《資料分析篇》——業務增長前的思考
當作為一個數據分析師，在推動業務增長前，我們需要思考什麼？
定位
哲學三大問：我是誰？我從哪來？我到哪去？
而其中“我是誰”這個問題放在開展業務增長前顯得尤為重要，因為這是在解決定位問題。
開展業務增長，首先起碼要清楚這是什麼型別的業務，以及所處的大環境和小氣候。
不同型別的業務其增長路徑和邏輯也大不相同，例如虛擬產品可以藉助網際網路的裂變效應快速獲客，而實體產品需要考慮供應鏈和線下渠道的鋪開。虛擬產品和實體產品的差異是如此之大以致難以統一到一篇文章裡討論他們的增長方法，下面會主要側重網際網路產品，討論網際網路產品在增長前需要考慮的問題。
而在討論網際網路產品時，還需要明晰如下幾個基本問題的答案：
- 這是什麼型別的產品
- 滿足了使用者哪些需求
- 實現了什麼價值
而這些問題其實還是定位問題的一體多面，只是為了更好地回答需要增長的產品是款什麼樣的產品。
產品型別
網際網路產品可以分為：工具類、內容類、遊戲類、交易類和社交類、SaaS類、平臺類和雜交類。
每個型別產品的典型代表如下：
工具類：高德地圖、墨跡天氣
內容類：愛奇藝、優酷
遊戲類：陰陽師、原神
交易類：淘寶、去哪兒
社交類：微信、微博
SaaS：釘釘、飛書
平臺類：大眾點評、美團
雜交類：小紅書、Keep
不同型別的產品適用不同的增長策略，只有界定清楚了才能開展後續的增長動作。
使用者需求與價值實現
一款產品一定是滿足了使用者某項需求、實現了某項價值、促進了某類資訊流動才能長久存在的。
高德地圖：滿足使用者獲取地理位置資訊的需求
淘寶：滿足了使用者購物的需求以及商家連線更多顧客的需求
微信：滿足使用者即時社交的需求
只有當考慮清楚產品是滿足了使用者哪類需求後，才能實現長久、大規模的業務增長。
大環境
在考慮清楚手上需要增長的產品是什麼型別後，還需要考慮這款產品所面臨的市場環境。
以社交類產品的熟人社交細分市場為例，這塊市場如果以微信上線時的11年為起點，到現在已經經歷了10年，有無數的微信同類產品想要打破微信一家獨大的格局，但均無功而返。所以如果手上是一款主打熟人社交的產品，資料分析師需要考慮的應該是拿出市場資料，勸這個產品的業務醒醒，並建議轉型到陌生人社交或其他領域上。
相反，當該產品所處的市場還未被挖掘，整體環境還是一個增量市場，那麼即使同類產品眾多也會具有較大的增大空間。
小氣候
在明晰產品所處的大環境後，還需要了解自身產品所處的生命週期。
產品的生命週期大致可以分成四個階段：啟動期、成長期、成熟期和衰退期。
每個階段均有其主要特點，如處於啟動期的產品，使用者基數少，核心使用者使用情況較好但其他使用者的增長和流失則比較差；而處於成長期的產品，每天的新增使用者要大幅多於流失的使用者，使用者池在快速增長；處於成熟期的產品其使用者基數很大，影響力也日益擴大吸引更多的使用者使用，並開始逐漸變現，但同時伴隨前期核心使用者出走以及流失使用者絕對值逐漸與新增使用者絕對值持平；最後產品進入衰退期，每天流失使用者要顯著大於新增使用者，使用者池的規模日益萎縮，最後出現收入覆蓋不了經營費用的情況。
而處於啟動期的產品想要跑步進入成長期，首先需要考慮和判斷自身是否達到了PMF（Product Market Fit），即使用者是否真的需要這個產品且會長久使用。
這個判斷方法可以通過定性和定量結合來實現。
具體來說，定性的話可以通過向用戶調研，瞭解他們使用這個產品的原因以及意見，而定量手段則可以觀察產品的使用者流失情況。如果調研發現即使是使用次數較多的使用者對該產品的評價並不算好，並且流失率一直保持在一個較高水平且無下降趨勢，則說明該產品並沒有達到PMF，需要推動產品首先完成基本功能層面的改進，否則談不上進入成長期實現業務的快速增長。
資源
考慮完了業務和產品當前所處的位置後，資料分析師還需要考慮掂量手上都有哪些能用於幫助業務完成增長的工具。
資料指標
巧婦難為無米之炊，資料分析師要想幫助業務完成增長，首先得要有相應的資料來源，因此在進行業務增長前，需要思考：
- 是否能夠獲取相關的資料
- 從哪獲取到這些資料
- 資料質量如何
- 相關埋點是否完整
除此之外，還可以考察相關業務或者之前的資料同學是否已經搭建了用於業務增長的資料指標體系，如果沒有則需要根據當前業務所處階段從零開始建立一套合適的資料指標體系，如果有則思考這一套資料指標體系是否能夠有效幫助業務完成增長，當出現業務異動時是否能夠快速響應和診斷。
資料看板
在有了資料來源後，還需要判斷是否有相關的資料看板可以在指標出現異動時呈現在視覺化圖表上。
資料來源往往是以結構化儲存在數倉裡的，如果沒有資料視覺化的指標看板那麼資料分析師需要每天從數倉跑一遍程式碼取數然後判斷今天相關的指標是否存在問題。而如果能夠把用於業務增長的資料指標體系呈現在資料看板上，那麼就能夠幫助資料分析師隨時把握業務的動向，並在出現異常時及時發現並完成歸因分析。
AB test工具
按照公司所擁有的AB test工具以及對AB test的重視程度，可以粗略地分成三個等級：
T1
隨時有幾十個不同的版本在線上進行對比測試，並能實時觀察到不同版本的執行資料，幷包括覆蓋人群和人數、測試起止時間、改動頁面詳情等。
T2
找產品開發圈定特定的人群進行灰度測試，並手動在後臺撈取資料檢驗新版是否優於舊版。
T3
全憑產品經理根據老闆和使用者反饋，並結合歷史資料以及個人的判斷直接向全量使用者覆蓋新版本。
T1級擁有最優質的AB test資源，可以並行測試幾十個版本然後擇優推廣；T2級需要資料分析師全程參與整個灰度測試，包括人群選定、埋點設定、結果評估等；T3級則更多依賴產品經理個人對產品的理解，但無法從統計學上判斷新版是否就一定比舊版更好。
產品自身獨特的資源
市面上各種產品其資源稟賦即使是較其同類產品也有很大差異，例如一些產品擁有優質的流量入口，那麼需要更多考慮使用者進來後的留存問題；而另一些產品是公司產品矩陣中的一員，本身擁有海量的使用者池，那麼久需要考慮如何完成使用者在產品間的轉化；還有一些則是產品自身出色，但缺乏使用者來源渠道，此時就需要根據歷史資料在合適的渠道重點發力實現優質的使用者量增長。
總結
資料分析師在業務增長需要思考如下幾個問題：
- 這是一款什麼型別的產品，實現了什麼使用者需求和價值？
- 這款產品所處於什麼樣的大環境和小氣候？
- 是否已有高質量的可用的資料指標體系和對應的資料看板？
- 公司層是否擁有足夠的AB test工具和測試流程？
- 該款產品所具有的優勢且獨特的資源是什麼？
引用：
[《資料分析篇》——業務增長前的思考 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/360906617 )]