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編輯導(dǎo)語(yǔ)：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)是一個(gè)非常常見的概念，我們總會(huì)遇到各種各樣需要用到數(shù)據(jù)的地方。那么數(shù)據(jù)好，體驗(yàn)就能跟著好嗎？

今年目標(biāo)原創(chuàng)分享6篇設(shè)計(jì)文章，此篇是第4篇文章。
全文9205字，建議閱讀32分鐘。

很多同學(xué)面試時(shí)候都會(huì)被問到產(chǎn)品數(shù)據(jù)，用戶體驗(yàn)等問題，這篇文章將講解產(chǎn)品數(shù)據(jù)中面試官最為在意那幾個(gè)指標(biāo)，以及用戶體驗(yàn)的考核方法。

本次話題我會(huì)分為上、下兩篇文章，此文關(guān)于產(chǎn)品數(shù)據(jù)哪些值得我們看。

一、為什么大廠面試都會(huì)問數(shù)據(jù)

1. 數(shù)據(jù)衡量你的項(xiàng)目是否真實(shí)

現(xiàn)在 UI 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，選人也很苛刻，面試官判斷一個(gè)人是否可以入職大廠的第一個(gè)指標(biāo)就是真實(shí)，而數(shù)據(jù)類的問題往往是劃分這個(gè)人做的項(xiàng)目是否真實(shí)的一個(gè)重要指標(biāo)。

因?yàn)橹挥姓鎸?shí)的項(xiàng)目才會(huì)有數(shù)據(jù)的提現(xiàn)，自由發(fā)揮的項(xiàng)目往往是答不上來(lái)有關(guān)數(shù)據(jù)的問題。

所以在大廠面試中都會(huì)或多或少的提問數(shù)據(jù)相關(guān)問題，這也是很多同學(xué)能進(jìn)入大廠的一條重要分水嶺。

2. 錄取后給你定什么職位

設(shè)計(jì)師群體偏感性，單單的看設(shè)計(jì)作品很難和其他競(jìng)爭(zhēng)者拉開差距，所以需要理性的數(shù)據(jù)思維拉開與其他設(shè)計(jì)師的差距增添自己競(jìng)爭(zhēng)力的附加值，另外一點(diǎn)通過(guò)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的表述可以更有力的證明自己設(shè)計(jì)方案是最好的方案，方便后期給予定位高級(jí)、資深還是專家崗位。

二、數(shù)據(jù)在項(xiàng)目中的作用

設(shè)計(jì)師在做多個(gè)設(shè)計(jì)方案對(duì)比的時(shí)候會(huì)遇到這樣的提問，現(xiàn)有的設(shè)計(jì)方案是最適合用戶的嗎？究竟哪個(gè)版本是更好的？為什么是這個(gè)版比較好？

有的人拿產(chǎn)品埋點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)判，有的人用用戶反饋來(lái)評(píng)判，也有的人則坦言需要靠老板的建議來(lái)進(jìn)行評(píng)估。

1. 數(shù)據(jù)是一個(gè)衡量好壞的一個(gè)指標(biāo)

數(shù)據(jù)是衡量一個(gè)產(chǎn)品甚至一個(gè)功能最為科學(xué)的辦法，他在不同的開發(fā)場(chǎng)景中都起到很重要的作用。比如：

1. 在設(shè)計(jì)開始前，數(shù)據(jù)可用于發(fā)現(xiàn)問題、分析問題。從數(shù)據(jù)角度了解用戶訴求，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品存在的問題，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化提供啟發(fā)和突破口。
2. 設(shè)計(jì)過(guò)程中，數(shù)據(jù)可用于幫助決策。通過(guò)歷史數(shù)據(jù)論證各個(gè)方案的優(yōu)劣和有效性，再擇優(yōu)。
3. 設(shè)計(jì)評(píng)審中，數(shù)據(jù)可以提升設(shè)計(jì)方案的說(shuō)服力。通過(guò)理性的數(shù)據(jù)分析，獲得團(tuán)隊(duì)內(nèi)部成員、產(chǎn)品/業(yè)務(wù)方對(duì)方案的認(rèn)可。
4. 設(shè)計(jì)上線后，數(shù)據(jù)可用于量化用戶體驗(yàn)價(jià)值。通過(guò)采集上線前后的數(shù)據(jù)變化，判斷設(shè)計(jì)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)程度。

大家有沒有發(fā)現(xiàn)在我陳述的過(guò)程中，一直在說(shuō)數(shù)據(jù)分析，那這個(gè)數(shù)據(jù)分析是怎么來(lái)的來(lái)呢？

其實(shí)數(shù)據(jù)分析就像是一個(gè)個(gè)監(jiān)控產(chǎn)品數(shù)據(jù)波動(dòng)的攝像頭，實(shí)時(shí)監(jiān)控著數(shù)據(jù)的波動(dòng)。以下是我整理關(guān)于數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的理論知識(shí)，讓大家對(duì)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)這個(gè)概念有個(gè)清楚認(rèn)知。

2. 數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)師的三個(gè)意義

很多人會(huì)認(rèn)為數(shù)據(jù)是產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)的工作，其實(shí)不然數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)師也是設(shè)計(jì)師的工作，我把數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)師的意義歸納為三點(diǎn)：

(1）為設(shè)計(jì)提案做依據(jù)

產(chǎn)品設(shè)計(jì)者可以由產(chǎn)品經(jīng)理，UX，UI擔(dān)當(dāng)，那需求不能自己憑空出現(xiàn)的，是由相關(guān)人員需找出來(lái)了，數(shù)據(jù)就好比一個(gè)放大鏡，它可以通過(guò)線上的數(shù)據(jù)波動(dòng)來(lái)找尋目前存在的問題即需求。

