老司機的經(jīng)驗之談:關(guān)于數(shù)據(jù)分析的四個陷阱

大多數(shù)變化起因于從PC端計算向移動端計算的過渡。移動端對數(shù)據(jù)分析而言仍然是個新領(lǐng)域。變化太快，所有人都在尋找更新、更好、更快的解決方案。

四年來，我們一直在分析數(shù)據(jù)，從未間斷。在幫助企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析的時候，我們發(fā)現(xiàn)了四個經(jīng)驗教訓(xùn)，希望能和大家分享共勉。這些經(jīng)驗教訓(xùn)事關(guān)大局，但有時會在追新求快的過程中被忽視。它們至關(guān)重要，如果你想成功地發(fā)揮數(shù)據(jù)的全部潛力，就必須將這四個經(jīng)驗教訓(xùn)牢記心中。

1你的工具現(xiàn)在不一樣了

人們想當(dāng)然地以為，他們用來進行日常網(wǎng)站分析的工具應(yīng)該也適用于移動端。但并非如此。網(wǎng)站和移動端不是體驗產(chǎn)品的兩個途徑，它們是完全不同的媒介，有各自的結(jié)構(gòu)、組織、動機和指標(biāo)：

身份識別：移動應(yīng)用沒有Cookies。用戶在首次下載和注冊時，會生成一個唯一ID，這就是用戶的身份識別碼。

離線使用：用戶并不總是在線使用移動應(yīng)用，因此不能單純地依靠在線追蹤。

手勢操作：追蹤一次點擊很簡單，一次點擊只是一次點擊。但用戶與移動應(yīng)用的互動方式可謂五花八門，包括單擊、長按、滑動、搖晃和其他很多手勢操作。

群組分析：用戶使用移動應(yīng)用的時間顯然是從安裝開始，到不再活躍使用為止，因此你可以對某些群體的行為方式和他們對變化的反應(yīng)進行深入分析。

賺錢方式：通常來說，網(wǎng)站通過廣告賺錢，因此他們的分析服務(wù)于那個目標(biāo)。移動應(yīng)用往往不是這樣，而是試圖通過額外的安裝，直接從終端用戶手中賺錢。

經(jīng)驗教訓(xùn)：重視移動端

用戶在移動端體驗產(chǎn)品的方式完全不同，因此你用來分析這些用戶的工具必須進行調(diào)整。移動分析并非可有可無，對打造一款出色的移動產(chǎn)品至關(guān)重要。

移動分析是最強大的工具之一，不容忽視。比起普通的分析工具，移動分析將讓你對用戶行為有一個全新的了解，而你了解到的東西將幫助你改善用戶滿意度，提高用戶留存率，打造出更具粘性、更加強大的產(chǎn)品。你的公司將因此變得更加壯大。

2數(shù)據(jù)可獲取性現(xiàn)在變得更加重要

移動優(yōu)先的約會應(yīng)用Tinder開始走紅后，他們以前有效的分析平臺不堪重負，本應(yīng)該只用幾分鐘就搞定的查詢請求卻花了幾個小時。這是不可接受的，尤其是考慮到我們希望我們作出的幾乎每個決定都有數(shù)據(jù)做支撐。

以前，所有的數(shù)據(jù)請求都通過機構(gòu)內(nèi)部的一個中心節(jié)點進行處理，如果產(chǎn)品經(jīng)理需要有關(guān)用戶行為或者轉(zhuǎn)化漏斗的信息，他們會向數(shù)據(jù)科學(xué)部門提出請求，然后得到回復(fù)。

現(xiàn)在，移動設(shè)備更小的屏幕、更精簡的菜單和更具多樣性的互動方式產(chǎn)生了大量的日常用戶信息。每家公司都渴望獲得數(shù)據(jù)。

要是沒有辦法使數(shù)據(jù)對所有人可用，機構(gòu)的決策機制將陷入癱瘓。

經(jīng)驗教訓(xùn)：打破陳規(guī)

確保你的工具服務(wù)于整個機構(gòu)的數(shù)據(jù)需求。Instacart公司的法里德·莫薩瓦特（Fareed Mosavat）說：“如果你自稱是數(shù)據(jù)驅(qū)動，但每件事情都必須由一位分析師經(jīng)手，那么你就不是真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動?！?/span>

隨著你的公司開始擴大規(guī)模，這會變得越來越重要。數(shù)據(jù)請求量的猛增將大大減緩公司的決策速度。因此，你必須采用一種打破陳規(guī)的分析解決方案。

如果只是你和你的聯(lián)合創(chuàng)始人，自制的工具可能就足夠了，但其他人仔細考慮了數(shù)據(jù)可獲取性的問題。你需要專注于發(fā)展你的公司，而不是尋找盡可能好的分析解決方案。

3請不要搞砸用戶體驗

幾年前，初創(chuàng)公司的“增長黑客”對Facebook和Zynga等公司的巨大成功癡迷不已，他們開始利用技術(shù)手段來實現(xiàn)自己應(yīng)用的增長。

