2018產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析手冊(cè)

II產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)PAGE\*ROMANPAGE\*ROMANIV目錄第一章 產(chǎn)品經(jīng)理該怎樣入門(mén)數(shù)據(jù)分析？ ?????????????????????????????????????????011.1產(chǎn)品經(jīng)理做數(shù)據(jù)分析的入門(mén)門(mén)檻在哪？ ?????????????????????????????????????????011.2數(shù)據(jù)分析入門(mén)的「快速路徑」 ????????????????????????????????????????????????????02小結(jié) ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????02第二章 產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)關(guān)注哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)？ ???????????????????????????????????????????? 2.1產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的「上帝指標(biāo)」 ????????????????????????????????????????????????????? 2.2互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的「AARRR」模型 ?????????????????????????????????????????????????? 05小結(jié) ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 05第三章如何衡量產(chǎn)品改版（或新功能）的效果？ ???????????????????????????????????063.1衡量改版效果需要哪些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)？ ??????????????????????????????????????????????063.2衡量產(chǎn)品改版（新功能）效果的操作方法 ?????????????????????????????????????????07小結(jié) ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????14第四章如何發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進(jìn)的關(guān)鍵點(diǎn)？ ??????????????????????????????????????????????154.1應(yīng)該從哪里找「改進(jìn)關(guān)鍵點(diǎn)」？ ????????????????????????????????????????????????????154.2「發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進(jìn)關(guān)鍵點(diǎn)」的操作步驟 ????????????????????????????????????????????16小結(jié) ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????22第五章如何借助數(shù)據(jù)快速高效構(gòu)建用戶(hù)模型（Persona）？????????????????????????235.1用戶(hù)模型構(gòu)建的傳統(tǒng)方法 ??????????????????????????????????????????????????????235.2基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)快速、迭代構(gòu)建用戶(hù)模型的方法???????????????????????????????26小結(jié) ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????33產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)PAGE\*ROMANPAGE\*ROMANV第六章如何結(jié)合數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品的用戶(hù)體驗(yàn)？ ????????????????????????????????????????346.1什么是用戶(hù)體驗(yàn)？ ????????????????????????????????????????????????????????????????346.2結(jié)合數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品用戶(hù)體驗(yàn)的一般方法 ????????????????????????????????????????35小結(jié) ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????36第七章什么是同期群分析（CohortAnalysis）？ ?????????????????????????????????????377.1什么是同期群（Cohort）？ ????????????????????????????????????????????????????????377.2什么是同期群分析（CohortAnalysis）？ ?????????????????????????????????????????387.3Why同期群分析？ ??????????????????????????????????????????????????????????????????397.4如何應(yīng)用同期群分析？ ?????????????????????????????????????????????????????????40小結(jié) ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????40第八章常見(jiàn)分析模型及應(yīng)用場(chǎng)景介紹 ??????????????????????????????????????????????? 8.1行為統(tǒng)計(jì) ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 8.2漏斗分析 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 428.3留存分析 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 448.4用戶(hù)洞察 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 458.5用戶(hù)群細(xì)分 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 45第九章產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的一般過(guò)程 ?????????????????????????????????????????????????? 