诸葛io孔淼：如何用数据洞察用户行为，驱动产品决策？
清晰自己用户的真实行为与属性是必不可少的，诸葛io创始人告诉你如何运用工具挖掘用户行为信息。
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大家好，我是诸葛io孔淼，很高兴和大家分享：《今日数据分析的经典方法与案例》。
笔记侠：诸葛io，是一款基于用户洞察的精细化运营管理工具，以用户跟踪技术和简单易用的集成开发方法，帮助移动应用的运营者们挖掘用户的真实行为与属性，可以将其用于iOS、Android应用及网站。
数据的决策过程是先产生想法，再到构建产生产品、衡量产品，然后进行数据分析，最后进行学习，这是一个循环的过程。我们可以在很多地方使用它。
如果你是一个创业者，你一开始的时候一定是有自己的想法，然后你把这个想法构建成一个产品，接下来发布这个产品，通过数据衡量产品的发展情况，从而迭代、优化产品。如果你是一个产品经理或者运营经理，你卖产品做活动时，首先提出想法与假设，然后把它构建到运营的过程中，分析用户的行为倾向。这就是把想法变成产品的过程。当然更重要的是后面的衡量和学习，把它变成产品或者变成一个活动，同时你还要观察市场的表现。
对于一些创业公司，判断出自己的关键指标，并不是那么容易。因为有时候你也没法确定自己的商业模式，你还在不停地修改自己的商业模式，并且一直在寻找正确的产品和目标客户。因此对于创业公司而言，之所以进行数据分析，是为了在资金耗尽之前，能够找到正确的产品和市场方向。那么，什么是一个好的数据指标呢？
好的数据指标能带来你期望的一个变化。数据指标分为虚荣指标和价值指标。虚荣指标包含点击量、PV访问次数、UV/DAU、下载量；价值指标包含比率、可比较性、简单易懂、价值引导。
好的数据指标，特点在于：
第一，具备比较性：如果没有比较性，你是无法衡量的；
第二，简单易懂：如果你不能很容易地记住和讨论这个指标，讨论的时候还需要思考半天，也发挥不了用处；
第三，比率清晰明了：会计和金融分析师查看这个比率，就可以对公司的基本情况作出判断，因此你需要一些这样的比率为自己的创业公司打分。
同时比率的特点是：
A、可操作性强、具备引导性：以开车为例，仪程表透露的只是一些具体的信息，而只有速度才能告诉你当前的信息状况，以及是否需要调整自己的速度确保按时到达，并且比率是天生的比较性的指标；
B、用于比较各种因素间的相生相克，就是正相关和负相关：同样以开车为例，单位时间内行驶的旅程和速度比例显示具有关联性，开得越快，行驶的里程就越多，收到的罚单也就越多。这个比率，可以帮助你决定你是否应该超速。
如果创业公司的某个产品采取免费的增值模式，同时拥有免费和收费的两个版本，公司面临的选择是：在免费版的过程中尽量提供丰富的功能吸引新用户，还是将这些功能保留到收费版本中，以促成用户为高级功能付费呢？这两种方法各有利弊：如果免费版功能丰富，则不利于销售的增长，如果免费版的功能过于简单，则不利于新用户的增加。因此，这个时候需要一个结合二者的数据指标帮助自己理解，考量产品的改动对公司的整个业绩会有怎样的影响，否则你可能会片面地增加销售额，牺牲新用户的增长。
那怎样找一个好的数据指标呢？以Airbnb上门专业摄影服务为例，假设专业摄影可以提高订单量，便以人工接待式摄影小规模测试效果，结果订单量增长了2~3倍，验证了假设，从而确定关键指标为每月的专业照片拍照量，在上面投入更多的资源，获取增长量。因此，它设定了价格指标和价值指标，这就是它在摸索中得到一个可理解，并且能改变它行为的一个好的数据指标。其实这就是所谓的虚荣指标，虚荣指标看的是PV和DUV。
我们经常看的是用户的增长率，它表明的是公司新用户的增长速度，第二个是转换趋势，能够分析自己的转化趋势是否比较好。比如O2O类电商，分析月均购买率的时候，就是分析UV、DUV，它反映的是人与购买时间正常相关的一个行为，反映用户购买习惯和使用情况。分析弃买率反映的是产品的购买优化程度、实际经营情况、产品使用情况。
这是一个用户的生命周期模型。在过去的互联网，基本上都是流量用户的收入，产品基本上是一个黑盒子，我们应该怎么样寻找自己价值指标、虚荣指标？这个时候，你不能只盯住一个市场，核心在于产品上用户的操作购买行为，先量化，后口碑优化。
因此，你需要一个AARRR的模型，不管用户是从什么地方被你吸引过来的，都叫“用户获取”，而用户获取完之后，接下来就打破很多指标的非价格性。过去只是因为用户打开应用，我就认为用户下载了我的应用，其实这时候我们需要做一些更加深层次的行为，衡量核心用户。
获取用户之后，落地业务，有了活跃用户之后，我们就要关注是否可以留存，留存下来之后关注用户是否愿意主动传播，最后关注是不是由用户产生收入。这样的一个过程可以让我们详细了解一个用户的生命周期。你要思考怎么样让客户成交，分析用户，了解用户需求，从进入到你的产品开始，到触及一些核心业务的过程中找到一个关键点，分析价值指标。
