在数据分析领域，高质量的产品分析不应仅仅停留在罗列DAU（日活跃用户数）等基础指标上，而应深入挖掘用户行为、功能价值与交易转化等多个维度。本文将为你揭示如何通过清晰的分析框架，从产品功能、流量走势、交易漏斗到关联行为等多个方面，系统性地剖析产品表现，从而输出真正有价值的业务建议。

一提到APP/小程序/H5一类产品分析，很多同学就犯嘀咕：“产品功能点很多，用户的使用行为更多，要怎么能分析的明白呢？”产品分析是大厂必备技能，只会统计DAU/MAU/ARPU等指标肯定是不够的。今天一文讲清楚，该怎样理清思路。

一、区分产品功能

产品功能虽多，但是大部分围绕着交易为中心展开：

1）搜索补贴/团购等，为商品详情页引流

2）内容/直播间/社群等，为交易种草

3）客服/售后/物流等，支持交易的履约

所以，在做分析的时候，应清晰三个大方向：

1）产品交易完成情况如何，是否流量被充分利用

2）内容/直播/社区/客服等功能，是否提高了交易效率

3）用户对各功能模版使用如何，谁有潜力，谁是金主

这样，就能输出有业务价值的建议，而不是光罗列指标。

二、清晰流量走势

作为产品分析，首先应回答：用户从哪里来，到哪里去。

因此要先统计：

1)新用户来源渠道，各渠道转化率

3)老用户转化率，产品的GMV/收入，高消费用户占比

这些数据组合以后，可以有几个更深入的分析方向：

1）获客渠道的落地页→注册页转化率，优化落地页/注册页设计

2）产品首页各板块的流量/转化率→调整页面布局，提高首页往下一级点击率

3）低活跃/低消费用户对产品功能的使用率→开发签到/领红包/抢购等功能，提升整体或月底

同时，这些数据组合，可以勾勒出一个产品发展的全景图，用于辅助业务判断：到底现在我们发展到什么阶段了。

如果业务缺思路，同学们可以根据自己产品的数据情况，选择相应的议题，来提醒业务关注。

三、交易漏斗分析

促成交易是产品核心任务，而交易流程都有若干部。因此对各个交易路径做漏斗分析，是产品分析的重点。基础的分析包括：

1）监控各路径交易转化率

2）发现流量大且成交率低的路径

3）找到转化最低/跳失率最高的环节，试着改进该环节

这里，分析的难度主要来自：页面设计/商品主图/商品品质/价格/优惠，都会影响到最终交易的结果。要区分出：到底哪个是主要影响，才好向业务提优化建议。

因此，需要：

1）建立商品标签库，区分出爆款产品/普通产品

2）建立活动标签库，区分出有活动时间/无活动时间

3）建立优惠标签库，区分订单含多少优惠/是哪些类型优惠

4）发现转化率明显更高/更低的路径时，结合商品/活动/优惠查看，看是否是他们引起的。拆分后，同一路径下：非爆款/无活动/低优惠的转化更低

5）测试新页面设计是有有效时，所有商品详情页都参与测试，避开大促时间节点

这样能更好的衡量产品设计本身的影响，找到优化办法。

四、关联行为分析

关联行为起效果，有可能有两种形式。

形式一：直接链接，比如

1）客服直发购买链接

2）直接间内直接带货

3）种草文案直接挂车

这种情况下，分析会容易很多，直接看链接转化率即可。通过分析，找到：

1）哪一类内容更容易转化

2）哪些商品更容易通过种草转化

3）哪些客户更喜欢种草后转化（不直接下单）

就能直接提升产品收益

形式二：不给链接只做介绍，比如：

1）签到/种菜/转盘一类促活跃活动

2）纯介绍类直播/图文内容

3）客户只介绍产品，不发链接

这种情况下，分析会很复杂。如果直接统计用户活跃行为，与交易金额做相关分析，很容易被伪相关干扰结论。此时一般都建议上测试，尝试控制部分用户活跃量，测一测是不是真有效。

当然，有些产品不按上述套路，比如SaaS类产品，经常是使用和付费分离，销售先打标拿单，再交易。短视频/社区型产品，不指望交易变现，靠推广告也行。所以分析思路会略有区别。

就业数据不及预期，美国抵押贷款利率降至近一年最低水平附近　　对经济而言的坏消息，对抵押贷款利率来说却是好消息。　　近期抵押贷款利率大幅下降，触及近一年来的最低水平。此前一份疲软的就业报告推高了美联储未来几个月更多次或更大幅度降息的可能性，成为利率下降的重要推手