其實(shí)這就好比設(shè)計(jì)師的思維又產(chǎn)品思維轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思維。比如：

產(chǎn)品初期，沒有產(chǎn)品、沒有相關(guān)的后臺(tái)數(shù)據(jù)，那我們要做一個(gè)什么樣子的產(chǎn)品，就這一個(gè)需求。

做什么樣子的產(chǎn)品可以通過(guò)了解大眾用戶、了解大眾市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告得出一個(gè)結(jié)論，明確我們要做什么樣子的產(chǎn)品，這就是數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)師的第一個(gè)價(jià)值做設(shè)計(jì)提案的依據(jù)。

比如以下這些場(chǎng)景都需要數(shù)據(jù)做依據(jù)進(jìn)行設(shè)計(jì)提案。

(2）驗(yàn)證方案是否解決用戶需求

判斷這個(gè)設(shè)計(jì)方案是否解決用戶需求：

在多個(gè)設(shè)計(jì)上線后，產(chǎn)品設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)方案與產(chǎn)品研發(fā)的三方對(duì)設(shè)計(jì)師輸出的方案存在分歧點(diǎn)。

也可以通過(guò)后臺(tái)的數(shù)據(jù)反饋來(lái)篩選出哪個(gè)方案最符合產(chǎn)品目標(biāo)（即北極星指標(biāo)），在多個(gè)設(shè)計(jì)方案中最好的設(shè)計(jì)解決方案。

(3）晉升中衡量設(shè)計(jì)價(jià)值的指標(biāo)

當(dāng)然也有一些公司，做為后期晉升，評(píng)判設(shè)計(jì)價(jià)值的一種方法。

比如怎么證明自己的設(shè)計(jì)方案和其他同事相比，設(shè)計(jì)方案就好呢？

通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比，說(shuō)明自己輸出的設(shè)計(jì)方案價(jià)值遠(yuǎn)高于其他同事，以此證明自己的價(jià)值。

三、 數(shù)據(jù)常用于哪里

其實(shí)在我們的工作中有很多設(shè)計(jì)方法可以輔助我們?cè)O(shè)計(jì)更好的設(shè)計(jì)方案，比如用戶調(diào)研，競(jìng)品分析，產(chǎn)品測(cè)試等。

這些方法都是通過(guò)對(duì)用戶數(shù)據(jù)的反饋和整理來(lái)判斷去發(fā)掘方案里面的問題、驗(yàn)證最終方案是用戶是否滿意。

用戶調(diào)研：可以把字拆解開來(lái)看就兩個(gè)字面意思，調(diào)查：反映客觀事實(shí)。研究：分析客觀事實(shí)

主要的形式是用戶調(diào)研和用戶訪談，直接出過(guò)這篇文章，有興趣的朋友可以查閱。

傳送門地址：http://m.36881.com.cn/pd/4745810.html

競(jìng)品分析：確定幾款市場(chǎng)上競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品，然后通過(guò)對(duì)產(chǎn)品功能、產(chǎn)品定位，信息架構(gòu)、顏色、布局、風(fēng)格等元素的分析，找不同點(diǎn)，再通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比確定產(chǎn)品方案的一種辦法。

因?yàn)椴煌毼蛔龈?jìng)品分析的目的，角度和方法都不相同，這里我就不一一講解了，如果大家有需要后期我會(huì)考慮開一篇怎么做競(jìng)品分析的文章.

下圖是制作競(jìng)品分析的常規(guī)流程：

產(chǎn)品測(cè)試：這種方法是用處最廣的一種方法，可用性測(cè)試是指讓一群具有代表性的用戶按照指令對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行典型操作，同時(shí)觀察員在一旁觀察、記錄。

比如我們發(fā)現(xiàn)首頁(yè)Banner的點(diǎn)擊率很低，這時(shí)候我們就要想辦法「通過(guò)設(shè)計(jì)」來(lái)提升Banner的點(diǎn)擊率，是Banner的大小問題？還是輪播圖切換的速度問題？還是圖片樣式的問題？

但是設(shè)計(jì)師沒辦法直接確定他到底是什么問題，所以就需要拿出不同方案給用戶測(cè)試，看看哪個(gè)方案更容易促進(jìn)他點(diǎn)擊。

常用的測(cè)試辦法有很多這里我就講三個(gè)方法：一個(gè)是可用性測(cè)試、一個(gè)是灰度測(cè)試、一個(gè)是A/B test測(cè)試。

可用性測(cè)試：通常在產(chǎn)品開發(fā)之前使用，模擬真實(shí)的使用場(chǎng)景讓用戶體驗(yàn)，目的是使用最小的成本來(lái)輸出正確的設(shè)計(jì)方案，避免全部做出來(lái)以后在進(jìn)行調(diào)試修改。

灰度測(cè)試：是指產(chǎn)品開發(fā)通過(guò)后，將測(cè)試的版本發(fā)布到真實(shí)的線上環(huán)境中去，收集用戶的反饋。

A/B test 測(cè)試：是指產(chǎn)品測(cè)試通過(guò)并發(fā)布之后，同一個(gè)功能將使用人群分為兩個(gè)部分，一部分人使用a方案一部分使用b方案，對(duì)比數(shù)據(jù)波動(dòng)。

