點(diǎn)擊上方“燈塔大數(shù)據(jù)”可以訂閱哦

眼花繚亂的東西很多，真正派上用場(chǎng)的，卻不見(jiàn)得是那些看起來(lái)炫酷的。很多方法樸實(shí)無(wú)華，卻解決大量的問(wèn)題。

下面十個(gè)方法都是我這么多年做互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)分析時(shí)一定會(huì)用到的最經(jīng)典的方法。這些方法如果爛熟于心，其實(shí)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)分析的最核心部分也就掌握差不多了。真沒(méi)那么復(fù)雜。

我們從第十個(gè)方法倒著講，重要性并無(wú)優(yōu)劣之分，但壓軸的，往往是最重要的。

方法十：Link Tag的流量標(biāo)記

Link tag標(biāo)記流量源頭 ，絕對(duì)是所有方法中最為基本重要的一種。這種方法不僅僅適用于網(wǎng)站的流量來(lái)源，也同樣適用于app下載來(lái)源的監(jiān)測(cè)(但后者需要滿(mǎn)足一定的條件)。

Link tag的意思，是在流量源頭的鏈出鏈接上(鏈出URL上)加上尾部參數(shù)。這些參數(shù)不僅不會(huì)影響鏈接的跳轉(zhuǎn)，而且能夠標(biāo)明這個(gè)鏈接所屬的流量源是什么(理論上能夠標(biāo)明流量源的屬性數(shù)是無(wú)限的)。

Link tag不能單獨(dú)起作用，必須要在網(wǎng)站分析工具或者app分析工具的配合下工作。

Link tag是流量分析的基礎(chǔ)，要嚴(yán)肅的分析流量，不僅僅是常規(guī)分析，還包括歸因分析(attribution analysis)，都需要使用link tag的方法。

方法九：轉(zhuǎn)化漏斗

分析轉(zhuǎn)化的基本模型是轉(zhuǎn)化漏斗(conversion funnel)，這個(gè)大家都應(yīng)該很熟悉了。

轉(zhuǎn)化漏斗最常見(jiàn)的是把最終的轉(zhuǎn)化設(shè)置為某種目的的實(shí)現(xiàn)，最典型的就是實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售，所以大家很多時(shí)候把轉(zhuǎn)化和銷(xiāo)售是混為一談。但轉(zhuǎn)化漏斗的最終轉(zhuǎn)化也可以是其他任何目的的實(shí)現(xiàn)，比如一次使用app的時(shí)間超過(guò)10分鐘(session duration >10minutes)。對(duì)于增長(zhǎng)黑客而言，構(gòu)建漏斗是最為常見(jiàn)的工作。

漏斗幫助我們解決兩方面的問(wèn)題，第一、在一個(gè)過(guò)程中是否發(fā)生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，并且能夠通過(guò)進(jìn)一步的分析堵住這個(gè)泄漏點(diǎn);第二、在一個(gè)過(guò)程中是否出現(xiàn)了其他不應(yīng)該出現(xiàn)的過(guò)程，造成轉(zhuǎn)化主進(jìn)程受到損害。

漏斗的構(gòu)建很簡(jiǎn)單，無(wú)論web還是app，都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奧秘則很豐富。而且漏斗方法還會(huì)和其他方法混合使用，樂(lè)趣無(wú)窮。我在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的課程中也會(huì)具體講解。

方法八：微轉(zhuǎn)化

人人都懂轉(zhuǎn)化漏斗，但不是所有人都關(guān)注微轉(zhuǎn)化。但是你想指望一個(gè)轉(zhuǎn)化漏斗不斷提升轉(zhuǎn)化率太困難了，而微轉(zhuǎn)化卻可以做到。轉(zhuǎn)化漏斗解決的是轉(zhuǎn)化過(guò)程中的大問(wèn)題，但大問(wèn)題總是有限的，這些問(wèn)題搞定后，你還是需要對(duì)你的轉(zhuǎn)化進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，這個(gè)時(shí)候必須要用到微轉(zhuǎn)化。

微轉(zhuǎn)化是指在轉(zhuǎn)化必經(jīng)過(guò)程之外，但同樣會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)化產(chǎn)生影響的各種元素。這些元素與用戶(hù)的互動(dòng)，左右了用戶(hù)的感受，也直接或者間接的影響了用戶(hù)的決定。

比如，商品的一些圖片展示，并不是轉(zhuǎn)化過(guò)程中必須要看的，但是它們的存在，是否會(huì)對(duì)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)決定產(chǎn)生影響?這些圖片就是微轉(zhuǎn)化元素。

