數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)

《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》營(yíng)全流程手冊(cè)》。《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》以“理數(shù)-收數(shù)-看數(shù)-用數(shù)”這一數(shù)據(jù)），《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》1《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》1.認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)今社會(huì)扮演的角色地位不言而喻。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，在日常經(jīng)營(yíng)的過(guò)程中，各個(gè)環(huán)的地；同樣，能正確應(yīng)用數(shù)據(jù)的企業(yè)，也將在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中建立起自己的核心競(jìng)爭(zhēng)1.1狹義的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)2《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》1.2廣義的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方面面，例如，通過(guò)數(shù)據(jù)證明自己的工作價(jià)值、通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工作問(wèn)題并解決問(wèn)3《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》—階段與用戶(hù)建立起全面的數(shù)字觸點(diǎn)，并在這些數(shù)字觸點(diǎn)之上進(jìn)一步承載業(yè)務(wù)的發(fā)?階段二：數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。在這個(gè)階段的企業(yè)，能對(duì)不同用戶(hù)，基于屬性、習(xí)4《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》根據(jù)易觀對(duì)國(guó)內(nèi)行業(yè)的觀察，目前國(guó)內(nèi)走到數(shù)據(jù)資產(chǎn)化階段的企業(yè)不超過(guò)3%，走到資產(chǎn)業(yè)務(wù)化階段的企業(yè)更是鳳毛麟角。對(duì)于企業(yè)據(jù)指標(biāo)、明確北極星指標(biāo)、定義指標(biāo)口徑、搭建指標(biāo)體系。其中「OSM模型5《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》“看數(shù)”主要指將數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)，并通過(guò)搭建數(shù)據(jù)看報(bào)/報(bào)表，進(jìn)行數(shù)據(jù)洞紹數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代、Workflow（自動(dòng)化工作流）助力精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》66《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》2.理數(shù)2.1梳理數(shù)據(jù)指標(biāo)指標(biāo)又稱(chēng)度量，是量化衡量的標(biāo)準(zhǔn)。例如，衡量APP基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)情況的指標(biāo)我們可以將數(shù)據(jù)指標(biāo)分為五大類(lèi)：拉新指標(biāo)、活躍指標(biāo)、留存指標(biāo)、轉(zhuǎn)化指道被用戶(hù)瀏覽的次數(shù)。與瀏覽量相對(duì)應(yīng)的是點(diǎn)擊量，點(diǎn)擊量與瀏覽量之比即為7《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?活躍率：活躍用戶(hù)數(shù)衡量的是產(chǎn)品的市場(chǎng)體量，活躍率看的則是產(chǎn)品的健?用戶(hù)流失率：流失率在一定程度能預(yù)測(cè)產(chǎn)品的發(fā)展。假定產(chǎn)品某階段有108《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》現(xiàn)在大多產(chǎn)品都會(huì)內(nèi)嵌分享功能，對(duì)于內(nèi)容型平臺(tái)或者依賴(lài)傳播做增長(zhǎng)的產(chǎn)?傳播周期：指的是用戶(hù)從傳播到轉(zhuǎn)化新用戶(hù)所需要的時(shí)間，通常傳播周期越9《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》2.2明確北極星指標(biāo)?Airbnb以“總預(yù)定天數(shù)”作為北極星指標(biāo)，不斷優(yōu)化房東與租房者之間的連接，成為了目前世界上最大的“酒店”......小的創(chuàng)業(yè)公司，只要方向?qū)α耍缓笳麄€(gè)公司朝著一個(gè)共同目標(biāo)共同努力，也能常事務(wù)或單個(gè)項(xiàng)目所困擾。