第一步：弄清目標(biāo)和當(dāng)前的主要問(wèn)題 ????????????????????????????????????????????? 第二步：找出問(wèn)題相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo) ??????????????????????????????????????????????? 47第三步：對(duì)問(wèn)題指標(biāo)的相關(guān)人群進(jìn)行畫(huà)像分析，探究問(wèn)題背后的可能原因????? 48第四步：改進(jìn)產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng) ?????????????????????????????????????????????????????????? 48小結(jié) ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 49第十章如何評(píng)估選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具？ ??????????????????????????????????????? 附表：互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品用戶(hù)行為分析工具對(duì)比評(píng)估表 ????????????????????????????????? 產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)0101第一章產(chǎn)品經(jīng)理該怎樣入門(mén)數(shù)據(jù)分析？很多產(chǎn)品經(jīng)理一方面很羨慕Facebook、Twitter、Dropbox等明星團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力，另一方面卻遲遲不敢在自己產(chǎn)品中開(kāi)展數(shù)據(jù)分析。造成這個(gè)現(xiàn)象的原因很多，其中之一便是認(rèn)為數(shù)據(jù)分析是一件「門(mén)檻很高」的事兒。產(chǎn)品經(jīng)理做數(shù)據(jù)分析的入門(mén)門(mén)檻在哪？數(shù)據(jù)分析是一個(gè)知識(shí)領(lǐng)域，進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域需要學(xué)習(xí)一些基本知識(shí)：識(shí)就足以應(yīng)付；都很容易（本手冊(cè)后面會(huì)有專(zhuān)門(mén)的章節(jié)對(duì)這些概念進(jìn)行梳理和解釋?zhuān)?；?shù)據(jù)分析更是一項(xiàng)實(shí)踐技能，掌握它需要學(xué)會(huì)并運(yùn)用一些方法和工具，對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)，大致需要：掌握利用數(shù)據(jù)評(píng)估產(chǎn)品改版（或新功能）效果的方法；掌握借助數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進(jìn)關(guān)鍵點(diǎn)的方法；學(xué)會(huì)在數(shù)據(jù)的配合下快速完成用戶(hù)畫(huà)像（persona）的方法；知道如何定義數(shù)據(jù)埋點(diǎn)以及分析需求，并推動(dòng)研發(fā)團(tuán)隊(duì)實(shí)施；使用（io」）以上構(gòu)成了產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析的入門(mén)門(mén)檻。我們編寫(xiě)本手冊(cè)的目的，就是為了幫您盡快跨過(guò)這道門(mén)檻，進(jìn)入數(shù)據(jù)分析的大門(mén)！產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)0202數(shù)據(jù)分析入門(mén)的「快速路徑」偉人云：實(shí)踐出真知！——「Justgan（干）it！」是入門(mén)數(shù)據(jù)分析最快速、最直接的方式。我們甚至建議在第一次做時(shí)，不要把數(shù)據(jù)分析專(zhuān)門(mén)當(dāng)成個(gè)事兒來(lái)干，而是把數(shù)據(jù)分析放到您的正常工作中來(lái)順手做了，比如：產(chǎn)品新版本馬上就要發(fā)布了（或者已經(jīng)發(fā)布），版本的表現(xiàn)如何？看看能不能為產(chǎn)品設(shè)計(jì)帶來(lái)點(diǎn)兒新思路？之所以這樣建議，是基于兩方面的原因：（見(jiàn)過(guò)很多人想做數(shù)據(jù)分析從年初喊到年尾卻從來(lái)沒(méi)開(kāi)始過(guò)）我們產(chǎn)品經(jīng)理的核心工作是通過(guò)研究用戶(hù)、定義產(chǎn)品來(lái)創(chuàng)造價(jià)值，數(shù)據(jù)對(duì)我們來(lái)說(shuō)只是工具一件，我們大可不必等到一定要精通掌握所需的全部知識(shí)技能才開(kāi)始做分析。（試想一下，有幾位產(chǎn)品經(jīng)理在職業(yè)生涯的初期會(huì)因?yàn)闆](méi)有系統(tǒng)的學(xué)習(xí)Word就拒絕寫(xiě)產(chǎn)品文檔？Axure？）下面是我們給出的產(chǎn)品經(jīng)理入門(mén)數(shù)據(jù)分析的快速路徑：小結(jié)小結(jié)數(shù)據(jù)分析入門(mén)其實(shí)并不難，在做好產(chǎn)品經(jīng)理日常工作的同時(shí)順便就開(kāi)始了。摟草打兔子，justganit！產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)0303第二章 產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)關(guān)注哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)？產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的「上帝指標(biāo)」讓我們從一個(gè)類(lèi)比開(kāi)始：假如上帝是產(chǎn)品經(jīng)理那么地球就是他的產(chǎn)品（之一）而人類(lèi)則是這個(gè)產(chǎn)品的用戶(hù)下面，讓我們站在上帝的視角，梳理一下有哪些數(shù)據(jù)需要被關(guān)注：新增1.4產(chǎn)品視角：新用戶(hù)增加的數(shù)量和速度1000（日新增用戶(hù)數(shù)）3（月新增用戶(hù)數(shù)）微解讀：新用戶(hù)數(shù)量的快速增長(zhǎng)，是產(chǎn)品增長(zhǎng)的基礎(chǔ)?；钴S70（70）產(chǎn)品視角：有多少人正在使用產(chǎn)品產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)04042（日活躍用戶(hù)數(shù)，亦稱(chēng)「日活」或「DAU」）5（月活躍用戶(hù)數(shù)，亦稱(chēng)「月活」或「MAU」）微解讀：只有活著的用戶(hù)，才有可能為產(chǎn)品帶來(lái)價(jià)值。