近幾年，隨著大數據、精益化運營等概念的傳播，數據分析的思維越來越深入人心。
除了處於互聯網最前沿的產品經理們，要接觸瞭解大量的用戶數據外，文案也必須要做好數據調查。
當我們上線了一個新的產品或者功能時，需要對其進行數據監控和衡量。
然後從監控中採集到產品的用戶行為數據，並對這些數據進行分析和總結。然後通過文案的撰寫，最終大力推廣。
數據分析的重要性不言而喻，那麼如何做好數據調查與分析呢？注意圈重點了。
數據分析三大核心要點：
1.數據分析體系（system）
2.數據分析價值（value）
3.數據分析方法（means）
數據分析體系：道，器
“道”是指價值觀，文案要想做好數據分析，首先就要認同數據的意義和價值。
“器”就是是指數據分析工具。一個好的數據分析工具應該能幫助文案進行數據採集、數據分析、數據可視化等工作，節省時間和精力，幫助更好理解用戶、更好優化產品品牌。
數據分析的價值
在致力於產品打造和用戶維繫的基礎上，數據分析能幫助不斷優化產品和品牌的包裝，從而驅動產品和用戶增長。
在“產品——數據——結論”的不斷循環中，我們不斷用數據來優化我們的產品，加快產品迭代的步伐、提升用戶體驗。這對品牌包裝的持續優化具有重要意義。
數據分析的方法
方法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。
方法2：轉化分析
廣義上所有的商業網站都是電商網站；因為都需要用戶轉化、需要用戶變現。
在我們的產品裡面有很多地方需要做轉化分析：註冊轉化、購買轉化、激活轉化等。
一般我們藉助漏斗來衡量用戶的轉化過程。
影響轉化率的因素很多，我們總結了三個大的方面：渠道流量、用戶營銷、網站/APP體驗。
以渠道流量為例，通過優選渠道並且量化分配我們的投放資源，可以有效提升總體的轉化率。
方法3：留存分析
留存，顧名思義是指用戶首次訪問你的網站/APP後多少天后回訪。
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，如果產品產品部更新的話，那麼留存就慢慢流失了。
從產品設計的角度出發，找到觸發留存的關鍵行為，幫助用戶儘快找到產品留存的關鍵節點。
之前我們發現我們產品裡面，使用過“新建”功能用戶的留存度非常高；
於是我們做了產品改進，將“新建”按鈕置於首頁頂部刺激用戶使用，效果非常好。
方法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。
藉助熱圖，可以非常直觀瞭解用戶在產品上的點擊偏好，檢驗我們的產品設計或者佈局是否合理。
方法5：群組分析
千人千面，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。
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。
之前我們做過一次分析，網站的總體註冊轉化率是6%；但是使用谷歌瀏覽器的新用戶註冊轉化率高達12%，使用IE瀏覽器的新用戶註冊轉化率才1%。
這樣一分的話，問題就很明顯了，極有可能是瀏覽器兼容性的問題。
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