什么是產品分析？誰該使用產品分析？｜產品分析全解
作者：諸葛io（zhugeio1），關注我，了解更多數據分析相關知識
什么是產品分析？
產品分析是分析用戶如何與產品或服務交互的過程。公司使用產品分析通過識別用戶面臨的痛點以及產品周圍的商品特征來優化用戶體驗。
產品分析的重要性
產品分析的最終目的就是提升收入，首先要了解用戶的需求，知道用戶要什么，哪些功能受歡迎，進而根據這些數據指導產品優化和營銷推廣。
比如通過產品分析，了解產品的瀏覽量、點擊量、訂單、購買用戶數等信息。幫助企業了解不同商品、不同品牌用戶的關注度、購買力等信息，通過這些數據判定產品及用戶的關注度。
再比如通過產品分析了解商品的生命周期變化，通過對商品/品類的熱度分析，觀察瀏覽、購買等相關數據波動曲線，了解商品的生命周期，比如某商品的熱賣時長等。通過產品分析，更深層次的了解用戶喜好、用戶的購買力、產品關注度等信息。由于不同的指標反映不同的情況，透過數據指標的變化發現商品中存在的問題等等。
因此，企業需要使用真實的產品數據來分析產品使用和用戶體驗。
產品分析的模型
產品分析可以回答不同類型的問題，從趨勢到功能采用或參與，到可視化產品內部或外部的復雜體驗和用戶流程等都可以通過產品分析來看。
下面列舉了常用的四個分析模型，以充分發揮產品分析的優勢。
1、路徑分析
對于大多數產品用例，用戶必須經過一系列步驟才能找到最終解決方案?？梢暬脩舻竭_每個目標的路徑以及他們可能會在途中下車的地方至關重要。
確定具有最高客戶生命周期價值 (CLV) 的用戶的共同行動。這些用戶已經達到了產品的“Aha時刻”，并且他們的價值會隨著時間的推移而增加，無論是通過維持長期訂閱還是重復購買。
通過識別這些高 CLV 用戶的共同行為，在用戶旅程進一步微調的用戶體驗的瓶頸。例如：
確定這些用戶在他們的“Aha時刻”之前采取的早期行動；
衡量參與度，例如他們返回產品的頻率；
通過重復使用特定產品功能來細分客戶；
通過產品營銷工作，鼓勵潛在用戶效仿這些行為，以便他們更有可能轉化成為高 CLV 客戶。
2、用戶群分析
隨著公司的成熟發展，產品信息、網站設計、文檔、品牌知名度、產品復雜性和一些其他因素都會隨之而發展。這些變化將深刻影響每個用戶對產品或服務的看法。正是出于這個原因，指標應該按用戶群組細分。
用戶群分析是跟蹤用戶之間為業務帶來收入的常見的分析模型，通過專注于付費用戶，可以了解哪些用戶從產品中獲得價值，以及他們在產品中采取了哪些行動，作為營銷人員，這些數據有助于創建產品營銷活動，將潛在用戶推向與付費客戶相同的行為。
例如，您可能會發現完成所有使用步驟的用戶更有可能轉換為付費用戶。
用戶群也可以基于許多不同的因素來定義。比如第一次訪問網站、注冊、第一次與銷售人員溝通或升級到付費用戶的時間段來確定群組。用戶群的定義應該是動態的，并且對于每個用戶群分析都是獨一無二的。
3、漏斗分析
如果從用戶群中退后一步，查看所有用戶，有效的行為分析可以告訴你這些用戶在漏斗中的哪個位置流失。
從潛在用戶開始，你就可以進行細分并確定他們在渠道中的位置。產品分析會告訴你這些用戶是否完成了填寫表單、注冊或將商品添加到購物車等操作。你可以根據漏斗不同階段的行為創建群組。然后，你就可以基于這些用戶特征采取不同的營銷動作。
當你知道你的用戶在漏斗中所處階段時，你可以使用營銷來推動用戶從一個階段轉換到下一個階段。無論你是想吸引新用戶還是將老用戶推向不同的階段，了解導致轉化的行為都可以幫助你制定更有效的產品營銷策略。
4、留存分析
大多數的產品都會經歷一定程度的流失，分析流失率也是產品分析的重點。
對于用戶而言，留存率越高，說明產品對用戶的核心需求把握的越好，只要用戶產生這方面的需求，就會第一時間想起產品，用戶對產品產生強烈的依賴。