留存?留存72產(chǎn)品視角：用戶(hù)會(huì)在多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)使用產(chǎn)品100？（次日留存率）100？（周留存率）微解讀：用戶(hù)使用產(chǎn)品的時(shí)間越久（活的長(zhǎng)久），對(duì)產(chǎn)品的潛在價(jià)值越大。傳播?傳播23個(gè)孩子產(chǎn)品視角：平均每位老用戶(hù)會(huì)帶來(lái)幾位新用戶(hù)？（病毒系數(shù)）老用戶(hù)一般在注冊(cè)（新增）后多長(zhǎng)時(shí)間帶來(lái)新用戶(hù)？（傳播周期）1增長(zhǎng)速度越快。流失?流失1,080產(chǎn)品視角：一段時(shí)間內(nèi)流失的用戶(hù)，占這段時(shí)間活躍用戶(hù)數(shù)的比例（流失率）才會(huì)是正增長(zhǎng)。為了便于理解和記憶，我們將上述指標(biāo)統(tǒng)稱(chēng)為「上帝指標(biāo)」1注：1如果你覺(jué)得它不夠嚴(yán)謹(jǐn)，或者不喜歡，請(qǐng)忽略它：）產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)05052互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的「AARRR」模型2獲?。ˋcquisition）：用戶(hù)如何發(fā)現(xiàn)（并來(lái)到）你的產(chǎn)品？激活（Activation）：用戶(hù)的第一次使用體驗(yàn)如何？留存（Retention）：用戶(hù)是否還會(huì)回到產(chǎn)品（重復(fù)使用）？傳播（Referral）：用戶(hù)是否愿意告訴其他用戶(hù)？收入（Revenue）：產(chǎn)品怎樣（通過(guò)用戶(hù)）賺錢(qián)？小結(jié)小結(jié)看到這里，聰明的你已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，所謂的「上帝指標(biāo)」其實(shí)和「AARRR模型」相差不大：）重要的是確保你已經(jīng)記住并理解了這些概念！！注：2AARRR模型又稱(chēng)海盜指標(biāo)，由DaveMcclure于2007年提出。產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)0606第三章 如何衡量產(chǎn)品改版（或新功能）的效果？最終面向用戶(hù)發(fā)布——「設(shè)計(jì)→開(kāi)發(fā)→發(fā)布」的過(guò)程循環(huán)往復(fù)……理想情況下，產(chǎn)品在迭代中不斷演化，用戶(hù)伴隨迭代不斷增長(zhǎng)，直至產(chǎn)品走向成功。但不幸的是，大部分產(chǎn)品最后均以失敗告終，排除戰(zhàn)略、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)等原因不說(shuō)，在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)循環(huán)中缺少「衡量」的反饋環(huán)節(jié)，也是產(chǎn)品失敗的常見(jiàn)原因——很多時(shí)候，我們以為產(chǎn)品在迭代中螺旋上升，實(shí)際上僅僅在原地轉(zhuǎn)圈（仿佛追逐自己尾巴卻渾然不覺(jué)的那只汪兒）。因此，要想成為優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理，必須學(xué)會(huì)在迭代循環(huán)中適時(shí)進(jìn)行衡量并確認(rèn)進(jìn)展，而這正是本章的內(nèi)容主旨。衡量改版效果需要哪些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)？需要要觀察用戶(hù)的行為，因此用戶(hù)及其行為數(shù)據(jù)是衡量產(chǎn)品改進(jìn)的基礎(chǔ)。產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)0707用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析，可以由研發(fā)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建專(zhuān)門(mén)的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。另一個(gè)更快、更低成本、更靈活的選擇是在您的產(chǎn)品中集成諸葛io之類(lèi)的第三方分析工具，實(shí)現(xiàn)快速分析。（題外話(huà)：諸葛io提供的免費(fèi)版本，足以支撐中小型產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的常見(jiàn)分析場(chǎng)景，歡迎評(píng)估試用）衡量產(chǎn)品改版（新功能）效果的操作方法從以下5方面入手，可以衡量產(chǎn)品改版的效果：?jiǎn)栴}1：新功能有多少人用（是否受歡迎）？一般情況下，一項(xiàng)新功能上線(xiàn)，用的人越多，表示改版更可能是成功的。（當(dāng)然，某些「壟斷+剛需」的產(chǎn)品除外）衡量指標(biāo)：功能活躍比（使用了新功能的用戶(hù)數(shù)/同期活躍用戶(hù)數(shù)）產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)0808在諸葛io中，您可以直接查看某個(gè)功能所對(duì)應(yīng)用戶(hù)行為的活躍比的變化（比如下圖反映的是某產(chǎn)品「點(diǎn)擊分享按鈕」用戶(hù)占活躍用戶(hù)的比例隨時(shí)間的變化）。切記：使用人數(shù)的多少還會(huì)受到功能本身之外的很多因素影響，萬(wàn)萬(wàn)不可只憑這一指標(biāo)判斷功能好壞，一定要結(jié)合下文中的其他方面綜合評(píng)估！問(wèn)題2：用戶(hù)是否會(huì)重復(fù)使用（被評(píng)估的）新功能？如果新功能非常糟糕（比如存在嚴(yán)重Bug或體驗(yàn)極差），用戶(hù)往往在用過(guò)一次之后便不會(huì)再用第二次。而優(yōu)秀的功能則可能會(huì)受到用戶(hù)的喜愛(ài)，并反復(fù)使用之。衡量指標(biāo)：功能的重復(fù)使用用戶(hù)比例（用戶(hù)在首次使用新功能后的第X天，回訪用戶(hù)中使用該功能的比例）產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)0909在諸葛io中，您可以通過(guò)兩個(gè)「自定義留存」的分析結(jié)果對(duì)比得到「重復(fù)使用用戶(hù)比例」，具體如下：（留存率（如下圖）功能的用戶(hù)在之后的重復(fù)使用情況」（如下圖）產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)PAGEPAGE12X回訪用戶(hù)中使用該功能的比例。（如下圖中深色柱子占淺色柱子的比例）重復(fù)使用用戶(hù)比例越高，說(shuō)明有越多的用戶(hù)反復(fù)使用該功能。問(wèn)題3：新功能對(duì)所處的使用流程是否起到了優(yōu)化作用？