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提到数据分析的基础方法，大家肯定很容易想到对比、细分和趋势，但是这些都是非常基础的入门理论，本节不会涉及。本节主要介绍产品经理在管理整个项目、解决整个项目的问题的时候，需要用到的数据分析方法。
全链路分析是指对全链路的每个节点进行分析和研究，它是一种非常重要的分析思路，也是对产品经理而言最重要的思路。大家所熟知的漏斗分析、AARRR模型都是典型的全链路分析（见图2-1）。
还有很多常用的业务模型都属于全链路分析中的整体节点监控，比如生命周期（用户生命周期、商品生命周期、产品生命周期等）的思路。
全链路分析的步骤如下：
1）梳理链路关键节点，确定每个节点指标；
2）进行节点洞察，分析每个节点的数据，查看问题点和增长点。
我们用一个背景是广告平台的案例来讲解全链路分析的步骤。广告平台的作用就是统一对接各个媒体，让广告主在广告平台上可以买到各个媒体的流量。
最开始，梳理的广告行业的全链路流程是这样的：
1）媒体发送广告请求；
2）广告平台对其中的部分请求返回广告；
3）媒体展现广告；
4）用户点击广告；
5）广告平台扣广告费（这是广告平台的收入）。
梳理出来的关键节点和指标如图2-2所示，图中，每个比率指标是下一个节点数据与上一个节点数据的比值。注意，节点指标除了指这个节点的指标值，也可以指比率指标。
全链路公式是CPC，即收入=PV×PV展示广告的比例×广告位数量×点击率×平均点击价格。
到了这一步，指标体系就建好了，可以用来做关键节点监控。要把中间的每个节点都梳理出来，如果中间有漏掉的节点，那么就说明思路有遗漏，容易出现问题。特别是当数据量大、数据流转系统多的时候，节点就要更细。
经过一段时间的使用后，笔者发现漏掉了很多节点，即广告平台把数据返回媒体后，还要经过竞价、排名才会被媒体展现给用户，完善后监控的节点变成图2-3中的第二种方式。
此时全链路公式变成
这个公式和上一个公式基本一样，只是为了让监控更完善，加了几个节点。
如果只是完成第一步，全链路分析只能用于监测，要想得到具体的问题及解决方案，还要对每个节点进行深入洞察，梳理每个节点的影响因素，如图2-4所示。
在每个节点，都有非常多的原因导致这个节点的流量转化效率低。经过这样的梳理，才能找出根本原因，进而有针对性地给出解决方案。
当产品经理负责一个项目时，就是这样一个节点一个节点地优化，才能做好整体数据。由此可知，全链路分析是产品经理必备的思路和技能。
把整体指标数据按照某种分类标准分成不同的因子的过程，称为组成因子分解。整体目标等于所有的组成因子之和。以广告平台总收入为例，其组成因子分解如图2-5所示。
整体指标数据只能让人看到目标达成的结果，但是不能知道是如何达成目标的，也不知道执行中的细节，更不知道如何改进。组成因子分解首先可以明确思路，把组成结果的因素清晰地列出来，并且可以针对不同的因子，制定对应的策略。
案例： 笔者曾经有一次在做渠道分析时，用了这样的组成因子分解：总费用=A类渠道费用+B类渠道费用。但之后发现，A类渠道的花费是B类渠道的1.6倍，而有效用户却是B类的2.4倍（见表2-1）。在这之前，B类渠道在其他项目的经验中效果是非常好的，所以市场人员都在B类渠道花精力，看到这个数据后，立刻决定去接触市面上所有的A类渠道，以便扩充优质流量。
如果只看整体费用，就得不到这样的结论，也就不能提出有用的建议。
任意一个指标可拆解的方式都是非常多的，比如，针对总流量的组成因子分解，就有以下几种方式。
·按时间拆分。不同时间段数据是否有变化。
·按渠道拆分。不同渠道的流量也会不同。
·按用户拆分。新用户和老用户的流量会有明显的区别。笔者待过的一家公司，老用户的流量就远远大于新用户，这种情况，就需要想办法促进新用户的流量。
要尝试多种方式，试验出最好的因子分解方式。