數(shù)據(jù)的緯度有很多，首先咱們先來(lái)看看產(chǎn)品的數(shù)據(jù)都從哪里來(lái)的。

通常情況下設(shè)計(jì)師可以直接找運(yùn)營(yíng)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人在公司服務(wù)器日志里面調(diào)取產(chǎn)品埋點(diǎn)數(shù)據(jù)；或者項(xiàng)目結(jié)束后，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人會(huì)發(fā)產(chǎn)品復(fù)盤郵件，數(shù)據(jù)考核郵件指標(biāo)等信息，產(chǎn)品埋點(diǎn)數(shù)據(jù)也會(huì)在復(fù)盤郵件中體現(xiàn)。

除了以上兩點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源，還有 CNZZ 網(wǎng)站分析、百度統(tǒng)計(jì)、Goodle anlytics可以查詢到相關(guān)數(shù)據(jù)。

一、數(shù)據(jù)可以分為「三個(gè)層面」

產(chǎn)品中的每一項(xiàng)數(shù)據(jù)其實(shí)都代表產(chǎn)品的一個(gè)緯度的數(shù)指都有其意義，如果想用比較簡(jiǎn)單的方法記住這些有用的數(shù)據(jù)不妨試一試以下這個(gè)辦法：

我們可以把數(shù)據(jù)分為三個(gè)層面進(jìn)行記憶，即：

• 用戶數(shù)據(jù) （描述用戶人群的）；
• 行為數(shù)據(jù) （描述用戶使用方式的）；
• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) （描述產(chǎn)品營(yíng)收的）。

1. 用戶數(shù)據(jù)的「四個(gè)維度」

用戶數(shù)據(jù) （描述用戶人群的）主要意思就是描述使用產(chǎn)品的這個(gè)人群的。這里有四個(gè)比較有價(jià)值的概念需要大家了解分別是存量、新增用戶、用戶留存、渠道來(lái)源這四種。

（1）訪問量

訪問量也有人稱其為活躍用戶數(shù)、用戶存量，其實(shí)都是一個(gè)意思。簡(jiǎn)單理解就是指一個(gè)人來(lái)到網(wǎng)站，然后瀏覽了一些內(nèi)容之后離開網(wǎng)站的過(guò)程（這個(gè)過(guò)程也會(huì)被稱為訪問），既在特定的統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，再次訪問產(chǎn)品的用戶稱為訪問量。

有三個(gè)專業(yè)名詞—DAU/WAU/MAU(日活/周活/月活)：每天有多少用戶來(lái)用產(chǎn)品，每周有多少用戶來(lái)用產(chǎn)品，每個(gè)月大概有多少用戶來(lái)用產(chǎn)品，這是判斷產(chǎn)品規(guī)模的最基本的指標(biāo)。

方便產(chǎn)品和設(shè)計(jì)人員了解產(chǎn)品的每日用戶情況，了解產(chǎn)品的用戶變化趨勢(shì)。

• DAU（日活）：某個(gè)自然日內(nèi)訪問產(chǎn)品的用戶，算該日一次日活（統(tǒng)計(jì)結(jié)果去重統(tǒng)計(jì)）；
• WAU（周活）：某個(gè)自然周內(nèi)成功訪問產(chǎn)品的用戶（統(tǒng)計(jì)結(jié)果去重統(tǒng)計(jì)），這個(gè)指標(biāo)是為了查看用戶的類型結(jié)構(gòu)，如輕度用戶、中度用戶、重度用戶等；
• MAU（月活）：某個(gè)自然月內(nèi)成功訪問產(chǎn)品的用戶（統(tǒng)計(jì)結(jié)果去重統(tǒng)計(jì)），這個(gè)指標(biāo)一般用來(lái)衡量被服務(wù)的用戶粘性以及服務(wù)的衰退周期。

這里補(bǔ)充一個(gè)知識(shí)點(diǎn)—去重統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)結(jié)果是按照設(shè)備去重統(tǒng)計(jì)，如同一個(gè)設(shè)備多次訪問后臺(tái)只記一個(gè)活躍用戶。

（2）新增用戶

新增用戶是一個(gè)企業(yè)很看中的數(shù)據(jù)，特別是在業(yè)務(wù)的起步階段，這個(gè)指標(biāo)尤為重要；這個(gè)代表公司的潛力。

比如拼多多這家公司一年比一年虧損多，但股價(jià)卻越來(lái)越高，主要原因就是資本市場(chǎng)看好拼多多用戶的增速，按照統(tǒng)計(jì)跨度不同分為日新增（DNU）、周新增（WNU）、月新增（MNU）。

在新增用戶里面還有一個(gè)“用戶流失率”的概念需要大家了解。流失率指那些曾經(jīng)使用過(guò)產(chǎn)品或服務(wù)，由于各種原因不再使用產(chǎn)品或服務(wù)的用戶，用戶流失率=某段時(shí)間內(nèi)不再啟動(dòng)應(yīng)用的用戶/某段時(shí)間內(nèi)總計(jì)的用戶量。

產(chǎn)品階段不同，重心也會(huì)從拉新轉(zhuǎn)移到留存，對(duì)于一個(gè)成熟的產(chǎn)品和飽和的市場(chǎng)而言，獲取一個(gè)新用戶的成本可能是留住一個(gè)老用戶的數(shù)倍，流失率的降低也意味著營(yíng)收的增加，在這種條件下，流失率的價(jià)值是顯而易見的。

提到新增用戶就一定要說(shuō)《增長(zhǎng)黑客》，這本書里邊提到一句話非常精煉的概括了“增長(zhǎng)”的概念：以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷，以迭代驗(yàn)證策略。

