产品经理数据分析入门知识（下）思维导图

从这个数据中，可以看出iOS端每个月的用户数在增加，而Android端在降低，总体数据没有增长的主要原因在于Android端数据下降所导致的。

那接下来要分析下为什么Android端二季度新增用户数据在下降呢？一般这个时候，会加入渠道维度。

从这个数据中可以看出，Android端A预装渠道占比比较高，而且呈现下降趋势，其他渠道的变化并不明显。

因此可以得出结论：Android端在二季度新增用户降低主要是由于A预装渠道降低所导致的。

所以说，交叉分析的主要作用，是从多个角度细分数据，从中发现数据变化的具体原因。

衡量指标：活跃比例。即：使用新功能的活跃用户数/同期活跃用户数。

使用人数的多少还会受该功能外的很多因素影响，千万不可只凭这一指标判断功能好坏，一定要结合下面的其他方面综合评估。

衡量指标：重复使用比例。即：第N天回访的继续使用新功能的用户数/第一天使用新功能的用户数。

衡量指标：转化率和完成率。转化率即：走到下一步的用户数/上一步的用户数。完成率即：完成该功能的用户数/走第一步的用户数。

这个过程中，转化率和完成率可以使用（上）篇中提到的漏斗分析法进行分析。

衡量指标：留存率。用户在初始时间后第N天的回访比例，即：N日留存率。常用指标有：次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。

真实用户行为轨迹往往比我们设想的使用路径要复杂的多，如果使用的数据监测平台可以看到相关数据，能引起我们的反思，为什么他们会这么走，有没有更简便的流程，以帮助我们作出优化决策。

蓝鲸的网站分析笔记

PS：数据分析入门知识的上、下两篇已经完结，文章素材主要参考自网易云课堂PM微专业和《产品经理数据分析实战手册》，手册可以从上面的下载地址中下载。