數據分析方法總結 |《精益數據分析》讀書筆記

隨著「數據驅動產品設計」的理念被越來越多的公司所認可，越來越多的人認識到數據分析的重要性，數據分析也成為產品經理的一項必備技能。但是到我們在進行數據分析的過程中，總會存在一些問題，比如，我該關注哪些指標？指標太多我該如何通過這些指標獲取我想要的結論？如何解讀這些指標以便能夠達到「數據驅動產品設計」？本文結合埃里克·萊斯的《精益數據分析》這本書，結合自我思考，闡述精益數據分析方法，後續會給出案例進行方法的實踐。

1、為什麼要進行數據分析？

彼得德魯克有句名言：if you cant measure it, you cant manage it.

當我們推出一個新的產品功能的時候，是否是符合用戶預期的，是否是受用戶歡迎，我們需要通過數據來說話。主觀的認知總會有一些偏差，但是數據是不會說謊的。通過可量化的數據能夠對新功能給予較為客觀的反饋，從而驅動下一步的產品決策。

2、精益數據分析方法

step1:結合當前的商業模式和創業階段，選擇一個希望改進的KPI，並為該KPI確定一條準繩；

step2:找出提升這一KPI的方法；

step3:根據實施對數據指標進行測試；

step4:根據數據測試結果，作出決策。

商業模式和創業階段決定了你所關注的數據指標——

不同的商業模式關注的數據指標是不同的，比如一個電子商務平台和一個UGC平台所關注的數據指標是不同的，電子商務平台更關心購買轉化率，UGC平台更關心用戶活躍度內容輸出的頻次。

不同創業階段公司所關心的數據指標也是不同的。比如在創業早期階段，更關心的是如何獲取用戶，讓用戶使用你的產品；而當獲取到一定的用戶量並且保持了一定的活躍度後，這個階段關心的就是營收，如何賺錢。

當確定了KPI之後，需要為這個KPI設置一個目標值，來衡量是否達成預期結果，這個目標值就是準繩——

準繩的獲取有兩種方式：（1）自主設定目標值；（2）參考行業基準值。

當制定方案去實施，已檢測是否達到預期的結果或去驗證預期的假設時，涉及一些數據測試方法，比如我想改進註冊頁面的轉化率，改進的方案是調整註冊按鈕的位置，我如何知道註冊按鈕是放在頁面左側轉化率高還是放在右側轉化率高？這時可能就需要用到A／B測試方式了。

後續篇章對「商業模式」、「創業階段」、「數據指標」、「數據測試方法」分別進行細緻闡述。

3、商業模式

商業模式是什麼？商業模式是讓人們做你希望他們做並能使你從中獲利的事。

為什麼要了解商業模式？因為你的賺錢方式決定了你應關注的指標。

我們可以將商業模式歸為6大類——電子商務、SaaS、免費移動應用、媒體網站、UGC、雙邊市場。

每類商業模式應關注的指標

4、創業階段的劃分

對於創業公司而言，所選商業模式以及能夠證明假設相當準確的相關證據，要遠比商業計劃書重要得多。

判斷所處商業模式通常十分簡單，但判斷所處創業階段則要複雜得多。每家創業公司都必須經歷多個階段的磨練。磨練過程從發現問題開始，歷經解決方案的創造及其有效性的核查，並以口碑營銷以及資金的籌集結束。移情、黏性、病毒性、營收和規模性等階段與其他精益創業倡導者所建議的內容十分相似。

5、關於數據指標的二三事

5.1什麼是好的數據指標？

（1）好的數據指標是比較性的。比較在不同的時間段，用戶群體，競爭產品之間的表現，可以更好的洞察產品的實際走向，本周的用戶轉化率比上周高比用戶轉換率2%更有意義。

（2）好的數據指標是簡單易懂的。如果人們不能很容易地記住或討論某指標，那麼通過改變它來改變公司作為會十分困難，

（3）好的數據指標是一個比率。僅僅查看幾個比例就能夠對一個極公司的基本狀況作出判斷，你也需要幾個這樣的比率為自己的創業公司打分。

5.2想要找出正確的數據指標，有5點需要牢記於心

（1）定性指標與量化指標。定量數據指的是那些我們跟蹤和衡量的數字，比如電影的評分、PV，UV。定性數據指的是難量化的數據，比如在做用戶訪談時問用戶有什麼棘手的問題。