通過(guò)這句話應(yīng)該就可以感知整本書的中心思想就是“數(shù)據(jù)”和“實(shí)驗(yàn)”，即AARRR（海盜模型）模型。通過(guò)闡述了一個(gè)用戶生命周期的各個(gè)階段——獲客、激活、留存、變現(xiàn)、推薦和召回，實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)的產(chǎn)品目標(biāo)。

a-ha moment：a-ha moment也叫Aha時(shí)刻中文翻譯過(guò)來(lái)就是尖叫時(shí)刻，是增長(zhǎng)的一個(gè)概念詞匯，是指用戶通過(guò)某個(gè)特定行為（產(chǎn)品內(nèi)的功能體驗(yàn)）得到了很爽的體驗(yàn)，用戶可以快速且準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)到產(chǎn)品的價(jià)值。

例如很多知識(shí)付費(fèi)類產(chǎn)品，都會(huì)讓新用戶完整的體驗(yàn)視頻看課的流程并且感知到課程的價(jià)值，很可能變成產(chǎn)品的新增用戶。

（3）用戶留存

上線的產(chǎn)品怎么反映用戶的狀況是不是健康呢？最好的指標(biāo)就是留存率。即在某一統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)的新增用戶數(shù)中再經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后仍使用產(chǎn)品的的用戶比例（留存率=留存用戶/新增用戶*100%）。

留存率又分為次日留存率，次周留存率，次月留存率等。

以上三個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)越好能反映用戶愿意留下來(lái)，才能說(shuō)明他們對(duì)產(chǎn)品的服務(wù)滿意，滿意才能養(yǎng)成慣性，持續(xù)消費(fèi)，例如產(chǎn)品改版后，次月留存率提升了，且其他變量沒有變化時(shí)，說(shuō)明用戶粘性是上升的設(shè)計(jì)改版成功。所以這三個(gè)指標(biāo)是產(chǎn)品體驗(yàn)最直觀的數(shù)據(jù)。

①次日留存率，常用來(lái)衡量用戶粘性

通過(guò)日留存率的數(shù)值來(lái)判斷一個(gè) App 的質(zhì)量，通常這個(gè)數(shù)字如果達(dá)到了 40% 就表示產(chǎn)品非常優(yōu)秀了，比如可以結(jié)合產(chǎn)品的新用戶注冊(cè)的轉(zhuǎn)化路徑來(lái)分析用戶的流失原因，通過(guò)不斷的修改和調(diào)整來(lái)降低用戶流失，提升次日留存率。

②次周留存率（7日留存率），用于判斷產(chǎn)生的忠實(shí)用戶數(shù)

通過(guò)周留存率來(lái)判斷一個(gè)用戶的忠誠(chéng)度，比如在一周的時(shí)間段里，用戶通常會(huì)經(jīng)歷一個(gè)完整的使用和體驗(yàn)周期，如果在第七日用戶還在使用產(chǎn)品，就可以定義該用戶為忠誠(chéng)度較高的用戶了。

③次月留存（30日留存率），用于衡量版本迭代的效果

通常 App 的迭代周期為 2 – 4 周一個(gè)版本，一個(gè)版本的更新，或多或少的影響用戶的體驗(yàn)總成用戶流失，所以通過(guò)比較月留存率能夠判斷出每個(gè)版本更新是否對(duì)用戶有影響，衡量版本迭代的效果。

（4）流量獲?。ㄇ纴?lái)源）

根據(jù)字面意思來(lái)講就是描述用戶路徑，來(lái)指的是這些人變成用戶之前，都來(lái)自哪里；知道用戶從哪里來(lái)才能知道在哪個(gè)渠道做推廣會(huì)更有效，一般和用戶留存的數(shù)據(jù)搭配使用。

2. 行為數(shù)據(jù)的「五個(gè)緯度」

關(guān)于行為數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)中的一個(gè)重點(diǎn)知識(shí)，此次主要講解次數(shù)/頻率、點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、用戶停留時(shí)長(zhǎng)、跳出率、退出率這個(gè)五個(gè)緯度。

（1）頁(yè)面訪問次數(shù)（PV）和人數(shù)（UV）

這兩個(gè)指標(biāo)能夠了解用戶的使用行為，衡量頁(yè)面入口的設(shè)計(jì)和與其他入口的設(shè)計(jì)相比是吸引用戶的注意力的核心指標(biāo)。

• 頁(yè)面訪問次數(shù)（PV ；PageViews的縮寫）用于判斷該活動(dòng)/頁(yè)面/功能被用戶查看的次數(shù)，即頁(yè)面瀏覽量；
• 頁(yè)面訪問人數(shù)（UV；Unique Visitor的縮寫）用于判斷有多少個(gè)用戶查看過(guò)該活動(dòng)/頁(yè)面/功能，即訪問深度，也就是指用戶的訪問深度（總產(chǎn)品流程的體驗(yàn)完成度）。

（2）點(diǎn)擊率(CTR)

點(diǎn)擊率（人均點(diǎn)擊次數(shù)）是指網(wǎng)站頁(yè)面上某一內(nèi)容被點(diǎn)擊的次數(shù)與被顯示次數(shù)之比，即點(diǎn)擊次數(shù)占展示次數(shù)的百分比。

通過(guò)人均點(diǎn)擊次數(shù)可以判斷交互/視覺的設(shè)計(jì)要求是否足夠引人注目，也可以用于衡量該功能對(duì)用戶而言是否為強(qiáng)需求。通過(guò)下面這個(gè)案例讓大家了解一下用法，比如7月7日10萬(wàn)人點(diǎn)擊了“確定”按鈕，其中一共點(diǎn)擊了12萬(wàn)次，那么點(diǎn)擊率（人均點(diǎn)擊次數(shù)）為12/10=1.2次。

