在流量紅利見頂的當下，用戶增長是產品與運營最大的難題，那麼我們又該如何做改善用戶增長問題，實現突破呢？利用用戶數據分析實現增長或許是個不錯的選擇。
先說說“用戶增長”，羅胖在2018年開年演講說過2個理念，第一個是理念，是“流量為王”，第二個，就是“超級用戶思維”。“流量為王”的時代已經過去了，現在已經迎來“超級用戶思維”的時代，脫離“數據”談“用戶增長”都是“耍流氓”。
未來十年將有可能看到所有行業都受到數據和技術的影響，不能變成數據公司的公司不會有突破，盲打，增長沒有邊界，學會精細化運營很重要。“抖音”、“小紅書”都是最好的“數據驅動”證明。
筆者還是從3個問題切入：
- 什麼是用戶數據分析？
- 為什麼需要用戶數據分析？
- 如何有效的運用用戶數據？
一、什麼是用戶數據分析
通過對數據進行統計、分析，從中發現用戶使用產品的規律，並將數據得出的規律作用營銷策略、產品功能、運營策略相結合，發現問題，解決問題，以此優化用戶體驗、實現精準運營，做到用戶增長。
用戶數據5W準則，WHO（用戶是誰）WHERE（在什麼場子裡面）WHEN（什麼時間）WHAT（做了什麼）HOW（怎樣的效果）
其中，用戶標籤就是一種方式，如果有用戶標籤，就能快速、方便地細分用戶群體，鎖定更有需求的人，實現更精準的營銷/服務。
二、為什麼需要用戶行為分析
1. 大環境互聯網獲客成本高，需要提效
不好意思，每次都得說一下大環境獲客成本高，也都要說一下存量市場的競爭，但這真的是當下的大背景和難處。現階段，互聯網人口紅利的天花板讓整個市場都進入存量的競爭階段。如何實現高效獲客，保持與用戶互動使其留存，各環節的體驗及轉化的提升是每個行業都需要首要考究的方向。
在日益激烈的高成本、高競爭的互聯網環境下，如果企業不做好數據的分析，用戶行為分析，勢必帶來高成本，隨即帶來的就是淘汰。
2. 以用戶為中心，更懂用戶
技術成本降低，單一的流量統計分析已無法滿足企業提升留存的需求，我們也不再只關心結果數據，也需要開始關心用戶的行為過程。
我們做的是產品，我們的目的是盈利，但我們服務的是“人”，以用戶為中心，才能真正更懂用戶，相對平臺流量的產品找人，用戶行為流量是人找信息，建立貨和用戶的標籤和行為記錄，把用戶真正感興趣的東西推薦給用戶，而用戶的點擊行為，恰恰代表了這個用戶的興趣。
作為平臺，你必須瞭解你的用戶，知道你的用戶在想什麼，並且你要提供用戶所需要的一切，他才會和你發生付費關係。
3. 數據說話，不是我的經驗說
數據驅動已經是當下所有公司的核動力了，無論大公司還是小公司，恰恰反而是小公司，更應該注重數據。發展初期，資源緊缺，如果沒有數據運用意識 ，所有的決策只能依賴於人員經驗，只單單依靠個人的直覺專業決策，勢必導致資源的浪費。
數據的運用不僅僅單單是產品需要有，所有崗位的同學都要有這個意識，渠道場景運用用戶數據分析才能有效知道我資源到底投在哪裡是最有效果的，投產是最高的；拉新運營運用用戶數據分析才能有效知道我的新人用戶每一層漏斗，有效的策略我要放大它，流失高的點策略優化；財務運用數據分析才知道今年平臺總共花了多少錢，不同的用戶分層花了多少錢，指導方向是否正確。
三、如何有效的運用用戶數據
1. 用戶數據分析的實戰意義
一則優化關鍵路徑，如果只有PV、UV這類結果性指標，並不能反應用戶的操作細節，也不知道用戶在什麼地方體驗不爽，我們可以通過用戶行為數據知道可以優化的關鍵路徑。
比如電商類的行為路徑：選購商品》添加購物車》購物車結算》支付成功。我們可以根據用戶路徑製作漏斗模型，找出轉化率主要流失的節點，然後在相關節點採取優化措施。
二則知道用戶的興趣偏好， 根據用戶瀏覽的商品和內容頻次和時長，可以給用戶推薦他喜歡的商品和內容，比如淘寶根據你經常瀏覽和購買的商品推薦商品給你，抖音根據你瀏覽的內容推薦你感興趣的視頻，平臺通過全方位數據分析，比你更瞭解你自己。
畢竟用戶自己的點擊行為不會欺騙，恰恰用戶經常點擊的內容代表了用戶的興趣和喜歡，趕緊收集他們的數據啊，知道我到底喜歡什麼，你才能更好的跟我建立鏈接。
2. 自帶“數據思維”看問題解決問題
說到這個點，我一直都有說的是“每個人看數的角度”是不一樣的，學會自己思考和挖掘數據，而不是每次都是等著BI支持，一則是學會運用數據平臺，現階段，有很多有效的數據平臺，外部的比如“微輿情”、“艾瑞指數”、“BDP”、“powerBI”等等，大多數公司內部也會有數據中臺，會有很多“數據工具”，多去研究研究，之前也說過，這個時代，知識很多，也很容易獲取，主要是看你想不想要。
二則學點SQL，自己試著跑跑數，之前聽說小紅書每位入職的產品和運營同學都會贈送《SQL自助查數手冊》，我覺得特別好，SQL的基礎語法還是相對簡單的，可以嘗試自己跑跑數，你自己跑數得過程就是你思考的過程。(ps：我也經常跑數跑崩潰，報錯的時候，不知道哪句寫錯了，此處，感謝一位熱心可愛的小姐姐一直以來的幫助和指導）
3. 數據的最終是反向作用業務
最最想說的就是這個點，大多數時候，數據和業務是脫節的，數據不懂業務，業務沒有數據思維，請每位互聯網人士能用“數據”看問題，用“數據”來驅動增長，將目標量化，將過程和階段指標全部量化，實時監控，及時調優，不要盲打，不要我的經驗覺得。
說回數據分析，切勿為了分析而分析，數據最終目的是以數據能驅動用戶增長，數據本身沒有含義，數據本身並沒有做任何事情，除非你指導如何使用它，很多公司為了分析而分析，亂象背後，是這幾年大肆吹噓的“數據中臺”、“用戶畫像”的概念，好的結果，還是得從結果出發，根據問題找數據指導。
三、寫在最後
數據的最終目的是實現增長，戰略是選擇，好的數據有助於我們做出正確的選擇。
在數字時代，完全依賴直覺、經驗驅動的決策是愚蠢的，最明智的決策方式是數據驅動與經驗驅動的平衡。
#專欄作家#
玲子，人人都是產品經理專欄作家，微信公眾號：玲子奮鬥史。不卑不亢，從容優雅，面對一切，我是玲子。職業產品經理，關注互聯網人工智能、商業產品，擅長需求挖掘和運營管理。我是個勵志氣質聰穎漂亮的女青年。
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