從用戶進(jìn)入網(wǎng)站到瀏覽商品頁面，轉(zhuǎn)化率是40%；瀏覽商品到加入購物車轉(zhuǎn)化率是20%等，那要找出哪個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率最低，我們需要有對比數(shù)據(jù)。比如第一個(gè)，進(jìn)入網(wǎng)站到瀏覽商品，如果同行業(yè)水平的轉(zhuǎn)化率是45%，而我們只有40%，那說明這個(gè)過程，沒有達(dá)到行業(yè)平均水平，我們就需要分析具體原因在哪里，再有針對性的去優(yōu)化和改善。當(dāng)然，上面這是我們設(shè)計(jì)的一種理想化的漏斗模型，數(shù)據(jù)有可能是經(jīng)過匯總后得出的。而真實(shí)的用戶行為往往可能并不是按照這個(gè)簡單流程來的。此時(shí)需要分析用戶為什么要經(jīng)過那么復(fù)雜的路徑來達(dá)到最終目的，思考這中間有沒有可以優(yōu)化的空間。
這個(gè)是所有的產(chǎn)品經(jīng)理都必須要掌握的一個(gè)數(shù)據(jù)分析模型。AARRR（Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer）是硅谷的一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資人戴維 ? 麥克魯爾在2008年時(shí)創(chuàng)建的，分別是指獲取、激活、留存、收入和推薦。
如果單從數(shù)據(jù)表面來看，A渠道會更劃算，但實(shí)際這種結(jié)論是有問題的，用AARRR模型具體分析如下：
從這個(gè)數(shù)據(jù)中，可以看出iOS端每個(gè)月的用戶數(shù)在增加，而Android端在降低，總體數(shù)據(jù)沒有增長的主要原因在于Android端數(shù)據(jù)下降所導(dǎo)致的。那接下來要分析下為什么Android端二季度新增用戶數(shù)據(jù)在下降呢？一般這個(gè)時(shí)候，會加入渠道維度。
使用人數(shù)的多少還會受該功能外的很多因素影響，千萬不可只憑這一指標(biāo)判斷功能好壞，一定要結(jié)合下面的其他方面綜合評估。
衡量指標(biāo)：重復(fù)使用比例。即：第N天回訪的繼續(xù)使用新功能的用戶數(shù)/第一天使用新功能的用戶數(shù)。?
真實(shí)用戶行為軌跡往往比我們設(shè)想的使用路徑要復(fù)雜的多，如果使用的數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺可以看到相關(guān)數(shù)據(jù)，能引起我們的反思，為什么他們會這么走，有沒有更簡便的流程，以幫助我們作出優(yōu)化決策。
6. 如何發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進(jìn)的關(guān)鍵點(diǎn)
產(chǎn)品改進(jìn)的關(guān)鍵點(diǎn)，是藏在用戶的行為中。想要找到這些關(guān)鍵點(diǎn)，除了通過用戶調(diào)研、訪談等切實(shí)的洞察用戶外，在產(chǎn)品中設(shè)置相關(guān)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)記錄用戶的行為，觀察其行為軌跡，不能完全替代洞察用戶的行為，不過也可以有助于決策產(chǎn)品改進(jìn)點(diǎn)。操作步驟：
數(shù)據(jù)分析這個(gè)領(lǐng)域，需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，不僅僅只有我寫的這些，如果對數(shù)據(jù)分析很感興趣的小伙伴，也可以看看這兩個(gè)網(wǎng)站：網(wǎng)站分析在中國http://www.chinawebanalytics.cn
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來源|杜王丹（ID：besdwd）
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