正如GrowthHackers創(chuàng)始人&增長(zhǎng)黑客之父SeanEllis所說(shuō)：“北極星指標(biāo)是最能體現(xiàn)產(chǎn)品為客戶(hù)提供核心價(jià)值的單一指標(biāo)。我們《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》收入通常并不能特別說(shuō)明公司的發(fā)展前景，而且可能很容易將其用于沖擊短期增那么，要如何在眾多重要數(shù)據(jù)指標(biāo)中找尋到北極星指標(biāo)呢？以下有3大標(biāo)品的實(shí)際活躍用戶(hù)數(shù)要優(yōu)于累計(jì)下載數(shù)，因?yàn)榛钴S數(shù)反映的是當(dāng)期用戶(hù)的實(shí)際情《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》推進(jìn)北極星指標(biāo)來(lái)衡量每個(gè)活動(dòng)。如果一個(gè)項(xiàng)目、功能或計(jì)劃不能改善北極星指具體，團(tuán)隊(duì)內(nèi)每個(gè)人的理解可能都不一樣；如果是產(chǎn)品使用時(shí)長(zhǎng)至15分鐘的人在具體的操作性層面，我們可以將這個(gè)指標(biāo)拆解成4個(gè)具體維度1）簡(jiǎn)星指標(biāo)來(lái)衡量產(chǎn)品成功與否，但北極星指標(biāo)并不能夠體現(xiàn)用戶(hù)使用產(chǎn)品的真正價(jià)值，那就極有可能變成虛榮性指標(biāo)。這時(shí)候選擇的運(yùn)營(yíng)策略就會(huì)優(yōu)化“錯(cuò)誤的指《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》變。以用戶(hù)生命周期為例，早期產(chǎn)品較為靠前，會(huì)更重視新增用戶(hù)數(shù)和注冊(cè)用戶(hù)費(fèi)的SaaS行業(yè)來(lái)說(shuō)，可能會(huì)有已經(jīng)是付費(fèi)客戶(hù)但已經(jīng)停止使用產(chǎn)品的情況。在RecurringRevenue）”，這將確保領(lǐng)先一步。像硅谷知名的獨(dú)角獸數(shù)據(jù)分析企業(yè)Amplitude的北極星指標(biāo)，就是北極星指標(biāo)就是“活躍的優(yōu)質(zhì)用戶(hù)”，并對(duì)該指標(biāo)的定義分成4個(gè)維度1）《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》2.3定義指標(biāo)口徑需求上線前事先沒(méi)有做好數(shù)據(jù)指標(biāo)口徑的定義，就會(huì)導(dǎo)致某些數(shù)據(jù)對(duì)不上，給測(cè)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》別指每日/周/月訪問(wèn)產(chǎn)品的不同用戶(hù)數(shù)。但活躍用戶(hù)數(shù)這個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)口徑的定義，由于所處的行業(yè)、不同的業(yè)務(wù)等因?每日在線時(shí)長(zhǎng)超過(guò)5分鐘的用戶(hù)數(shù)（過(guò)濾掉低質(zhì)量用戶(hù)）即為活躍用戶(hù)位問(wèn)題所在，還能一定程度上指導(dǎo)我們解決問(wèn)題。但就像天下沒(méi)有兩片相同的葉《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》OSM模型：確定指標(biāo)體系的“骨架”戶(hù)在平臺(tái)上完成更多交易，那么平臺(tái)運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人的目標(biāo)就可能是提高GM《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》每筆單價(jià)X用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)頻次的計(jì)算公式（注：GMV的公式根據(jù)行業(yè)可能有所不同，需結(jié)合自身業(yè)務(wù)計(jì)算其提升策略可能就會(huì)有：針對(duì)提升支付用戶(hù)數(shù)的策策略制定后，如何衡量策略執(zhí)行的效果？如何反映該策略是否有助于目標(biāo)達(dá)例如，通過(guò)商品組合銷(xiāo)售策略，需要將每筆單價(jià)提升至筆單價(jià)提升至1000元就是該策略的度量。我們所制定的每一個(gè)策略都需要匹配《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》ARGO模型：填充指標(biāo)體系的“血肉”運(yùn)營(yíng)目標(biāo)和運(yùn)營(yíng)策略的設(shè)計(jì)，從而避免根據(jù)OSM模型梳理指標(biāo)體系時(shí)有所遺《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》當(dāng)用戶(hù)從歡迎頁(yè)到傳播分享，會(huì)經(jīng)歷一個(gè)完整的用戶(hù)全生命周期（見(jiàn)圖2-但無(wú)論是什么類(lèi)型的產(chǎn)品，都有一組典型的用戶(hù)全生命周期，即從潛在用戶(hù)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?