個(gè)人認(rèn)為，研究微轉(zhuǎn)化比研究轉(zhuǎn)化更好玩。有一些案例，課堂上跟大家講。

方法七：合并同類(lèi)項(xiàng)

合并同類(lèi)項(xiàng)是大家容易忽視的常用方法。我們往往非常重視細(xì)分，但有的時(shí)候我們卻需要了解更宏觀的表現(xiàn)。

合并同類(lèi)項(xiàng)就是這樣的方法。舉一個(gè)例子，我問(wèn)你，一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站，所有商品頁(yè)的整體表現(xiàn)如何?它們作為一個(gè)整體的bounce rate怎么樣，停留時(shí)間怎么樣，用戶(hù)滿(mǎn)意度怎么樣等等，你能夠回答嗎?

如果我們查看每一個(gè)商品頁(yè)的表現(xiàn)，然后再把所有一個(gè)一個(gè)頁(yè)面的數(shù)據(jù)加總起來(lái)作分析，就太麻煩了(根本無(wú)法實(shí)現(xiàn)分析)。這個(gè)時(shí)候，我們必須要合并同類(lèi)項(xiàng)。

如何合并?利用分析工具的過(guò)濾工具或者查找替換功能。不支持這樣功能的工具你可以考慮扔掉了，因?yàn)檫@根本不應(yīng)放在增長(zhǎng)黑客的專(zhuān)業(yè)裝備箱中。

合并同類(lèi)項(xiàng)還有很多用途，比如你要了解web或者app一個(gè)版塊(頻道)的整體表現(xiàn)，或者你要了解整個(gè)導(dǎo)航體系的使用情況，這都是必須使用的方法。

方法六：AB測(cè)試

增長(zhǎng)黑客不談AB測(cè)試是恥辱。

通過(guò)數(shù)據(jù)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品的邏輯很簡(jiǎn)單——看到問(wèn)題，想個(gè)主意，做出原型，測(cè)試定型。

比如，你發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化漏斗中間有一個(gè)漏洞，于是你想，一定是商品價(jià)格不對(duì)頭，讓大家不想買(mǎi)了。你看到了問(wèn)題——漏斗，而且你也想出了主意——改變定價(jià)。

但是這個(gè)主意靠不靠譜，可不是你想出來(lái)的，必須得讓真實(shí)的用戶(hù)用。于是你用AB測(cè)試，一部分的用戶(hù)還是看到老價(jià)格，另外一部分用戶(hù)看到新價(jià)格。若是你的主意真的管用，新價(jià)格就應(yīng)該有更好的轉(zhuǎn)化。若真如此，新的價(jià)格就被確定下來(lái)(定型)，開(kāi)始在新的轉(zhuǎn)化高度上運(yùn)行，直到你又發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的需要改進(jìn)的問(wèn)題。

增長(zhǎng)黑客的一個(gè)主要思想之一，是不要做一個(gè)大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗(yàn)證的小而精的東西?？焖衮?yàn)證，如何驗(yàn)證的?主要方法就是AB測(cè)試。

今天的互聯(lián)網(wǎng)世界，由于流量紅利時(shí)代的結(jié)束，對(duì)于快速迭代的要求大大提升了，這也使我們更加在意測(cè)試的力量。

在web上進(jìn)行AB測(cè)試很簡(jiǎn)單，在app上難度要高很多，但解決方法還是很多的。國(guó)外那些經(jīng)典app，那些賣(mài)錢(qián)游戲，幾乎天天都在AB測(cè)試。

方法五：熱圖及對(duì)比熱圖

熱圖是一個(gè)大家都喜歡的功能，它是最直觀的記錄用戶(hù)與產(chǎn)品界面交互的工具。不過(guò)真用起來(lái)，可能大家很少真正去深究吧!

熱圖，對(duì)于web、app的分析，都非常重要!今天的熱圖相對(duì)于過(guò)去的熱圖，功能得到了極大的提升。

在web端，過(guò)去一些解決不好的問(wèn)題，比如只能看鏈接的被點(diǎn)擊情況，點(diǎn)擊位置錯(cuò)位，對(duì)浮層部分點(diǎn)擊的標(biāo)記，對(duì)鏈出鏈接的標(biāo)記等等，現(xiàn)在已經(jīng)有好的工具能夠提供很多新的辦法去解決。在app端則分為兩種情況，內(nèi)容類(lèi)的app，對(duì)于熱圖的需求較弱;但工具類(lèi)的app對(duì)于熱圖的需求則很顯著。前者的screen中以并列內(nèi)容為主，且內(nèi)容動(dòng)態(tài)變換，熱圖應(yīng)用價(jià)值不高;后者則特別需要通過(guò)熱圖反映用戶(hù)的使用習(xí)慣，并結(jié)合app內(nèi)其他的engagement的分析(in-app engagement)來(lái)優(yōu)化功能和布局設(shè)計(jì)，所以熱圖對(duì)它們很重要。

