互联网数据分析的目的

互联网数据分析的目的

窃以为在做任何事之前、之中或之后，都应当思考目的。不同阶段的思考或许并不能带来新启发，但总能明确方向，坚定信心。

发现捷径

产品是一种工具，是连接用户需求和解决方案的通道。

初创产品与艺术创作有一种共性：即创作者本身无法预见其结果。所谓品牌影响力或口碑，只是一种有效的营销手段，但产品在个人端的价值并不能准确把握。所以好产品并非开篇即做到了100分，而是能在短时间内，迅速发现最佳方向，制定策略，灵活性是前期的生死博弈重心。

产品的高灵活性体现在以下几方面：

1）发现最符合通道方向的用户及问题；

2）为此类用户提供解决问题的最快捷径；

3）在这一赛道上做到最好最强，形成竞争壁垒。

由于互联网产品具有边际成本可随着用户量不断降低的属性，我们可以看到各类产品在满足用户某一点需求之后，会以此为基础，开发新功能，拓展新群体，提升边际收益。于是，单个产品具备了解决问题的多个通道——

但不管通道是一还是多，最主要的还是提供捷径；为用户提供的捷径越多，产品的价值就越大。

在互联网产品中，用户行为数据分析是发现捷径的不二法门。

有效的数据分析应当做到构建用户画像、搭建功能使用模型、提升转化率。

构建用户画像

构建用户画像解决的问题是，谁在用我们的产品？

要回答这个问题并不难，通过长期与用户的直接沟通一般都能得到大概结论。但还需要考虑其来源和去向，如此才能形成一个大致完整的用户画像，包括：

1）新增用户：这群新来的人长什么样；

2）活跃用户：这群忠实粉丝长什么样；

3）流失用户：走掉的人又是长什么样。

这里的“模样”往往与产品本身的市场定位有关。在此不作列举。

构建用户画像，潜层次还有一个问题是，除了他们，还有谁能用我们的产品？

搭建功能使用模型

这里需要解决的问题是，产品具体有哪些功能。与用户画像结合就可以得出，某个功能模块具体是什么人在用，用了多少？

在此惯用的手段是在产品的关键路径进行数据埋点，通过动态的比较分析得出用户对某些产品功能的使用偏好。功能使用模型并不像它的名字这般复杂，它可以是一个简单的流程图，甚至一句话。目的无非是在探究：

1）使用频率高的功能为何而高？

2）使用频率低的功能为何而低？

3）有没有更好的解决方案？

提升转化率

有形之物皆有终结之日。我们所做的一切不过是让终结来的慢一点，或灿烂一点。产品亦然，其生存离不开一个核心指标，即“北极星指标”。

“North Star Metric” 北极星指标，又叫做“OMTM” One metric that matters, 唯一重要的指标。

之所以叫北极星指标，是因为这个指标一旦确立，就像北极星一样，高高闪耀在天空中，指引着全公司上上下下，向着同一个方向迈进。

纷繁复杂的数据分析，最终都导向提升关键指标，让无序的流量慢慢凝聚成朝着一个方向前进的力量，为我所用。否则产品设计都是一场纸上谈兵，只足以为后人闲谈也。

在任何时候，数据分析都是为了让产品更好地活下去。在任何一个阶段都如此。

写到这里，忽然想起杜工部的“会当凌绝顶，一览众山小”，感觉这句话也可以理解为：关注最重要的领域，其他纷纷扰扰于我如小山浮云。