這些都是本文作者在數(shù)據(jù)分析這條路上踩過的坑，作者進(jìn)行復(fù)盤與反思，供大家學(xué)習(xí)與參考。。

數(shù)據(jù)是產(chǎn)品的寶藏，數(shù)據(jù)分析就是產(chǎn)品設(shè)計中，挖寶藏的過程。

「數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計」的這一整套流程，可能是產(chǎn)品經(jīng)理在產(chǎn)品設(shè)計中最享受的部分了。而數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)源一般分為兩部分：一部分叫用戶行為數(shù)據(jù)，主要在APP的前后端埋點；另一部分，叫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，一般存儲在后臺數(shù)據(jù)庫。

這兩種數(shù)據(jù)，會隨著用戶的操作，源源不斷地產(chǎn)生。

比如：

筆者打開了某寶準(zhǔn)備買一把鍵盤，搜索之后，瀏覽了3頁商品，在某一頁商品的詳情里看到了鍵盤排行榜的入口。然后，發(fā)現(xiàn)排名第一的正是自己這款鍵盤，于是選型號、加入購物車，最后和本在購物車?yán)锏囊幌淝际咸K打水一起下單、支付，完成購買。

這一整套流程，筆者跳轉(zhuǎn)了8個頁面，進(jìn)行了8次點擊操作，觸發(fā)了n次信息流曝光，完成了一次電商線上購物流程，包括購物車收藏、訂單確認(rèn)、訂單支付等三個階段流程。

在這個流程中，前后端埋點會按時上報，在極少量損失的情況下，上傳到服務(wù)器并存儲在埋點數(shù)據(jù)表里。同時，筆者的訂單、交易、錢包、會員等相關(guān)數(shù)據(jù)，也因為這次交易的發(fā)生，做了相應(yīng)的變化。

APP的產(chǎn)品經(jīng)理，通過分析筆者這類用戶的行為數(shù)據(jù)，得出了以下結(jié)論：

• 用戶查看排行榜后，80%選擇對排行第一的產(chǎn)品進(jìn)行下單購買，15%選擇購買排名第二的產(chǎn)品，其它5%沒有發(fā)生購買。（行為數(shù)據(jù)分析）。
• 筆者在后臺被打上了高級用戶標(biāo)簽，這種用戶人數(shù)占活躍用戶數(shù)的30%，但貢獻(xiàn)了60%的交易額，同時這個標(biāo)簽群體的退貨率不到2%。（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析）。
• 84%的用戶在商品列表頁翻頁時，最多翻到4頁就選擇跳出，而最多翻頁的用戶，剔除極端異常數(shù)據(jù)后，一般是翻到10頁左右。通常搜索結(jié)果在10頁以上且發(fā)生購買的情況下，前五頁商品被下單的概率高達(dá)88%。（行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合分析）。

于是，產(chǎn)品經(jīng)理依照分析結(jié)論，按照產(chǎn)品優(yōu)先級，在下一個迭代中加入了「排行榜展示及詳情維度策略優(yōu)化」等需求，上線后新版本排行榜購買率提升1%，GMV同比新增0.02%。

以上就是數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計的理想流程，但要實現(xiàn)這種設(shè)計流程，可能需要整個研發(fā)團(tuán)隊的傾力協(xié)作去做好數(shù)據(jù)體系的搭建。這個過程往往費時費力，且有很多坑。

筆者總結(jié)了搭建數(shù)據(jù)體系過程中的三大常見難點，即：

1. 埋點流程及體系
2. 數(shù)據(jù)報表及后臺
3. 數(shù)據(jù)監(jiān)控及可視化

接下來我們將依次詳述。

一、埋點流程及體系

埋點是數(shù)據(jù)分析的底層設(shè)施。

但埋點不是憑空出現(xiàn)的，埋點往往是研發(fā)同事一個個做上去的，是有一定開發(fā)量的。同時，也需要大量的測試人力來驗證；否則，一兩個數(shù)據(jù)指標(biāo)埋點錯亂的話，后續(xù)的后果不堪設(shè)想。

那么有開發(fā)量，就代表有需求。

埋點的需求，一般來說是隨頁面需求走的；也就是說，通常不單單要做需求方案評審，還要做埋點評審。由數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，對每次有頁面變更需求的埋點文檔進(jìn)行評審。

