2.2.3　得到數據結論的案例

本節用一個虛擬案例串起上面的流程。假設業務目標為增加收入。如何得到數據結論呢？

方法一：高級與初級用戶維度

1）用組成因子分解（將在2.3.1節介紹），將用戶拆分成高級、初級兩種，并查看能否從用戶群中分出高級用戶的行為特征。

2）進行增減思路分析。可以增加高級用戶的收入，從而增加整體用戶收入。為增加高級用戶收入，業內常用的辦法是為高級用戶提供以下專享內容。

·VIP：可以增加一對一人工客服。

·會員：可以提供高級用戶折扣。

·社群：高級用戶的社群維護。

方法二：高頻與低頻用戶維度

1）用組成因子分解，將用戶拆分成高頻、低頻兩種，并查看能否從用戶群中分出高頻用戶的行為特征。

2）進行增減思路分析。

·可以增加高頻用戶的使用次數，從而增加整體用戶收入。業內常用的辦法如下。

·產品方面，推出日報功能，早中晚推送日報信息。（參見知乎日報。）

·數據支撐方面，查看每天的停留時間，發現早中晚用戶停留時間最長。

·可以強化高頻用戶的購買習慣，從而增加整體用戶收入。業內常用的辦法如下。

·產品方面，推出每周特定銷售的功能。（參見“花點時間”的“每周一束鮮花”。）

·數據支撐方面，查看每周有什么規律。

當自己負責的產品有增加收入的需求時，要能想到上述這些方式，才算是合格的數據產品經理。

說明：這里分別寫了幾個業內常用的辦法，是為了輔助讀者理解本章的方法論，實際上業內常用辦法非常多，需要讀者在工作中自行積累。

數據不分大小，關鍵是思路要多。比如，每家公司都有每天不同時段的流量數據，這是一個再尋常不過的數據了，但你考慮過怎么使用嗎？

筆者（楊楠楠）以前跟過一個項目，下沉市場人群，每天早上6點左右是部分用戶全天使用項目的高峰，那么就可以從用戶群中分出6點的用戶，針對這部分用戶，市場人員就應該6點推送廣告，產品經理就應該設計6點早報功能。

這樣一個小小的數據就可以讓公司各個部門利用起來，讓這部分用戶的數據（留存率、點擊率等）增長。

這才是價值！如果只是單純拿出每日的按小時流量數據的數據分析，那就沒有價值。

總的來說，本節講解了這么多，就是希望讀者知道，有價值的結論是方向，數據分析要向著那個方向走。

而產品經理要得到結論，還需要掌握足夠多的數據分析方法，才能找到足夠充分的數據支撐你的建議。下一節我們就講常用的數據分析方法。