这才是高质量的产品分析, 而不是罗列DAU

  • 2025-07-11 14:43:11
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在数据分析领域,高质量的产品分析不应仅仅停留在罗列DAU(日活跃用户数)等基础指标上,而应深入挖掘用户行为、功能价值与交易转化等多个维度。本文将为你揭示如何通过清晰的分析框架,从产品功能、流量走势、交易漏斗到关联行为等多个方面,系统性地剖析产品表现,从而输出真正有价值的业务建议。

一提到APP/小程序/H5一类产品分析,很多同学就犯嘀咕:“产品功能点很多,用户的使用行为更多,要怎么能分析的明白呢?”产品分析是大厂必备技能,只会统计DAU/MAU/ARPU等指标肯定是不够的。今天一文讲清楚,该怎样理清思路。

一、区分产品功能

产品功能虽多,但是大部分围绕着交易为中心展开:

1)搜索补贴/团购等,为商品详情页引流

2)内容/直播间/社群等,为交易种草

3)客服/售后/物流等,支持交易的履约

所以,在做分析的时候,应清晰三个大方向:

1)产品交易完成情况如何,是否流量被充分利用

2)内容/直播/社区/客服等功能,是否提高了交易效率

3)用户对各功能模版使用如何,谁有潜力,谁是金主

这样,就能输出有业务价值的建议,而不是光罗列指标。

二、清晰流量走势

作为产品分析,首先应回答:用户从哪里来,到哪里去。

因此要先统计:

1)新用户来源渠道,各渠道转化率

3)老用户转化率,产品的GMV/收入,高消费用户占比

这些数据组合以后,可以有几个更深入的分析方向:

1)获客渠道的落地页→注册页转化率,优化落地页/注册页设计

2)产品首页各板块的流量/转化率→调整页面布局,提高首页往下一级点击率

3)低活跃/低消费用户对产品功能的使用率→开发签到/领红包/抢购等功能,提升整体或月底

同时,这些数据组合,可以勾勒出一个产品发展的全景图,用于辅助业务判断:到底现在我们发展到什么阶段了。

如果业务缺思路,同学们可以根据自己产品的数据情况,选择相应的议题,来提醒业务关注。

三、交易漏斗分析

促成交易是产品核心任务,而交易流程都有若干部。因此对各个交易路径做漏斗分析,是产品分析的重点。基础的分析包括:

1)监控各路径交易转化率

2)发现流量大且成交率低的路径

3)找到转化最低/跳失率最高的环节,试着改进该环节

这里,分析的难度主要来自:页面设计/商品主图/商品品质/价格/优惠,都会影响到最终交易的结果。要区分出:到底哪个是主要影响,才好向业务提优化建议。

因此,需要:

1)建立商品标签库,区分出爆款产品/普通产品

2)建立活动标签库,区分出有活动时间/无活动时间

3)建立优惠标签库,区分订单含多少优惠/是哪些类型优惠

4)发现转化率明显更高/更低的路径时,结合商品/活动/优惠查看,看是否是他们引起的。拆分后,同一路径下:非爆款/无活动/低优惠的转化更低

5)测试新页面设计是有有效时,所有商品详情页都参与测试,避开大促时间节点

这样能更好的衡量产品设计本身的影响,找到优化办法。

四、关联行为分析

关联行为起效果,有可能有两种形式。

形式一:直接链接,比如

1)客服直发购买链接

2)直接间内直接带货

3)种草文案直接挂车

这种情况下,分析会容易很多,直接看链接转化率即可。通过分析,找到:

1)哪一类内容更容易转化

2)哪些商品更容易通过种草转化

3)哪些客户更喜欢种草后转化(不直接下单)

就能直接提升产品收益

形式二:不给链接只做介绍,比如:

1)签到/种菜/转盘一类促活跃活动

2)纯介绍类直播/图文内容

3)客户只介绍产品,不发链接

这种情况下,分析会很复杂。如果直接统计用户活跃行为,与交易金额做相关分析,很容易被伪相关干扰结论。此时一般都建议上测试,尝试控制部分用户活跃量,测一测是不是真有效。

当然,有些产品不按上述套路,比如SaaS类产品,经常是使用和付费分离,销售先打标拿单,再交易。短视频/社区型产品,不指望交易变现,靠推广告也行。所以分析思路会略有区别。