你是這樣獲得數據的嗎？

所有人都在說，用數據說話。運營有運營數據，營銷有營銷數據，產品肯定也有產品數據，各自的出發點不同，關注的數據和指標還是有些不同的，你關注的又是哪些數據？你的數據又是從何而來的？

一、工欲善其事，必先利其器

說到數據就想到統計了，數據的統計一般分為自建統計平臺和第三方統計平臺。從性價比的角度來說，還是使用第三方統計平臺，嵌入一個SDK，添加上統計代碼即可。第三方統計平臺也是非常多的，比如：友盟、talkingdata、騰訊云分析等等，孰優孰劣，各有分說。下面以友盟平臺的定義來作說明。

產品經理比較關心的數據有以下這些：

二、關注這些字段，這樣就夠了嗎？

其實遠不夠，還要進行數據的分析和解讀。字段之間的串聯和解讀，才能真正了解產品、了解用戶。

其中，了解用戶在應用中的使用情況及使用路徑，我覺得是至關重要的，也是我倒騰比較多的東西。獲得此信息的途徑有三個：應用商店評價、應用反饋、頁面訪問路徑。應用商店評價和應用反饋，是用戶的主動行為，主動主觀不全面；頁面訪問路徑是被動收集的，被動客觀相對全面。

用戶的頁面訪問，其實是有路徑可循的。比如：注冊流程、購買流程等等。以我們可以感知得到的流程，把相關的頁面串聯起來看，用戶會遵循設定好的流程瀏覽，哪一環出了問題，一目了然。友盟也提供了類似頁面沙漏的功能，查看用戶瀏覽過程。

并不是所有東西有路徑可循的。比如用戶瀏覽路徑，這個應該就是無章可循了。此時只能針對重點頁面和表現比較差的頁面進行逐一分析了。對于什么是重點頁面，這個不言而喻，就是核心業務所在的頁面。表現比較差的頁面，就是平均訪問時長比較短和跳出率比較高的頁面，加入頁面特性和訪問次數來進行權重考量，會更客觀一些。

順便說一下，在做頁面分析前，要先了解友盟中提供的頁面是不是和應用中的頁面一一對應，這是最基礎的。還會有一種情況就是程序共用了一個頁面，此頁面在應用中多處使用，要做好區分和標記，這樣才能區別出相同頁面的不同數據的情況。

三、用戶行為和問題頁面基本可以清晰的定位了，這樣就夠了嗎？

還是不夠的。首先用戶行為，只是針對頁面來說的，一個頁面的用戶點擊行為又是如何？問題頁面的情況也是一樣，用戶為什么會在這個頁面離開？用戶在這個頁面做了什么？這個問題其實友盟有給出解決方案，就是使用自定義事件。

定義好頁面，定義好對應頁面的行為，配置好友盟事件管理，程序進行埋點，這樣就等著接收數據吧。注意，前后臺命名統一才會接收到數據哦。沒有數據，去創建數據；有了數據，去分析數據?，F在有了頁面的訪問量，用戶在頁面中的行為數據，對于分析頁面的問題，就跟進了一步。

四、對于數據，你還需要了解的兩個功能。

這兩個功能是什么呢？一個是漏斗管理，另一個是用戶群。這兩個功能是要建立在已經設置了自定義事件的基礎上才能用，也算是友盟的新功能吧，這兩個功能讓我聯想到了Google Analytics的目標設置和群體細分，有點類似吧。

首先說一下漏斗管理，可以這樣理解，把我們想要追蹤的用戶行為，以事件的形式進行串聯查看。比如：注冊流程、產品引導流程等等。這個功能比頁面訪問路徑更進一步，兩個功能輔助地看，能更清晰地知道用戶的瀏覽路徑的情況。

再說用戶群，友盟給的用戶群的細分緯度只有兩個：一個是活躍用戶，另一個是事件觸發情況。能夠倒騰的，就是這個事件觸發情況了?；诋a品的用戶模型，通過事件觸發把我們的用戶細分出來，數據細分后就更精確了，數據的霧霾就是在你面前消散。順便說一下，Google Analytics群體細分是我最經常使用的，Google提供的分析緯度之多，讓人驚嘆。

總結：

沒有數據，去創建數據；利用好平臺的功能，結合自身需要，去創造更多的數據和細分數據；有了數據，就去分析數據吧。