定量數據回答的是「什麼」和「多少」這樣的問題，定性數據回答的就是「為什麼」。

定量數據排斥主觀因素；定性數據吸納主觀因素。

（2）虛榮指標與可付諸行動的指標。

當我們拿到一個指標，下意識地問自己：「依據這個指標，我將如何改變當前的商業行為？」如果回答不了這個問題，那麼這個指標就很有可能是一個虛榮指標。

比如「總註冊用戶數「就是一個虛榮指標。這個數字只會隨著時間增長，它並不能傳達關於用戶行為的信息：他們在做什麼？是否對你有價值？他們中的很多人可能只是註冊了一下，就再沒有使用過。

8個需要提防的虛榮數據指標——

1）點擊量；／／隨便什麼網站，只要上面可點的東西多，這個數字都會很高

2）頁面瀏覽量（pv);／／

3）訪問量；／／你的100訪問量究竟來自於1個訪問了100次的用戶，還是100個訪問了1次的用戶？它無法指導行動。

4）獨立訪客數；／／只能顯示有多少人訪問了網頁，卻不能告訴你這些人在頁面上做了什麼，他們為什麼停留？是否離開了？

5）粉絲／好友／贊的數量；

6）網站停留時間；

7）收集到的用戶郵件地址數量；

8）下載量

（3）探索性指標與報告性指標

（4）先見性指標與後見性指標

先見性指標可用戶預測未來。比如投訴量這個數據指標，如果投訴量增加，很有可能更多的客戶會停用你的產品或服務，作為一個先見性指標，客戶投訴還能幫你深入了解產品和服務的真實狀況，分析投訴量上升的原因，然後解決問題。

後見性指標能提示問題的存在。比如用戶流失，不過等到你有機會收集數據，找出問題，往往為時已晚，已流失的用戶不會再回頭，但是可以通過分析問題避免新的流失。

（5）相關性指標與因果性指標

發現相關性可以幫助你預測未來，而發現因果關係意味著你可以改變未來。但僅僅關注單一的關聯而不追溯因果關係會導致錯誤的決定。

舉個例子——在加拿大，冬季輪胎的使用率和交通事故的減少量是一對相關數據。人們會在寒冷的冬季換上更軟的冬季輪胎，而夏天是交通事故的高發季。這是否以為著我們應該要求加拿大的司機一年司機都裝著冬季輪胎？當然不是，因為軟輪胎在夏天的剎車性能很差，會導致事故量增加。所以，冬季輪胎的使用率和交通事故的減少量之間的相關性，可以幫助我們預測未來，但是對於決策的價值則有限。

在加拿大夏天交通事故增加的例子中，酒精消費量、新手司機數量、白晝變長和暑假等因素與交通事故增加具有一定的因果關係。通過對因果關係的分析，確定調整策略。

相關性很好，因果性更佳。有時候，你只能找到一些相關性，但你永不應停止尋找因果性

5.3、第一關鍵指標（One Metric That Matters)

數據是龐雜的，數據的形式可能是無規則、無組織的，甚至有的單一的數據並沒有實際的意義。我們日常所做的大部分數據統計工作只是將數據進行統計和存儲，以供日後需要所用。

而對於數據分析而言，我們需要聚焦於能夠指導實踐的數據信息——如你的KPI這些核心數據上進行跟蹤和分析。如何讓自己保持注意力在產品的核心數據上，讓自己在正確的時間樹立正確的目標，用正確的方法做正確的事情。第一關鍵指標（OMTM）就是一個很好的方法。

第一關鍵指標，就是一個在當前階段高於一切、需要你集中全部注意力的數字。在問題驗證階段關心客戶眾生價值並沒有什麼意義，但當你接近產品與時長契合的時候，它可能就是你的專註點。

