是在细分的基础上选择合适的指标进行对比，比如分析今天的朋友圈和上周同一天的转发情况如何。

其实在数据分析报告中，细分和对比也是贯穿整个数据报告的一种思维。

生命周期分析法

生命周期分析法主要目的是保留将要流失的用户。每一个用户在某个产品都存在生命周期——获取用户（首次转化）、用户成长（活跃拉升）、用户不断成熟（流失干预）、用户衰退（流失换回）。

但是挽留用户有成本，我们要干预即将流失的用户、以及刚流失不久的用户，因此要精准地识别出他们，否则会增加成本。这里有流失周期的概念，也就是用户在一定时期内没有活跃的时间点，这是干预用户的最佳时间段。

有2种寻找用户流失周期的方法：

1. 分位数法

前提知识：分位数（Qunantile）的概念。

首先要计算一定数量的用户活跃的时间间隔，例如用户a使用该产品3天，用户b使用该产品23天等。。。我们可以取90%的用户的活跃时间间隔都在某个周期以内的时间点为流失周期。例如，72天以内，距首次注册到最后一次登录的用户数占比达90%，可以将72天作为用户的流失周期。

2. 拐点法

以天、周或年为单位，统计每个单位时间点的留存人数（率）。一般来说，下降较大的时间点成为拐点，可以作为流失的分界点，也就是流失周期。之后时间里，留存人数（率）保持比较稳定的水平。

RFM用户分群法

RFM用户分群法用于划分用户，针对不同的用户采取不同的运营策略，称作精细化运营。它利用用户付费行为的多个特征来对用户的价值进行划分，可以有效地解决这种分群的问题。

• R-Recency-最近一次消费
• F- Frequency-消费频率
• M- Monetary-消费金额

根据数值的高低，一共有9种类别。例如，R值低，F值高，M值高，成为重要价值用户，这种用户价值度非常高，因为忠诚度高，付费频次高，付费金额也高。

根据不同的类别，需要采取不同的策略。比如重要召回用户（交易金额和次数多，但最近无交易），需要运营/业务人员对其进行召回（可用红包、奖励、优惠券等方式）。

相关性分析

以留存率为例，产品经理如果想关注用户留存率和哪些指标相关，就需要使用相关性分析，观察哪些指标有相关性，相关性程度多大。

相关性大小一般用相关系数R来描述，>0.95为显著性相关，>=0.8为高度相关，0.5<=R<0.8为中度相关，0.3<=R<0.5为低度相关，<0.3为不相关。

我们可以用python的seaborn.sns库进行相关性分析。

用户画像分析

作为企业方，他们想知道用户是什么样的，因此用年龄、性别、收入等特征描述用户，这就是用户画像分析。它能帮助产品策略人员发掘用户的价值、帮助产品运营人员利用群体特征寻找新用户、挽留老用户。

基于软件里统计到的数据；对数据进行处理，将用户进行聚合，再做成报表汇总数据；最后再应用在软件当中。

Aha时刻

Aha时刻也被称为惊喜时刻，是用户第一次使用产品时的惊喜体验。在渠道吸引了用户后，就需要APP做好相应的承接工作，让用户发现产品的价值，发现能让用户留存的Aha时刻。

5W2H分析法

5W2H为我们提供问题的分析框架。

• What？问题是什么？本质是什么？
• When？问题发生在什么时候？
• Where？何地？或者哪个功能有问题？
• Who？谁？哪个用户群体？
• Why？为什么会这样？出现什么问题？
• How？怎么做？策略？方法？
• How much？解决成本？解决到什么程度？

麦肯锡逻辑树分析法

逻辑树把已知的问题比作树干，然后考虑哪些问题或任务与已知问题有关，将这些问题或子任务比作逻辑树的树枝，一个大的树枝还可以继续延伸出更小的树枝，逐步列出所有与已知问题相关联的问题。

