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　　數據分析是運營推廣必須走的一條路，只有通過數據分析，才能明確自己下一步需要解決哪些問題。微分銷推廣該如何進行數據分析?

　　1、流量分析

　　分析不同獲客渠道流量的數量和質量，進而優化投放渠道。常見的辦法有UTM代碼追蹤，分析新用戶的廣告來源、廣告內容、廣告媒介、廣告項目、廣告名稱和廣告關鍵字。

　　實時監測產品的訪問走勢，尤其要關心流量異常值。舉個例子，某互聯網金融平臺因為一個產品BUG導致用戶瘋狂搶購造成的流量峰值，產品經理發現實時數據異常后迅速下線該產品修復BUG，避免了損失擴大。

　　2、轉化分析

　　在我們的產品里面有很多地方需要做轉化分析，例如注冊轉化、購買轉化、激活轉化等等。

　　影響轉化率的因素很多，有渠道流量、有用戶營銷，有網站/APP體驗。以渠道流量為例，通過優選渠道并且量化分配我們的投放資源，可以有效提升總體的轉化率。

　　3、留存分析

　　所謂留存，就是用戶首次訪問你的網站/APP后多少天后回訪。留存是產品增長的核心，用戶只有留下來，你的產品才能不斷增長。一條留存曲線，如果產品經理不做什么的話，那么影虎就慢慢流失了。

　　從產品設計的角度出發，找到觸發留存的關鍵行為，幫助用戶盡快找到產品留存的關鍵節點。之前我們發現我們產品里面，使用過“新建”功能用戶的留存度非常高;于是我們做了產品改進，將“新建”按鈕置于首頁頂部刺激用戶使用，效果非常好。

　　4、可視化分析

　　用戶體驗，是一個非常抽象的概念，我們可以對其進行形象化。目前一個普遍的方法就是對用戶的數據進行可視化，以熱圖的形式呈現。

　　借助熱圖，產品經理可以非常直觀了解用戶在產品上的點擊偏好，檢驗我們的產品設計或者布局是否合理。

　　5、群組分析

　　千人千面，產品經理對用戶精細化的分析必不可少。不同區域、不同來源、不同平臺甚至不同手機型號的用戶，他們對產品的使用和感知都可能存在巨大的差異。產品經理可以對不同屬性的用戶進行分群，觀察不同群組用戶的行為差異，進而優化產品。

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