要想熱圖用的好，一個(gè)很重要的點(diǎn)在于你幾乎不能單獨(dú)使用一個(gè)熱圖就想解決問(wèn)題。我常常用集中對(duì)比熱圖的方法。

其一，多種熱圖的對(duì)比分析，尤其是點(diǎn)擊熱圖(觸摸熱圖)、閱讀線(xiàn)熱圖、停屏熱圖的對(duì)比分析;

其二，細(xì)分人群的熱圖對(duì)比分析，例如不同渠道、新老用戶(hù)、不同時(shí)段、AB測(cè)試的熱圖對(duì)比等等。

其三，深度不同的互動(dòng)，所反映的熱圖也是不同的。這種情況也值得利用熱圖對(duì)比功能。例如點(diǎn)擊熱圖與轉(zhuǎn)化熱圖的對(duì)比分析等。

總之，分析很多用戶(hù)交互的時(shí)候，熱圖簡(jiǎn)直是神器，只不過(guò)，熱圖真的比你看到的要更強(qiáng)大!

方法四：Event Tracking(事件追蹤)

互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的一個(gè)很重要的基礎(chǔ)是網(wǎng)站分析。今天的app分析、流量分析、渠道分析，還有后面要講到的歸因分析等等，都是在網(wǎng)站分析的基礎(chǔ)之上發(fā)展起來(lái)的。

但是，早期的網(wǎng)站分析有一個(gè)特點(diǎn)，就是對(duì)于用戶(hù)在頁(yè)面上互動(dòng)行為的記錄，只能記錄下來(lái)一種，就是點(diǎn)擊http鏈接(點(diǎn)擊URL)。不過(guò)隨著技術(shù)的發(fā)展，頁(yè)面上不僅僅只有http鏈接，頁(yè)面上還有很多flash(現(xiàn)在flash都要被淘汰了)、JavaScript的互動(dòng)鏈接、視頻播放、鏈接到其他的web或者app的鏈接等等，用戶(hù)點(diǎn)擊這些東西就都無(wú)法被老方法記錄下來(lái)了。

不過(guò)，有問(wèn)題就一定有方法，人們發(fā)明了event tracking來(lái)解決上面的問(wèn)題。event tracking本質(zhì)上是對(duì)這些特殊互動(dòng)的定制化監(jiān)測(cè)，而由于是定制化，所以反而有了更多附加的好處，即可以額外添加對(duì)于這個(gè)活動(dòng)的更多的說(shuō)明(以event tracking這個(gè)方法的附件屬性的方式)。結(jié)果，這個(gè)方法甚至有些反客為主，即使是一些http鏈接，很多分析老手也喜歡把它們加上event tracking(技術(shù)上完全可行)，以獲得更多的額外監(jiān)測(cè)屬性說(shuō)明。

隨著app的出現(xiàn)，由于app的特殊性(屏幕小，更強(qiáng)調(diào)在一個(gè)屏幕中完成互動(dòng))，分析app的page(實(shí)際上應(yīng)該是app的screen)間跳轉(zhuǎn)的重要性完全不如web上的page之間的跳轉(zhuǎn)，但分析app上的點(diǎn)擊行為的重要性則十分巨大，這就使我們分析in-app engagement的時(shí)候，必須大量依賴(lài)event，而相對(duì)較少使用screen。這就是說(shuō)，在app端，event反而是主，page(更準(zhǔn)確應(yīng)該是screen)反而是輔!