對于產品而言，留存率越高，說明產品的活躍用戶越多，轉化為忠實用戶的比例會越大，越有利于產品營銷推廣以及變現能力的提升。
通過分析了解各個功能的價值，找到各個功能的提升空間，進而通過功能優化來整體提升用戶留存，找到適合產品的magic值。
例如知乎，評論超過3次，用戶就會留存下來，很難流失。比如Facebook，如果加了10個好友及以上，或者twitter上關注30個人及以上，Slack上發了2000個消息后，就能夠把用戶成功轉為付費用戶。
誰該使用產品分析工具？
產品團隊當然，產品經理位居榜首。產品分析數據揭示了很多關于用戶行為的信息，用戶行為應該為產品決策提供信息，而分析是獲取該數據的最佳場所之一。
產品團隊可以獲得的示例數據點：
用戶在哪些功能上花費的時間最多
用戶參與度指標，例如他們喜歡在產品中點擊、觀看、閱讀和執行的位置
通過查看跳出率和頁面停留時間導致摩擦的地方
產品升級或降級之前的用戶行為模式
···
營銷團隊例如：
衡量產品內營銷優惠的轉化率
了解頁面加載速度、設計和功能如何影響產品內銷售
測試不同的營銷文案和 CTA 展示位置
客戶認為哪些功能最吸引人，以便用于外部營銷工作
完整的漏斗對于跟蹤每個營銷渠道和活動的成功也至關重要
···
應該使用哪些產品分析工具
一種方法是構建由數據倉庫和商業智能工具組成的內部解決方案，另一種方法是使用專用的用戶行為分析工具。
方法 1 — 使用商業智能工具的數據倉庫
遵循這種方法有幾個好處：
公司可以完全控制數據架構。當然公司需要專門的數據工程部門；
公司可以完全控制數據治理和合規性；
公司可以完全控制每份報告的內容和方式。
另一方面，缺點也很多：
這個項目需要多個具有不同專業知識的人參與；
使用 SQL 查詢數據倉庫，一個簡單的數據問題可能需要200多行 SQL 代碼才能得到答案；
這種方法可能要貴得多，除了實施所需的人力資源外，公司還需要一個數據采集解決方案、一個數據倉庫和一個商業智能解決方案；
這種方法可能需要數月的時間才能實施；
方法 2 — 專業的用戶行為分析工具
使用專業的用戶行為分析工具的好處包括：
零維護，公司不必擔心在擴展時管理數據架構。
可視化界面回答產品分析問題；
使所有團隊的數據“自助化”，界面很簡單，不需要 SQL 知識或技術專業來查看復雜的數據；
更實惠，只需要很少的人力資源，并且無需實施基礎設施配置。
這種方法對大多數企業都是有益的，企業可以依靠多年來專注對用戶行為分析的知識，從而將所有精力和資源集中在為客戶提供服務上。作者：諸葛io（zhugeio1），關注我，了解更多數據分析相關知識
關于諸葛智能：新一代敏捷開放的數據智能服務商，通過數據技術助力企業與組織實現數字化升級。提供數據采集、數據治理、數據倉庫、分析和營銷等數據智能服務，產品演進式架構開放、敏捷、高效，聚焦業務場景靈活擴展，根據業務變化敏捷響應，全面滿足大、中、小企業的不同需求，實現全場景規劃，小場景啟動。基于數據智能賦能商業，助力企業實現數據驅動增長。
關于諸葛io：諸葛io數據分析平臺作為諸葛智能旗下專注于用戶行為的數據分析工具，基于用戶全生命周期，針對用戶行為深入分析與洞察，從中挖掘用戶增長的契機。
內含豐富的數據呈現方案，角色看板、數據大屏等，滿足不同行業和業務的數據展示；
涵蓋十余種靈活高效的分析模型，靈活的SQL查詢分析，實現便捷的自助式分析；
深入業務場景分析，滿足企業市場、運營、產品、分析師等不同部門的數據分析需求；
靈活的用戶分群管理和洞察，打造360°用戶視圖檔案；
支持多個平臺移動協同辦公，實現數據實時共享；
通過以用戶中心理念與實踐，為企業提供人人可用的分析工具，提升數據分析與應用效率。
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