但實現(xiàn)增長的技術(shù)手段會口耳相傳，一家公司做出了一個好東西，于是一傳十，十傳百，其他人開始模仿。但他們做起來總要差那么一點。同樣的招數(shù)不能用兩次。

因此，有些應(yīng)用為了短期指標(biāo)而過度優(yōu)化，最后變得幾乎一無是處。那些社交分享按鈕、黑暗模式、全屏接管和煩人的通知推送可能會在短期內(nèi)提高你的用戶轉(zhuǎn)化率，但從長遠來看，它們幾乎總是會讓你付出代價。

Facebook等公司得以實現(xiàn)增長并非是因為它們發(fā)現(xiàn)了某些低層次的轉(zhuǎn)化率指標(biāo)需要加以解決。如果它們在發(fā)展初期采取了現(xiàn)在某些應(yīng)用的做法，基本上如今就會跟MySpace同樣下場了。

以前和現(xiàn)在繼續(xù)靠數(shù)據(jù)致勝的公司總是把用戶體驗放在首位。每次更新，哪怕對用戶的負面影響很小，也需要仔細地權(quán)衡利弊。從長遠來看，留住用戶的正是始終保持良好體驗的做法。

經(jīng)驗教訓(xùn)：傾聽用戶的聲音

大多數(shù)程序員在編寫軟件的時候，也編寫了單元測試。這些代碼塊向程序輸入數(shù)據(jù)，模仿實際用戶的行為。通過監(jiān)督運行結(jié)果，開發(fā)人員可以知道他們的應(yīng)用是否達到預(yù)期效果。

你在進行試驗的時候，不要只是做出更新，然后抱以最大的希望。要學(xué)會改變思維方式。如果更新幅度很大，先讓團隊成員試用。如果沒有什么問題，再讓數(shù)量有限的一群用戶試用。

不要為了更新而更新：分析使用者的反應(yīng)，然后評估你是否想更大規(guī)模地推出這個更新。

4分析用戶行為，不要盲目行動

在數(shù)據(jù)分析方面，最大的轉(zhuǎn)變是從原始和高級數(shù)據(jù)過渡到更加全面的行為分析。

四年前，想要理解應(yīng)用的使用情況，你基本上有三個選擇：

分析個人用戶如何瀏覽和使用應(yīng)用的原始數(shù)據(jù)。

分析高級數(shù)據(jù)可視化儀表板，其中包含轉(zhuǎn)化漏斗和留存率圖表.

聘請一支出色的數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊，收集、處理和分析各個群體如何使用你的應(yīng)用，以及他們?yōu)槭裁催@樣使用。

前兩點很有用，但還不夠。第三點太花錢。但現(xiàn)在的一些工具比四年前的工具更加便宜、更易于使用，使那種“如何和為什么”的分析成為可能。

基本原則是分組。不要著眼于個別用戶或者整個用戶群，而要分析用戶群組的行為模式。找到你認為會提高你的應(yīng)用長期留存率的行為模式，然后進行更加深入的分析。

重點不在于把某個按鈕做成綠色，使用戶轉(zhuǎn)化率提高微不足道的0.04%。關(guān)鍵是要找到用戶體驗中的拐點，使用戶一次次地回頭使用。

經(jīng)驗教訓(xùn)：保持簡潔

有無數(shù)種方法來分析應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。眼光不要狹隘，不要認為成功的最好辦法是為了你覺得重要的某些隨機轉(zhuǎn)化變量而進行優(yōu)化。

不管是以前、現(xiàn)在還是未來，重要的只有一件事：用戶體驗。你的分析必須服務(wù)于用戶體驗，而不是反過來。找到使你的應(yīng)用脫穎而出的用戶行為，然后在這些行為上加大投入。

為了某些變量而進行優(yōu)化，你將在短期內(nèi)受益，但從長遠來說將毀掉你的公司。為了用戶體驗而進行優(yōu)化，雖然需要更長的時間才能看到效果，但方向是正確的。

5結(jié)論

向移動端的轉(zhuǎn)移已經(jīng)在很大程度上改變了數(shù)據(jù)分析。它大幅增加了可追蹤事件的數(shù)量，改變了我們分析那些事件的方式，使用戶體驗變得前所未有地重要。

移動分析的新奇性已經(jīng)使很多人就移動分析應(yīng)該如何去做提出了各自的想法和框架，學(xué)習(xí)新的策略不是一件壞事。但在尋找解決辦法的過程中，要始終把大局放在心中：

讓你的團隊擁有合適的工具

讓你的團隊可以獲取數(shù)據(jù)

不要損害用戶體驗

分析人們?nèi)绾问褂媚愕膽?yīng)用

圍繞著這四點組織你的試驗和分析，你將為長期的成功做好準備，眼光不要只是局限于眼前的好東西。