點(diǎn)擊率中也常常會(huì)結(jié)合pv和uv的數(shù)據(jù)使用，即：

• PV點(diǎn)擊率=點(diǎn)擊次數(shù)/頁(yè)面訪問次數(shù)（PV）；
• UV點(diǎn)擊率=點(diǎn)擊人數(shù)/頁(yè)面訪問人數(shù)（UV）。

（3）轉(zhuǎn)化率

轉(zhuǎn)化率即達(dá)到產(chǎn)品某個(gè)目標(biāo)的訪問量除以總的訪問量，或達(dá)成目標(biāo)的訪客數(shù)占總訪客的比例，即轉(zhuǎn)化率=轉(zhuǎn)化次數(shù)/訪問次數(shù)。簡(jiǎn)單理解轉(zhuǎn)化率是把用戶分為“只逛不買”的用戶，還有“逛了 就買”的用戶，還有“逛了買買買”的用戶。

為什么說(shuō)轉(zhuǎn)化率很重要，因?yàn)檗D(zhuǎn)化率常常是項(xiàng)目中企業(yè)最為看重的一個(gè)數(shù)據(jù)，畢竟轉(zhuǎn)化率高了公司收益也就提高了，而且轉(zhuǎn)化率的提升也常常是解釋設(shè)計(jì)方案最好的支點(diǎn)，比如：在國(guó)外的養(yǎng)老計(jì)算器中，用戶需要輸入相關(guān)的字段后查看計(jì)算結(jié)果詳情，最后得出計(jì)算結(jié)果。

在這個(gè)流程中用戶的轉(zhuǎn)化率很低（在結(jié)果詳情中會(huì)有金融產(chǎn)品）。但是如果把結(jié)果前置，比如新方案把輸入字段，結(jié)果詳情和計(jì)算結(jié)構(gòu)都放在一個(gè)頁(yè)面展示，就會(huì)提高用戶的購(gòu)買決策，大大提高轉(zhuǎn)化率。

這里有一個(gè)思維方法即漏斗分析法，大家需要了解：

漏斗分析最常用的是轉(zhuǎn)化率和流失率兩個(gè)互補(bǔ)性指標(biāo)。用一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明，假如有100人訪問某電商網(wǎng)站，有30人點(diǎn)擊注冊(cè)，有10人注冊(cè)成功。

這個(gè)過(guò)程共有三步，第一步到第二步的轉(zhuǎn)化率為30 %，流失率為70%，第二步到第三步轉(zhuǎn)化率為33%，流失率67%；整個(gè)過(guò)程的轉(zhuǎn)化率為10%，流失率為90%。 該模型就是經(jīng)典的漏斗分析模型。

（4）用戶停留時(shí)長(zhǎng)

這個(gè)指用戶在產(chǎn)品中的停留的時(shí)長(zhǎng)，即所有用戶session的時(shí)長(zhǎng)總和/session數(shù)量。也有產(chǎn)品通過(guò)用戶停留時(shí)長(zhǎng)去衡量頁(yè)面吸引度、判斷用戶粘性和依賴度，舉個(gè)例子，抖音的頁(yè)面內(nèi)容吸引度就很強(qiáng)用戶粘性就很高，用戶的停留時(shí)間也很長(zhǎng)。

回想一下，是不是每次刷抖音，很快一個(gè)小時(shí)就過(guò)去了。這里的商業(yè)邏輯是，用戶停留的時(shí)間越長(zhǎng)，在產(chǎn)品中用戶付費(fèi)的可能性就會(huì)越大。

總結(jié)一句話：停留時(shí)間越長(zhǎng)，用戶粘性越強(qiáng)。當(dāng)然也有反面場(chǎng)景，比如登錄注冊(cè)的表單填寫，停留時(shí)間越長(zhǎng)，說(shuō)明體驗(yàn)越差。

（5）跳出率（BR）

跳出率指該用戶來(lái)到網(wǎng)站后，沒有進(jìn)行操作就直接離開的比例，即訪問了一個(gè)頁(yè)面就離開的訪問量與所產(chǎn)生總訪問量的百分比，跳出率等于訪問一個(gè)頁(yè)面后離開網(wǎng)站的次數(shù)/總訪問量*100%。

這里有一個(gè)容易混淆的概念即跳出率和退出率。其實(shí)這兩個(gè)數(shù)據(jù)都是用于衡量頁(yè)面的內(nèi)容質(zhì)量或交互質(zhì)量的一個(gè)指標(biāo)。

比如當(dāng)用戶進(jìn)入 app后，只訪問了一個(gè)頁(yè)面就離開了，跳出率和退出率越低說(shuō)明流量質(zhì)量越好，用戶對(duì)產(chǎn)品的內(nèi)容越感興趣。

3.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的「四個(gè)緯度」

接下來(lái)我們來(lái)看看三層數(shù)據(jù)中的最后一層概念——業(yè)務(wù)員數(shù)據(jù)，即和財(cái)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)知識(shí)。

（1）總量

GMV (Gross Merchandise Volume)，這個(gè)詞太常見了，大公司在發(fā)布財(cái)報(bào)、銷售額、成交量的時(shí)候，這個(gè)數(shù)每次必提。

值得注意的是GMV=銷售額+取消訂單金額+拒收訂單金額+退貨訂單金額，包含付款和未付款兩部分。

（2）人均

ARPU（Average Revenue Per User，每用戶平均收入），光總數(shù)高還不行，我們還要關(guān)心平均每個(gè)用戶的貢獻(xiàn)是否夠多，是否在增長(zhǎng)，所以就要關(guān)注人均的指標(biāo)。

