上篇文章 給大家詳細講解了產品數據分析驅動增長的目標，接下來繼續看看產品數據分析驅動增長的一些方法。
4.產品數據分析驅動增長的方法說明

產品數據分析驅動產品增長的原則：數據分析必須以業務場景和業務目標為起點，以業務決策為終點，數據本身毫無意義，數據比較分析和挖掘才有價值。

(1)數據分析的模式和方法:

單項分析:趨勢洞察、渠道歸因、鏈接標記、漏斗分析、熱圖分析、分組分析、A/B分析、保留分析。

組合分析：對某個細分點進行多維組合分析。例如，保留一個功能。頁面。轉換。活躍分析。

用戶場景分析:時間、地點、需求。 舉例：1、早上上班路上? 2、用戶合約快到期時。

專題分析：用戶體驗分析、產品問題分析、銷售增長分析等。

建模分析：流失預警分析、用戶激活分析、付費決策分析等。

(2)數據分析的內容和分類:

用戶行為中心：用戶行為事件、渠道、產品功能點擊、事件分析、用戶場景分析、用戶行為軌跡、頁流、路徑分析、活躍用戶分析。

以流量訪問為中心:PV.UV.跳出率.訪問深度.停留時間.熱圖.頁面升降列表.頁面頻道流通.用戶訪問區域.訪問終端.訪問來源.新老訪客.活動等。

以用戶生命周期為中心：新用戶。激活用戶。活躍用戶。用戶下降。失去用戶，分析每個群體的數量，分析相應的產品。用戶行為、轉換、保留、注冊相關分析。

以用戶分組分層為中心：根據新用戶、用戶、活躍用戶、付費用戶、高價值貢獻付費用戶分層，根據年齡、地區、消費能力、習慣進行分組。分析每個群體的數量，分析相應的產品。用戶行為、轉換、保留、注冊和其他相關分析。

產品體驗數據分析：功能活動比、核心轉換功能分析、產品體驗分析報告（市場、客戶需求、產品功能結構、交互體驗、意見和建議）、用戶產品和功能體驗研究報告。（數據分析支持和A/B測試）。

業務運營數據分析:分析總結業務目標。活動轉化效率評估、軟文閱讀分享次數分析、活動策劃分析等。

技術操作迭代分析：需求在線成功率、在線時間、需求響應時間、迭代周期、頁面響應速度、在線bug數、頁面功能穩定性等。

最后就是產品數據分析驅動增長的工具和平臺建議，這部分的內容會在下篇文章中繼續分享。

以上就是“產品分析表：運營數據分析驅動增長框架模型（四）”的內容了，如果你還想了解其他相關內容，可以來 產品壹佰 官方網站。