6、數據測試方法——市場細分、同期群分析、A/B測試和多變數分析

測試是精益數據分析的靈魂。通常，測試就是通過市場細分、同期群分析或A／B測試來比較兩個樣本的不同。

（1）細分市場：就是一群擁有某種共同特徵的人。共同特徵可以是：使用火狐瀏覽器、喜歡去餐館前先預約、喜歡在晚上訪問網站等。如果發現「使用火狐瀏覽器」群體的購買行為明顯少於其他群體，你可以通過進一步測試找出背後的原因。

（2）同期群分析比較的是相似群體隨時間的變化。產品會隨著你的開發和測試而不斷迭代，這就導致在產品發布第一周就加入的用戶和後來才加入的用戶有著不同的體驗。

假設你經營著一家網店。你每月能獲取1000位新客戶，他們每人都會買一些東西。如下圖所示前五個月中平均每位客戶帶來的營收。

從這個表格中，我們是否可以看出網店的生意究竟是日益紅火還是每況愈下？這並不容易回答，這個表格中，新客戶和5個月前註冊的老客戶的數據是混在一起的，沒有對比新客戶和老客戶的表現。

我們調整為根據用戶在網店上的「店齡」來劃分數據。如下表所示：

根據表2，我們可以看出，前幾個月中用戶變現的疲軟表現已經損害到了網店營收指標的總體狀況。1月份的同期群首頁消費了5美元，然後逐月遞減，到第五個月消費0.5美元。不過，隨著網站的發展，新客戶的首月話費有顯著增長，接下來的消費下降趨勢也有所緩解：4月份的同期群在首月消費8美元，次月消費7美元。

如果只看錶1，網店的發展似乎進入了瓶頸，但經過同期群分析得出，實際上網店正在茁壯成長。而且，我們還明白了值得關注的關鍵數據：在首月註冊消費後，客戶消費的遞減量。

（3）A／B測試和多變數測試：

A／B測試：假設其他條件保持不變，僅考慮體驗中的某一屬性對被試用戶的影響。

多變數分析法：同時改動產品的多個方面，看哪個與結果的相關性最大。

A／B測試看似簡單易行，實則有一個軟肋——只有用戶流量巨大的大型網站（如微軟必應、谷歌）能對單一的因素（如鏈接顏色、網頁速度）進行測試並迅速得到答案。如果沒有龐大的用戶流量，你將需要測試很多因素。這可能包括網頁的色調，觸發用戶行為的鏈接文字，圖片效果等。

7、案例分析

暫時沒有找到一個比較合適的案例，後續如果有好的案例會更新

8、數據分析框架

這部分介紹書中提到的一些數據分析方法，在我們的實際工作中也會有一些參考作用

8.1戴夫·麥克盧爾的海盜指標說（AARRR）

「海盜指標」這一術語由風險投資人戴夫·麥克盧爾創造，得名於五個成功創業關鍵元素的首字母縮寫。麥克盧爾將創業公司最需要關注的指標分為五大類：獲取用戶（Acquisition）、提高活躍度（Activation）、提高留存率（Retention）、獲取營收（Revenue）和自傳播（Referral），簡稱AARRR。

8.2埃里克萊斯的增長引擎說

在《精益創業》一書中，埃里克·萊斯提出了驅動創業增長的三大引擎，它們都有各自對應的關鍵績效指標（KPI）。

8.3阿什·莫瑞亞的精益創業畫布

8.4肖恩·埃利斯的創業增長金字塔

著名企業家、市場營銷家肖恩·埃利斯提出的創業增長金字塔模型，能夠切實地幫助企業住著眼於創業公司在找到產品與市場契合點之後該如何增長。

8.5長漏斗

它是一種分析方法，能夠幫你理解你最初是如何獲得客戶的注意力的，以及客戶從最初得知該網站到發生你所期望的行為（例如完成一次購物、生產一些內容、分享一段信息）的全過程。通常，對整個漏斗全階段的監控要求，在起始階段向數據中注入一些用於跟蹤的特徵，這樣，用戶在你的網站中走到哪兒，你就能跟蹤到哪兒：當下的許多數據分析方案包都可以做到這點。此外，相重疊的流量源可以體現特定平台對轉化率的影響。

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