埋點文檔，一般是隨需求文檔，由需求提出的產(chǎn)品經(jīng)理來撰寫，形式不限。但主要目的是能夠標(biāo)注清楚每一個點位的位置、上報邏輯、上報字段參數(shù)。

通常有頁面跳轉(zhuǎn)關(guān)系的，叫頁面埋點。即筆者點擊商品列表頁的商品圖片，進(jìn)入商品詳情頁，此時APP就要上報這個埋點，假設(shè)編號為P02。

這個埋點的意思是，筆者從編號為P01的列表頁，通過點擊商品圖片，跳轉(zhuǎn)到編號為P02的詳情頁。同時，上報字段包括商品的參數(shù)good_id。

這時通過上報的埋點數(shù)據(jù)，我們可以知道筆者從哪個頁面去到了哪個頁面，又查看了哪個商品，從哪個入口進(jìn)行下一步操作。

而APP內(nèi)不單單有頁面跳轉(zhuǎn)，還有同一頁面的操作和信息的曝光。

當(dāng)筆者在購物車頁面時，發(fā)現(xiàn)自己之前添加了一把鍵盤，但是沒有今天看到的喜歡，于是在購物車頁面選取那個鍵盤進(jìn)行了刪除。這個時候，就需要上報事件埋點，并攜帶被刪除商品的good_id及加入購物車時間等參數(shù)，假設(shè)埋點編號為C01。也就是說，在購物車頁面（假設(shè)為P03）下，有N個事件。其中，刪除事件的埋點編號為C01，上報時攜帶了刪除商品信息等字段。

在曝光方面，筆者在瀏覽商品列表時，并沒有把第三頁的商品看完，只看到了前三個，還有后3個沒有曝光在筆者的手機(jī)屏幕上。于是，在筆者手機(jī)屏幕停下的時候，一次曝光埋點被上報了，這次上報的商品信息僅包括3個商品，并不包括此頁面還沒有曝光的后三個。

以上我們分別講述了：埋點文檔，以及埋點文檔包括的頁面埋點、點擊事件埋點和曝光事件埋點。

通過規(guī)范埋點流程、定義埋點需求、完善埋點系統(tǒng)的方式，才能建立起一個APP進(jìn)行用戶行為數(shù)據(jù)分析的必要底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二、數(shù)據(jù)報表及后臺

和埋點需求一起確認(rèn)的，應(yīng)該還有報表需求，因為兩者是相輔相成的。

埋點是報表分析的基礎(chǔ)，而報表分析提供了埋點的思路和方向。一個產(chǎn)品功能往往承載了指標(biāo)提升的任務(wù)，比如上面說到的排行榜，可能是為了拉升下單轉(zhuǎn)化率。

而該目標(biāo)是否實現(xiàn)，是要靠數(shù)據(jù)報表來體現(xiàn)的。比如為了衡量排行榜的產(chǎn)品價值，我們可以搭建一個時間維度的報表，字段諸如：排行榜入口曝光量、排行榜引流其它商品量、排行榜跳轉(zhuǎn)購物車量、排行榜直接購買量等。

只要產(chǎn)品核心價值不變，往往上述需要定期分析的數(shù)據(jù)指標(biāo)就不會變。這個時候，做成報表就會節(jié)省很多重復(fù)工作，也更加方便跟產(chǎn)品之外的人來匯報，或發(fā)定期報表給關(guān)聯(lián)方進(jìn)行知會。

但報表并不是數(shù)據(jù)分析的全部，還有部分無法固化下來的內(nèi)容。比如，短期運營活動的數(shù)據(jù)、ABtest的數(shù)據(jù)、其它維度的靈活數(shù)據(jù)分析等。

短期運營活動的數(shù)據(jù)很好理解，一般都周期較短，可能加工成報表的開發(fā)時間比活動時間都長，故臨時手工支持即可。ABtest也一樣，有專門的ABtest分析系統(tǒng)，且動作偏過程化，沒有定論，不建議體現(xiàn)在報表中。

