让数据说话 如何收集分析数据——聚星网站建设公司

数据采集的三个要点

1.综合性

数据量足够多才有分析价值，数据面足够支撑分析需求。

比如“查看商品详情”这种行为，我们需要收集用户触发时的环境信息、对话以及背后的用户id，然后需要统计这种行为在一定时间内触发的人数、次数、人均次数、活动比例等等。

2.多维的。

更重要的是，数据能够满足分析要求。灵活快速地定制多种属性和不同类型的数据，以满足不同的分析目标。

比如“查看商品详情”这个行为，通过埋点，可以知道用户查看的商品是什么，价格，种类，商品id等属性。从而知道用户看过哪些产品，看过多少类型的产品，某个产品看过多少次。而不仅仅是知道用户已经进入产品详情页面。

3.高效率

效率包括技术执行的效率，团队成员协作的效率，数据分析需求和目标实现的效率。

基于以上三点，我们来看看如何让数据收集更准确，分析更有用，团队内部效率更高效。

数据价值和效率分析

第一步：明确数据驱动的目标。

数据收集不要大，不要全，数据分析需求是随着产品不断迭代的。明确长期和当前的分析需求，这样分析才能更有目的性，技术执行才能更高效。

场景示例：

小何是公司的产品经理，小张是技术。几乎两者都已经意识到数据在产品运营和决策中的重要性。经过对几个数据平台的考察，他们选择了火炬之星，并且已经明确了现阶段的数据需求…

小何：“小张忙吗？文档中的那个，比如登录流程，注册转化，购买转化，分享转化等。都是需要长期关注的数据指标。一定要把他们埋了。”至于发现功能，两周后会提交新版本，就不埋了吧。这是艰苦的工作。」

小张：“嗬，你真棒。我一会儿就给你埋了！」

小何：“哦，还有，在注册那个页面的时候，我们有推荐人选项，需要用户输入推荐人账号。收款时，不要用账号。我就是想看看注册用户有没有推荐人的分布，把那个属性当做一个判断。”

小张：“很简单。那今晚……”

看着小何转身离开，小张有些颤抖，默默的继续敲代码…

步骤2:按需收集数据

有需求、有分析目标的收集数据，既避免了无法从数据冗余入手，又避免了全量数据收集后不知道分析什么的尴尬。

插图显示了埋点的示例：

数据分析需求者可以对文档进行排序，表格排序使得需求者和技术人员的协作更加高效，也大大提高了后续分析的价值和效率。

第三步：多维交叉定位问题

数据的应用可分为一般分析和探索性分析。一般包括新增、活跃、留存、核心漏斗等日常数据的监测分析，以及各部门日常业务的数据监测。监控日常增长，分析异常情况，如注册失败、支付失败的监控和及时优化。

探索性分析是数据的高级应用。核心事件的关联分析，挖掘产品改进的关键点等。比如关联分析促进用户购买，寻找时机促进留存等。

第四步：优化产品和运营策略。

基于数据反映的问题，可以实现实时监控，及时解决。基于从分析中得到的增长启示，可以进行A/B测试、灰度测试和MVP去除实践。

第五步：测量

是测量数据分析到实践的最后一步。当然，也可能是一个台阶。有时候我们似乎找到了增长点，但实验发现事实并不如预期。不要灰心，不要气馁，不要不吃饭。对用户的理解和对业务的深度挖掘

虽然数据收集很重要，数据分析的方法论也很重要，但是不要迷信数据，因为更重要的可能是人的创造力和想象力！数据分析从来都不是一劳永逸的。产品不断迭代，业务不断更新。从认知到决策，数据起辅助作用。从需求整理、收集、分析、实践、度量，始终循环于企业成长的全过程。

在此之后，那些改变了世界的程总是希望用自己的技术创造更多的价值。很多时候，他们想要的可能是清晰的数据需求，明确的分析目标，以及一套高效协作的方法。毕竟大家都觉得能精准解决问题，带动业务增长，甚至更好！沉重！是啊！

分析思维的重要性其实不言而喻。有些公司有很多数据，但是这些数据能做什么？我不知道。

有些公司没有数据，因为他们不知道数据能做什么，也不知道如何收集数据。

韩崇明以电子商务为例，其实很聪明。我觉得可能也是一种本能吧，因为电商和游戏这两个领域，在数据的收集、分析和应用上，都有很长时间的摸索和积累。

但是对于其他领域的大部分公司来说，有时候，一涉及到数据问题，就尴尬了。

所以，在未来的互联网中，越多的人了解数据，熟练使用数据，就越有价值。

从这个角度来说，每个人都需要掌握一些数据分析思维，这样你看到的世界才会很不一样。