我的朋友老曹，居然用数据工具搞了这么多事

在没有数据驱动意识的情况下，产品、运营工作遇到问题没办法用数据做分析比较，做出解决方案的效率很低。而通过数据分析则能很好解决渠道、运营和产品方面的问题，提升业务、提高了获取数据的效率。

老曹刚去的这家互联网电商创业公司，在使用数据方面还处于原始时代，平时看个数据，还要数据分析师频繁地从数据库中拉取数据。由于他们是一个创业公司，没有足够的人力和精力自建大数据分析平台，所以在评估了市面上各种相关产品的接入难易度、产品体验、数据准确性、数据稳定性等方面后，老曹选择了友盟+移动统计（U-App AI版）这款产品作为公司的数据分析平台。

刚来公司的时候，老曹就给大家普及了大数据的重要性以及大数据在业务上的应用，各业务同事都对大数据及数据产品充满了期待和兴趣，一听说老曹通过友盟+移动统计（U-App AI版）建立起了公司的大数据分析平台，都跑过来一瞧究竟，看看能不能解决自己在工作中面临的问题。

负责用户增长的妹子昭君，由于最近背了用户增长的KPI，一直被压得喘不过气来，又不知道如何下手，所以跑到老曹身边，一脸期待地看着老曹。

“老曹啊，这个季度老板给我定了要实现10W的用户增长，可是我现在一点思路都没有，我可怎么办啊？”

“首先，让我们来看一下你每次投放的渠道带来的用户质量是什么样的。”

渠道活跃用户对比

“我们打开基础看板-渠道分析-渠道列表页面，拿新增用户这个指标来看，A渠道的要明显高于B、C、D三个渠道；再依次看一下各个渠道活跃用户、活跃用户启动次数、平均单次使用时长、平均日使用时长、次日留存率等数据，我们发现A渠道带来的用户质量也要明显好于B、C、D三个渠道，这说明A渠道给我们带来了高质量的用户。

而看看D渠道，用户的次日留存仅仅9%左右，单次用户使用时长更是只有60s，说明这个渠道的用户质量太差了。这个渠道是不是在做一些类似积分墙之类的这种形式啊，用户单纯是为了刷积分或者收入来下载使用我们的App……”

“接下来是智能拉新，基于友盟+的全域画像洞察高潜用户特征，智能输出人群策略、媒体策略并基于智能投放系统实时优化，实现对高价值用户的精准拉新。”

友盟+移动统计（U-App AI版）智能拉新

 “简单来讲就是你在U-App AI版圈定一波目标用户，然后可以把这些用户同步到广点通之类的投放平台，然后你可以根据推广计划针对这些人群进行定向投放，是不是很流畅，是不是很方便？”

“我之前都是在广点通拍脑袋选一个标签投放，现在感觉之前的方法简直太粗暴了，那我应该怎么用呢？”

“这个功能需要提前让研发哥哥们帮你把SDK都集成好了，同时现在接入了广点通和今日头条两家媒体，你可以直接使用。”

“老曹，你真是太厉害了，感觉这个月的KPI有希望了。”昭君在一阵惊喜中跑回了自己的工位。

老曹刚坐下喝了一口水，这时候产品经理玉环又跑过来向老曹抱怨。

“老曹，老板总是觉得我们产品的支付转化率太低了，用户进来不买东西，造成收入太低了，这样公司迟早会垮掉的，可是我又不知道是哪里的问题，应该怎样优化产品功能。”

“关系到公司生死存亡的大事，我们可不能轻视啊，既然你不知道哪里有问题，就让数据来说话。用户在我们的App上是会留下足迹的，例如用户会经过“注册->查看商品详情页->加入购物车->支付”这个页面流程，所以分析支付转化率的问题，就变成了分析这个流程中用户在各个环节转化率的情况。而U-App AI版正好提供了这个功能，可以通过基础看板中的功能使用模块下的页面访问路径来查看，让我们先看一下支付环节的用户访问路径。”

用户支付环节相关访问路径

“这个数据是用户在流程的访问路径的数据情况，用户在注册完后选择商品的10%转化率已经很高了，这主要是因为我们是刚起步，要是在大型电商公司，那么大量的商品，千分之一万分之一都是有可能的。第二步到第三步的转化率实在是太低了，用户加入购物车的比率太低了，我来看一下你的产品设计吧。”

用户访问路径优化产品体验

老曹体验了从商品详情页到加入购物车的环节。

“呃，在商品详情页我怎么没找到购物车的入口啊，”

“购物车在最下面……”玉环仿佛意识到了产品的问题。