逻辑树满足以下3个原则：

1. 要素化：把相同问题总结归纳成要素。
2. 框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则。
3. 关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立

逻辑树的作用：

1. 将业务的整体目标进行结构化拆解，然后转化成可以量化的数据指标，再转变为指标体系。
2. 分析数据问题。例，针对用户订单数减少的问题，从多个维度思考，定位可能的流失原因，再用数据验证。
3. 它可以帮助分析DAU（日活跃）下降的因素。

漏斗分析法

漏斗分析是一种可以直观呈现用户行为步骤及各步骤之间转化率的分析方法。

以淘宝购物为例，从打开淘宝APP到搜索商品、查看商品详情、添加购物车、下单，到成功交易，漏斗分析法帮助我们计算每一个环节的转化率。

漏斗分析法的作用：

1. 功能优化。在哪个阶段转化率特别低，可能是功能出现了问题。
2. 运营投放。查看优惠投放对用户的效果，对没有效果的用户进行对照分析
3. 用户流失。实质上还是分析哪个阶段/哪条路径出现问题

在用户增长分析中最著名的漏斗模型叫做AARRR，即从用户获取、用户激活、用户留存、用户付费到用户传播。从上往下的漏斗。

以拼多多为例，用户获取上，利用“帮朋友砍一刀”功能激励其他用户下载APP；在用户激活上，发放拼多多百亿补贴，促使用户与其他平台比价，尝试消费；用户留存上，采取签到白嫖小商品的策略，激励用户每天登录。。。

5 用户留存分析

什么是用户留存？

留存用户，即经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户。这部分用户占当时新增用户的比例，即用户留存率，会按照每个单位时间（例如日、周、月）来进行统计。

以第1日留存率（即“次留”）为例：（当天新增店小二用户中，新增日之后的第1天还登录的用户数）/第1天新增总用户数。

为什么要用户留存分析？

我们在加大广告投放，提高APP曝光，带来新用户的同时。也需要关注用户的留存情况。避免一边不断地获取新用户，一边用户不断地流失的情况。

留存是一方面帮助拉新和激活，把用户沉下来，另一边牵着转化和口碑，让真正沉下来的用户，更好地转化和传播。

5个关注留存的理由：

1. 10%的用户在下载APP的一周后仍继续使用，一个月后，这个数字只有2.3%。
2. 52%的APP会在3个月后失去至少一半的重度用户。
3. 获取新用户的成本比留存现有用户的成本高5倍以上。
4. 老用户比新用户尝试新功能的可能性高50%。
5. 公司未来80%的收入将来自20%的现有用户。

用户留存分析方法论

一共有4步：

1 关键行为特征数据的提取

自己思考有哪些用户的行为回影响到用户留存率，然后将猜想的因素与相关的业务人员进行沟通，再完整地提取数据。

2 相关性分析

挖掘与留存率相关的用户行为，以及把这些相关性量化。

3 因果分析

利用因果推断方法（例如Granger Test因果检验），分析哪些行为是造成用户留存率高的原因。

4 Aha时刻

当我们已经判断了某个行为就是用户留存率高的原因时，挖掘出用户的Aha时刻，然后针对用户的Aha时刻涉及的产品模块去优化。

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以直播APP用户留存分析为例，

1. 猜想与留存率相关的行为有登录行为、观看行为、弹幕行为、付费行为。然后再细化数据指标，例观看行为有：30天观看主播数；30天观看品类个数；30日日均观看时长。
2. 使用pandas库的corr()等方法，分析用户留存率与这些特征的相关性。假设与留存相关最大的4个因素如下：30天或者7天登录天数；30天观看品类个数；30天观看主播数；30天日均观看时长。
3. 相关性不等于因果相，目前还无法判断登录活跃和用户留存率高哪个是因、哪个是果。使用格兰杰因果关系检验，可知因果关系如下：30天登录天数、30天日均观看时长、30天观看品类个数是留存的原因；30天充值次数是留存的原因，但留存不是30天充值次数的原因。
4. 寻找这些行为达到一个怎样的值后，会大大影响留存率。以因果数据指标为横坐标，用户留存率为纵坐标，寻找大幅增加留存率的转折点。例：月登录4天，周登录3天，月观看7个主播数，月日均观看时长4分钟是促进留存的Magic Number。