獲客轉(zhuǎn)化階段，需要我們通過(guò)不同的渠道和方式獲取客戶(hù)，并引導(dǎo)用戶(hù)轉(zhuǎn)由此，不難發(fā)現(xiàn)，ARGO模型是在OSM模型搭建好指標(biāo)體系初步的“骨2-8就可以幫助我們校準(zhǔn)目標(biāo)是否與用戶(hù)全生命周期的每個(gè)階段相匹配，以及《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》金字塔原則：打通指標(biāo)體系的“經(jīng)脈”程。但其層次性、框架性、系統(tǒng)性的思考方式，也同樣可以幫助我們梳理指標(biāo)體在易觀方舟服務(wù)客戶(hù)的過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)光有OSM模型確定指標(biāo)體系「大《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》第一關(guān)鍵指標(biāo)又稱(chēng)北極星指標(biāo)，當(dāng)我們開(kāi)始對(duì)一款產(chǎn)品（網(wǎng)站、APP、小程后要提高對(duì)用戶(hù)留存的關(guān)注程度，這時(shí)候第一關(guān)鍵指標(biāo)可能是周用戶(hù)活躍《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》以處在同層的二級(jí)指標(biāo)1.1、二級(jí)指標(biāo)1.2、二級(jí)指標(biāo)1.3為例（見(jiàn)圖2-《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》3.1埋點(diǎn)采集數(shù)據(jù)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》后續(xù)分析中得到準(zhǔn)確洞察結(jié)果就會(huì)存在不確定性，營(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)也會(huì)缺少過(guò)程數(shù)據(jù)依準(zhǔn)確地記錄數(shù)據(jù)的改變，同時(shí)也會(huì)減小由于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)仍蚨鴰?lái)的不確定性風(fēng)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》團(tuán)隊(duì)內(nèi)部還會(huì)使用Excel表格來(lái)搜集各個(gè)團(tuán)隊(duì)的埋點(diǎn)需求，然后再交給工程?人力成本增加，即需要投入對(duì)業(yè)務(wù)和技術(shù)都具備一定專(zhuān)業(yè)水平的人專(zhuān)門(mén)負(fù)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》針對(duì)目前企業(yè)在數(shù)據(jù)采集上的困境，易觀方舟智能用戶(hù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》3.2主流埋點(diǎn)方式：代碼埋點(diǎn)、全埋點(diǎn)和可視化埋點(diǎn)在了解傳統(tǒng)埋點(diǎn)方式的不足之后，我們將給大家詳細(xì)介紹市面上3種主流的代碼埋點(diǎn)（見(jiàn)圖3-4）是幫助工程師了解用戶(hù)是如何使用產(chǎn)品的經(jīng)典埋點(diǎn)方《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?當(dāng)用戶(hù)訪問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站或啟動(dòng)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用時(shí)，幾乎所有廠商都會(huì)自動(dòng)采集上?針對(duì)用戶(hù)在某一個(gè)頁(yè)面內(nèi)詳細(xì)的操作行為，只有極少數(shù)廠商支持自動(dòng)采集上《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)，不會(huì)面臨“我想看的時(shí)候因?yàn)闆](méi)有埋點(diǎn)采集而獲取不到”的情《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》第四，現(xiàn)階段全埋點(diǎn)對(duì)于用戶(hù)身份信息和行為附帶的屬性信息也幾乎無(wú)能為《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》可視化埋點(diǎn)（見(jiàn)圖3-6通常是指用戶(hù)通過(guò)設(shè)備連接用戶(hù)行為分析工具的這種方式所見(jiàn)即所得，跳過(guò)代碼部署、測(cè)試驗(yàn)證和發(fā)版過(guò)程，極大提升生產(chǎn)力?！稊?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》頁(yè)面/Hybrid模式（App內(nèi)嵌入網(wǎng)頁(yè)的）、以及mPaaS/ReactNative等架?可視化埋點(diǎn)的理念是提升原工作流程的效率——依然要梳理需求、設(shè)計(jì)埋《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》至于如何選擇不同類(lèi)型的埋點(diǎn)，易觀方舟總結(jié)出一張“埋點(diǎn)對(duì)比表”（見(jiàn)圖3-8通過(guò)對(duì)比這三類(lèi)埋點(diǎn)的優(yōu)缺點(diǎn)，并結(jié)合《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》更合適的埋點(diǎn)方式，進(jìn)一步再結(jié)合易觀方舟的數(shù)據(jù)采集能力，即可更方便、更快3.3梳理埋點(diǎn)需求《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》未來(lái)所需的所有數(shù)據(jù)采集是不可能的，所以需求梳理務(wù)實(shí)于當(dāng)下所需要進(jìn)行的分《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》據(jù)的過(guò)程中需要分析的場(chǎng)景為主。