《数据和数据分析的价值》教案

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在前面的课程中，无论是用户获取还是激活留存，多次提到了数据分析在增长黑客工作中的作用，增长黑客崇尚的实验验证的思路，最终的验证结果也是靠数据来呈现。

在增长黑客的思维里，通过数据将不可量化目标变为可量化的指标，是一种必备的能力，所以定义业务指标就成为开始增长前的重要工作。

这一章，我们开始学习数据分析在增长中的应用，这一节，范冰老师要为你讲解数据和数据分析的价值，主要内容如下：

1.正确认识数据：数字/数量/数据之间的区别；

2.数据分析在增长黑客工作中的4个价值。

下面让我们开始这一节的学习吧~

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在这一节中，范冰老师提到了数据分析在增长黑客工作中的4种主要价值，在我们动手分析数据之前，其实有一项非常重要的工作：定义数据指标。

什么叫定义数据指标呢？是指对拉新、促活、留存这些常见的数据指标所代表的含义，在全公司范围内达成共识，形成一套统一的数据标准。

为什么要这么做？比如说新增用户这个指标，其实有很多种定义方式，比如APP的新增用户，下载后APP就可以算为一个新增用户还是说用户注册才算新增用户，不同的定义方式背后，数据完全不同，在全公司范围内统一数据指标的作用在于与其他人沟通时，大家都知道这个指标代表的具体含义。

在下一小节，范冰老师重点讲解搭建业务指标体系的方法，帮你解决3个问题：

第一：有哪些常见的数据指标；

第二：业务指标体系的4个层级；

第三：用OSM模型搭建业务指标体系。

搭建好业务指标之后，就可以开始做数据分析了，在本章的第三小节，范冰老师为你讲解的是数据分析的5个步骤，具体包括哪些呢？见下图：

这一节的重点内容在第三步，数据分析的7种常见方法，包括哪7种呢？见下图：

掌握了数据分析的方法后，在本章的最后两个小节，范冰老师介绍了2种数据应用的方法，一是通过HEART模型来定义衡量用户体验的指标，通过指标表现优化用户体验，第二是使用A/B测试找到最佳方案。

好了，本章的重点内容就介绍到这里，更多内容就从课程里去发现吧，数据分析是这堂课程的最后一章，毕业再望，加油学习呦~

如果学习完本章后觉得对于数据分析还需要更进一步了解，可以报名三节课的另外一门课程：《互联网业务数据分析实战》

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数据分析基础：搭建业务指标体系

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什么叫业务指标体系？

业务指标比较好理解，就是我们前面课程里提到的新增用户量、注册用户量、用户访问时长等代表业务结果或表现用户行为的数据，业务指标指导增长的方向。

而业务指标体系呢，则是根据一个整体的目标一层一层拆解，整体目标我们称之为北极星指标，达成北极星指标的动作被称为一级、二级、三级指标。

比如以交易额作为北极星指标，达成销售额可以包含交易人数、交易笔数、平均客单价等元素，这些都是一级指标，达成一级指标，比如交易人数这个指标，可以按照渠道拆解来自不同渠道的用户的交易人数，这就叫做二级指标，那么从各渠道转化交易人数需要做活动，活动的目标就是三级指标。

这一节里，范冰老师将为你讲解：

1.AARRR各环节常见的业务指标；

2.业务指标的常见分类；

3.搭建业务指标体系的4个层级；

4.用OSM模型搭建业务指标体系。

好了，让我们开始学习吧。

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在课程中，范冰老师讲到了衡量北极星指标的6个标准，其中一点是：“这个指标是不是一个可操作指标。”

可操作指标是增长黑客在定义数据指标时的一个重点，在精益数据分析的思维里，将指标分为可执行指标和虚荣指标，可执行指标用于指导具体的行动方式，虚荣指标可以用于市场宣传、建立产品背书。

通常我们所讲的访问量、用户量、注册量这些数据，其实都是虚荣指标而不是可执行指标。

为什么呢？

比如访问量这个指标，代表了什么具体的含义呢？有多少用户访问过这个网站，对吧，那么价值在哪里？融资或者卖广告的时候比较有效，对吧，那能不能代表网站的价值呢？其实不能。