如果新上線(xiàn)（或優(yōu)化）的功能處于某個(gè)用戶(hù)使用流程（比如分享到第三方平臺(tái)的過(guò)程、或拍攝并發(fā)布照片的過(guò)程）中，那么您可能需要評(píng)估該功能對(duì)流程是否起到了優(yōu)化的作用。衡量指標(biāo)：用戶(hù)流程的轉(zhuǎn)化率和完成率（對(duì)比改版前后的轉(zhuǎn)化率和完成率）在諸葛io中，您可以通過(guò)「漏斗」完成該評(píng)估，具體如下：為用戶(hù)流程創(chuàng)建漏斗（如分享過(guò)程「點(diǎn)擊分享按鈕→到第三方平臺(tái)→分享成功」）分析改版前的漏斗轉(zhuǎn)化率和完成率分析改版后的漏斗轉(zhuǎn)化率和完成率對(duì)比改版前后，漏斗的轉(zhuǎn)化率和完成率的變化，即可評(píng)估此次改版功能對(duì)用戶(hù)使用流程的影響——轉(zhuǎn)化率和完成率提升的越多，說(shuō)明效果越明顯。問(wèn)題4：產(chǎn)品改版對(duì)用戶(hù)留存產(chǎn)生了怎樣的影響？一般來(lái)說(shuō)，一次成功的改版（或一項(xiàng)優(yōu)秀的新功能），會(huì)增加用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的喜愛(ài)，而讓用戶(hù)頻繁的使用產(chǎn)品。衡量指標(biāo)：留存率（用戶(hù)在初始時(shí)間后第N天的回訪比例，即為N天留存率，同類(lèi)的常用指標(biāo)有「次日留存率」、「周（7天）留存率」、「21天留存率」、「月（30天）留存率等」）在諸葛io中，您可以通過(guò)「新增用戶(hù)留存」衡量產(chǎn)品改版對(duì)用戶(hù)留存的影響。具體如下：?jiǎn)栴}5：了解用戶(hù)在怎樣使用新改版的功能？新功能上線(xiàn)了，用戶(hù)是怎樣用的？他們的使用方法是否與您的預(yù)期一致？用戶(hù)在使用這個(gè)功能前后分別做了什么（場(chǎng)景還原）？分析方法：行為屬性統(tǒng)計(jì)&用戶(hù)行為記錄在諸葛io中，您可以：通過(guò)「事件」屬性的「分組對(duì)比」了解用戶(hù)對(duì)新功能的大致使用方法（了用戶(hù)「分享」的第三方平臺(tái)分布）通過(guò)洞察單個(gè)用戶(hù)的行為記錄，詳細(xì)了解用戶(hù)的具體用法及場(chǎng)景（如下圖）用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，為我們提供了一種低成本、便捷的觀察用戶(hù)行為的手段。雖然它不能完全替代產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)用戶(hù)在真實(shí)場(chǎng)景中的觀察和研究（數(shù)據(jù)傳達(dá)的信息沒(méi)有現(xiàn)場(chǎng)研究多），但如果配合使用，可以極大的提升整體的效率和準(zhǔn)確率！小結(jié)小結(jié)本章為基于數(shù)據(jù)「評(píng)估產(chǎn)品改版（或新功能）效果」提供了一套全面的、系統(tǒng)化的方法，整5io被證明是一套可行的、可靠的、高效的實(shí)踐方法！第四章 如何發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進(jìn)的關(guān)鍵點(diǎn)？很多產(chǎn)品經(jīng)理都?jí)粝肽軌蜃龀觥副睢巩a(chǎn)品，從此功成名就、升職加薪、迎娶白富美，過(guò)上幸?？鞓?lè)的生活：）美帝有句成語(yǔ)叫「魔鬼在細(xì)節(jié)中！（Devilsinthedetails）」，很多大家耳熟能詳產(chǎn)品都是從一個(gè)或幾個(gè)關(guān)鍵細(xì)節(jié)的改進(jìn)開(kāi)始走向成功的：Facebook百萬(wàn)人注冊(cè)；Twiter10LinkedIn4? ……很多人都聽(tīng)說(shuō)過(guò)這些成功故事，但不幸的是，這些產(chǎn)品關(guān)鍵細(xì)節(jié)的「發(fā)現(xiàn)過(guò)程」卻鮮有人知道。其實(shí)，聽(tīng)起來(lái)像是上帝恩賜的關(guān)鍵細(xì)節(jié)，都是經(jīng)由一套系統(tǒng)化的方法，通過(guò)有組織、有步驟的實(shí)踐活動(dòng)發(fā)現(xiàn)的。在過(guò)去的一年里，諸葛io團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)與很多合作伙伴的共同努力，反復(fù)探索，終于將「發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進(jìn)關(guān)鍵點(diǎn)」的過(guò)程總結(jié)形成了一套系統(tǒng)化、可復(fù)制的過(guò)程方法。應(yīng)該從哪里找「改進(jìn)關(guān)鍵點(diǎn)」？魔鬼在細(xì)節(jié)中！產(chǎn)品改進(jìn)的關(guān)鍵點(diǎn)，不在產(chǎn)品中，而是藏在用戶(hù)中，藏在用戶(hù)的行動(dòng)中！因此，要想找到這些關(guān)鍵點(diǎn)，您必須能夠有機(jī)會(huì)全面、深入的觀察用戶(hù)及其行為。而稍具規(guī)模的產(chǎn)品，其用戶(hù)數(shù)量不會(huì)太小，在現(xiàn)實(shí)中觀察用戶(hù)的實(shí)際行為需要消耗的時(shí)間和人力成本都很高。因此，在產(chǎn)品中通過(guò)埋點(diǎn)記錄用戶(hù)行為，并通過(guò)軟件工具在海量的行為數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)「快速發(fā)現(xiàn)」，是一種高效率、低成本的方式。（不過(guò)需要注意的是，對(duì)行為數(shù)據(jù)的分析不能完全替代在現(xiàn)實(shí)中對(duì)用戶(hù)的觀察研究，因?yàn)椤嘎顸c(diǎn)記錄的單個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)」中包含的信息量遠(yuǎn)低于「在現(xiàn)實(shí)中觀察單個(gè)用戶(hù)的行為」所獲得的信息量，卓越的產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該懂得如何將兩種方法結(jié)合在一起，找到效率和質(zhì)量的最佳平衡點(diǎn)）4.2「發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進(jìn)關(guān)鍵點(diǎn)」的操作步驟下面就通過(guò)「暴走漫畫(huà)」1（以下簡(jiǎn)稱(chēng)「暴漫」）的一次產(chǎn)品改版來(lái)為您來(lái)詳細(xì)介紹：第步：目標(biāo)（起因）第暴漫團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，部分用戶(hù)下載了暴漫的App后，除了安裝后第一次打開(kāi)，后續(xù)使用的很少。一直到了2015年下半年，他們終于騰出手來(lái)，想要提升一下這部分用戶(hù)的活躍度。（你可以思考一下哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)能夠反映用戶(hù)的活躍度）注：1暴走漫畫(huà)是國(guó)內(nèi)最火爆的原創(chuàng)惡搞漫畫(huà)制作分享應(yīng)用。