具體的需求梳理思路，一般可以分為2個(gè)步各個(gè)部門(mén)的需求場(chǎng)景，再針對(duì)不同場(chǎng)景下提出的目標(biāo)以對(duì)應(yīng)指標(biāo)的形式進(jìn)行細(xì)化）：《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》3.4設(shè)計(jì)埋點(diǎn)方案）：《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》）：《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》用戶(hù)行為由用戶(hù)一系列事件組成。事件是記錄用戶(hù)在使用網(wǎng)站、APP或者小《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?Who：對(duì)行為發(fā)起的主體進(jìn)行標(biāo)識(shí)，一般使用產(chǎn)品業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的user_id《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》）：產(chǎn)生一個(gè)名為“購(gòu)買(mǎi)”的事件。而“購(gòu)買(mǎi)”事件同時(shí)也可以包含“品牌”、“價(jià)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》更多維度，才能更好地進(jìn)行接下來(lái)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。例如，注冊(cè)用戶(hù)ID、用戶(hù)等《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》3.業(yè)務(wù)請(qǐng)求可能出現(xiàn)失敗情況，導(dǎo)致和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)不上。例如，用戶(hù)點(diǎn)4.連續(xù)多次點(diǎn)擊可能造成多次上報(bào)。例如，當(dāng)用戶(hù)點(diǎn)擊注冊(cè)按鈕時(shí)，可能《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》2.業(yè)務(wù)請(qǐng)求已完成，對(duì)于常用的如注冊(cè)、訂單等數(shù)據(jù)基本都能和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)3.缺少前端相關(guān)屬性，例如操作系統(tǒng)、應(yīng)用版本、公共屬性等信息，可以一般對(duì)于重要的、與業(yè)務(wù)分析相關(guān)的數(shù)據(jù)，如注冊(cè)、訂單、發(fā)帖、評(píng)論等行2.業(yè)務(wù)請(qǐng)求完成后再埋點(diǎn)，對(duì)于注冊(cè)等需要和業(yè)務(wù)端比對(duì)的數(shù)據(jù)，一般比《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?一般的純前端交互行為，如下拉框選擇，按鈕點(diǎn)擊等，選擇在①處埋點(diǎn)即?業(yè)務(wù)行為多選擇在后端埋點(diǎn)，如評(píng)論、點(diǎn)贊、購(gòu)買(mǎi)、提交訂單、支付等行《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》3.5進(jìn)行數(shù)據(jù)打通H5、Web、公眾號(hào)、小程序等多端著力。但多數(shù)情況下，這些數(shù)據(jù)之間是割裂比如：獲得完整的用戶(hù)旅程；對(duì)比了解用戶(hù)在不同平臺(tái)上的使用情況，優(yōu)化用戶(hù)況下訪問(wèn)，也有可能在登錄情況下使用，也有可能在同一臺(tái)設(shè)備上登錄不同的帳《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》具體而言，跨平臺(tái)識(shí)別有兩種方法1）確定性方法識(shí)別2）概率論方確定性方法識(shí)別是利用用戶(hù)帳號(hào)體系中的數(shù)據(jù)資源，可以是系統(tǒng)生成的UserID，可以是手機(jī)號(hào)，也可以是郵箱，不同的產(chǎn)品情況略有差異，總之就是用Android的小程序上看了一個(gè)推薦，中午登錄了上網(wǎng)時(shí)間、WIFI、IP等等，通過(guò)機(jī)器學(xué)易觀方舟面向完整的用戶(hù)數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)多端用戶(hù)數(shù)據(jù)基于用戶(hù)的唯一標(biāo)識(shí)ID打通，并且可以實(shí)現(xiàn)任意指標(biāo)的下鉆，可以追蹤到用戶(hù)行為粒度的詳細(xì)數(shù)據(jù)?！稊?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》4.