数据分析是运营推广必须走的一条路，只有通过数据分析，才能明确自己下一步需要解决哪些问题。微分销推广该如何进行数据分析?

　　1、流量分析

　　分析不同获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。常见的办法有UTM代码追踪，分析新用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。

　　实时监测产品的访问走势，尤其要关心流量异常值。举个例子，某互联网金融平台因为一个产品BUG导致用户疯狂抢购造成的流量峰值，产品经理发现实时数据异常后迅速下线该产品修复BUG，避免了损失扩大。

　　2、转化分析

　　在我们的产品里面有很多地方需要做转化分析，例如注册转化、购买转化、激活转化等等。

　　影响转化率的因素很多，有渠道流量、有用户营销，有网站/APP体验。以渠道流量为例，通过优选渠道并且量化分配我们的投放资源，可以有效提升总体的转化率。

　　3、留存分析

　　所谓留存，就是用户首次访问你的网站/APP后多少天后回访。留存是产品增长的核心，用户只有留下来，你的产品才能不断增长。一条留存曲线，如果产品经理不做什么的话，那么影虎就慢慢流失了。

　　从产品设计的角度出发，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。之前我们发现我们产品里面，使用过“新建”功能用户的留存度非常高;于是我们做了产品改进，将“新建”按钮置于首页顶部刺激用户使用，效果非常好。

　　4、可视化分析

　　用户体验，是一个非常抽象的概念，我们可以对其进行形象化。目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行可视化，以热图的形式呈现。

　　借助热图，产品经理可以非常直观了解用户在产品上的点击偏好，检验我们的产品设计或者布局是否合理。

　　5、群组分析

　　千人千面，产品经理对用户精细化的分析必不可少。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户，他们对产品的使用和感知都可能存在巨大的差异。产品经理可以对不同属性的用户进行分群，观察不同群组用户的行为差异，进而优化产品。

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