奶妈级教程｜如何做好数据分析前置工作

通过数据，可以发现许多深层的问题，从而优化产品决策。那么，怎么才能做好一次好的数据分析工作呢？作者详细阐述了数据分析的前置工作，提出了一些方法和建议。

本文将由两个方面诠释我对数据分析准备工作的理解：数据指标定义+数据收集。

这两个东西本身有关系吗？

有的。

数据指标的定义决定了数据收集的范围和目的，而数据收集的维度要和数据指标息息相关。

这两个东西和数据分析有关系吗？

有的。

数据指标定义了你数据分析目的（数据分析往往是为了提升某个数据指标或降低某个数据指标，发现潜藏问题、寻找潜藏机会），而数据收集则给数据分析提供了基础。

先介绍一下这两个名词的定义。

数据指标：对当前业务有参考价值的可统计数据。

我们来理解一下这句话，数据指标对于产品而言就是说什么数据能衡量你们业务的好坏？什么数据对于你们产品是十分重要的？比如用户数、订单数、销售额、浏览数。数据指标可能有一个或多个没有固定约束，依据业务需求定义。

如果你们的产品业务较为简单，一个业务指标足以说明问题，定义一个足以。

数据收集：用户行为所产生的结果都值得被收集，但是他的主要目的是以业务为导向收集体现业务情况的数据。

数据收集是一项很主观的行为，收集的粒度和收集频率都与产品特性有关，在本文中将介绍数据收集的方法（由业务出发和由功能使用情况出发）。

介绍了他们的定义，那么在具体项目中他们应该如何制定？

定义数据指标的两种方法 1. 确认模块或产品特性：确认与模块特性相关的关键指标

市面上的产品或功能基本能用以下几个模块进行划分，大家在使用时可进行相似归类，套用这个模版。

1）内容：内容类型产品主要关注用户使用时长和频次。

常用指标：浏览数、浏览时长、内容互动情况（弹幕、评论、点赞）

2）社交：社交类型产品主要关注用户与用户之间的关系密度（紧密、多少）、和用户活跃程度。

常用指标：发布量（社区使用）、互动量、关系密度（关注用户数、发送消息数）；

3）工具：工具类型产品主要关注用户使用频次和使用完成度。

常用指标：使用量、频次、流程达成率（目标产品的用户流程较为简单，查看用户是否完成整个流程）；

4）交易：交易类型产品主要关注用户交易规模和整个交易流程的转化率。

常用流程：详情页转化率（核心场景转化率）、金额（总交易规模）、客单价、复购率；

Tips：做竞品分析的时候，可用同目的的功能放在一起对比指标数据。

如你们平台的内容模块每天大约新增100篇文章、有30人阅读、平均文章的评论量为30条。

对手每天大约新增500篇文章、有30人阅读、平均文章的评论量为2条。

说明在内容创造或内容更新频率上，对手远高于我们平台；但是在用户粘性或者用户对内容的认可度上，我们更高。因此，我们需要提高平台的内容创造能力和内容的打开率。

2. 确认核心业务：确认体现核心业务健康程度的指标

使用场景：业务简单、单一，或制定综合指标时可适用。

其实上面的指标定义方法可以涵盖大多部分使用场景，但是如果你是为你们平台制定一个总指标的时候，那就需要用核心业务确认总指标。

确认核心业务的方法：平台靠什么盈利。

举几个比较常见的例子：

平台靠用户浏览广告进行盈利，核心业务卖广告，体现核心业务健康情况的关键指标为平台流量。

平台靠售卖商品进行盈利，体现核心业务健康情况的关键指标为GMV总销售额。

平台靠售卖会员进行盈利，体现核心业务健康情况的关键指标为会员用户量。

这种方法确认的指标较为笼统，可作为公司公用指标进行使用，各个部门根据该指标进行拆分。

如公司今年的关键指标为会员用户量；

运营对应指标-每月新增用户**人；

产品对应指标-每月留存用户保持在总用户的**%；

销售对应指标-每月用户购买会员订单为**单；

这种定义数据指标的适用场景较少，大家可以主要学习第一种确认数据指标的方法。

数据收集的方法