看數(shù)4.1數(shù)據(jù)可視化《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的一站式智能分析平臺(tái)可以提供50+不同種類(lèi)和形式的圖表，用戶(hù)過(guò)自定義報(bào)表的形式，根據(jù)自己的實(shí)際場(chǎng)景，擴(kuò)展出豐富多樣的可視化類(lèi)型。另《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》盤(pán)，它的展現(xiàn)形式也可以是一個(gè)數(shù)據(jù)大屏。一個(gè)成功的數(shù)據(jù)儀表盤(pán)，需要考慮4?鉆取。下鉆是通過(guò)在維級(jí)別中下降或通過(guò)引入某些維來(lái)更細(xì)致的觀察數(shù)據(jù)，《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?跳轉(zhuǎn)。鏈接功能不僅可以實(shí)現(xiàn)頁(yè)面跳轉(zhuǎn)，還可4.2數(shù)據(jù)分析的5種類(lèi)型情發(fā)生的原因，還有時(shí)候是為了預(yù)測(cè)分析可能會(huì)發(fā)生某件事情......在正式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，我們需要弄清楚方舟可視化看板（見(jiàn)圖4-6我們支持將采集的數(shù)據(jù)自定義可視化成線圖、柱《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》顧名思義，探索性分析的主要目的是探索，其最典型的應(yīng)用領(lǐng)域就是數(shù)據(jù)挖《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》4.3數(shù)據(jù)分析的方法：三板斧+雙股劍回到數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中，不管是產(chǎn)品迭代優(yōu)化分析，還是運(yùn)營(yíng)活動(dòng)分析這5種方法或者他們的交叉組合。易觀方舟將其總結(jié)為數(shù)據(jù)分析的三板斧和雙股趨勢(shì)分析（見(jiàn)圖4-8）可以說(shuō)是最基礎(chǔ)且最常用的數(shù)據(jù)分析方法。通過(guò)對(duì)有關(guān)指標(biāo)各期對(duì)基期的變化趨勢(shì)分析，分析該指標(biāo)的趨勢(shì)變化，從中直觀地發(fā)現(xiàn)問(wèn)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》月等時(shí)間維度描繪GMV的趨勢(shì)圖，這樣便可以很直觀地看到按照不同時(shí)間維度當(dāng)趨勢(shì)分析過(guò)于宏觀，那細(xì)分分析（見(jiàn)圖4-9）則是精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的必備，按例如，某品牌零售企業(yè)的GMV某天有明顯下降，那么我們就可以根據(jù)全國(guó)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》區(qū)，查看具體是哪個(gè)省級(jí)行政區(qū)的GMV有所下降。定位到具體的省級(jí)行政區(qū)對(duì)比分析（見(jiàn)圖4-10）是將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，分析差異并揭《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》本質(zhì)上歸因分析都是為了衡量和評(píng)估用戶(hù)觸點(diǎn)對(duì)總體4.4數(shù)據(jù)分析的11大模型《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》事件分析模型（見(jiàn)圖4-11）能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)用戶(hù)在不同平臺(tái)的用戶(hù)行為，通過(guò)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》渠道，即企業(yè)（產(chǎn)品）與用戶(hù)產(chǎn)生互動(dòng)的各個(gè)觸點(diǎn)，比如搜索引擎、社交媒《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》渠道分析模型（見(jiàn)圖4-13）通過(guò)定義基礎(chǔ)指標(biāo)和轉(zhuǎn)化指標(biāo)、選擇分析平臺(tái)、《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》Session，即會(huì)話(huà)，是指在指定的時(shí)間段內(nèi)在網(wǎng)站/一系列用戶(hù)行為的集合。例如，一次會(huì)話(huà)可以包含多個(gè)頁(yè)面瀏覽、交互事件等。訪問(wèn)次數(shù)、人均訪問(wèn)次數(shù)、總訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、單次訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、單次訪問(wèn)深?渠道來(lái)源分組：用以區(qū)分每次訪問(wèn)的渠道來(lái)源，僅適用于Web/H5/小程《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》支持多用戶(hù)分群之間的橫向?qū)Ρ?。同時(shí)在Session分析中，還支持按照日、周、?上個(gè)月做了一次產(chǎn)品迭代，如何評(píng)估其效果？