暴漫團(tuán)隊(duì)是國(guó)內(nèi)最擅長(zhǎng)利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的團(tuán)隊(duì)之一，也是最早使用「諸葛io」進(jìn)行用戶(hù)行為分析的團(tuán)隊(duì)。第步：根據(jù)目標(biāo)對(duì)用戶(hù)分群第選取兩周前新增的一批用戶(hù)作為初始的研究對(duì)象：將這群用戶(hù)，按照「活躍度高低」（目標(biāo)）不同，將用戶(hù)分成若干群，并從中選取出「非?；钴S」和「不太活躍」的兩群用戶(hù)做深入研究：在諸葛io（（710（如下圖暴漫定義的用戶(hù)群）第步：對(duì)比用戶(hù)群，尋找差異第諸葛io支持從很多維度進(jìn)行用戶(hù)群的對(duì)比：人群屬性：您應(yīng)用能采集到的所有用戶(hù)的人口屬性，比如性別、年齡、用戶(hù)等級(jí)等；App3030用戶(hù)行為：某個(gè)具體行為的發(fā)生次數(shù)（比如「成功創(chuàng)作漫畫(huà)」的次數(shù)）；某個(gè)具體行為發(fā)生的特征（比如「第三方分享」的平臺(tái)）；過(guò)程轉(zhuǎn)化率：比如「購(gòu)物下單」過(guò)程的轉(zhuǎn)化率和完成率；留存：比如「次日留存率」、「周留存」等。在對(duì)比的過(guò)程中，一般會(huì)發(fā)現(xiàn)兩群用戶(hù)之間有很多差異。第步：發(fā)現(xiàn)「有趣的」差異，探尋背后原因第對(duì)上一步得到用戶(hù)群之間的差異，進(jìn)行逐項(xiàng)分析：首先，排除一些理所應(yīng)當(dāng)（無(wú)趣兒）的差異（；）然后，對(duì)剩下的（有趣兒的）差異，探索并其背后的原因。以暴漫團(tuán)隊(duì)為例，他們?cè)趯?duì)「非?；钴S」和「不太活躍」用戶(hù)的差異進(jìn)行分析篩選之后，得到了一個(gè)有趣的發(fā)現(xiàn)：App（如下圖）：瀏覽分類(lèi)漫畫(huà)加好友（訂閱了喜歡的內(nèi)容頻道）進(jìn)入我的暴走（瀏覽了訂閱的內(nèi)容流）而「不太活躍」的用戶(hù)，則較少有人完成全部上述行為。暴漫的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)基于上述大膽推測(cè)：不過(guò)，暴漫團(tuán)隊(duì)并沒(méi)有直接據(jù)此改進(jìn)產(chǎn)品，而是從兩群中各抽取了少量的用戶(hù)，進(jìn)行了電話(huà)訪談，訪談的結(jié)果證實(shí)了這一推測(cè)。第步：根據(jù)發(fā)現(xiàn)改進(jìn)產(chǎn)品第基于上述發(fā)現(xiàn)，暴漫的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)對(duì)暴走漫畫(huà)App進(jìn)行了如下優(yōu)化：App興趣（訪問(wèn)記錄）展示個(gè)性化內(nèi)容；將「好友」的導(dǎo)航地位提升。第步：衡量改版是否達(dá)到預(yù)期效果第新版發(fā)布后，暴漫團(tuán)隊(duì)持續(xù)追蹤了一段時(shí)間的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新版的效果非常明顯：也就是說(shuō)，改版后，在活躍用戶(hù)數(shù)沒(méi)有明顯變化（可以排除改版之外其他因素的影響）的情況下：? 1.5? 1.3? 1.3（長(zhǎng)期留存的提升與次日留存接近非常驕人的成績(jī)！！小結(jié)小結(jié)暴走漫畫(huà)團(tuán)隊(duì)是一支非常優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)，他們?cè)跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品決策方面走得非常深遠(yuǎn)。上文的案例只是他們?nèi)粘９ぷ鞯囊粋€(gè)縮影，雖然他們也還不能做到每次改版都取得這樣的好成績(jī)，但一個(gè)優(yōu)秀的產(chǎn)品，不正是靠千百次的打磨和錘煉才閃閃發(fā)光的嗎？！重要的是，在改版前嘗試從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵機(jī)會(huì)，改版后進(jìn)行效果的確認(rèn)驗(yàn)證，能夠讓產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)在更短的時(shí)間內(nèi)取得更大的進(jìn)展——而且是真正有效的進(jìn)展。因此，我們強(qiáng)烈推薦每一位產(chǎn)品經(jīng)理學(xué)習(xí)掌握并實(shí)踐本文提供的方法，如果您愿意實(shí)踐，我們相信假以時(shí)日，您在產(chǎn)品事業(yè)上必有成就！第五章 如何借助數(shù)據(jù)快速高效構(gòu)建用戶(hù)模型（Persona）？用戶(hù)模型（Persona1

是AlanCooper在《AboutFace：交互設(shè)計(jì)精髓》2

一書(shū)中提到的研究用戶(hù)的系統(tǒng)化方法。它是產(chǎn)品經(jīng)理、交互設(shè)計(jì)師了解用戶(hù)目標(biāo)和需求、與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)及相關(guān)人交流、避免設(shè)計(jì)陷阱的重要工具。但在現(xiàn)實(shí)中，一般只有很少的成熟公司，產(chǎn)品經(jīng)理、交互設(shè)計(jì)師或用戶(hù)研究人員才會(huì)花時(shí)間構(gòu)建用戶(hù)模型，個(gè)人認(rèn)為之所以這樣，至少包含兩方面原因：團(tuán)隊(duì)所能承受的；另一個(gè)原因在于，傳統(tǒng)方法對(duì)用戶(hù)模型構(gòu)建者的要求很高，尤其是對(duì)用戶(hù)的訪談和觀察，其中有很多的方法和技巧，不少產(chǎn)品經(jīng)理不敢嘗試，有些人嘗試后并沒(méi)有得到有用的信息，后面往往就不再做了。本章將嘗試提出一種基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的快速構(gòu)建用戶(hù)模型的方法。5.1AlanCooper提出了兩種構(gòu)建用戶(hù)模型的方法：用戶(hù)模型：基于對(duì)用戶(hù)的訪談和觀察等研究結(jié)果建立，嚴(yán)謹(jǐn)可靠但費(fèi)時(shí)；臨時(shí)用戶(hù)模型（adhocpersona）快速但容易有偏頗。（Marketing41：基于訪談和觀察的構(gòu)建用戶(hù)模型（正統(tǒng)方法）AlanCooper完整步驟如下圖：第0步：對(duì)用戶(hù)的訪談和觀察（及其他研究）。將用戶(hù)當(dāng)成師傅，自己作為徒弟去觀察師傅的行為，并提出問(wèn)題。在整個(gè)過(guò)程中收集并研究用戶(hù)行為、環(huán)境、談話(huà)內(nèi)容等信息，以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的行為、情境和目標(biāo)。（比如，某兒童社區(qū)的用戶(hù)角色大致分為孩子、媽媽、爸爸和祖輩等四類(lèi)，需要分別研究）第1步：根據(jù)角色對(duì)訪談對(duì)象進(jìn)行分組。