這也是為什么，這個(gè)方法你必須要掌握的原因。

方法三：Cohort分析

Cohort分析還沒(méi)有一個(gè)所有人都統(tǒng)一使用的翻譯。有的說(shuō)是隊(duì)列分析，有的說(shuō)是世代分析，有的說(shuō)是隊(duì)列時(shí)間序列分析。大家可以參考維基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%9F%E5%88%97%E7%A0%94%E7%A9%B6，找找自己覺(jué)得合適的譯名。

無(wú)論哪種叫法，cohort分析在有數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域都變得十分重要。原因在于，隨著流量經(jīng)濟(jì)的退卻，精耕細(xì)作的互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)特別需要仔細(xì)洞察留存情況。Cohort分析最大的價(jià)值也正在于此。Cohort分析通過(guò)對(duì)性質(zhì)完全一樣的可對(duì)比群體的留存情況的比較，來(lái)發(fā)現(xiàn)哪些因素影響短、中、長(zhǎng)期的留存。

Cohort分析受到歡迎的另一個(gè)原因是它用起來(lái)十分簡(jiǎn)單，但卻十分直觀。相較于比較繁瑣的流失(churn)分析，RFM或者用戶(hù)聚類(lèi)等，Cohort只用簡(jiǎn)單的一個(gè)圖表，甚至連四則運(yùn)算都不用，就直接描述了用戶(hù)在一段時(shí)間周期(甚至是整個(gè)LTV)的留存(或流失)變化情況。甚至，Cohort還能幫你做預(yù)測(cè)。

我總覺(jué)得cohort分析是最能體現(xiàn)簡(jiǎn)單即美的一個(gè)典型方法。

方法二：Attribution(歸因)

歸因不是人人都聽(tīng)說(shuō)過(guò)，用好的更是寥寥無(wú)幾。 不過(guò)，考慮到人們購(gòu)買(mǎi)某一樣?xùn)|西的決策，可能受到多種因素(數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)媒體)的影響，比如看到廣告了解到這個(gè)商品的存在，利用搜索，進(jìn)一步了解這個(gè)商品，然后在social渠道上看到這個(gè)商品的公眾號(hào)等等。這些因素的綜合，讓一個(gè)人下定了決心購(gòu)買(mǎi)。

因此，很多時(shí)候，單一的廣告渠道并不是你打開(kāi)客戶(hù)閘門(mén)的閥門(mén)，而是多種渠道共同作用的結(jié)果。

如何了解數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)渠道之間的這種先后關(guān)系或者相互作用?如何設(shè)置合理的數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)渠道的策略以促進(jìn)這種關(guān)系?在評(píng)價(jià)一個(gè)渠道的時(shí)候，如何將歸因考慮在內(nèi)從而能夠更客觀的衡量?這些都需要用到歸因。

如果你是互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)的負(fù)責(zé)人，歸因分析是必不可少的分析方法。在我的課堂上，會(huì)特別多的篇幅講解這個(gè)方法。

方法一：細(xì)分

嚴(yán)格說(shuō)，細(xì)分不是一種方法，它是一切分析的本源。所以它當(dāng)之無(wú)愧要排名第一。

我經(jīng)常的口頭禪是，無(wú)細(xì)分、毋寧死。沒(méi)有細(xì)分你做什么分析呀。

細(xì)分有兩類(lèi)，一類(lèi)是一定條件下的區(qū)隔。如：在頁(yè)面中停留30秒以上的visit(session);或者只要北京地區(qū)的訪(fǎng)客等。其實(shí)就是過(guò)濾。另一類(lèi)是維度(dimension)之間的交叉。如：北京地區(qū)的新訪(fǎng)問(wèn)者。即分群(segmentation)。

細(xì)分幾乎幫助我們解決所有問(wèn)題。比如，我們前面講的構(gòu)建轉(zhuǎn)化漏斗，實(shí)際上就是把轉(zhuǎn)化過(guò)程按照步驟進(jìn)行細(xì)分。流量渠道的分析和評(píng)估也需要大量用到細(xì)分的方法。

維度之間的交叉是比較體現(xiàn)一個(gè)人分析水平的細(xì)分方法。比如，我的朋友孫維(卡車(chē)之家的數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人)，他將用戶(hù)的反饋?zhàn)鳛閑vent tracking的屬性(放在了event action屬性中)，提交給GA，然后在自定義的報(bào)告中，將用戶(hù)反饋和用戶(hù)的其他行為交叉起來(lái)，從而看到有某一類(lèi)反饋的用戶(hù)，他們的行為軌跡是什么，從而推測(cè)發(fā)生了什么問(wèn)題。

分析跳出率時(shí)，我們也會(huì)把landing page和它的traffic source(流量源)進(jìn)行交叉，以檢查高跳出率的表現(xiàn)是由著陸頁(yè)造成，還是由流量造成。這也是典型的維度交叉細(xì)分的應(yīng)用。

無(wú)細(xì)分，毋寧死。

內(nèi)容來(lái)源：網(wǎng)站分析在中國(guó)

點(diǎn)擊

閱讀原文

了解更多詳情