随着“数据驱动产品设计”的理念被越来越多的公司所认可，越来越多的人认识到数据分析的重要性，数据分析也成为产品经理的一项必备技能。但是到我们在进行数据分析的过程中，总会存在一些问题，比如，我该关注哪些指标？指标太多我该如何通过这些指标获取我想要的结论？如何解读这些指标以便能够达到“数据驱动产品设计”？
1.确定数据指标
1.1、为什么要进行数据分析？
彼得德鲁克有句名言：if you can't measure it, you can't manage it.
当我们推出一个新的产品功能的时候，是否是符合用户预期的，是否是受用户欢迎，我们需要通过数据来说话。主观的认知总会有一些偏差，但是数据是不会说谎的。通过可量化的数据能够对新功能给予较为客观的反馈，从而驱动下一步的产品决策。
什么是好的数据指标？
- 比较性；
- 简单易懂；
- 是一个比率；
必须知道的五点：
（1）定性指标与量化指标。定量数据指的是那些我们跟踪和衡量的数字，比如电影的评分、PV，UV。定性数据指的是难量化的数据，比如在做用户访谈时问用户有什么棘手的问题。
- 定量数据回答的是“什么”和“多少”这样的问题，定性数据回答的就是“为什么”。
- 定量数据排斥主观因素；定性数据吸纳主观因素。
（2）虚荣指标与可付诸行动的指标。
当我们拿到一个指标，下意识地问自己：“依据这个指标，我将如何改变当前的商业行为？”如果回答不了这个问题，那么这个指标就很有可能是一个虚荣指标。
8个需要提防的虚荣数据指标——
1）点击量；／／随便什么网站，只要上面可点的东西多，这个数字都会很高
2）页面浏览量（pv)
3）访问量：你的100访问量究竟来自于1个访问了100次的用户，还是100个访问了1次的用户？它无法指导行动。
4）独立访客数：只能显示有多少人访问了网页，却不能告诉你这些人在页面上做了什么，他们为什么停留？是否离开了？
5）粉丝／好友／赞的数量；
6）网站停留时间；
7）收集到的用户邮件地址数量；
8）下载量
（3）探索性指标与报告性指标
（4）先见性指标与后见性指标
先见性指标可用户预测未来。比如投诉量这个数据指标，如果投诉量增加，很有可能更多的客户会停用你的产品或服务，作为一个先见性指标，客户投诉还能帮你深入了解产品和服务的真实状况，分析投诉量上升的原因，然后解决问题。
后见性指标能提示问题的存在。比如用户流失，不过等到你有机会收集数据，找出问题，往往为时已晚，已流失的用户不会再回头，但是可以通过分析问题避免新的流失。
（5）相关性指标与因果性指标
发现相关性可以帮助你预测未来，而发现因果关系意味着你可以改变未来。但仅仅关注单一的关联而不追溯因果关系会导致错误的决定。相关性很好，因果性更佳。有时候，你只能找到一些相关性，但你永不应停止寻找因果性。
测试是精益数据分析的灵魂。通常，测试就是通过市场细分、同期群分析或A／B测试来比较两个样本的不同。
市场细分：就是一群拥有某种共同特征的人。共同特征可以是：使用火狐浏览器、喜欢去餐馆前先预约、喜欢在晚上访问网站等。如果发现“使用火狐浏览器”群体的购买行为明显少于其他群体，你可以通过进一步测试找出背后的原因。
同期群分析：比较的是相似群体随时间的变化。产品会随着你的开发和测试而不断迭代，这就导致在产品发布第一周就加入的用户和后来才加入的用户有着不同的体验。
A/B测试：假设其他条件保持不变，仅考虑体验中的某一属性对被试用户的影响。
多变量分析：同时改动产品的多个方面，看哪个与结果的相关性最大。
补充：A／B测试——只有用户流量巨大的大型网站（如微软必应、谷歌）能对单一的因素（如链接颜色、网页速度）进行测试并迅速得到答案。如果没有庞大的用户流量，你将需要测试很多因素。这可能包括网页的色调，触发用户行为的链接文字，图片效果等。
2、精益数据分析方法
- step1:结合当前的商业模式和创业阶段，选择一个希望改进的KPI，并为该KPI确定一条准绳；
- step2:找出提升这一KPI的方法；
- step3:根据实施对数据指标进行测试；
- step4:根据数据测试结果，作出决策。
2.数据分析框架
2.1戴夫·麦克卢尔的海盗指标说：AARRR模型
“海盗指标”这一术语由风险投资人戴夫·麦克卢尔创造，得名于五个成功创业关键元素的首字母缩写。麦克卢尔将创业公司最需要关注的指标分为五大类：获取用户（Acquisition）、提高活跃度（Activation）、提高留存率（Retention）、获取营收（Revenue）和自传播（Referral），简称AARRR。
2.2增长引擎说
