數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn):如果我為共享單車類產(chǎn)品做數(shù)據(jù)分析

很多人都在問：如何提高數(shù)據(jù)分析能力？筆者認為一方面要掌握基本的分析框架和分析思路，另一方面就要不斷實踐。一種很好的實踐方式就是：分析行業(yè)內(nèi)典型產(chǎn)品的設計、運營思路，假設自己就是該公司的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，你會如何對其進行分析。

前一陣在“在行”上就遇到一個案例，學員想了解共享單車類產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析思路，本文就針對這個案例整理一二，供讀者參考。如果讀者中有摩拜或ofo的同學，麻煩幫我參謀下思路是否靠譜哈。

步驟一：明確用戶是誰

以摩拜為例，其產(chǎn)品可能的目標用戶有2類：用車方、維護方。用車方就是車輛使用者，維護方則是車輛提供者。用車方的訴求是隨時隨地有車騎，且付費后騎行體驗要良好。維護方的訴求則是以最少的車輛服務最多的用車方，并從用車中得到收益。

步驟二：明確用戶使用場景

從維護方角度看，其簡單場景如下圖：

從用車方角度看，其場景如下圖：

明確使用場景、使用流程的原因在于：第一，我們的數(shù)據(jù)都來源于這些場景中；第二，我們需要通過分析這些數(shù)據(jù)，讓用戶每一步過程都順利進行，避免流失；第三，還要讓企業(yè)利益最大化，從而進一步讓利用戶。

步驟三：明確分析目標

經(jīng)過人群定義和流程梳理，針對共享單車，我們可簡單將分析目標定義為：

提高成功騎行次數(shù)——用戶利益最大化

提高毛收入——企業(yè)利益最大化

步驟四：拆解目標

數(shù)據(jù)分析的思路就是將目標層層拆解，從每個子指標中發(fā)現(xiàn)問題。基于以上目標，可拆解為：

成功騎行次數(shù) = app啟動次數(shù) x 每啟動掃碼開鎖率 x 成功開鎖率 x 成功結(jié)束率

成功騎行次數(shù) = 每人每日行程次數(shù) x 人數(shù)

毛收入 = 充值收入 – 投入成本 = （（每充值金額 – 欠費金額） x 充值次數(shù)） – （（每車成本 + 維護費用） x 車輛數(shù)量 ）

注：以上拆解因人而異，因經(jīng)驗而異，從不同角度可得出不同公式，具體要根據(jù)實際運營目標進行調(diào)整。

步驟五：明確數(shù)據(jù)觀察者角色

拆解出的子指標，需要呈獻給不同角色的人群查看，以此來進行不同維度的分析，因此在分析前也要明確這些角色，例如：

決策層：關注核心指標、交易指標、時段趨勢

維護組：關注車輛狀態(tài)、位置、軌跡、故障率、用戶反饋

運營組：關注騎行次數(shù)、充值情況、押金情況、欠費情況、信用積分

產(chǎn)品組：關注騎行流程、交互路徑、用戶反饋

開發(fā)組：關注請求失敗率、App崩潰數(shù)

步驟六：明確數(shù)據(jù)度量

依據(jù)不同角色，可將拆解出的子指標進一步匯總整合，組成不同的統(tǒng)計度量值。這一過程中有一點要注意：每產(chǎn)出一份度量值，都要給出目的。也就是說看這個度量值能得出什么結(jié)論。沒有結(jié)論的數(shù)值是沒有意義的。如下所示：

核心數(shù)據(jù)

評估推廣效果——注冊用戶數(shù)

評估活躍程度——啟動次數(shù)、活躍用戶數(shù)

評估業(yè)務健康程度——成功騎行次數(shù)、每啟動騎行率（用車密度）

評估現(xiàn)金流健康程度——總?cè)胭~、總出賬、充值金額、欠費金額、車輛總成本

評估車輛健康程度——車輛總數(shù)量、故障車數(shù)量

運營數(shù)據(jù)

評估推廣效果——注冊用戶數(shù)、下載點擊數(shù)

評估活動運營效果——充值用戶數(shù)、邀請注冊用戶數(shù)、成功騎行次數(shù)、積分增長/消耗量

評估用戶質(zhì)量——行程次數(shù)排行、騎行距離排行、信用積分排行、充值排行、欠費人數(shù)、認證人數(shù)

維護數(shù)據(jù)

車輛使用總覽——車輛總數(shù)+車輛位置實時呈現(xiàn)——未使用/使用中/故障中/預約中

評估車輛使用率——使用車輛數(shù)/總車輛數(shù)

評估車輛故障率——故障車輛數(shù)/總車輛數(shù)

評估車輛閑置率——連續(xù)N日未使用車輛數(shù)/總車輛數(shù)，以及閑置車輛位置

產(chǎn)品數(shù)據(jù)

評估需求滿足程度/車輛調(diào)度效果——每啟動騎行率

評估產(chǎn)品使用情況——成功騎行次數(shù)、異常騎行次數(shù)、平均騎行里程、平均騎行時長、日騎行頻率、啟動次數(shù)、平均騎行天數(shù)、預約操作成功率

評估產(chǎn)品操作效果——充值路徑、注冊路徑

評估產(chǎn)品使用異常情況——平均每次開鎖成功率

評估用戶騎行習慣——騎行軌跡聚合，為調(diào)度路線做參考

評估用戶滿意度——用戶反饋好評數(shù)/用戶反饋數(shù)

財務數(shù)據(jù)

用戶金額：充值流水、充值次數(shù)、充值金額、充押金金額、余額不足金額、押金退款金額

維修金額：車輛生產(chǎn)成本、車輛維修成本

注：以上數(shù)據(jù)僅為舉例，要根據(jù)實際需求調(diào)整。

步驟七：明確數(shù)據(jù)維度

有了度量值，就要思考可以通過哪些維度查看這些值，也就是要定義數(shù)據(jù)維度。常見的維度包括：

按時間：小時、日、周、月、季度、年度……

按地區(qū)：按省、按市、按區(qū)……

按渠道：邀請注冊、掃碼注冊、廣告點擊注冊……

按類型：已認證/未認證、已充值/未充值……

按位置：GPS地圖定位

以上維度也要再根據(jù)需求不斷調(diào)整、擴展、優(yōu)化。

總結(jié)

以上七步進行完畢，一個基本的共享單車數(shù)據(jù)分析框架就搭建完畢了。作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，一方面可基于此設計統(tǒng)計系統(tǒng)功能；另一方面可依此對不同人群定期產(chǎn)出數(shù)據(jù)分析報告了。但以上步驟只是完成了冰山一角，如何在觀察數(shù)據(jù)后，對數(shù)據(jù)的變化合理歸因，并對產(chǎn)品、運營策略的優(yōu)化提出改進意見，才是真正需要深入研究的！