資料分析如何幫產品實現使用者增長

舉例來說，健康對於所有城市消費者而言都很重要，但是大城市上層中產階層及富裕消費者在食品，特別是高品質的食品以及高品質的服務上花費的更多。於是一些針對高階人群的產品應運而生。

例如針對一線白領等高階人群推出的高階餐飲電商類產品—enjoy，為使用者提供了一些經過精心篩選的餐飲產品,提供獨特而稀缺的用餐體驗,希望在「如何吃得更好」這一問題上為大家提供一些富有情感的食物解決方案。

隨著平台上食物品類以及服務的增多，頻繁給使用者推送訊息，由於使用者的需求各不相同，給使用者帶來了極大的傷害。一部分人深受其害而狠狠解除安裝掉。對於一款產品來說，使用者的嚴重流失是乙個無法容忍的事。可是，不推送，使用者無法第一時間知道平台上了什麼新的品類;推送了，使用者頻頻被訊息打擾。

是否可以提供乙個兩全其美的方法——既可以給使用者推送訊息，還能夠讓他們看到推送的第一時間是欣喜而不是厭惡呢?

兩全其美的好方法當然有——個性化推薦。

通過分析使用者行為，根據使用者喜好，為他們推送與之對應的產品優惠活動等訊息，來吸引使用者，從而提公升使用者留存。

使用者行為路徑分析是網際網路行業特有的一類資料分析方法，所依賴的資料主要是伺服器中的日誌資料。

分析使用者行為，為使用者推薦喜歡的內容，給運營策略的優化提供了科學指導，提公升留存率。一款電商類產品，訂單價、訂單數、支付數是運營最看中的資料。例如enjoy,操作它的路徑如圖：

從其中一條路徑中選取幾個重要的行為建立行為漏斗。

其他的漏斗模型分析場景可以根據業務需求靈活運用，它擁有十分強大的漏斗分析工具，是您充分發揮自己對於資料的想象力的平台。

接下來就可以檢視漏斗分析的結果了：

產品關鍵模組的轉化率，對運營來說是一項很重要指標，運營人員的職責之一就是不斷的提公升重要的使用過程的轉化率，來提公升產品的留存率。

資料分析，是企業成長道路上，用來發現問題，提公升運營效率的利器。而這些問題中，最值得被重視的就是留存率分析。

無論有多少新增使用者，最終決定企業成功與否的，是使用者的留存率與變現能力。花了乙個周拉來1000使用者，兩三天後只有不足50人繼續活躍，如果你不知道使用者的流失原因，就無從下手去喚回流失的950多個使用者，進而就演變成需要拉來20多新增才能增添乙個長期活躍，然而變現率又能佔長期活躍的多少呢?

這也是為什麼，越來越多地企業對使用者的clv(生命週期價值)重視起來並進行分析：

如此，踐行使用者為核心的生命週期價值分析。這樣的分析價值將會成為未來創新企業的制勝法寶。