在數據分析領域，高質量的產品分析不應僅僅停留在羅列DAU（日活躍用戶數）等基礎指標上，而應深入挖掘用戶行為、功能價值與交易轉化等多個維度。本文將為你揭示如何通過清晰的分析框架，從產品功能、流量走勢、交易漏斗到關聯行為等多個方面，系統(tǒng)性地剖析產品表現，從而輸出真正有價值的業(yè)務建議。
一提到APP/小程序/H5一類產品分析，很多同學就犯嘀咕：“產品功能點很多，用戶的使用行為更多，要怎么能分析的明白呢？”產品分析是大廠必備技能，只會統(tǒng)計DAU/MAU/ARPU等指標肯定是不夠的。今天一文講清楚，該怎樣理清思路。
一、區(qū)分產品功能
產品功能雖多，但是大部分圍繞著交易為中心展開：
1）搜索補貼/團購等，為商品詳情頁引流
2）內容/直播間/社群等，為交易種草
3）客服/售后/物流等，支持交易的履約
所以，在做分析的時候，應清晰三個大方向：
1）產品交易完成情況如何，是否流量被充分利用
2）內容/直播/社區(qū)/客服等功能，是否提高了交易效率
3）用戶對各功能模版使用如何，誰有潛力，誰是金主
這樣，就能輸出有業(yè)務價值的建議，而不是光羅列指標。
二、清晰流量走勢
作為產品分析，首先應回答：用戶從哪里來，到哪里去。
因此要先統(tǒng)計：
1)新用戶來源渠道，各渠道轉化率
3)老用戶轉化率，產品的GMV/收入，高消費用戶占比
這些數據組合以后，可以有幾個更深入的分析方向：
1）獲客渠道的落地頁→注冊頁轉化率，優(yōu)化落地頁/注冊頁設計
2）產品首頁各板塊的流量/轉化率→調整頁面布局，提高首頁往下一級點擊率
3）低活躍/低消費用戶對產品功能的使用率→開發(fā)簽到/領紅包/搶購等功能，提升整體或月底
同時，這些數據組合，可以勾勒出一個產品發(fā)展的全景圖，用于輔助業(yè)務判斷：到底現在我們發(fā)展到什么階段了。
如果業(yè)務缺思路，同學們可以根據自己產品的數據情況，選擇相應的議題，來提醒業(yè)務關注。
三、交易漏斗分析
促成交易是產品核心任務，而交易流程都有若干部。因此對各個交易路徑做漏斗分析，是產品分析的重點?；A的分析包括：
1）監(jiān)控各路徑交易轉化率
2）發(fā)現流量大且成交率低的路徑
3）找到轉化最低/跳失率最高的環(huán)節(jié)，試著改進該環(huán)節(jié)
這里，分析的難度主要來自：頁面設計/商品主圖/商品品質/價格/優(yōu)惠，都會影響到最終交易的結果。要區(qū)分出：到底哪個是主要影響，才好向業(yè)務提優(yōu)化建議。
因此，需要：
1）建立商品標簽庫，區(qū)分出爆款產品/普通產品
2）建立活動標簽庫，區(qū)分出有活動時間/無活動時間
3）建立優(yōu)惠標簽庫，區(qū)分訂單含多少優(yōu)惠/是哪些類型優(yōu)惠
4）發(fā)現轉化率明顯更高/更低的路徑時，結合商品/活動/優(yōu)惠查看，看是否是他們引起的。拆分后，同一路徑下：非爆款/無活動/低優(yōu)惠的轉化更低
5）測試新頁面設計是有有效時，所有商品詳情頁都參與測試，避開大促時間節(jié)點
這樣能更好的衡量產品設計本身的影響，找到優(yōu)化辦法。
四、關聯行為分析
關聯行為起效果，有可能有兩種形式。
形式一：直接鏈接，比如
1）客服直發(fā)購買鏈接
2）直接間內直接帶貨
3）種草文案直接掛車
這種情況下，分析會容易很多，直接看鏈接轉化率即可。通過分析，找到：
1）哪一類內容更容易轉化
2）哪些商品更容易通過種草轉化
3）哪些客戶更喜歡種草后轉化（不直接下單）
就能直接提升產品收益
形式二：不給鏈接只做介紹，比如：
1）簽到/種菜/轉盤一類促活躍活動
2）純介紹類直播/圖文內容
3）客戶只介紹產品，不發(fā)鏈接
這種情況下，分析會很復雜。如果直接統(tǒng)計用戶活躍行為，與交易金額做相關分析，很容易被偽相關干擾結論。此時一般都建議上測試，嘗試控制部分用戶活躍量，測一測是不是真有效。
當然，有些產品不按上述套路，比如SaaS類產品，經常是使用和付費分離，銷售先打標拿單，再交易。短視頻/社區(qū)型產品，不指望交易變現，靠推廣告也行。所以分析思路會略有區(qū)別。
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