在《精益创业》一书中，埃里克·莱斯提出了驱动创业增长的三大引擎，它们都有各自对应的关键绩效指标（KPI）。
2.3 精益创业画布
2.4 增长金字塔
2.5 长漏斗
它是一种分析方法，能够帮你理解你最初是如何获得客户的注意力的，以及客户从最初得知该网站到发生你所期望的行为（例如完成一次购物、生产一些内容、分享一段信息）的全过程。通常，对整个漏斗全阶段的监控要求，在起始阶段向数据中注入一些用于跟踪的特征，这样，用户在你的网站中走到哪儿，你就能跟踪到哪儿：当下的许多数据分析方案包都可以做到这点。此外，相重叠的流量源可以体现特定平台对转化率的影响。
3. 第一关键指标OMTM
对于数据分析而言，我们需要聚焦于能够指导实践的数据信息——如你的KPI这些核心数据上进行跟踪和分析。如何让自己保持注意力在产品的核心数据上，让自己在正确的时间树立正确的目标，用正确的方法做正确的事情。第一关键指标（OMTM）就是一个很好的方法。
第一关键指标，就是一个在当前阶段高于一切、需要你集中全部注意力的数字。在问题验证阶段关心客户众生价值并没有什么意义，但当你接近产品与时长契合的时候，它可能就是你的专注点。
理由：
- 回答了现阶段最重要的问题
- 促使你得出初始基线并建立清洗目标
- 关注的是整个公司层面的健康
- 鼓励一种实验文化
4. 商业模式
Q1:商业模式是什么？商业模式是让人们做你希望他们做并能使你从中获利的事。
Q2:为什么要了解商业模式？因为你的赚钱方式决定了你应关注的指标。
商业模式的共同特征：
- 目标都是增长(更多的商品、更多的人、更频繁、更多的钱、更有效率）
- 增长的源泉是三大引擎中的一个
商业模式拼接书：
我们可以将商业模式归为6大类——电子商务、SaaS、免费移动应用、媒体网站、UGC、双边市场。
4.1. 商业模式一：电子商务
4.2. 商业模式二：SAAS
4.3. 商业模式三：免费移动应用
4.4. 商业模式四：媒体网站
4.5. 商业模式五：UGC
4.6. 商业模式六：双边市场
5、创业阶段的划分
对于创业公司而言，所选商业模式以及能够证明假设相当准确的相关证据，要远比商业计划书重要得多。
判断所处商业模式通常十分简单，但判断所处创业阶段则要复杂得多。每家创业公司都必须经历多个阶段的磨练。磨练过程从发现问题开始，历经解决方案的创造及其有效性的核查，并以口碑营销以及资金的筹集结束。移情、黏性、病毒性、营收和规模性等阶段与其他精益创业倡导者所建议的内容十分相似。
5.1移情
即要确定好解决的问题和对应的解决方案，验证问题是否存在，还有用户会不会为你的产品买单。
- 如何验证问题：
1.问题足以让人感到困扰： 这里的第一关键指标是痛苦程度，可以给痛苦程度打分
2.有足够多的人感到困扰： 这里有自上而下和自下而上两种方式
3.他们已在试图解决这一问题：问题得到验证后，接下来就要验证解决方案
- 如何验证解决方案：
即设定最小可行性产品
5.2黏性
黏性的最终目标是留存率，具备一定的留存率，才能证明用户是能够持续用你的产品，所以需要迭代最小可行性产品
开发功能前七问：
1.这个功能有什么帮助
2.你能衡量这一功能的效果吗
3.功能开发多久
4.这一功能是否会使产品变得太复杂
5.这一功能会带来多大的风险
6.这项功能有多创新
7.用户说他们想要什么
5.3病毒性
病毒性指用户与他人分享你的产品或服务，分三种类型：
1.原生病毒性：根植于产品内部，作为产品的使用功能存在
2.人工病毒性：一种迫于外力的存在，往往是一套奖励系统
3.口碑病毒性：源自于满意用户的交谈，与你的产品或服务无关
需要关注的指标：传播系数：每位现有用户能够成功转化的新用户数，传播系数一般大于1，就是效果比较好的。
5.4营收
营收阶段的核心指标是客户获取成本和客户终身价值。需要做到客户终身价值大于客户获取成本。
5.5规模化
营收阶段证明的是商业模式，规模化阶段证明的是市场的大小。
总结：模式+阶段决定你跟踪的指标
6. 数据指标的底线
电商：刚开始转化率通常为2%～3%，如果达到10%就已经很不错了。
SaaS ：客户销售收入增长为每年20%就不错了。
免费移动应用：下载大小需要在50MB以下。
媒体网站：广告点击率达到0.5%～2%是正常的，低于0.08%就有问题了。
用户生成内容：平均每日网站停留时间达到17分钟，说明用户黏性好。
没有基准的时候，可以参考以下的来：
流失率低于2.5%；媒体网站或用户生成内容模式，日均停留时间达到17分钟；少于2.5%的人参与内容互动；65%的用户会在安装90天内停止使用移动应用。
