书籍：《首席增长官：如何用数据驱动增长》
作者: 张梦溪
本文基于该书的第三章 增长框架
1.数字和趋势
看数字、看趋势是最基础的展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等，从而直观地吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。
2.维度分解
当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。
3.用户分群
针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，这就是我们常常讲到的用户分群（segmentation）的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。
4.转化漏斗
绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单漏斗。通过漏斗分析可以从前到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。
其中，我们往往关注三个要点：
第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？
第二，每一步的转化率是多少？
第三，哪一步流失最多，原因是什么？流失的用户符合哪些特征？
5.行为轨迹
关注行为轨迹，是为了真实地了解用户行为，数据指标本身往往只是真实情况的抽象。例如，网站分析如果只看UV和PV这类指标，断然无法全面理解用户是如何使用你的产品的。通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。
6.留存分析
在人口红利逐渐消退的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产品，每一项服务，都应该重点关注用户的留存，确保做实每一个客户。我们可以通过数据分析了解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。
7.A/B测试
A/B测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用A/B测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过A/B测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。
要进行A/B测试有两个必备因素：第一，有足够的时间进行测试；第二，数据量和数据密度较高。因为当产品流量不够大的时候，做A/B测试得到统计结果是很难的。而像LinkedIn这样大体量的公司，每天可以同时进行上千个A/B测试。所以A/B测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。
8.数学建模
当一个商业目标与用户行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘等手段进行建模，预测该商业结果的产生。
作为一家SaaS企业，当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。
我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践才能出真知。大家不妨在自己日常工作中，分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造出更多商业价值。
