推荐快速搭建数据体系的4大渠道怎样快速搭建数据体系？( 二 ) _数据体系

D. 用户流失节点分析很多产品上线一段时间后，发现流失率越来越高，这个时候可关注用户在整个链路上的流失节点：用户主要是在哪一步开始流失的，用户流失的集中时间点是在什么时候，从流失节点着手进行产品优化、适当的流失挽留堵漏等操作。
如互金平台定投功能的使用，经过观察和分析可能会发现，用户在第一次扣款前后的流失率最高，且扣款高峰会伴随着流失高峰，可能的原因有以下：

扣款前：用户设置时仅抱着尝鲜的心态，在扣款（实际发生资金行为）前及时终止定投“止损”；或者对扣款行为的安全感不足。
扣款后：对资金的安全和流动性存在担忧；自身无法保证银行卡资金在扣款日是充足的，因资金不足扣款失败而放弃。

找到了可能的问题所在，即可对齐进行相应的用户教育和引导，降低流失率。一个水缸多个孔，堵住其中1个或几个，水流失的速度自然就慢了下来。
E. 通过假设潜在用户画像进行投放和验证产品对用户做触达的时候，总会选择潜在目标用户，以提高转化率等各项指标。但何为“目标用户”，用户的年龄？用户所在的地区？用户的在线支付频次？需要通过多次投放尝试总结，可假设多个变量，通过调整潜在目标用户的画像进行用户包提取触达，比较多个投放渠道之间的数据差异，从而达到验证的目的。
3. 寻找对比数据没有对比的效果指标评价，都是耍流氓。一款产品上线效果，产品经理要看到其中的利弊，并且找到合适的参照物来对比效果，才可以做出评价和结论。
举个例子：一款社区类产品上线至今，总用户数100万，日均活跃用户8万人。
这个数据是好是坏？我们需要找到一个对比衡量的标准，对比竞品，我们这个活跃用户水平算是较高的？对比过去的日均活跃用户5万人，则很明显有了提高。
因此，得到产品的上线效果数据后，需要找到对应的产品做标的，而这个标的，可以是竞品、可以是历史经验数据沉淀、也可以是行业内默认的标准等。
4. 明确获取数据渠道规划好了数据衡量体系，接下来即是产品上线前的数据埋点工作和上线后的数据获取来源，有下面的一串口诀：转化数据点击流，用户属性渠道号，反馈抽样用问卷，广义普适第三方。
A. 转化数据点击流在看用户登录访问、购买等产品的路径转化数据时，常选择用户数为统计分析维度，这个时候，用相对简单的点击流埋点，一般可满足需求；主要统计产品流程中，每一步操作的用户数量，可形成漏斗模型。
B. 用户属性渠道号在申购金额、购买数量和金额、评论互动等带有用户属性的场景下，需要适当深挖，这个时候可以用渠道号等标记对用户进行“打标”，方便跟踪监控用户的后续行为。
C. 反馈抽样用问卷有的时候，我们需要探究用户行为原因，了解用户的主观操作意向，获取用户使用反馈时，通过上述的纯客观数据是难以得出合适的指导意见的，该情况下可以选择问卷的方式进行；可以获取足够反馈问题的样本数据。
D. 广义普适第三方有一些第三方数据平台，如友盟、TalkingData、微信指数、百度指数等数据平台，适用于监控大行业大领域数据。如通过微信指数，可知道某个词汇的近期网络搜索次数，环比增减情况，添加对比词汇等。
方法论讲完，是不是还有点似懂非懂？那就给大家举一个案例：
对于luckin coffee来说，品牌定位更多在“职场咖啡”与“社交咖啡”上，因此，在获客初始节点，进行了不同商圈的线下试点门店铺设，通过各类优惠福利做app的推广下载和刺激用户分享获客。该阶段，如若进行数据分析，则首先需要明确分析目标：

线下不同商圈的试点效果
用户对职场咖啡的诉求及预期
app推广效果/社交咖啡营销裂变效果

针对上述3点，可进一步提出对应的分析假设并寻找、拆分衡量指标：

IT白领办公区域的门店效果优于市中心商圈；外带门店销售量高于堂食门店。
中午13:00~14:00和下午15:00~17:00是点单高峰；外卖订单30~40分钟内送达符合用户心理预期，30分钟内则可超出预期；职场白领更偏好美式，女生更偏好瑞纳冰系列等。
社交分享推广目标，如老用户人均分享3次/周，人均转化拉新3人/周，人均购买3杯/周，复购率在60%以上等。

针对上述分析假设，为更客观进行数据比较，可将上述假设进一步抽象为数据衡量指标，例如：