數據雖不能說明全部問題，卻是你做決策的重要支撐以及評估功能好壞的重要指標。
數據分析的類型很多，與不同場景下的同一個產品需求類似。我主要從以下幾個方面總結一下，更多是為了自己記錄翻閱，如果能給大家一丟丟幫助也是很好的。
功能交互數據分析
競品調研
UGC數據
KPI數據指標
功能交互數據分析
功能交互數據是比較細節的數據分析，能直接反應功能的好壞以及交互流程是否如預期。好壞和預期的標準都是依據自己設計這個功能的目標。
1.依據需求目標確定數據統計需求
舉個栗子，產品增加了視頻內容，最開始設計視頻功能是為了豐富內容的多樣性，且視頻多媒體類比圖文更好解決用戶問題。所以最直觀的方式就是看視頻的播放量、點擊率。
再比如交互流程優化，目的是想通過交互流程的優化提升點擊率。所以在此目標下，需要看現有的流程每一步的轉化情況，那么每一步的統計參數都要加。栗子：分享一篇文章，用戶的流程如下圖，每一步都可能導致用戶分享失敗，到第三方軟件時我們沒法控制，但我們可以控制前面以及分享完回產品的流程，就需要在每一步加埋點參數。不同公司埋點計數方式不同，有用第三方、自己加參數解析日志等等。
2.分析方法：轉化漏斗
功能交互類的分析效果好壞主要用的就是轉化漏斗，栗子依然是分享，可看哪步流失多，也可看是否減少步驟。比如很多網站或APP由原來的統一分享按鈕變為分享渠道直接暴露，減少步驟一定是可以提升轉化率的，因為每一個步驟都會有流失。
舉個轉化漏斗的圖
競品調研
競品的數據情況獲取主要是以下幾種方式：搜集資料、可通過技術手段獲取、估算
1.搜集資料
公開的非公開的，能打聽到的。因為這種比較麻煩，所以一定要耐心。
我的一般套路是①google、百度、搜狗；②然后找財報、刷知乎、脈脈；③熟人打聽；④臥底。
①搜索的query要注意，多換幾個詞避免歧義。比如想要微博的數據，直接搜微博數據一般結果都是導航網站等，所以可以試試“微博數據報告”，就會發現有微博數據中心的官方報告等，后面可以直接找到這里看。
②財報、知乎、脈脈等。財報比較官方，當然數據也是人家想讓你看到的；知乎脈脈等這種互聯網聚集的地方可以刷刷看是否有小道消息。
③熟人打聽。動用人脈，非常敏感的數據不要直接問，可通過其他數據估算。
④臥底。我同事曾經去競品用戶群臥底，還是獲取了比較多的用戶數據情況噠。
2.技術手段獲取
我們組產品小哥跑過知乎的大V用戶情況，還有測試小哥跑過今日頭條的相關數據，有些數據是可以獲取到的。不過我代碼太爛沒這技能，但是我可以提需求給技術呀，哈哈哈。
再或者搜索引擎的公司，是可以跑出自己搜索下各個產品的點出情況的，依據這個也可以獲取到很有用的數據噠。你要相信開發小哥哥總是能幫你想到辦法的。
3.估算
從產品首頁展示的數字進行估算，不過這個需要經驗，比如寫一篇1000字的文章大概多久，多少作者能達到這種規模。估算的數據誤差相對較大，但實在沒有數據時可做參考。
UGC數據
UGC全稱User Generated Content，用戶貢獻內容/用戶原創內容。主要關心的數據就是貢獻內容用戶總數、貢獻內容總數、人均貢獻內容、新增貢獻內容用戶數，這些數據也是衡量運營工作的指標。
這些數據的分析也都是使用同比、環比來看趨勢，可以方便我們查看如果內容量降低，及時發現原因并通過手段維持拉新增長。
KPI數據
KPI數據很重要很重要很重要，因為這是你一季度、半年、一年的奮斗目標，所有的工作計劃都圍繞著KPI進行。有條件的話可以讓技術同學將重點KPI數據做成日報，每天早上發你郵箱。
1.數據日報
數據日報是將你想要看的各種數據匯集在一起，方便提升產品工作效率的一種方式。除了各類數據項的當天數據，還需要增加對比前一天、前一周、前一月等增加下降的比例，這樣才能有效分析。
2.流量（PV、UV、留存率）
大多數產品應該都是這兩項，PV和日活躍用戶數，APP應該還會有留存數據。這是最能直接反應網站或APP的情況，也是全年提升的目標。APP的UV就是日活躍設備數，網站的則是cookie。
PV、UV主要分析幾大項：
①外部來源渠道，通過拆解來源渠道分析哪種上升哪種下降、哪種還可以提升拓展
②站內循環，栗子：相關文章等
留存率更多的是與push推送相關，好的push可以大大提升留存率（push相關后面單獨寫總結，畢竟做APP時最折磨我的就是它了....）
3.廣告收入
時刻關注變現，有了錢錢才更有話語權。
主要關注項：收入錢錢、各廣告位CTR、RPM、廣告物料返回率
CTR高能證明廣告位置以及廣告相關性較好
RPM，可用來估算廣告的價值以及我們接入后的收益
廣告物料返回率，只有返回了物料我們的接入才有效
最后，每一種數據都是需要趨勢圖對比之前的趨勢的，這樣才能看出是否有提升，是否有下降，從而分析原因。每天早上來先看數據基本上是每一個產品的習慣了，不只是為了自己產品好，當領導問起來時，你也會不發慌。