访问量只代表了有多少用户看过这个网站，不代表这个网站带给用户的价值或者用户带给网站的价值，那么怎么样才叫可执行指标呢？同样是访问量，如果是评估付费获客渠道的质量，可以定义为7日留存的用户量，如果是评估内容质量，可以定义为访问某篇文章并收藏的用户量。

定义可执行指标的目的在于指导我们后续的具体增长动作，上面两种定义都是在具体目标下的定义方式，而不是单纯对访问量的统计。

那么我们要关注哪些数据指标呢？在不同的业务场景中，指标是不同的，定义可执行指标首先要定义出业务的目的，根据目的制定能够反映目的的指标，我们总结了一些常见的可执行指标，与你分享：

在日常的运营数据分析中，包括推广数据、活跃数据、留存数等多项数据，从这3个维度，增长黑客需要关注以下指标：

1.推广数据更关注转化用户的后续行为

渠道效果包括渠道曝光量、渠道转化率、渠道转化ROI、下载量、注册量等表象数据，但这类表象数据并没有有效体现产品的核心指标，因此被列入虚荣指标，过分关注虚荣指标会带来运营方向的偏差。

在推广数据上，增长黑客更关注以下数据：

（1）渠道数据变化曲线：通过观察相同渠道在不同主题活动、不同时间因素的影响下，在曝光量、转化率、转化ROI等方面的数据变化，发现数据量高或数据量低时对应的影响因素，找到相关特征。

（2）落地页用户行为：通过对营销推广活动中的落地页进行转化漏洞、行为路径、点击热力图等分析方式，发现用户低转化的流失节点并找到相关原因，提升转化效果；

（3）伪新增用户数：伪活跃用户有多种表现特征，例如在发生一次登录行为后再无访问行为、下载注册后次日即流失、访问时间长但访问内容少，可以判断为伪活跃用户。伪活跃用户一方面可能是渠道的假量，另一方面是对产品需求低的用户，观察伪活跃用户数可以定义渠道的获客效果，同时对真实有效用户量有明确的认知。

2.活跃数据更关注用户喜好和使用行为

日常对活跃用户的分析会关注PV/UV/使用次数等数据，将一段时间内访问过产品的用户即定义为活跃用户，但这些也是虚荣指标，并不能指导具体的执行方式。增长黑客在活跃数据方面，更关注以下维度：

（1）对活跃用户的定义：增长黑客会通过用户的使用行为来定义活跃用户，例如电商用户的浏览商品数量、工具产品的功能使用频次、资讯产品的阅读文章数量，不仅仅将活跃用户定义为发生过访问行为的用户，而是通过统计体现产品核心价值的用户使用行为来划分活跃用户数量。

（2）浏览时间健康度：增长黑客通过分析用户对某个页面访问时长，计算出平均访问时长，也就是健康值，与健康值对比，单个页面浏览时间过长或过短，都可判断为无效访问，从中去发现数据异常的原因。

（3）使用时长和频次变化曲线：通过观察同一用户在不同时间维度、活动主题维度下表现出在使用时长和使用频次上的变化，判断时间因素影响和内容因素影响。

（4)用户行为路径分析：通过观察活跃用户的使用路径，发现用户自然浏览过程中的行为习惯，指导产品“主流程”体验的设计优化。

(5)可执行指标达成度：用户使用产品核心功能的频次，如浏览商品、加入购物车、浏览文章、发起评论等体现可执行指标的数据维度，观察用户在使用时间、时长、关键词喜好等方面的行为偏好。

3.留存用户更关注活跃规律

在留存分析方面，增长黑客关注留存率、流失率、留存用户的活跃规律、跳出率等数据指标：

(1)留存率：留存率是常见的用户数据指标，通过分析不同时间周期下的用户留存率，反馈产品的健康度和对用户的粘性。

(2)流失前行为：与留存率相对的，还有用户流失率，即非留存用户即可算为流失率，增长黑客除了关注流失率的数据外，还会分析流失用户在流失前的行为特征，例如在访问时间、使用路径等方面的数据分析，发现流失预兆，从而提升有相同特征留存用户的相关行为数据。

