在設計工作中，我們常用的數據分析方法有以下 4 種：

• 漏斗分析
• 拆解分析
• 對比分析
• 行為分析

漏斗分析

漏斗的定義：基于明確起始操作路徑，根據每個路徑節點的用戶數（操作次數），各個節點流轉過程中，會存在一級級的流失，最終形成漏斗形態。

漏斗的意義：漏斗分析適用于一些列完整流程操作的用戶行為，找到設計過程中流失比較多的節點，分析找到流失的原因并改進。

如下圖所示，用戶在搜索場景購買商品的整個操作路徑，在這個路徑中，每一節點都會存在流量的流失，從而形成一個完整的轉化漏斗。

按照頁面 PV 繪制成對應的轉化漏斗如下圖所示：

通過繪制的漏斗，找到對應頁面的 PV 數據，計算出對應的轉化率。

轉化率=下一個節點 PV/上一個節點的 PV，通常來說低轉化率節點是可優化點。

漏斗的計數單位可以基于用戶(UV)，也可以基于次數(PV)。

對于偏一次性流程的，例如注冊、實名認證等建議使用用戶(UV)，對于偏非一次性的流程，例如購買、發布等建議使用次數(PV)。

拆解分析

定義：將整體數據按照不同緯度進行拆解分析。

如下圖，當我們在數據中看到目標用戶有 1866 個人，那么接下來拆解分析這 1866 個人在不同緯度中的分布情況怎么樣。

通過拆解，力求后續推廣流量更加精準化，提升轉化率。

如下圖，通過流量渠道來源，top 前三的渠道分別為今日頭條、36kr 和地推。如果在價格方面，36kr 單個用戶價格更加便宜，那么可以加大 36kr 廣告推廣。

如下圖，通過城市的維度來看，產品目標用戶的城市，排名前三分別為上海、石家莊和杭州。

對比分析

對比前后數據，通過對比數據的差值，驗證設計。

簡單的舉個例子，下圖為服務購買頁面。

項目背景：立即支付的點擊率只有 11%，此次優化，希望提升立即支付按鈕的點擊率。

從圖可以看出存在以下問題：

• 核心操作流程被弱化，立即支付按鈕底部懸浮，按鈕的視覺搶點被購買須知和服務協議所占據。導致用戶注意力被搶占影響點擊率。
• 優惠利益點不夠，導致用戶支付意愿下降。

針對于提升立即支付點擊率，那么可以從 3 個方面著手：

• 增加按鈕的視覺表達，按鈕變大。
• 核心操作占據核心位置。
• 提升文案，通過文案吸引用戶

通過以上 3 點，得到對應的優化方案，如下：

明確全量發布時間后，那么該時間之后，就是該優化方案上線的數據，找到對應的指標數據。

建議當數據穩定后，取最近一周的數據的平均值作為核心指標的數據。

通過開發得知，該需求于 2020 年 4 月 20 日已全量上線，然后看后臺數據，發現支付點擊率為 16%

那么由此得知，改版后數據漲幅為：（16%-11%）/11% =45.5%

通過對比用戶點擊立即支付按鈕數據前后的變化，驗證設計是否成功。

對比分析通常有以下兩個方面：

• 自身產品比，對比產品其他模塊相似場景的數據差異。通過對比找到問題點并做分析優化。
• 行業產品比，和同行業產品的數據對比分析，找出數據差異的問題所在，并給出對應的優化方案。

行為分析

通過分析特定類型的用戶行為，找到這種特定類型的用戶行為的對產品帶來的影響。也可以推算出這種特定的行為給產品帶來的意義。

意義：用戶行為可視化，可清晰的了解整體/個體用戶的行為。

如下圖所示，通過 Google Aanalytic 網站可清晰的掌握平臺整體流量的來源，用戶群體路徑行為軌跡，這可以讓設計師/產品經理清晰地了解到平臺的用戶行為軌跡和用戶人群的操作習慣。

也可以清晰地了解每個用戶的操作行為路徑。如下圖所示：

以上就是設計中常用的 4 種數據分析的方法，如果你有其他意見和建議，歡迎在評論區留言。

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