產品運營中的資料分析方法
導語：產品運營的日常工作中肯定是需要對於一些運營指標進行把控的。當面對雜亂無章的資料時，產品運營的小夥伴需要從不同的角度去分析產品的資料，進而得到有效的運營指導，對於產品運營工作的有效推進也是一個不小的貢獻。那麼什麼樣的資料分析方法才是合適的呢?今天小編給大家介紹一下。
第一、多維事件分析
所謂的多維事件，就是需要產品運營人員把使用者在產品的所有觸發的常規性動作進行拆解。以一個電商產品APP來說，使用者從下載、開啟、瀏覽、選定、支付等等，這些都叫做使用者事件，雖然每個用的習慣都是不一樣的，每種產品的業務流程也是不盡相同。但是同為網際網路電商產品，其操作步驟其實最多也就20來種，因此存在很多的共性。
多維事件分析
面對這些使用者事件，其實就是一個個資料埋點，產品運營人員可以根據自己的需要讓工程師埋點，並且在運營過後拉出自己需要的資料。
這裡舉個例子，菜頭先生曾經遇見過一個問題。就是分析一下最近網站支付情況的資料。總是發現最近支付的訂單在減少。在流量和提交訂單量穩定的情況下，支付行為的減少是不是在支付通道上出了問題。於是就把網站的支付通道拆解了一下，分成很多通道，並且埋點。經過一段相對穩定的運營之後，分析支付資料，發現拆解過的兩個支付通道存在明顯的變化，那麼這時候就需要繼續拆解、埋點拉資料，就會發現，每種支付通道在不同環境下的有效支付情況又是不一樣的。因此，我們針對一些薄弱的支付通道下薄弱的支付環境進行了改進。
第二、漏斗分析
其實這個對於很多產品運營人員來說是最常見的資料分析方法之一。一般是規劃產品資料埋點以後，拉出一段時間的`資料，透過同比和環比的方式，分析一下一段時間內產品來了多少人、有多少人瀏覽、多少人下單、多少人支付等等。透過對使用者拉新、留存、啟用、轉化的資料進行一系列分析，分析每一個階段的比例，這樣才能得出在哪些環節進行改進的策略，以期提高產品使用者的轉化率。
第三、A/B測試
當一個產品在設計階段時，總會面臨二選一的選擇。這個時候千萬不要拍腦袋就把事情決定了。因為，有時候拍對了是幸運，但是拍的不對絕對是災難。那麼如何才能更好的決策呢?這個就需要進行一個A和B的決策。
ab測試
舉個例子，當我們在設計產品push文案的時候一定會面臨著好幾種感覺都非常好的文案。但是到底哪種文案是最好的，是最令使用者滿意的，我們並不知道。因此，我們可以把兩種方案都用上。各挑選一半的使用者進行推送，看看到底哪個文案轉化率更好就用哪個。這就是我們通常說的A/B測試。二選一，不好決斷，拉出來溜溜就能決斷了。雖然有時候我們都不知道為什麼使用者會選擇這個，但是請記住使用者的選擇永遠都是產品得以發展的正確方向。
其實，針對資料分析的方式其實還有很多，比如留存分析、使用者畫像分析、行為序列分析等等。但是不管哪一種方式都是給產品把脈的一種方式，使用者是產品的生命力，因此在給產品把脈前，需要好好的給使用者把把脈。