根據(jù)研究結(jié)果和理解對(duì)用戶(hù)進(jìn)行大致的角色劃分，并根據(jù)角色對(duì)要訪談的用戶(hù)進(jìn)行分組。2（為及頻率）、（對(duì)產(chǎn)品及相關(guān)技術(shù)的）態(tài)度、能力、動(dòng)機(jī)、技能幾個(gè)方面。第3步：將訪談主體和行為變量對(duì)應(yīng)起來(lái)。實(shí)際上就是為每個(gè)訪談?dòng)脩?hù)標(biāo)注各項(xiàng)行為的情況。第4步：找出重要的行為模型。發(fā)現(xiàn)訪談?dòng)脩?hù)中的中的顯著的行為模式組合。（比如兒童社區(qū)產(chǎn)品的「某些家長(zhǎng)」會(huì)「密切關(guān)注」孩子在社區(qū)中的一舉一動(dòng)，而「另一些家長(zhǎng)」則只是「偶爾了解」一下孩子的情況）第5步：綜合各種特征，闡明目標(biāo)。從用戶(hù)模型的行為細(xì)節(jié)中綜合/挖掘出用戶(hù)的目標(biāo)和其它特性。第6步：檢查完整性和冗余。為每種用戶(hù)模型彌補(bǔ)行為特征中重要的缺漏，將行為模式相同而僅僅是人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有差異的用戶(hù)模型合并為一個(gè)。第7步：指定用戶(hù)模型的類(lèi)型。對(duì)用戶(hù)模型進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，確定主要、次要、補(bǔ)充和負(fù)面用戶(hù)模型。主要用戶(hù)模型是界面設(shè)計(jì)的主要對(duì)象，一個(gè)產(chǎn)品的一個(gè)界面，只能有一個(gè)主要用戶(hù)模型。第8步：進(jìn)一步描述特征和行為。通過(guò)第三人稱(chēng)敘述的方式描述用戶(hù)模型，并為不同用戶(hù)模型選擇恰當(dāng)?shù)恼掌?。至此，用?hù)模型構(gòu)建完成。2：構(gòu)建臨時(shí)用戶(hù)模型（adhocpersona)在缺乏時(shí)間、資源不能做對(duì)用戶(hù)的訪談和觀察時(shí)，可以基于行業(yè)專(zhuān)家對(duì)用戶(hù)的理解、或市場(chǎng)研究中獲得的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立「臨時(shí)用戶(hù)模型」?！概R時(shí)用戶(hù)模型」的構(gòu)建過(guò)程與「用戶(hù)模型」的構(gòu)建過(guò)程很像，只是其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)一個(gè)是來(lái)自對(duì)真實(shí)用戶(hù)的訪談和觀察，另一個(gè)是來(lái)自對(duì)用戶(hù)的理解。二者的準(zhǔn)確度和精度都有差別。5.2基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)快速、迭代構(gòu)建用戶(hù)模型的方法AlanCooper（Persona)概念已經(jīng)過(guò)去快20年了3而傳統(tǒng)的用戶(hù)模型構(gòu)建方法，從誕生之日起并未發(fā)生特別大的變化。對(duì)于已經(jīng)習(xí)慣了敏捷、快速的產(chǎn)品經(jīng)理和交互設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)：一方面，花很長(zhǎng)時(shí)間去研究用戶(hù)構(gòu)建用戶(hù)模型需要下相當(dāng)大的決心、更需要下很大力氣才能爭(zhēng)取到所需的時(shí)間和資源；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品冷啟動(dòng)耗費(fèi)的時(shí)間越來(lái)越短，為了降低成本和風(fēng)險(xiǎn)，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)在啟動(dòng)期往往會(huì)選擇盡快將產(chǎn)品推向用戶(hù)，盡快獲得反饋以「快速試錯(cuò)」，現(xiàn)實(shí)和壓力迫使大多數(shù)新產(chǎn)品的PM不敢投入大量時(shí)間精力深入的進(jìn)行用戶(hù)研究。這就很容易理解，為什么大家都覺(jué)得用戶(hù)模型很好，卻鮮有人在工作中真正運(yùn)用它。接下來(lái)，我們將提出一種基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的快速、迭代構(gòu)建用戶(hù)模型的輕量方法。1998，AlanCooperTheInmatesAreRunningtheAsylum》一書(shū)中首次提出。首先，在開(kāi)始時(shí)，整理和收集已經(jīng)獲得的任何對(duì)用戶(hù)的認(rèn)知、經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)。它們可能是您和所在團(tuán)隊(duì)對(duì)用戶(hù)的理解，也可能是您產(chǎn)品的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄的用戶(hù)相關(guān)信息（比如用戶(hù)的性別、年齡、等級(jí)等屬性），還可能是用戶(hù)（在產(chǎn)品內(nèi)外）填寫(xiě)的任何表單或留下來(lái)的信息（比如用戶(hù)填寫(xiě)的調(diào)查問(wèn)卷、留下的微信賬號(hào)等等）。您可以將這些信息映射成為用戶(hù)的描述信息（屬性）或用戶(hù)的行為信息，并存儲(chǔ)起來(lái)形成用戶(hù)檔案（最終形成的結(jié)果如下圖示意）。注意：從這一步開(kāi)始，你就需要一個(gè)存儲(chǔ)了用戶(hù)信息和用戶(hù)行為信息的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，它能夠支持你快速的進(jìn)行接下來(lái)的各種分析和探索，直至形成用戶(hù)模型。如果您團(tuán)隊(duì)的技術(shù)人員沒(méi)有時(shí)間為您搭建這樣的系統(tǒng)，您可以考慮引入類(lèi)似于諸葛io這樣的分析工具，它可以幫您存儲(chǔ)用戶(hù)及行為數(shù)據(jù)，以方便查詢(xún)使用，您還可以在您的App或網(wǎng)站中集成諸葛io的SDK，方便的記錄用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)。首先，在開(kāi)始時(shí)根據(jù)已獲得的認(rèn)知和經(jīng)驗(yàn)對(duì)用戶(hù)分群，這些用戶(hù)群是進(jìn)一步研究的基礎(chǔ)。比如，你覺(jué)得用戶(hù)也許可以分為孩子、媽媽、爸爸和祖輩等四類(lèi)，或者你認(rèn)為購(gòu)物的用戶(hù)可以分為男女兩類(lèi)，那就根據(jù)數(shù)據(jù)劃分好了。如果在諸葛io中，您可以通過(guò)定義用戶(hù)群實(shí)現(xiàn)（如下頁(yè)下圖）。接下來(lái)，您就要對(duì)上一步的用戶(hù)群逐個(gè)進(jìn)行分析，并嘗試從中發(fā)現(xiàn)顯著的行為模式。對(duì)于每個(gè)用戶(hù)群，分析步驟如下：（30）；逐個(gè)用戶(hù)解讀其屬性特征和行為記錄，努力通過(guò)這些數(shù)據(jù)還原出用戶(hù)的真實(shí)使用場(chǎng)景和過(guò)程，并嘗試推測(cè)其目標(biāo)。