是否完成了產(chǎn)品經(jīng)理期望完成?作為一個(gè)社交APP，在注冊(cè)后不添加好友和添加10《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》留存分析模型（見(jiàn)圖4-15）支持條件過(guò)濾和多人群的對(duì)比分析，后是否愿意回來(lái)使用你的功能，還可自定義初始行為和結(jié)束行為進(jìn)行功能留存分《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》為，促成最終轉(zhuǎn)化。此外，用戶(hù)本身可能還會(huì)通過(guò)搜索、內(nèi)容推薦等觸點(diǎn)獲取信也就是說(shuō)，在用戶(hù)轉(zhuǎn)化路徑上，站內(nèi)的眾多觸點(diǎn)都參與了對(duì)用戶(hù)的勸說(shuō)和引衡量和評(píng)估站內(nèi)的用戶(hù)觸點(diǎn)對(duì)總體轉(zhuǎn)化目標(biāo)達(dá)成（如訂單總金）：《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?位置歸因：按待歸因事件在轉(zhuǎn)化路徑上的位置分配轉(zhuǎn)化功勞，一般首次和末通過(guò)易觀方舟歸因分析模型（見(jiàn)圖4-17只需簡(jiǎn)單五步設(shè)置（定義目標(biāo)事《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》熱圖分析模型能夠用熱譜圖直觀呈現(xiàn)用戶(hù)在網(wǎng)站、H5頁(yè)面、APP上的點(diǎn)?點(diǎn)擊位置熱圖（見(jiàn)圖4-18用于展示用戶(hù)在網(wǎng)站上所有點(diǎn)擊的位置，聚有被大量點(diǎn)擊的重要按鈕或元素被放到了很少有用戶(hù)到《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?點(diǎn)擊元素?zé)釄D（見(jiàn)圖4-19展示可交《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?注意力熱圖（見(jiàn)圖4-21展示用戶(hù)在某個(gè)區(qū)域停留的時(shí)長(zhǎng)，停留時(shí)間越《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》將原有維度按照一定的數(shù)值區(qū)間進(jìn)行維度劃分，進(jìn)而分析每個(gè)維度區(qū)間的分布情時(shí)段分布、分析某類(lèi)特殊事件的發(fā)生次數(shù)分布、分析觸發(fā)某類(lèi)事件的用戶(hù)年齡分由此可見(jiàn)，分布分析主要針對(duì)的是數(shù)值型和日期型這兩類(lèi)屬性，如金額、年《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》分布、X事件的活躍時(shí)段分布、X事件的活躍天數(shù)分布、X值/人均值等分布。間隔分析（見(jiàn)圖4-23主要用于統(tǒng)計(jì)用戶(hù)從觸發(fā)指定的起始事件開(kāi)始到完成指定目標(biāo)事件之間的時(shí)間間隔。也就是說(shuō)主要提供從《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》環(huán)節(jié)很多，除了最終轉(zhuǎn)化率之外，需要關(guān)注核心步驟之間的轉(zhuǎn)化效率，尤其是注漏斗分析（見(jiàn)圖4-24是分析用戶(hù)使用某項(xiàng)業(yè)務(wù)時(shí)，經(jīng)過(guò)一系列《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》通過(guò)易觀方舟智能路徑分析模型（見(jiàn)圖4-25能夠打開(kāi)用《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》4.5案例：產(chǎn)品注冊(cè)數(shù)據(jù)分析《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》）：用戶(hù)進(jìn)行分群，了解用戶(hù)流失前行為以及用戶(hù)畫(huà)像，從而有針對(duì)性地開(kāi)展召回活易觀方舟是針對(duì)市場(chǎng)/運(yùn)營(yíng)/產(chǎn)品人員等對(duì)用戶(hù)行為分析和精益運(yùn)營(yíng)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?留存分析：是一種衡量用戶(hù)健康度/參與度的方法，可以深入了解用戶(hù)留存?用戶(hù)分群：用戶(hù)分群即將用戶(hù)標(biāo)簽化，把具有相同特征/行為的用戶(hù)進(jìn)行聚如短信通道，下發(fā)短信是否收到驗(yàn)證碼、產(chǎn)品是否出現(xiàn)bug導(dǎo)致用戶(hù)注冊(cè)失敗《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》5.1數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代優(yōu)化《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》了。比如在結(jié)算頁(yè)，有一個(gè)特別吸引人的推薦位，跟用戶(hù)正在購(gòu)買(mǎi)的東西高度交常規(guī)的波動(dòng)。但是用這個(gè)數(shù)據(jù)去驗(yàn)證購(gòu)物車(chē)改購(gòu)物袋的效果合適嗎？其實(shí)不太合前是有提升的，證明有些消費(fèi)者是真的被打動(dòng)了。