而其它靈活維度的數(shù)據(jù)分析，比如新增事件、位置調(diào)整等，就需要埋點分析后臺來支持，待方案穩(wěn)定落地后，再逐步提需求到報表中。

一般的數(shù)據(jù)分析后臺，比如天眼、神策等，這種平臺已經(jīng)把常用的分析方法和功能沉淀下來了。接入APP后，產(chǎn)品經(jīng)理可以在管理后臺快速上手進(jìn)行分析。

具體的分析維度，要根據(jù)目標(biāo)來定。比如內(nèi)部產(chǎn)品，可能不需要看留存等數(shù)據(jù)，更多需要關(guān)注漏斗轉(zhuǎn)化和性能，而C端產(chǎn)品，留存分析就重要一些。

三、數(shù)據(jù)監(jiān)控及可視化

除了分析，監(jiān)控和可視化也是很重要的。

數(shù)據(jù)監(jiān)控指的是，要定期跑一些數(shù)據(jù)看看，有沒有異常情況發(fā)現(xiàn)。比如，每小時跑一下排行榜打開的數(shù)據(jù)，如果排行榜人均打開次數(shù)10次左右，而某天有個別用戶單日打開100次，那可能是異常數(shù)據(jù)，要追查原因了?？纯词墙y(tǒng)計問題，還是機(jī)器刷量，再對癥下藥來解決。

可視化通常是在報表基礎(chǔ)上，更進(jìn)一步的表現(xiàn)形式。

通?？梢暬袔追N：表達(dá)一串操作的衰減情況時，通常采用漏斗模型；表達(dá)功能用量或關(guān)鍵數(shù)據(jù)時，通常采用線裝狀趨勢圖，來表達(dá)增減趨勢情況；分析渠道占比或其它橫向類比時，往往采用餅狀圖，這些都是最基本的可視化形態(tài)。

更高級的可視化應(yīng)用有很多，比如我見過的有動線系統(tǒng)。

動線起源于商業(yè)地產(chǎn)：在商場中，某一個顧客從入口到逛街到購買到出口的全流程，他行動的線路，就叫顧客動線。

依據(jù)對動線的分析，商場的每一個門店、每一個樓梯、每一個收銀臺的位置設(shè)置都有講究的，能夠最大化用戶體驗，最大化購物轉(zhuǎn)化率。

同樣，在APP中用戶也存在一定動線。比如用戶同樣完成一個購買行為，可能是通過列表頁-詳情頁-購物車-付款的動線，也可能是通過活動頁-詳情頁-直接下單-付款的動線。

如果能夠把這些動線通過可視化的方式展示出來，我們就可以看出動線之間的關(guān)系，以及每條動線的優(yōu)劣勢，從而跳脫出現(xiàn)有功能，而從整體規(guī)劃這個流程的最優(yōu)動線。

類似的可視化手段還有熱力圖，可以看到用戶在某一個頁面的點擊情況，從而分析出用戶的真實操作和我們產(chǎn)品設(shè)計的視覺引導(dǎo)之間的關(guān)系。如果存在偏差，可以有目的性地來調(diào)整視覺和交互。

總結(jié)

數(shù)據(jù)分析，是有范圍和目的性的；也就是說，一個團(tuán)隊要先有數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計的需求，才能培養(yǎng)起全員的意識，才能建立起數(shù)據(jù)分析和埋點的機(jī)制，才能建設(shè)好底層埋點等設(shè)施。

埋點的方式，根據(jù)頁面和場景的不同，采用最合適的方法，其核心是業(yè)務(wù)目標(biāo)或用戶行為目標(biāo)的反饋，要從產(chǎn)品價值進(jìn)行梳理。

通過報表、監(jiān)控和可視化，能夠洞察到產(chǎn)品運行中的機(jī)會點和優(yōu)化點，逐步走向最優(yōu)。

如果你作為一個產(chǎn)品經(jīng)理，想做好團(tuán)隊的數(shù)據(jù)分析工作，就從以上幾項入手吧。

希望能夠幫到你，感謝閱讀。

#專欄作家#

筆者先生，微信公眾號：產(chǎn)品之術(shù)，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。金融業(yè)資深產(chǎn)品經(jīng)理，對職涯規(guī)劃與個人發(fā)展有豐富經(jīng)驗，產(chǎn)品涉獵廣泛，ERP、金融領(lǐng)域較多。

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