产品经理学习-策略产品数据分析

策略产品数据分析方法

目录：

策略产品数据与用户行为数据分析

埋点，策略数据收集核心技能

用户行为数据分析应用

数据平台实施

策略产品数据与用户行为数据分析

用户是当下最好的运营资源

获取用户的方式：广撒网、铺渠道、抢流量

现在互联网红利已经消失，获客成本越来越高，低成本运营成为每个企业的重中之重

什么是运营？所有能把产品价值有效传递给用户，这种有效传达的前提就是如何精准把握用户的需求,提高整个活动的ROI。

用户行为包括线上和线下：线上包括浏览、曝光、点击率、以日志的形式存在，数据更加客观；线下比如购物习惯、行车路线等，一般是线下活动，是早期做互联网运营常参考的资料。

埋点——采集用户行为数据

埋点如同摄像头，通过摄像头可以记录下用户的行为

是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于业务需求或产品需求对用户在应用内产生行为的每一个时间对应的页面和位置植入统计代码，冰通过SDK上报统计数据，以便相关人员追踪用户行为，推动产品优化或知道运营的一项工程。

埋点是一项数据的工程，和一个需求类似，也需要经过方案、开发测试三个阶段；对于方案阶段，实施主体是产品经理，要做的事情是依据需求设计定稿定义埋点位置及页面；对于开发，前端工程师依据埋点方案进行埋点代码的开发，需要注意的是不同端的埋点代码不一样，产品经理需要明确具体的端；测试阶段是测试工程师做的事情，产品经理也需要进行自测，进而保证整个的埋点方案实施后数据是可以准确上报的。

   埋点梳理需要趁早，并且和开发同步，以防止相关埋点接口无法取到；需求发生变化一定要及时告知三方同事：数据产品，开发和测试；埋点一定要测试，并且提测时要抄送埋点相关同事；测试完毕之后，需要对埋点数据进行落表验证；把握几个关键时间点：设计稿、提测、上线。

用户行为数据分析应用

埋点的目的就是为了分析与行为数据，用户行为数据是通过用户与产品交互数据，再按照一定的逻辑加工得到的；从WEB端到移动端，再到现在的小程序，用户在各渠道，各平台会产生大量的行为数据，常见的诸如点击，浏览，收藏、转发等基础行为，更进一步会产生的加购，支付等深度行为，每一步都是用户在平台上得一次决策，而每一次决策就是明确用户目的、意图，继而依据其指定对应的策略。

用户行为分析实例：

对于首页的推荐，我们主要看3类埋点：搜索埋点、点击埋点和浏览埋点每一类埋点都表明用户的意图。

搜索埋点：通过搜索埋点来明确用户搜索的关键词及关键词所属的领域。

点击埋点：通过点击埋点来统计用户近期点击的主要内容及其分类

浏览埋点

通过浏览埋点来判断用户对打开内容的感兴趣程度

用户的偏好=有效行为*权重

1. 通过搜索了解用户近期关注包含哪些关键词的内容
2. 通过点击了解都用户还对其他哪些大分类下的内容感兴趣
3. 通过详情页浏览了解用户对内容感兴趣程度的强弱

数据平台实施

一般在大型的企业，都会选择自建数据平台，优势在于保证数据的安全性，定制化程度高，灵活支持各种业务需求；缺点是投入的成本较高。

数据前台：数据前台一般是指数据生产方，也是数据来源方，通常需要定义不同端的埋点代码；

数据中台：一般是买点方案的承接方，他们会做埋点后台以及埋点看板，用于数据实时查询和提取；

数据后台：埋点数据落表的对接方，也是底层数据的输出方。

还有一些中小型企业一般会选择与市面上常见的第三方数据平台进行合作，优势是接入快，成本低；劣势是不能被定制化，灵活性差。比如神策数据、极光数据。

一种兼顾安全、灵活定制，以及低成本的方案——混合搭建

企业内部负责自己私有数据的生成、收集、加工和存储；第三方平台负责数据的收集和展示。