將這兩個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)合（見(jiàn)圖5-2我們發(fā)現(xiàn)加入購(gòu)物車(chē)不支付的用戶(hù)因?yàn)檫@一改動(dòng)反而增多了，加入購(gòu)物車(chē)和《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》我們給加入購(gòu)物袋超過(guò)7天未支付的用戶(hù)發(fā)信息詢(xún)問(wèn)是否愿意把這個(gè)東西轉(zhuǎn)5.2Workflow（自動(dòng)化工作流）助力精細(xì)化運(yùn)營(yíng)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》上面提到的幾種情況，雖然我們最后的運(yùn)營(yíng)目標(biāo)一致，但用戶(hù)路徑卻極為復(fù)Workflow（自動(dòng)化工作流）作為復(fù)雜運(yùn)營(yíng)策略的精確執(zhí)行者，可以將復(fù)雜、3針對(duì)不同用戶(hù)群體設(shè)計(jì)不同階段的運(yùn)營(yíng)策略并自動(dòng)執(zhí)行。例如，針對(duì)新用戶(hù)《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》借助于Workflow（見(jiàn)圖5-4企業(yè)運(yùn)營(yíng)人員還能進(jìn)一步將已經(jīng)驗(yàn)證有效《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》品內(nèi)將它們分成了3部分，分別是用戶(hù)類(lèi)組件、觸達(dá)通道類(lèi)組件及條件判斷類(lèi)組進(jìn)行推送。運(yùn)營(yíng)人員只需將運(yùn)營(yíng)策略的思維導(dǎo)圖準(zhǔn)備好，便可根據(jù)提示快速完成《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》?設(shè)置后續(xù)觸發(fā)事件，依然從條件判斷類(lèi)組件中進(jìn)行拖拽，事件依然選擇為【支付訂單】，后續(xù)節(jié)點(diǎn)觸發(fā)條件為“否”，即20分鐘以后如果沒(méi)有觸發(fā)【支《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》作為易觀方舟智能運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品的重要功能——Workf5.3“量質(zhì)轉(zhuǎn)換點(diǎn)“提升用戶(hù)留存觀方舟客戶(hù)某智能健康硬件廠商的用戶(hù)次月留存數(shù)據(jù)為例（見(jiàn)圖5-9可以清晰地看到，當(dāng)用戶(hù)同步14次數(shù)據(jù)后，留存率明顯提升，實(shí)現(xiàn)了由量到質(zhì)的飛《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》行為（同步數(shù)據(jù)）+數(shù)字（14次是促成這次量質(zhì)轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。其）：?生鮮電商領(lǐng)域，當(dāng)用戶(hù)在前三月下單3-5次，或者半年內(nèi)下單6-10次如何尋找高留存量質(zhì)轉(zhuǎn)換點(diǎn)呢？易觀方舟總結(jié)了高留存量質(zhì)轉(zhuǎn)換點(diǎn)的6步《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》心任務(wù)是讓使用產(chǎn)品成為一種習(xí)慣；長(zhǎng)期階段：確保產(chǎn)品繼續(xù)為用戶(hù)帶來(lái)更大價(jià)值，升級(jí)現(xiàn)有功能或者推出全新功能相應(yīng)對(duì)未達(dá)到量質(zhì)轉(zhuǎn)換點(diǎn)的用戶(hù)細(xì)分分《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》月的留存是最高的；3月份新注冊(cè)用戶(hù)且支付過(guò)2次的用戶(hù)群，后期留存也較然后，通過(guò)綜合對(duì)比（見(jiàn)圖5-12雖然3月新注冊(cè)簽到7次（藍(lán)色線條）的后期留存較高，但3月注冊(cè)消耗積分3存上更穩(wěn)定?？紤]到事件的具體性質(zhì)，我們建議客戶(hù)同時(shí)將「注冊(cè)首月簽到7《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》隔時(shí)長(zhǎng)分析，發(fā)現(xiàn)高留存組用戶(hù)再一次消耗積分的間隔時(shí)長(zhǎng)中位數(shù)大致為2.8天?？蓢L試將3天作為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，在新用戶(hù)首次消耗積分后3天內(nèi)無(wú)消耗行為《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》6.數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)案例6.1幸福西餅幸福西餅最終選擇易觀方舟為其提供新零售業(yè)務(wù)的數(shù)產(chǎn)品及解決方案，并達(dá)成長(zhǎng)期合作關(guān)系。自合作以來(lái)，幸福西餅的新零售小程序《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全流程手冊(cè)》餅的分布式制作中心即可快速生產(chǎn)，覆蓋范圍內(nèi)2-5小時(shí)專(zhuān)業(yè)冷鏈