day 46 数据分析提升（3）——专题分析

好的专题分析有三个特征：

有目标：紧贴项目 KPI；

有节奏：2~3 周时间输出一份完整报告；

有闭环：所有的报告都说人话，做人事。

比如今日头条 App 新用户留存专项为例来看下这三个特征。

项目背景：2015 年今日头条 App 新用户次留、7 留（7 日留存）与竞品相比，留存均低于 5% 绝对值，并且新用户流失速度要高于竞品，因此要在数据分析基础上，产品运营优化，提升用户留存 5% 绝对值。

这是项目的一个背景，有了项目背景后分析师应该怎么做，主要分为三个阶段：

第一阶段：新用户留存整体分析

目的：摸清数据现状，同时找到若干切入点。

关键点：不要太注重细节，该过程讲究报告产出的时效性，让其他人员感受到分析师的存在。

在一个项目里会有产品、运营、研发，这些岗位你都很好理解，都是必要岗位。而别人往往觉得分析师不是必要的岗位。因为 BAT 的产品和运营肯定都会一些基础数据的处理，都会写 SQL。为了让其他人员感受到分析师的存在，我们一定要在项目前期，大家都比较困惑，找不到点的时候，我们用两周左右的时间输出一份专题报告，把一些细节的数据体现出来。

渠道侧里的 UV 多少？ 一级渠道的次留、7 留有多少，二级渠道的次留、7 留有多少。

产品侧里的主要功能，它的渗透率是什么情况，有没有出什么问题，关键漏斗数据怎么样，漏斗数据上面有没有什么发现。

用户侧指我们目标用户群体是哪些，用户行为分布又是什么情况，比如我们知道人均浏览文章篇数是三、四篇，那么具体的分布是什么样子？有多少用户是阅读一篇的，或者说有多少用户压根一篇看都不看。

所以第一阶段就是预估下大致数据。

第二阶段：寻找优化切入点，一般是 1～2 个

比如关键路径数据发现曝光 PV 到点击 PV 的点击通过率很低。这时候就可以应细致分析：对于新用户，应该曝光什么，在什么时候、什么位置曝光等等 。用户不继续点的原因和卡的节点是什么。

比如某个量大的二级渠道次留明显要低于其他渠道。就需要进一步分析： 对于该渠道，用户的留存过低是因为本身渠道质量存在问题？用户已经安装竞品？当前产品设计与渠道用户不太匹配？同时高留存的渠道本身特征是什么？

切入以上两点，就已经能给产品运营不少建议了，再配合 A/B 测试，就能看到数据分析效果。当然还有很多切入点，可以具体问题具体分析。

第三阶段 ： 不断地重复前面两个阶段，继续寻找其他切入点

除了寻找本身产品的切入点，需要同时进行竞品分析、营销活动分析、用户流失分析等，整个过程就是在不断地“试错”。

每一次分析报告都要有能落地的点，并且真的落地了就是闭环，这也是优秀分析师最重要的评判标准。