它是 App 成功的指標(biāo)，是用戶忠誠(chéng)度的反應(yīng)，是預(yù)測(cè)用戶增長(zhǎng)的工具。

（3）付費(fèi)率

整個(gè)產(chǎn)品業(yè)務(wù)也要有一個(gè)健康度的指標(biāo)來(lái)衡量，付費(fèi)率就是這個(gè)衡量指標(biāo)。到底有多少比例用戶是付費(fèi)用戶，這就是付費(fèi)率。

我們通常會(huì)把付費(fèi)率和ARPU值放在一起分析。一般該產(chǎn)品的付費(fèi)率越高，這說(shuō)明用戶對(duì)該產(chǎn)品的認(rèn)可度越高。

一、數(shù)據(jù)也許會(huì)騙人

數(shù)據(jù)并不會(huì)騙人，而是人看的數(shù)據(jù)不同，造成結(jié)論不同。在使用數(shù)據(jù)之前我們要認(rèn)清楚以下三點(diǎn)偷換概念、只看單一緯度、數(shù)據(jù)不是萬(wàn)能的。

1. 偷換概念

今年7月美國(guó)總統(tǒng)特朗普舉了一個(gè)案例，我記憶猶新。在一個(gè)電視采訪節(jié)目中他說(shuō)“美國(guó)的死亡率低于歐洲的水平”他的算法是所有新冠死亡人數(shù)除以所有確診人數(shù)得出右側(cè)數(shù)據(jù)。

其實(shí)他就是偷換了一個(gè)概念，在醫(yī)學(xué)上有兩個(gè)指標(biāo)去衡量死亡率，一個(gè)是病死率一個(gè)是死亡率。

當(dāng)然兩者在算法上是不同的，如果看病死率的話，美國(guó)的確低于中國(guó)，但是如果按照死亡率的結(jié)果看的話，美國(guó)是遠(yuǎn)高于其他國(guó)家，中國(guó)是美國(guó)相比一百五分之一，這結(jié)果是恰恰相反的。

這里就是一個(gè)偷換概念的例子，雖然病死率和死亡率都能反應(yīng)生病的人數(shù)，但是病死率考慮的是救治能力。死亡率不僅考驗(yàn)救治能力，還考驗(yàn)著控制傳播的救治能力。

2. 只看單一緯度數(shù)據(jù)是表象的

如果單從一方面看數(shù)據(jù)是沒有意義的，沒有其他數(shù)據(jù)參照，挖掘不出數(shù)據(jù)的真正價(jià)值。

比如：我們?cè)谟懻撘粋€(gè)產(chǎn)品是否成功時(shí)候，往往會(huì)看一個(gè)最突出的緯度數(shù)據(jù)，比如這個(gè)產(chǎn)品有2億的日活，這個(gè)平臺(tái)有5000萬(wàn)的產(chǎn)量。

也顯然這種只盯著用戶數(shù)量和產(chǎn)品規(guī)模的產(chǎn)品的做法是不對(duì)的，他并不能真實(shí)的反應(yīng)一個(gè)產(chǎn)品是否成功，假如一個(gè)產(chǎn)品的日活是2億但是愿意付費(fèi)的用戶不到1w，這個(gè)平臺(tái)雖然有5000w的產(chǎn)量，但是用戶的平均停留時(shí)長(zhǎng)很短，很顯然這并不是一個(gè)很高興的事情，因?yàn)榭梢詮膫?cè)面保暴露出產(chǎn)品的質(zhì)量可能存在問題，導(dǎo)致用戶付費(fèi)意愿不高，停留時(shí)間較短。

3. 數(shù)據(jù)有局限性

我們要搞清楚這樣一個(gè)認(rèn)知，數(shù)據(jù)雖然可以最為直觀的反應(yīng)產(chǎn)品的健康程度，但是數(shù)據(jù)絕對(duì)不是萬(wàn)能的，他只是衡量產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)的工具，就好比我之前寫的問的用戶調(diào)研的文章只是一種工具也存在其局限性，數(shù)據(jù)只能告訴waht，但是不能告訴why，而這個(gè)why是設(shè)計(jì)師做方案選擇的關(guān)鍵所在。

二、數(shù)據(jù)應(yīng)該怎么用

數(shù)據(jù)本身并不會(huì)欺騙人，他就真實(shí)存反應(yīng)產(chǎn)品的表現(xiàn)，只是很多人用錯(cuò)了使方法或者認(rèn)知出現(xiàn)了偏差，如果想把產(chǎn)品數(shù)據(jù)的價(jià)值利用率達(dá)到最大化，建議每次做數(shù)據(jù)分析時(shí)候從以下三點(diǎn)使用數(shù)據(jù)：

1. 尋找關(guān)鍵數(shù)據(jù)目標(biāo)

為了避免偷換概念的情況出現(xiàn)，除了我們要理解數(shù)據(jù)概念之外，更重要的是尋找出關(guān)鍵的數(shù)據(jù)目標(biāo)。

以上講了這么多數(shù)據(jù)名稱，但是大家需要注意的是并不是每個(gè)產(chǎn)品都要看這些數(shù)據(jù)的，不同的產(chǎn)品需要看的數(shù)據(jù)側(cè)重點(diǎn)不同，就比如qq音樂看的是日活躍用戶、淘寶看的是銷售額、王者榮耀看的用戶平均付費(fèi)額度（Appu），新浪新聞客戶端看的是網(wǎng)站訪問數(shù)量（UV）。