在解讀的同時(shí)，隨時(shí)記錄你發(fā)現(xiàn)的有趣的行為模式、以及不解之處。（注意，這一步的工作至關(guān)重要，對(duì)用戶(hù)及其行為的感性認(rèn)識(shí)是后續(xù)工作的基礎(chǔ)。要記住：讀用戶(hù)如讀書(shū)，讀其百遍、其義自現(xiàn)！）根據(jù)上面步驟中發(fā)現(xiàn)的典型行為模式和場(chǎng)景、目標(biāo)的推測(cè)，對(duì)用戶(hù)群進(jìn)行更細(xì)致的劃分。比如，你發(fā)現(xiàn)一些用戶(hù)會(huì)定期采購(gòu)大量的辦公用品（有趣的行為模式），并推測(cè)這些人可能是企業(yè)行政部門(mén)的采購(gòu)人員，他們要根據(jù)其他員工的需求定期完成采購(gòu)任務(wù)（場(chǎng)景和目標(biāo)），那么你就可以將這群人劃分出來(lái)，作為一個(gè)單獨(dú)的用戶(hù)群（候選的用戶(hù)模型），進(jìn)行后續(xù)的研究。（如下圖示例）對(duì)上一步形成的候選用戶(hù)模型（用戶(hù)群），對(duì)其屬性和行為數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，初步驗(yàn)證您的猜想。（io，您可以通過(guò)用戶(hù)群的「群體畫(huà)像」、「行為（事件）概覽」等功能快速完成所需分析，如下頁(yè)示圖所示）接下來(lái)，對(duì)上面形成的每個(gè)候選用戶(hù)模型，進(jìn)一步完成其目標(biāo)和動(dòng)機(jī)的推測(cè)。同樣，在過(guò)程中有任何不解之處，請(qǐng)記錄下來(lái)。從每個(gè)用戶(hù)模型中選取少量具有代表性的用戶(hù)，進(jìn)行訪談或調(diào)查，以消除您在前面研究中遇到的不解之處。在這一步，如果您有足夠的時(shí)間和資源，那么可以多選一些用戶(hù)，并盡可能的做現(xiàn)場(chǎng)的訪談和觀察；如果您時(shí)間和資源有限，那么可以少選一些用戶(hù)，或者采用電話(huà)、問(wèn)卷等方式完成訪談，對(duì)于配合度較高的用戶(hù)，可以考慮采用錄屏或QQ遠(yuǎn)程協(xié)助之類(lèi)的工具觀察用戶(hù)的真實(shí)行為。因?yàn)槟谇懊娴牟襟E中已經(jīng)對(duì)用戶(hù)的真實(shí)行為有了一定的了解，所以在這一步，您可以不必嚴(yán)格的執(zhí)行AlanCooper的用戶(hù)研究方法，從而節(jié)省大量的時(shí)間和資源。但是，如非特殊情況，請(qǐng)盡量不要跳過(guò)這一步。記?。耗呐率桥c用戶(hù)進(jìn)行很少量的溝通，也有助于發(fā)現(xiàn)未知的問(wèn)題，這是非常值得的。在完成了上面的工作之后，接下來(lái)，您就可以對(duì)候選用戶(hù)模型進(jìn)行逐個(gè)的審視和修正。合并相似的，補(bǔ)充不完整的，采用敘述的方式描述每個(gè)用戶(hù)模型，并為其選擇適當(dāng)?shù)恼掌?，這樣就得到了本次迭代的用戶(hù)模型（如下圖示例，圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)）。您可以用這個(gè)模型指導(dǎo)界面設(shè)計(jì)、與團(tuán)隊(duì)溝通……最后，根據(jù)您的認(rèn)知變化和產(chǎn)品需要，可以在合適的時(shí)機(jī)對(duì)之前得到的模型進(jìn)行新一輪的修正。修正的過(guò)程和前面相同，可能您會(huì)在幾次產(chǎn)品迭代中穿插進(jìn)行一輪用戶(hù)模型的迭代，時(shí)間越久，用戶(hù)模型就越接近真實(shí)的用戶(hù)情況。本文提供了一種借助行為數(shù)據(jù)和工具快速、迭代的構(gòu)建用戶(hù)模型（Persona）的方法，這套方法與傳統(tǒng)的用戶(hù)模型構(gòu)建方法相比損失了一定的質(zhì)量但效率更高，更適合今天的互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)的工作方式和節(jié)奏。值得說(shuō)明的是，這套方法雖經(jīng)實(shí)踐驗(yàn)證是可行的，但還有進(jìn)一步探索優(yōu)化的空間，如果您想和我們共同探索實(shí)踐這套方法，可以通過(guò)\hyuxiaosong@與我們聯(lián)系，來(lái)信記得簡(jiǎn)要說(shuō)明您個(gè)人以及產(chǎn)品和團(tuán)隊(duì)的情況以及期望參與的方式。第六章 如何結(jié)合數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品的用戶(hù)體驗(yàn)？記住一點(diǎn)：數(shù)據(jù)不能為您直接帶來(lái)創(chuàng)意，但可能會(huì)幫你發(fā)現(xiàn)創(chuàng)意的機(jī)會(huì)！6.1什么是用戶(hù)體驗(yàn)？JesseJamesGarrett在《用戶(hù)體驗(yàn)要素：以用戶(hù)為中心的產(chǎn)品設(shè)計(jì)》一書(shū)中對(duì)用戶(hù)體驗(yàn)的定義：「用戶(hù)體驗(yàn)是指『產(chǎn)品如何與外界發(fā)生聯(lián)系并發(fā)揮作用』，也就是人們?nèi)绾巍航佑|』和『使用』它。」上圖是書(shū)中給出的用戶(hù)體驗(yàn)的完整模型。您可以看出，用戶(hù)體驗(yàn)并不僅僅是設(shè)計(jì)個(gè)布局或選這就造成：很難有一套十分具體和簡(jiǎn)單的方法，我們按照方法去做就一定能優(yōu)化體驗(yàn)。因此本文并不會(huì)告訴您十分具體的做法，而是給出一套基于數(shù)據(jù)優(yōu)化體驗(yàn)的通用的方法框架，在實(shí)際運(yùn)用時(shí)，可以靈活調(diào)整。6.26.2衡量品的用戶(hù)體驗(yàn)。比如，通過(guò)「下單→支付→完成支付」過(guò)程的成功率，您可以得到支付過(guò)程是否順暢的量化衡量結(jié)果。您可以將這一步中得到的衡量結(jié)果作為基準(zhǔn)線(xiàn)，今后的改進(jìn)應(yīng)該是讓指標(biāo)相較基準(zhǔn)線(xiàn)有所提升才是有效的。發(fā)現(xiàn)3G，（4GWIFI）付的成功率十分低，而同樣的環(huán)境下微信支付的成功率就高很多。3G評(píng)估升，提升的幅度多大，以此來(lái)確認(rèn)產(chǎn)品改進(jìn)是否實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的優(yōu)化效果。小結(jié)小結(jié)對(duì)于優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)，數(shù)據(jù)能幫到您的，是在優(yōu)化前為「我認(rèn)為用戶(hù)……」提供依據(jù)，在優(yōu)化后提供效果的確認(rèn)。第七章 什么是同期群分析（CohortAnalysis）？基于同期群的分析是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的核心之一！基于同期群的分析是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的核心之一！基于同期群的分析是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的核心之一！重要的事情說(shuō)三遍。