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　　數(shù)據(jù)分析是運(yùn)營(yíng)推廣必須走的一條路，只有通過數(shù)據(jù)分析，才能明確自己下一步需要解決哪些問題。微分銷推廣該如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析?

　　1、流量分析

　　分析不同獲客渠道流量的數(shù)量和質(zhì)量，進(jìn)而優(yōu)化投放渠道。常見的辦法有UTM代碼追蹤，分析新用戶的廣告來源、廣告內(nèi)容、廣告媒介、廣告項(xiàng)目、廣告名稱和廣告關(guān)鍵字。

　　實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的訪問走勢(shì)，尤其要關(guān)心流量異常值。舉個(gè)例子，某互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)因?yàn)橐粋€(gè)產(chǎn)品BUG導(dǎo)致用戶瘋狂搶購(gòu)造成的流量峰值，產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)異常后迅速下線該產(chǎn)品修復(fù)BUG，避免了損失擴(kuò)大。

　　2、轉(zhuǎn)化分析

　　在我們的產(chǎn)品里面有很多地方需要做轉(zhuǎn)化分析，例如注冊(cè)轉(zhuǎn)化、購(gòu)買轉(zhuǎn)化、激活轉(zhuǎn)化等等。

　　影響轉(zhuǎn)化率的因素很多，有渠道流量、有用戶營(yíng)銷，有網(wǎng)站/APP體驗(yàn)。以渠道流量為例，通過優(yōu)選渠道并且量化分配我們的投放資源，可以有效提升總體的轉(zhuǎn)化率。

　　3、留存分析

　　所謂留存，就是用戶首次訪問你的網(wǎng)站/APP后多少天后回訪。留存是產(chǎn)品增長(zhǎng)的核心，用戶只有留下來，你的產(chǎn)品才能不斷增長(zhǎng)。一條留存曲線，如果產(chǎn)品經(jīng)理不做什么的話，那么影虎就慢慢流失了。

　　從產(chǎn)品設(shè)計(jì)的角度出發(fā)，找到觸發(fā)留存的關(guān)鍵行為，幫助用戶盡快找到產(chǎn)品留存的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。之前我們發(fā)現(xiàn)我們產(chǎn)品里面，使用過“新建”功能用戶的留存度非常高;于是我們做了產(chǎn)品改進(jìn)，將“新建”按鈕置于首頁(yè)頂部刺激用戶使用，效果非常好。

　　4、可視化分析

　　用戶體驗(yàn)，是一個(gè)非常抽象的概念，我們可以對(duì)其進(jìn)行形象化。目前一個(gè)普遍的方法就是對(duì)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，以熱圖的形式呈現(xiàn)。

　　借助熱圖，產(chǎn)品經(jīng)理可以非常直觀了解用戶在產(chǎn)品上的點(diǎn)擊偏好，檢驗(yàn)我們的產(chǎn)品設(shè)計(jì)或者布局是否合理。

　　5、群組分析

　　千人千面，產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)用戶精細(xì)化的分析必不可少。不同區(qū)域、不同來源、不同平臺(tái)甚至不同手機(jī)型號(hào)的用戶，他們對(duì)產(chǎn)品的使用和感知都可能存在巨大的差異。產(chǎn)品經(jīng)理可以對(duì)不同屬性的用戶進(jìn)行分群，觀察不同群組用戶的行為差異，進(jìn)而優(yōu)化產(chǎn)品。

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