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分析產(chǎn)品數(shù)據(jù)時需要注意哪些坑？

回答者@凱撒follwer：

我就說點我對數(shù)據(jù)分析的整體認識。

其實在之前的“游戲數(shù)據(jù)分析”的帖子里面我就已經(jīng)提到了分享會中對于數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)，錯誤的將使用AARRR這類‘高逼格’的模型來造成一種為了數(shù)據(jù)分析而分析的誤區(qū)。其實在做數(shù)據(jù)分析之前，要搞清楚兩點：Why和How。

之前在國外的論壇中有看到關(guān)于數(shù)據(jù)分析的細分，英文單詞是segmentation，Segmentation的原意是分割。怎么理解呢？試想想，當(dāng)大量的數(shù)據(jù)擺在面前是無非直接去分析的，能夠做的就是細分。明白這一點之后，我們來從Why 和 How 上來簡單說說。

Why

無論是談業(yè)務(wù)，講解好的商業(yè)模式，還是做產(chǎn)品，會伴隨一個簡單的問題：這個商業(yè)模式、業(yè)務(wù)的客戶群、產(chǎn)品是哪些？（如：遠近聞名的Uber的主要用戶是哪些？）好的回答會給你說，我的業(yè)務(wù)主要是分B2C、C2C；再好一點的答案會給你說：“根據(jù)我對市場的研究，我主要做B2C的市場，我的客戶主要會集中在群體A以及群體B，我的商業(yè)模式會對不同的群體有不同的運作方式”。如：Uber的主要市場是在一線城市，主要細分市場集中在中高端出租車（出行服務(wù)），主要客戶細分為服務(wù)提供方：私家車車主；服務(wù)受眾：針對需要更便捷的出行服務(wù)人群。這些都是數(shù)據(jù)反映出來的結(jié)果，越多的數(shù)據(jù)，能夠得到越多的信息。

從受眾的角度來看，把市場一層一層剝開：市場> 市場細分> 用戶細分> 用戶

從運營角度來說，在數(shù)據(jù)分析之前，先要了解市場細分，而做的細致，則是對每一個顧客有定制化營銷。而對于任何一家公司來說，如何將這個認知的過程做好，則是這個生意／商業(yè)模式的關(guān)鍵。而“細分”（segmentation）很好地從一個相對可控的維度，給予我們決策者／執(zhí)行者足夠的”認知“去進行商業(yè)決策。這里需要強調(diào)的是，公司是用“細分”還是客戶定制化營銷，并不是對立的關(guān)系，完全是根據(jù)公司發(fā)展的進度和客戶的需求來的。舉個例子，還是拿我最為熟悉的知乎說事兒，知乎現(xiàn)在從戰(zhàn)略上來，用客戶細分解決那些“大V”問題，類似這段時間的版權(quán)改版 － 針對大V／內(nèi)容貢獻者這個segment的加強；類似知乎日報升級 － 針對普通用戶／非用戶segment的改進。

How

談數(shù)據(jù)分析，必然要從統(tǒng)計學(xué)的角度扯扯。

從統(tǒng)計學(xué)的角度來說，這是分類問題。而從分析的角度來說，涉及兩個方面：

在迫不及待跳到用什么各類高端模型（比如AARRR模型，我真不是故意的，這個確實是個例子）之前，先來確定我們的數(shù)據(jù)分析的目標(biāo) 其實說白了是對用戶做判斷：

現(xiàn)有用戶 -- 現(xiàn)有用戶是？喜歡啥？怎樣的消費習(xí)慣？所有用戶里面，哪些最值錢？etc...

潛在用戶-- 潛在客戶在哪？他們的喜好？我們要通過什么渠道獲??？獲取成本是多少？etc...

這類問題，嘴上說起來是簡單的，但是實際上，建立這樣的用戶需要很系統(tǒng)的定量分析和定性分析，根據(jù)你對用戶的了解而提供對應(yīng)的服務(wù)即是一種：產(chǎn)品的思維。這也就是為啥我覺得很多大型公司都會對部門進行細分：數(shù)據(jù)分析部，產(chǎn)品研發(fā)部，市場部。對指定新產(chǎn)品從整個發(fā)展線上去定位，然后再去做運營。

對于現(xiàn)有用戶和潛在用戶的了解，有如下方式：

了解你的商業(yè)模式：是零售類的重復(fù)性銷售還是會員制度，還是其他（類似金融產(chǎn)品的銷售云云）。

了解你的商業(yè)目的：

• 當(dāng)前產(chǎn)品的定位產(chǎn)品

• 產(chǎn)品這個發(fā)展模式的定位

• 僅僅根據(jù)數(shù)據(jù)（財報）體現(xiàn)出來的通過不同的精準營銷手段來提高短期收益

• 提高用戶活躍度

• 了解你的用戶基本行為

關(guān)于用戶基本行為一點，是現(xiàn)在大數(shù)據(jù)分析的最為直接的目的。而實現(xiàn)這個這個往往會通過很多小的項目（也就是經(jīng)常提到的跨部門協(xié)作的體現(xiàn)）來不斷完善。我了解到的是根據(jù)RFM分析（Recency，F(xiàn)requency，Monetary）來分析，來了解你的用戶都是些什么人，有什么消費習(xí)慣，他們對營銷活動的反應(yīng)如何，反饋率是多少。根據(jù)大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計的結(jié)果，來制定你的商業(yè)計劃。利用數(shù)據(jù)模型，比如k-means cluster，等等去分類你的已有客戶，看看他們基于某一個指標(biāo)來分類，因為我的商業(yè)目標(biāo)是為高利潤的客戶提高更好的服務(wù)，降低這個客戶群的流失率，增加交叉銷售的成功率（cross-sell rate）。

為啥要扯這些呢？因為很多數(shù)據(jù)分析的坑，都是這些具體的數(shù)據(jù)細分開始就錯了。

比如，從市場這個起點開始就錯了，沒有搞清楚這個數(shù)據(jù)是否能夠?qū)@個市場能有好的分析性和預(yù)測性。這是一個鏈條，從一開始的錯，會一直錯到最后。而數(shù)據(jù)分析的邏輯是很嚴密的，如果你沒有意識到你的起點就是錯的，那么錯誤的分析會讓你走入“只求短利益”而忘記產(chǎn)品持續(xù)發(fā)展的重要性，這也是為什么很多做手游的公司，一再投入分析數(shù)據(jù)，運營，但是產(chǎn)品的效果總是不好。

再者，用戶的流失率表面上可能是運營不到位而在營銷手段上輸給競爭對手而導(dǎo)致的。如果做一個關(guān)于“產(chǎn)品的各個功能滿意度的調(diào)查”，會發(fā)現(xiàn)，大量的用戶流失是因為你的產(chǎn)品沒有持續(xù)發(fā)展的產(chǎn)品設(shè)計，而不是營銷上給用戶“恩惠”少了而流失，雖然營銷的失敗也能夠?qū)е掠脩舻牧魇В遣粫写罅康牧魇У默F(xiàn)象出現(xiàn)。

我們做數(shù)據(jù)分析是為了改善產(chǎn)品，從而給用戶更好的產(chǎn)品體驗，本質(zhì)是要對用戶的進行進行深度分析，然后結(jié)合現(xiàn)有產(chǎn)品的特點，去改進，這才是數(shù)據(jù)能說話的要義。

PS：當(dāng)問題出現(xiàn)后，能從“數(shù)據(jù)分析的坑”這個小點，看到這個面的影響，才能更好的解決問題。