简单列了几个分析方法和应用场景。第一是流向标记，这个大多数用在广告投放，就是流量标记。只有流量标记才能清楚的知道哪个投放标准和渠道是优质的，哪个渠道的用户是我们想要的?下一步就可以加大预算或者提高。

(1)维度细分

孤零零的一个数据指标，是很难发现问题的。我们需要从多个维度出发，比如地区、平台、浏览器、访问来源等等，拆解指标，定位问题。

(2)漏斗分析

用户在使用产品的过程中，天然存在着系列转化路径，例如注册、下单、下载等等。运营需要各个路径的转化率，包括总转化率及每一步的转化率。

除了横向拆解每一步的转化率，我们还可以从时间维度观察每一步转化率的变化趋势。

(3)热图

热图是很常见的一种数据分析图表，也称热力图，是以特殊高亮的形式显示用户页面点击位置或用户所在页面位置的图示。借助热图，可以直观地观察到用户的总体访问情况和点击偏好。

数据驱动的分析流程

在数据分析中，最重要的一点，就是要建立数据驱动的流程。完善的流程可以帮助你快速定位问题、解决问题。从设立增长指标开始，找到小的聚焦领域，分析数据、提出假设、排优先级、开展实验、分析优化，不断循环，直到找到问题所在，并且推动你的指标有一定改善。

每个产品每个数据都有自己的生命周期，既然是成熟，一定是基于他的产品理论出来的，不一定适合你，你可以参照但是不要完全复制。任何技巧都有自己的生命周期。所以与其依赖技巧，不如依赖流程。

流程：

1、明确目标;

2、根据目标去分析目前的情况以及存在的问题;

3、提出可能解决目前问题或者实现目标的想法;

4、排列一个想法测试的优先级;

5、开始测试，通过试验来验证或者推翻我们的想法。

然后开始新一轮的分析、假设、排优、测试，在不断优化中实现增长

以Growinglo为例，这是我常用的一个数据分析统计工具。在国外用的比较多，但是价格不菲。大家看一下这个页面，其实是一个落地页面，我们分用户触达、用户号召、用户展示，右边是一个大图，开奖，左边切了几个小图。

我们经常做活动，但是分析活动页面做的不多，首先看数据规划。

1、数据规划

整个内容落地页，最终是希望更多的用户完成我们设定的行为目标(下载量，注册量或成交量)，所以「电子书下载量」是我们的 OMTM，通过对这个指标进行拆解，我们得到了下面这个公式：

下载量 = 访问用户量 CTR注册转化率

落地页的两种类型：点击落地页和线索产生落地页。这个落地页属于点击落地页，它是起流量分发的目的，为线索产生落地页提供流量。

结合我们做内容专题的目的，【下载电子书】点击率，也就是公式中的 CTR。

然后再看整个落地页上线。

2、数据采集

通过无埋点的圈选采集数据，根据指标建立整个落地页的看板。

数据采集之后，我把几个关键数据整成一个看板。从这个看板中我们很清楚时的知道，哪一块是我需要调整的，哪一块是做的好的。用户在哪个行为做了终止和延伸?那么我怎么判定?其实就是做定量分析和定性分析。

3、数据分析

数据分析分为定量分析和定性分析。

(1)定量分析 在增长中很重要，起指导方向的作用。它会告诉你什么地方有机会增长，什么地方可以做测试。其次是衡量结果，帮助你调整方向。

切记：数据是死的，人是活的，不要太纠结。

这是用热图工具查看的时候，包括热点包括出现的情况，就是哪个地方是用户关注度最高的。

(2)定性分析

我们基于定性分析，通过访谈、使用调研，可以得出几个结论：

1、页面主色调太淡，不够鲜艳，文字和背景对比不突出;

2、文字信息排版太稀疏，一个页面看完需要多次下拉。

(3)提出假设

基于以上的定性分析和定量分析，我们提出以下假设：

1、更换落地页背景色，有助于降低跳出率;

2、增加更多的【下载电子书】按钮，有助于提升点击率;

3、将电子书图片添加链接，有助于提升转化率;

4、减少页面空白，增加信息密度，有助于提升转化率

(4)排优先级

(影响力)、(自信心)、(难易度)三个角度去打分：

影响力：这个想法对我们业务增长的作用有多大;

自信心：是否确定这个想法能够有效。

难易度：实施的难易程度;

综合以上三个角度，排出比较合理的优先级。

于是我们把「将落地页背景颜色换成主页色调」和「新增2个【下载电子书】的banner」这两条作为高优先级，开始实验。

以上就是一个针对【内容运营】的完整数据运营的优化。

运营数据体系是靠习惯养成的，尤其是做一个核心指标，先做竞品，将自己真实的产品自己从头走到尾，你的疑问就是你的产品需要解决的问题。

最后，三个工作思维方式建议：