產品運營數據分析驅動增長框架模型總結

本文是關於數據分析驅動增長的模型框架的總結，用一張表把數據分析驅動增長相關目標和方法進行呈現和總結， 希望對你的產品建立運營數據分析工作有幫助和參考。

1 背景

對於任何一個新產品從市場調研，痛點分析，產品定位，MVP產品設計和產品實現後，業務增長和商業價值增長將作為團隊的核心任務，增長的方法除了和客戶保持高頻和有效的溝通進行產品優化和價值挖掘以外，建立匹配的科學的數據分析體系是保持產品增長的高效的手段之一。

表格整理截圖信息如下：

如上內容是個人在工作中對於數據分析驅動增長的目標以及方法的整理，不足之處，歡迎一起討論指正。

2 產品數據分析準備

產品在建立數據分析體系之前，產品本身的要有相對清晰的市場定位、核心痛點解決業務流程實現，包括客戶群和市場容量的預估、競品分析等動作，這樣產品運營數據分析的業務體系才有基礎的方向和目標。

舉例：一款針對中小企業的在線營銷宣傳H5的工具產品。

客戶對象：中小企業。核心痛點：企業在營銷宣傳時製作在線宣傳冊的繁瑣、費時。市場預估：中小企業在企業營銷宣傳，有多少企業會使用在線宣傳營銷工具，不同類型的企業在在線營銷時支出的成本每年/每季度是多少，可以參考一部分的外部分析數據，比如易觀數據、互聯網開放數據分析 平台等。競品分析：類似的產品的市場和營銷情況，核心賣點，市場容量，市場佔比等等，找到合適自己的差異化的產品賣點。

根據上面的分析找到合適自己的差異化賣點，並尋找自己相應的種子客戶群。

3產品數據分析驅動增長的目標明確

在互聯網的比較流行的數據分析驅動增長的 AARRR模型 已經比較成熟，貫穿整個產品生命周期，具體的細節不詳述。

在這裡需要說明的是，數據分析 AARRR增長模型是一套工具方法論，但是我們不能忘記我們的數據分析的起點和初衷：產品/市場，業務持續增長（商業價值的持續變現以及客戶價值的平衡）。

在產品生命周期中建議的核心關注指標：

產品的成長初期時：重點關注用戶激活率、和留存率，求質量。等待經歷若干個周期迭代後，慢慢保證高留存率後。產品成長爆發期時：重點關注用戶獲取率 和留存率，求高效增長。產品口碑爆發期時：重點關注傳播推薦，嘗試病毒式增長。產品成熟收割期時：重點關注用戶增加收入 和 留存率，求客戶價值和商業價值變現的平衡。

當然在上面的產品生命周期中，我們需要不斷觀察數據，並保持和客戶的高頻溝通，並及時了解市場中競爭對手的變化和客戶需求的變化，根據市場和產品的變化調整產品策略、運營策略。

4 產品數據分析驅動增長的方法說明

產品數據分析驅動產品增長的原則：數據分析必須以業務場景和業務目標為起點，業務決策作為終點，數據本身是沒有意義的，數據比對分析和挖掘才有價值。

（1）數據分析的模式和方法：

單項分析：趨勢洞察、渠道歸因、鏈接標記、漏斗分析、熱圖分析、分群分析、A/B分析、留存分析組合分析：針對某個細分點，進行多維度組合分析。比如對於某功能、某頁面做留存、轉化、活躍分析。用戶場景分析：時間、地點、需求。 舉例：1、早上上班路上 2、用戶合約快到期時專題分析：用戶體驗分析 、產品問題分析、銷量增長分析等建模分析：流失預警分析、用戶激活分析、付費決策分析等

（2）數據分析的內容和分類：

以用戶行為中心：用戶行為事件、渠道、產品功能點擊、事件分析、用戶場景分析、用戶行為軌跡、頁面流、路徑分析、活躍用戶分析、用戶分群、用戶分層、用戶細查、用戶決策模型。以流量訪問為中心：PV、UV、跳出率、訪問深度、停留時長、熱點圖、頁面升降榜、頁面頻道流轉、用戶訪問地域、訪問終端、訪問來源、新老訪客、活躍度等。以用戶生命周期為中心：新用戶、激活用戶、活躍用戶、衰退用戶、流失用戶，分析各個人群的數量，分析對應的關於產品、用戶行為、轉換、留存、註冊相關等分析。以用戶分群分層為中心：按照新用戶、使用用戶、活躍用戶、付費用戶、高價值貢獻付費用戶分層，按照年齡、地域、消費能力、習慣、進行分群。分析各個人群的數量，分析對應的關於產品、用戶行為、轉換、留存、註冊等相關分析。產品體驗數據分析：功能活躍比、核心轉化功能分析、產品體驗分析報告（市場、客戶需求、產品功能結構、交互體驗、意見和建議），用戶產品和功能體驗調研報告。（主觀的想法和建議，可以做數據分析支撐和A/B 測試）。業務運營數據分析：業務目標達成分析和總結、活動轉化效率評估、軟文閱讀和分享次數分析、活動策劃分析等。技術運營迭代分析：需求上線成功率、上線時長、需求響應時長、迭代周期、頁面響應速度、上線後bug數、頁面功能穩定性等。

5 產品數據分析驅動增長的工具和平台建議

對於上面的分析方法目前對於BAT等一線互聯網公司有自己的內部大數據中心，支持營銷、運營、產品的數據分析工具支撐。對於中小型成長型企業或者傳統行業，建設一套完整的數據分析的工具支撐平台成本大、耗時長，建議使用第三方的免費或付費的工具平台。

對於第三方數據分析的工具平台主要分為兩類：

以流量為核心第三方數據分析平台：GA、百度統計、友盟統計等（部分功能需要付費）。以用戶行為為核心第三方數據分析平台：Growing IO、諸葛 IO、神策IO等（需要付費使用）。

以上工具平台均支持WEB、H5、移動客戶端 統計，平台排名不分先後，僅供參考，團隊根據自身情況合理選擇使用第三方還是自己建設數據統計分析平台。

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