什么是同期群（Cohort）？同期群是一種用戶(hù)分群的方式。同期群按用戶(hù)的新增時(shí)間將用戶(hù)分群，得到的每個(gè)群叫一個(gè)同期群。舉個(gè)例子：（即人類(lèi)70「80后」、「90后」、「00后」……（按新增即出生時(shí)間劃分）。對(duì)您的產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，對(duì)用戶(hù)劃分得到的同期群就是「本周新增的用戶(hù)」、「上周新增的用戶(hù)」、「上上周新增的用戶(hù)」……（當(dāng)然也可以按天或按月劃分，時(shí)間顆粒度可大可小，但重要的是按新增時(shí)間劃分）。什么是同期群分析（CohortAnalysis）？同期群分析是指將用戶(hù)進(jìn)行同期群劃分以后，分析和對(duì)比不同同期群組用戶(hù)的相同指標(biāo)，這套分析方法就是同期群分析。要點(diǎn)：對(duì)用戶(hù)進(jìn)行同期群劃分對(duì)比不同同期群組（比如本周新增用戶(hù)和上周新增用戶(hù)的）的相同指標(biāo)（比如注冊(cè)轉(zhuǎn)化率）7.3Why同期群分析？7.3Why同期群分析？進(jìn)行同期群分析最重要的原因是：同一項(xiàng)產(chǎn)品改進(jìn)，對(duì)不同同期群中的用戶(hù)，產(chǎn)生的影響是不同的，分開(kāi)衡量才更能反映真實(shí)的情況。舉例來(lái)說(shuō)：「計(jì)劃生育」這項(xiàng)偉大的產(chǎn)品策略，只影響「50~90（全面放開(kāi)二孩00對(duì)于產(chǎn)品來(lái)說(shuō)也是如此：如果你為產(chǎn)品增加新手引導(dǎo)，那么只對(duì)之后新增的用戶(hù)（同期群）產(chǎn)生影響，而不會(huì)改變老用戶(hù)的行為；如果你準(zhǔn)備發(fā)放優(yōu)惠券，那么對(duì)剛剛注冊(cè)的用戶(hù)和已長(zhǎng)期使用的忠實(shí)用戶(hù)，產(chǎn)生的效果會(huì)有差別；? ……7.47.4同期群分析是一種分析方法，但更重要的是其背后的思考方式。所以，請(qǐng)確保你已經(jīng)充分理解了同期群的概念、同期群分析的基本思路以及為什么應(yīng)該采用同期群分析（如果還不清楚，請(qǐng)重新、反復(fù)閱讀前文）。一旦你掌握了它，只要有合適工具（比如諸葛io）的幫助，您幾乎可以在任何場(chǎng)景下使用它：衡量產(chǎn)品業(yè)務(wù)的整體進(jìn)展；評(píng)估產(chǎn)品改版的效果；優(yōu)化產(chǎn)品的用戶(hù)體驗(yàn)；尋找產(chǎn)品改進(jìn)關(guān)鍵點(diǎn)；提升用戶(hù)參與度；? ……小結(jié)小結(jié)現(xiàn)在，你理解「同期群」了嗎？第八章 常見(jiàn)分析模型及應(yīng)用場(chǎng)景介紹本章將簡(jiǎn)單介紹幾種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析模型及其應(yīng)用場(chǎng)景。8.1用戶(hù)行為統(tǒng)計(jì)，就是對(duì)用戶(hù)在產(chǎn)品中的行為發(fā)生的次數(shù)或人數(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果一般以折線(xiàn)圖和表格的方式呈現(xiàn)，這是用戶(hù)行為分析的最基本的方法。如下圖中，某在線(xiàn)商城用戶(hù)的「搜索商品」、「查看商品」、「加購(gòu)物車(chē)」、「付款」等行為的統(tǒng)計(jì)：8.2漏斗分析可以幫你分析使用過(guò)程的成功和失敗率（也叫轉(zhuǎn)化和流失），以分析用戶(hù)在使用產(chǎn)品時(shí)是否順暢。進(jìn)行漏斗分析，首先需要您結(jié)合產(chǎn)品目標(biāo)，從用戶(hù)的使用過(guò)程抽取出常見(jiàn)流程，比如：然后，從其中一條路徑中選取幾個(gè)重要的行為建立行為漏斗：接下來(lái)就可以查看漏斗分析的結(jié)果了：一般來(lái)說(shuō)，產(chǎn)品經(jīng)理的職責(zé)之一就不斷地提升重要的使用過(guò)程的轉(zhuǎn)化率。8.3留存分析留存分析是一種衡量產(chǎn)品「黏性」的分析方法——它能夠幫您分析用戶(hù)會(huì)長(zhǎng)期持續(xù)使用您的產(chǎn)品，還是使用一次后便一去不復(fù)返。用戶(hù)留存的情況一般用留存率來(lái)衡量。所謂留存率，就是指一組用戶(hù)在初始時(shí)間（比如首次打開(kāi)應(yīng)用）之后第N天，還在使用產(chǎn)品的用戶(hù)比例（即留存下來(lái)的用戶(hù)比例），一般稱(chēng)之為N天留存率。留存分析的結(jié)果一般用表格方式呈現(xiàn)，稱(chēng)之為用戶(hù)留存表。如下圖所示：留存分析的結(jié)果一般用表格方式呈現(xiàn)，稱(chēng)之為用戶(hù)留存表。如下圖所示：細(xì)心的你可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，留存表中每一行是一個(gè)同期群。ioio\h8.4前面介紹的三種分析方法和模型，基本上都是將大量的用戶(hù)行為按照各種方式劃分統(tǒng)計(jì)后得到的概況性的指標(biāo)。而在產(chǎn)品工作中，大多數(shù)情況下，幾個(gè)指標(biāo)是不夠用的，我們經(jīng)常會(huì)需要深入的了解和分析指標(biāo)背后的用戶(hù)、以及用戶(hù)的行為。這種透過(guò)指標(biāo)觀察其背后用戶(hù)的方法，我們稱(chēng)之為用戶(hù)洞察。在諸葛io中，絕大多數(shù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)都可以直接點(diǎn)擊，以進(jìn)一步分析查看指標(biāo)背后的人群的整體情況（我們稱(chēng)之為用戶(hù)群體畫(huà)像，如下圖）以及單個(gè)用戶(hù)的詳細(xì)情況（用戶(hù)的描述、以及用戶(hù)的詳細(xì)行為記錄）。8.5用戶(hù)群細(xì)分是指根據(jù)屬性或行為特征將用戶(hù)從全部用戶(hù)中篩選出來(lái)的方法。當(dāng)然，篩選本身不是目的，重要的要是對(duì)篩選出來(lái)的用戶(hù)進(jìn)行行為統(tǒng)計(jì)、漏斗分析、留存分析和用戶(hù)洞察等進(jìn)一步分析。諸葛io提供了非常強(qiáng)大的用戶(hù)群細(xì)分的支持，您可以通過(guò)任意屬性和行為的特征進(jìn)行用戶(hù)群的篩選，如下圖對(duì)「90后剁手黨」的用戶(hù)群定義。第九章產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的一般過(guò)程數(shù)據(jù)指標(biāo)并不足夠直接指導(dǎo)產(chǎn)品的改進(jìn)。這是由于：產(chǎn)品的數(shù)字指標(biāo)過(guò)于宏觀，而用戶(hù)增長(zhǎng)（oneby因此，在觀察數(shù)據(jù)到用戶(hù)增長(zhǎng)之間，我們還有一些非常重要、非常具體的事要做：第一步：弄清目標(biāo)和當(dāng)前的主要問(wèn)題在開(kāi)始之前，確立產(chǎn)品的目標(biāo)、弄清當(dāng)前最亟待解決的問(wèn)題，是至為重要的事。比如，一個(gè)電商類(lèi)產(chǎn)品已經(jīng)確立其