一、产品数据策略概念及基础

1. 数据分析的定义

2. 数据分析对企业决策的价值

3. 数据分析对产品优化的价值

4. 不同产品数据分析与运营差异

二、运营数据分析体系的思考路径

1. 点、线、面三个维度来理解数据分析体系的基本概念

2. 点：常见的指标与维度

案例：通过金融行业案例理解行业常见指标及维度标准

3. 线：数据分析的方法及过程

1) 简单的数据分析方法集

2) 常见的分析思路：用户群体分析

3) 常见的分析思路：用户行为分析

4) 常见的分析思路：对比分析

5) 常见的分析思路：趋势分析

6) 常见的分析思路：交叉分析

7) 常见的分析思路：多维数据下钻分析

8) 常见的分析思路：漏斗转化分析

9) 数据分析的逻辑框架

10) 分析后如何做用户精细化运营管理

11) 电商案例：用户精细化管理

l探索性分析：基于用户数据的两种分析方法

ü什么是用户分群？

ü如何选择用户分群维度？

【互动】某互金公司如何进行简单分群

【互动】某线上英语教育公司如何进行组合分群

l行为分析法：

ü关注两类关键的用户行为

ü如何假设和定义用户行为

4. 面：形成体系及系统化

1) 如何衡量一个好的数据指标体系？

2) 搭建仪表盘的重要性

3) 三步走-搭建指标仪表盘

4) 如何梳理用户路径

ü案例：电商案例梳理用户路径的方法

5) 制定数据采集方案

ü案例：脉脉“点击注册”-记录埋点信息

6) 如何制定数据采集方案

7) 用户仪表盘的两个组成部分

l以获客为例搭建用户仪表盘4步骤

l以激活为例搭建用户指标仪表盘的步骤

ü案例：Keep的用户获客仪表盘

ü案例：QQ音乐的活跃仪表盘搭建过程

ü案例：Keep的用户留存率仪表盘搭建过程

8) 什么是北极星指标

9) 基于[北极星]指标做出拆解

10) 核心指标拆解案例

11) 基于C端AARRR模型，定义B端阶段指标体系

12) 产品不同阶段该如何构建指标体系

l客户获取阶段（获客）

l客户试用阶段（促活）

l客户黏性阶段（留存）

l客户付费阶段（转化）

l续费阶段

13) 互动：各组团队搭建产品指标体系

14) 参考：公司不同部门关注的常见指标

15) 总结：数据分析的局限性