(5)不活跃率：与活跃率相对的，是用户不活跃率，不活跃用户是流失用户的前兆体现，通过用户连续不活跃率的规律，可以预测用户的流失率。计算方法举例为连续3月不活跃用户的流失率=前3个月不活跃率的乘积。

(6)跳出率：跳出率是指在某个页面结束访问的用户数量在某个页面的整体用户访问数量中的占比，或页面浏览完成度低于20%的用户的占比，由此可以发现跳出严重的页面并进一步分析特征。

最后，在业务指标的定义上，我们找到了一篇比较全面的文章，如果你需要定义业务指标，可以参考：

新人必看万字长文：运营数据指标全解读

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数据分析方法：数据分析的5个步骤

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定义完业务指标，接下来就可以进行数据分析了，数据分析听起来似乎是一个加减乘除的过程，但在实际的工作中，数据分析要分为5个步骤：

1.数据获取：5种常见的数据来源；

2.数据清洗：6种需要清洗的数据；

3.数据分析：7种常见的数据分析方法；

4.验证分析：数据分析的3个误区；

5.数据可视化：数据可视化的常见方法。

好了，以上是本节的重点内容，开始学习吧~

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范冰老师从宏观角度讲解了数据分析的5个步骤，在实际工作中，我们更多会用EXCEL来处理数据，北大纵横商学院特聘讲师：表姐凌祯在三节课做过一次EXCEL操作技巧分享，至今已有2万人学习，这个课程里包括了4个内容：

1.整理数据源的4种方法；

2.EXCEL中提高效率的几个函数；

3.数据透视表的使用方法；

4.制作精美的可视化图表。

点击进入下面链接，报名学习吧，课程有效期只有7天，报名后要尽快学习呦~

互联网人必备的12种Excel技巧

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通过HEART模型定义用户体验衡量指标

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这一节，范冰老师讲解一种数据的应用场景，通过数据指标来衡量用户体验。

用户体验这个东西似乎是很难评估的，用户说出来的都不一定是真的，但是用户的行为却是体验的真实反馈。

这一节，范冰老师通过HEART模型的5个维度，来帮你建立评估用户体验的数据指标。

通过这一节的学习，希望能够启发你对数据应用的思路，结合业务场景来定义指标，指导下一步增长行为。

好了，让我们开始这一节的学习吧~

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选修：了解什么是A/B测试

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本堂课程的最后一节，也是增长黑客实验精神的一个最佳体现：A/B测试。

A/B测试是增长黑客理性思考问题的最好代表，对于那些没有具体评估标准的工作，比如文案、设计，A/B测试解决的问题是不主观评价，让用户说话。

这一节范冰老师带你了解什么是A/B测试。

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毕业测验：来自互联网大厂的增长黑客面试题

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首先，恭喜你完成了这次课程的学习，5周时间，给每一位坚持下来的同学点赞。

这是这门课程的最后一次作业，为了检验你是否具备了成为一名增长黑客的能力，我们找到了一些互联网大厂在招聘增长黑客时的面试题目，一共10道题，前面5道主要考察增长黑客的基础知识，后面5道题是增长黑客思维在具体场景中的应用。

课间思考作业

第一部分：基础知识题

答题要求：以选择题的形式做回答，在作业提交区写清楚每道题目对应的答案，如果你觉得需要做说明，可以对应写出每道题目的选择理由，不写也行。

作业格式范例：

第一题：（你的选项）

第二题：（你的选项）

第三题：（你的选项）

......1.下面对增长黑客团队的工作流程的描述中，哪项是正确的：

.A.数据分析与洞察收集-想法产生-排定试验优先级-试验执行

.B.试验执行-想法产生-数据分析与洞察收集-排定试验优先级

.C.想法产生-数据分析与洞察收集-排定试验优先级-试验执行

2.现在你所在的增长团队需要为全公司构建一个增长数据指标体系，搭建数据指标体系的第一步是：

.A.规划每个月的新增用户人数

.B.定义新增、激活、留存等数据指标

.C.找到合适的北极星指标

3.惊喜时刻（Aha时刻）是指用户第一次感受到产品价值，在定义惊喜时刻时，下列哪个说法是错误的：

.A.Aha时刻可以作为用户激活指标

.B.产品的Aha时刻可以描述为：（谁）在（多长时间内）完成（多少次）

.C.定义Aha时刻的关键指标只有一个

4.净推荐值（NPS）是用来衡量用户忠诚度的指标，NPS一般通过问卷的方式得到反馈，询问用户是否愿意将产品推荐给其他人，并按照1-10分打分。在做完问卷后，根据下列3个用户给出的评分，哪个说法是对的：

