產品新手如何分析數據？帶你深入淺出數據知識

許多產品經理每天打開電腦第一件事就是看數據
舉凡流量、用戶成長率以及轉化率等等。
面對這麼多數據，你真的知道數據要怎麼看嗎？

其實數據種類再多，只要把握好以下三個分類，你就可以精準掌握到數據背後的意義。

1️⃣ 業務數據

舉例：現金流、轉化率、用戶留存率、活躍度等等。

這些數據非常重要，因為日常的工作都是為了提升這些核心指標。
例如公司季目標是提升訂單成交率，那轉化率就是核心，接著會開始分析成交訂單前哪些功能是必要路徑，思考如何讓用戶更方便的下訂單。

2️⃣ 用戶背景數據

舉例：用戶性別、地區、興趣標籤等等

我們可以透過用戶背景與行為數據去尋找它跟業務指標的關聯性。
例如我們產品的主要市場是 25 歲到 35 歲的職場女性，對新品與優惠商品的購買力較強，也許可以透過限時限量的優惠促銷來刺激訂單。

3️⃣ 用戶行為數據

舉例：頁面停留時長、存取頁面、頁面路徑分析。

用戶行為通常會跟用戶背景關聯著看，也是用來協助提高業務指標。
例如用戶在把商品加入到購物車後，通常在 1 天內下訂單的機率是最高的，如果超過三天用戶沒有再回來購物車，那此商品很高機率會被用戶遺忘。
所以可以透過發送優惠卷的方式來刺激用戶下訂單。

總結用戶數據分析的三大類別：

1. 業務數據：跟公司盈利有極大關係，通常會當為 KPI。
2. 用戶背景數據：可以釐清用戶的模樣，推理出用戶客群。
3. 用戶行為數據：用戶背景與行為會一起分析，尋找跟業務指標的關聯性，才知道如何制定策略。