随着产品的发展和业务逻辑的复杂化，数据分析变得越来越重要。数据分析可以有效避免逻辑混乱，防止复杂业务理解中逻辑不清、判断错误。

1、数据分析的总体思路

数据分析主要有两种思路：

基于用户的使用路径，包括用户操作(单击。返回、退出)、丢失(如添加注册流程跳转、用户丢失率)、停留时间(如淘宝)中某产品的浏览时间；

另一个是基于产品的节点，包括用户转化率和比例，比如通过某个推广页面，新注册用户与浏览用户的比例，付费用户与非付费用户的比例。一般来说，产品经理的KpI会和这些指标直接挂钩。

2.数据分析方法

有定性分析和定量分析的方法。定性分析是对事物本质的归纳，用来解释一个用户的行为和功能点的定义和解释，对事物做出一个假设。定量分析是对事物数量的统计和假设的验证。定量分析和定量分析经常一起使用。

举个简单的例子。用户对产品的喜爱可以分为喜欢、一般、不喜欢三种状态。我们可以通过用户访谈询问用户的使用感受，根据他们的回答分为喜欢、一般、不喜欢三种类型，称为定性分析。

如果我们相信超过50%的用户喜欢该产品，就可以认为该产品的用户体验不错。然后，通过大量的问卷调查，我们发现60%的用户喜欢这个产品，30%是中性的，10%不喜欢这个产品。所以我们可以认为产品的用户体验是好的，这就是量化分析。

3.数据来源

数据分析以数据为基础，不仅包括自己产品的数据，还包括竞争对手和行业的数据。

对于我们自己的产品，用户注册登录、产品使用情况等数据一般可以从服务器日志和数据库中获取，也可以通过用户调研和用户反馈(论坛、交流群、投诉)获取。

我们可以通过第三方网站或系统获取竞争对手的数据，如百度指数、应用商店下载量等。我们还可以找到竞争对手的公司财务，获得一些有价值的信息。

此外，我们可以通过行业媒体了解行业趋势，如阅读行业分析报告、热点大数据、行业融资等。

4.数据分析指标

数据分析的指标包括转化率、任务完成率、当前用户、流失用户、回归用户、活跃用户、新增用户比例、用户流失率。其中转化率、活跃用户数、新用户占比、用户流失率是比较重要的分析指标，下面简单介绍一下。

转换率可分为以前转换率和整体转换率。上一步的转化率是指用户从上一页或操作进入下一页的比例，比如加入购物车与提交订单的比例。总转化率之前的页面或操作与初始(浏览)用户的比率，例如提交的订单数与浏览数的比率。

活跃用户数是指频繁使用产品的用户数，“频繁”的定义因公司而异。用户越活跃，产品价值越高。活跃用户数用于向量化运营现状，流失用户数用于分析产品是否有能力留住新用户，是否存在被淘汰的风险。

新用户占比是反映产品良好发展的重要指标。新用户是产品发展的动力，老用户是产品生存的基础。我们需要做的是在保持老用户数量稳定增长的同时，增加新用户的比例。

用户流失率反映了产品留住用户的能力。

在产品成长阶段，新用户占比会大于用户流失率；在衰退阶段，新用户占比会低于用户流失率；在稳定阶段，新用户比例等于用户流失率。

应该对这些重要指标进行监测。对于大量数据，需要建立大数据平台，通过FineBI等数据可视化工具显示实时数据，以便及时分析并制定计划。