.A：用户一：8分（会推荐）

.B：用户二：6分（不会推荐，也不会吐槽）

.C：用户三：3分（会推荐）

.D：都不会推荐

5.RFM模型是用户分层的经典模型，根据R（最近一次消费）、F（消费频率）、M（消费金额）3个维度分类，你认为哪类用户是需要重点发展的：

.A.低R，低F，低M

.B.低R，高F，高M

.C.高R，低F，高M

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课间思考作业

第二部分：思维应用题

答题要求：这一部分同样以选择题的形式做回答，在作业提交区中，除了要写清楚每道题对应的答案，还需要对答案做出50-100字的文字说明，如果100字说不清楚，也可以多写点。

作业格式范例：

第一题：（你的选项+理由）

第二题：（你的选项+理由）

......6.假如你是一家新闻资讯APP的增长团队成员，负责APP中信息流广告业务的增长优化（按点击次数收费），通过数据分析发现有50%的用户点击进入广告后停留不足3秒即退出，通过调研发现这些用户中80%是因为误点击进入了广告。

为了提高用户体验和广告客户的获客效果，你们缩小了信息流广告的可点击面积，造成广告点击量下降50%，公司收入随之减少，广告客户获得的销售线索量只减少了5%。

增长黑客崇尚用户体验至上，这时候你决定要：

.A.恢复并增加广告面积

.B.坚持现在的做法

.C.恢复原来的广告面积

7.你要策划一个微信群裂变活动，用户需要入群才能领取福利，在设置裂变工具时你遇到了一个选项：每个群的人数上限，也就是说一个微信群达到多少用户后会再自动创建一个新的群，这时候你的群成员上限要设置多少？

.A.490人

.B.500人

.C.90人

8.你负责的是一个电商产品，在一次大促活动的渠道投放推广中，得到了每日新增用户和购买转化的情况：

渠道1：日新增用户600人，购买转化率10%；

渠道2：日新增用户230人，购买转化率14%；

渠道3：日新增用户100人，购买转化率10%。

根据这个数据反馈，你要如何调整渠道投放的策略：

.A.渠道1：优化广告质量；渠道2：加大投放力度；渠道3：减少投放或放弃渠道

.B.渠道1：优化广告质量；渠道2：保持不变；渠道3：减少投放或放弃

.C.渠道1：加大投放力度；渠道2：优化广告质量；渠道3：减少投放或放弃

9.为了提高用户留存率，你对产品做了一系列改版，改版前称为1.0版本，改版后称为2.0版本，在验证改版是否有效时，你将1.0版本的新用户30日留存率和2.0版本的新用户30日留存率做对比，以下哪种说法代表改版后对提高留存有效果？

.A.2.0版本的新用户30日留存曲线比1.0版本的新用户30日留存曲线更平缓；

.B.2.0版本的新用户30日留存曲线比1.0版本的新用户30日留存曲线更陡峭；

.C.这两个数据不具备可对比性。

10.你负责一款电商APP的运营，这个电商APP有10个商品分类，每个品类都会有一名负责人，每个负责人都希望在首页的banner广告位中展示自己品类下的商品信息或活动信息，因为这样可以带来更多的销售转化。

而这款APP的首页只有4个有效的广告位，你要对广告位的点击率负责，每天早上这10名品类负责人都会围着你要求上在首页上广告，你要怎么办（排除大型活动的宣传情况）？

A.增加首页广告位到10个，每人一个；

B.现有4个广告位要求10个品类运营每人每天出2套素材，将一天的时间分为5个时段，轮流展示；

C.将历史广告位上展现商品的点击率、购买转化率等数据汇总做分析，整理出不同品类、价格区间、展现时段等因素对点击和购买的影响，做出商品筛选模型来判断哪个品类在什么时间适合展现在广告位；

D.我有其他想法（请写出你的解决方案）

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