（1）用戶生成內(nèi)容(UGC)類數(shù)據(jù)指標(biāo)

UGC（User Generated Content）指用戶原創(chuàng)內(nèi)容，從進(jìn)入web2.0時(shí)代后UGC第一次被論壇/社區(qū)應(yīng)用，到今天，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品或多或少都帶有一點(diǎn)UGC屬性。這些產(chǎn)品主要有抖音、知乎、人人都是產(chǎn)品經(jīng)理、站酷等。

評(píng)價(jià)這類產(chǎn)品往往會(huì)從發(fā)表文章、用戶點(diǎn)贊、訂閱、評(píng)論、分享、打賞等幾個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)判產(chǎn)品是否健康。

（2）電商類要看GMV

GMV（全稱Gross Merchandise Volume），即商品交易總額 [1] ，是成交總額（一定時(shí)間段內(nèi)）的意思。這個(gè)實(shí)際指的是拍下訂單金額、包含付款和未付款的部分。

休息一下

聽了腦袋大了同學(xué)不用擔(dān)心，我特別繪制了下面這個(gè)表格，保存截圖慢慢看就好了。

2. 找好參照物A&B test 測(cè)試方法

多數(shù)產(chǎn)品在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，最常用的方法就是A&B test 測(cè)試法（上面講到了A&B test 測(cè)試發(fā)）。

（1）案例一

很多時(shí)候我們看數(shù)據(jù)不能看一個(gè)緯度，要看兩個(gè)或者多個(gè)緯度，才能篩選中自己需要的結(jié)果方案。

比如這個(gè)案例在探究“與用戶強(qiáng)相關(guān)的 BI 品類樓層，商品展示普通利益點(diǎn)和帶券利益點(diǎn)，哪個(gè)更優(yōu)？

A 方案展示普通的利益點(diǎn)，如“銷量過(guò)萬(wàn)、好評(píng)率99%、滿199減100”，B方案只展示帶券利益點(diǎn)的文案，如“滿199減100，領(lǐng)券”。

最后看的數(shù)據(jù)是A方案的點(diǎn)擊率高，B 方案的曝光點(diǎn)擊率更高（由于方案 B 中可領(lǐng)券和點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)商詳，可能有部分點(diǎn)擊為領(lǐng)券導(dǎo)致，故方案 B 點(diǎn)擊更高但點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化偏低）。

如果單獨(dú)看點(diǎn)擊率或者轉(zhuǎn)化率很難做出選擇，但是只要兩個(gè)數(shù)據(jù)綜合看，就很容易得出B方案（帶券利益點(diǎn)）能帶來(lái)更高的曝光點(diǎn)擊，引入訂單表現(xiàn)更優(yōu)的結(jié)論。

（2）案例二

在做A&B test 測(cè)試時(shí)，是需要保持單一變量測(cè)試，現(xiàn)實(shí)生活中，很難做到單一變量測(cè)試，所以數(shù)據(jù)很多時(shí)候都需要進(jìn)行分析探討，才會(huì)有價(jià)值。

比如我們?cè)谑醉?yè)流量分發(fā)場(chǎng)景中做了A,B兩個(gè)視覺設(shè)計(jì)方案，A方式是所有的品類展示使用魔方圓形坑位，B方式是方形坑位。想探究方圓形坑位和方形坑位，哪個(gè)更能吸引用戶點(diǎn)擊？

最終A方案（圓形）用戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)為4.87%，B方案（方形）的用戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)為15.85%，那么，從這個(gè)A&B test 測(cè)試法的結(jié)果中就可以推導(dǎo)出B方案（方形）更好嗎？

事實(shí)可能并不是，大家仔細(xì)觀察不難發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)方案除了品類的背景造型不同之外，品類的種類也不同，文案的描述也不同，沒有做到保持單一變量的測(cè)試環(huán)境，所以B方案（方形）更能吸用用戶的點(diǎn)擊這個(gè)結(jié)論是不成立。

可能成立的是方形的展示面積比圓形的展示面積要大，可以更好的曝光產(chǎn)品的特點(diǎn)，而且促進(jìn)B方案（方形）更吸引用戶進(jìn)行點(diǎn)擊。

3. 采用多次定性+定量驗(yàn)證

我們得到了數(shù)據(jù)其實(shí)可以采用多次定性+定量驗(yàn)證這種方式來(lái)驗(yàn)證我們方案是否解決了用戶需求，是否完成項(xiàng)目目標(biāo)。

定性可以采用用戶訪談、眼動(dòng)測(cè)試、可用性測(cè)試等方式去發(fā)現(xiàn)問題（需求）的多樣性和嚴(yán)重程度。

定量的方式有用戶問卷、站內(nèi)行為分析、A&B test 測(cè)試等方式，驗(yàn)證這個(gè)問題的發(fā)生概率。

比如我們可以通過(guò)五次定性質(zhì)、三次定量的方式，通過(guò)數(shù)據(jù)反饋把結(jié)果更加靠近真實(shí)。

三. 了解雙面數(shù)據(jù)（虛榮數(shù)據(jù)）

什么是雙面數(shù)據(jù)呢，其實(shí)也就是那些看上去很好，卻不能給這個(gè)產(chǎn)品帶來(lái)絲毫價(jià)值的數(shù)據(jù)，需要對(duì)比著看才能了解數(shù)據(jù)的價(jià)值。