如何应用这个分析模式呢？
第一，过去我们应用百度统计或者国外一些统计产品工具做数据分析工作的时候，它们给的只是产品的大概情况，一个高度的汇总报告，它们不会跟踪你的用户，不能跟踪一个人的使用行为情况。因此，你必须得选择一个适合自己的工具，开发一个工具监督用户使用的生命周期。
第二，我们跟踪一个用户，我们不再需要以前的什么页面、apq这些，我们需要的是asktion。我们要了解产品的整个功能组合，我们要知道用户在功能里的流向。比如：电商的核心价值是购买，其浏览商品、搜索、活动页、分类，都是引导用户产生购买行为，这就需要电商了解哪一块用量最多，哪一块几乎没有引导力，没有引导力的我们要优化。
产品使用细节主要是用户活跃和留存分析，从活跃与留存的问题决定细节分析优先级。留存反映的是整体用户的实际访问情况，你需要关注的是用户有没有持续打开你的应用，这些用户有没有持续触发你的一些核心功能，通过核心功能的触发，然后分析用户；
第三，流失人群是定位问题的关键，完成参与漏斗的的人群是定位优势的关键。核心用户分为状态级别、过程级别，不管是过程级别、用户级别，始终是基本用户，流失的人其实往往就是在这一过程当中。
第四，传播是病毒式增长的核心，留存优化后，关注分享优化。
1、漏斗转化
到底哪些可以称之为漏斗？其实漏斗是个过程分析，因为每一步都有损失，所以就像一个漏斗一样。漏斗分析的是流程，在产品运营中会有很多设想用户完成的流程，将流程的每一步拆解，找到转化率最低的步骤，定位流失人群。当然我们要看的是有步骤性的一些数据，这个时候在我们的产品应用、网站过程中，就有一个留存问题。比如，你看书只选择内容型中的漫画图书，这其实就是一个漏斗，你要找到这帮人的共性；
我们的核心就是找到流失的原因，分析漏斗流失之后的去向，寻找他们的共性和特点。比如，你会发现可能他们真得不感兴趣，你得分类，可能有些人是因为体验感不好，有些人是因为视觉效果不好就离开了，只留下真正感兴趣的人。这就是一个典型的漏斗过程。
2、自定义留存
传统留存是选定一批用户后，观察用户有没有持续“打开应用”，自定义留存是选定一批用户后，观察用户有没有持续进行某种“自定义行为”。比如，你的产品加了一个模块，需要判断有没有访问、使用价值，这时候就要观察访问过的人有没有持续访问。有些人只是看模块的点击率，但其实点击率是一个欺骗性很高的数据，比如今天的点击率很高，但是每次点击的都是新用户，证明没有老用户用它，也就是可能存在标题吸引人，点击进去之后却没有实际内容，用户从你这进去之后就都流失掉了。因此，你现在增加一个核心模块的时候，是要用数据来衡量他，这就是留存问题。
3、人群细分
人群细分是指通过一些客观存在的环境条件进行市场细分。人群细分指的是全体用户。我们需要关注某些用户的特点。做产品的时候，你应该清楚哪些人是你的核心用户。比如你的产品是轿车，你应该观察选择产品的用户特点，观察他们的共同点，通过差异对比，发现问题。另外也可以找几个有价值的客户，看他们是否有重叠性。这时候要找到你的核心，找到客户的使用情况，对比其它热门的使用情况，最后分析留存价值。
4、同期分析
如果没有同期群的情况下，在互联网这些迭代过程当中，这些用户的消费条件就是一边衰减，在衰减的时候，老用户的一些特性或者时间性，会影响新用户的使用，这个时候我们要注意很多这种同期群的情况。因此，我们要帮助用户正确认识自己的一个价值，在自己平时工作的时候一定要加入同期群。
5、精益周期
精益周期，就是一开始提出优化目标，寻找方法，通过数据分析流失用户特点和找到优质用户特点。倘若没有数据的话就提出假设，优化产品，再小范围测试产品的受欢迎程度，从而衡量结果，使产品规模化。
数据分析其实是这样的一个流程：
1、发现问题，确定核心指标，做好预期、整体框架，分析对比预期，同时分析用户获取、用户留存、传播与收入的数据；
2、定位潜在的问题，提出假设，找到不符合预期的指标，跟踪过程，利用漏斗进行分析，查找流失人群的行为分布；
3、解决问题，定位潜在问题，提出假设后开始测试，观察指标变化，反馈决策方案，不可行的话继续探索假设，可行的话就进行规模化应用。
最后，我想说是：创业公司其实是一种组织，其存在的目的就是寻找可规模化和可重复的商业模式。商业模式代表的是规模化和可重复性，而我们一直在说的一件事是探索你的业务时，一定要衡量价值指标，然后衡量规模化和重复的增加方法，也就是针对你所选择的价值指标，不停地去探索找到自己的一个方法，达到自己的所期望的。
谢谢大家。
笔记君：面对如此好的实操型干货，只想说太烧脑，我特地又去找了孔老师在知乎上回答的一篇文章，让大家加深理解，点击阅读原文即可查看。
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