6 用户特征分析

为什么要用户特征分析？

想要做一个成功的产品，就要了解产品面向用户的需求，根据用户的需求，更好地解决用户痛点，更好地满足用户需求。

用户需求分析的3大应用场景：

1 寻找目标客户（我们的用户是谁、活跃的用户是谁、流失的用户是谁）

分为2种：

1.1 虚拟的目标用户分析

业务方希望按照业务逻辑假设确定一部分人群作为目标用户，在这个新产品研发出来后，先让这些目标用户体验。根据他们的反馈来迭代和改进产品。

1.2 真实的目标用户分析

利用产品上线以后真正使用产品的用户数据，分析这些用户的基础属性特征，包括年龄、性别、城市，以及用户的行为特征等。起初，分析用户是谁，发现现在的主流群体是不是产品最开始的定位；上线一段时间后，可以对用户进行不同活跃等级的划分；再过一段时间，分析留存和流失的用户在行为特征上的差异。

2 寻找运营抓手（拉新、减流、促活）

根据用户特征分析的结论，运营方从这些结论中寻找可以施加策略的地方，这些地方就是所谓的抓手。为了增加活跃度，分析留存用户具有的典型行为特征，使用抓手针对性地让用户具有这些行为特征。

3 精细化运营（活跃分层、付费分层、潜力分层）

粗放式运营是让所有用户看到的东西都是一样的，根据大众最终的实验效果去反馈运营策略。

而精细化运营会比较细致，针对不同生命周期的用户、同一生命周期的不同类用户，甚至是每个用户，展示不同的内容，采取不同的运营策略，完成最终的转化。

用户特征分析的方法

常见方法有用户画像分析、聚类分析（k-means算法）、监督模型（决策树）、RFM用户分群。

评估用户特征

1. 要与业务方的目标一致
2. 结论要被业务方理解
3. 圈出用户数量要足够。为了达到定向运营的标准，需要筛选足够的用户基数。
4. 用户特征分析足够置信

7 用户流失分析

什么是用户流失？

首先介绍，用户的活跃、沉默、唤醒，它们是客观存在的。而流失是主观定义的。

• 活跃：一段时间内的用户活跃次数，比如日活、周活、月活。
• 沉默：一段时间内用户活跃次数为0，比如沉默一周、沉默30天。
• 唤醒：沉默一段时间后的用户又重新活跃。

由此，定义流失：是指沉默超过一定时长的用户，且该时长之后用户的自然回流率很低。流失时长可以参考用户的沉默时长曲线，横轴是沉默时长，纵轴是用户数，沉默曲线的拐点就是用户流失的时间点。

沉默时长超过流失时长的用户，为流失用户。流失之后又被唤醒的用户，定义为回流用户。当然也可以简单地定义流失用户（周流失、月流失【或者说周沉默、月沉默用户】）

我们还需要预测哪些用户会流失，提前针对这批用户进行运营。常见的方法有基础属性分析（对比非流失用户的年龄、性别、地域等特征）和行为属性分析（登录、观看、订阅等行为的特征规律）。

如何召回流失用户？

1. RFM分析。通过用户分群识别优质用户，确定用户流失类别来采取合适的召回策略。
2. 消息推送和发送邮件。发送感兴趣的东西，比如内容型产品推送感兴趣的视频、小说、音乐等。或者推送优惠券等福利类的推送。
3. 邀请用户填写反馈信息，并采取措施。当决定采纳任何修改建议后，让用户知道你在听取他们的意见。
4. 提供个性化服务。指派专门的服务代表随时为用户提供疑难解答。为用户提供各种联系渠道。