（1）點(diǎn)擊率（CTR）

比如一個(gè)用戶在有些資源位連續(xù)點(diǎn)擊或者因?yàn)橐恍├嫘缘幕顒?dòng)補(bǔ)貼引發(fā)的點(diǎn)擊量變化這類場(chǎng)景在用戶人數(shù)總量不變的情況下，單獨(dú)位置的點(diǎn)擊量增加，必然會(huì)導(dǎo)致其他部分的點(diǎn)擊量降低，其實(shí)是0和博弈，增加這個(gè)功能的點(diǎn)擊量是片面的。

（2）訪客數(shù)（UV)

計(jì)算訪客數(shù)只是一場(chǎng)毫無(wú)意義的人氣比賽，其實(shí)訪客數(shù)可以分為三個(gè)類型即曝光UV、點(diǎn)擊UV、意向UV，單純地看這三個(gè) UV 是沒有意義的，除非能讓用戶做對(duì)產(chǎn)品有利的事。

比如，在推出活動(dòng)時(shí)，有多少用戶能轉(zhuǎn)化購(gòu)買？只有知道了這個(gè)數(shù)字，這個(gè)用數(shù)據(jù)數(shù)才是有價(jià)值的。

• 曝光 UV 即曝光在視野內(nèi)的訪客數(shù)，例如我們?cè)谔詫毸阉髂硞€(gè)產(chǎn)品進(jìn)入了搜索的 feed 列表頁(yè)，當(dāng)我在這個(gè)列表場(chǎng)景停留2-3秒的時(shí)候，我沒有購(gòu)買任何產(chǎn)品的情況下，數(shù)據(jù)就會(huì)判定我為一次曝光UV。
• 點(diǎn)擊 UV 即有點(diǎn)擊行為的訪客數(shù)，還是以淘寶做為例子，現(xiàn)在我在 feed 流列表頁(yè)面里搜索產(chǎn)品，其中有一件是我比較中意的產(chǎn)品，我點(diǎn)擊了產(chǎn)品進(jìn)入到這個(gè)產(chǎn)品的詳情頁(yè)，在我沒有購(gòu)買任何產(chǎn)品的情況下，我發(fā)生了點(diǎn)擊行為，數(shù)據(jù)就會(huì)算我是一個(gè)點(diǎn)擊 UV 。
• 意向 UV 即進(jìn)入意向頁(yè)面的用戶數(shù)，其實(shí)這個(gè)和點(diǎn)擊 UV 有點(diǎn)像，比如我在淘寶搜索完我想買的產(chǎn)品 a，有去京東搜索了一下，那京東就會(huì)判定我為一個(gè)想要購(gòu)買產(chǎn)品 a 的意向uv，這個(gè)意向 UV 只可以判斷出我們對(duì) a 產(chǎn)品是否感興趣，并不能判斷出我真正想要購(gòu)買。

（3）停留時(shí)間

用停留時(shí)間數(shù)據(jù)來(lái)統(tǒng)計(jì)用戶參與度或活躍度，他并不能說(shuō)明什么問題。比如，客戶在某個(gè)全是文字內(nèi)容頁(yè)面上停留了很長(zhǎng)時(shí)間，有可能是看不清楚或者是文字理解難度影響了用戶的閱讀時(shí)間，所以說(shuō)產(chǎn)品效率、體驗(yàn)這兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)本身就和停留時(shí)間相矛盾。

（4）下載量

盡管有時(shí)會(huì)影響你在應(yīng)用商店中的排名，但下載量本身并不帶來(lái)價(jià)值；還需要參照的是：用戶下載后的激活量、賬號(hào)創(chuàng)建量以及用戶在產(chǎn)品中的各個(gè)場(chǎng)景的跟蹤。

很多人會(huì)有一個(gè)誤區(qū)，認(rèn)為退出率高是不好的一項(xiàng)數(shù)據(jù)，但是大家要明白并不是所有的場(chǎng)景跳出率越低越好，舉個(gè)例子：我們通過(guò)漏斗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)用戶操作路徑太長(zhǎng)，把好幾個(gè)步驟的路徑縮減到一步操作，最后看到用戶退出率就減少了。

最后大家要清楚：

數(shù)據(jù)是用于支撐設(shè)計(jì)師的某項(xiàng)設(shè)計(jì)決策和方法，但數(shù)據(jù)無(wú)法代替設(shè)計(jì)的直覺，更無(wú)法代替深入的用戶研究、我們要學(xué)會(huì)利用數(shù)據(jù)指標(biāo)，找出問題所在，通過(guò)設(shè)計(jì)方案改變用戶行為，因?yàn)閿?shù)據(jù)最終目標(biāo)在于價(jià)值的體現(xiàn)：有效獲取用戶，創(chuàng)造營(yíng)收。

謝謝，您的閱讀。

參考文獻(xiàn)：

• 如何理解 DAU 和 MAU 這兩個(gè)數(shù)據(jù)？：https://www.zhihu.com/question/24007425/answer/130382392
• 數(shù)據(jù)分析｜計(jì)算用戶留存率：https://zhuanlan.zhihu.com/p/123292172
• 關(guān)于 Aha Moment 的一些事：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48365408
• 618大促AB實(shí)驗(yàn)，這樣做數(shù)據(jù)會(huì)更好：https://mp.weixin.qq.com/s/fYmwykX1H3ZbukuGnM5cMw
• 怎樣來(lái)定義流失用戶和流失率？：https://www.zhihu.com/question/68029067

工具網(wǎng)站：

• https://www.iresearch.cn
• https://www.analysys.cn
• http://m.36881.com.cn/pd/4745810.html

本文由 @斜杠7濕兄 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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