需要注意的是，如何进行组成因子分解，代表着思考问题的第一维度，直接影响能否得到有用的结论。后面的所有策略和解读都是根据第一步因子分解而来的。
1）优先考虑业务团队习惯的拆解思路，比如广告类公司会把客户分为大客户、中小客户。
2）要勇敢尝试，不要固化思路。
案例： 以前做过一个项目，我们按“收入=移动端收入+PC端收入”来分解组成因子，发现移动端收入快速上涨。但是当时高层的思路还是“销售额=流量×转化率×客单价”，他们盘算的是“客单价提升x元，就会提升x元的销售额”。按照这样的思路，资源就投给了客单价提升，没有在移动端投入。等到发现移动时代来临，再开始建团队和买流量，成本已经变得非常高。
从这个案例中可以看出，如何进行因子分解，决定了如何思考目标的组成因素，即如何思考解决方案、资源调配等更深层的问题。所以要经常尝试是否有其他的因子分解方式，如果囿于经验、思路固化，可能就会错失机会。
很多时候，因子对结果的影响是定性的，并不能完全把结果拆成多个因子的相加，这时候就可以采用影响因子拆解的方式，列出对结果有影响的所有因子，逐个分析。比如对于销售额，影响因子就是商品、会员、客服、流量、活动等，但是不能说销售额=商品+会员+客服+流量+活动。
图2-6所示为B2C订单转化率的常用影响因子拆解。
影响因子对结果的影响是定性的，并不能直接推出来，如果想通过影响因子分解这种方式做增长，测试是一个好办法。
案例： 有一个SaaS软件团队，客户是小型创业公司。经过分析后，这个团队认为影响购买转化率的因素之一是客户团队人数，如果团队人少，就不会购买这种提高效率的软件。所以他们在客户团队人数这个指标上做了一个测试：3个人、10个人、5个人，不断尝试，看哪个数值使转化率最高。
影响因子还可以用于制作PPT的框架。在做数据分析之前，如果我们已经知道了分析的目的，需要考虑从哪些角度去达成分析目的，一般用这种思路。
案例： 某客户的需求是查看一场活动效果。对于品牌类的客户，我们认为活动效果包括品牌分析和人群分析。在这样的拆分下，PPT的框架就出来了，如图2-7所示。
枚举法是把所有的数据一一列举出来，然后进行后续的分析。枚举法是策略产品经理日常分析数据用得最多的方法，当然对于其他类型的数据产品经理而言，也非常好用。
枚举法的通用分析步骤如图2-8所示。
再举一个搜索优化的例子。算法类的产品，如搜索、推荐、广告等，在使用枚举法时都可以用这种思路。
案例： 搜索点击率的分析如下。
1） 数据列举： 取出搜索query列表和分析用到的数据指标（见表2-2）。
2） 逐个解读： 逐个解读其数据和特征，一步步地努力通过这些数据还原出用户的真实使用场景和想法，从而得到用户不点击的原因（见表2-3）。
通过上面的解读，我们得出以下问题或增长点。
1） 专有名词搜索不识别。 有一些行业专有名词，搜索引擎不识别，就不能找出对应的结果，只能找出文本识别的结果，比如搜索“老酒”，就会展示“泸州老窖酒”等商品，所以点击率低。
2） 品牌词。 对于品牌词，一般搜索结果没有太大问题。但是，用户搜索品牌词时，如果给用户更权威、更专业的内容，比如品牌的官网、旗舰店等，用户体验岂不是更好？比如用户搜索“泸州老窖”这样的品牌词，直接给用户泸州老窖的官网，让用户看到权威、专业、全面的信息。图2-9为QQ浏览器的搜索sug页的处理方式。
3） 对于搜索客服电话的词，可以直接把客服电话显示在页面内， 用户不用跳转到搜索结果页内的链接就能看到，从而减少用户操作，体验也会更好。图2-10所示为百度的处理方式。
4） 汇总问题，给出解决建议和优先级。 问题汇总一般类似于表2-4这样。
就这样，通过枚举法，产品经理就可以很清楚地了解产品现有问题，并给出解决方案和优先级。
在枚举的时候，一条一条地看固然是产品经理的基本功，但是当面临大量的数据时，这种办法效率太低了。要想快速抓住重点，还需要借助两种思维：排序思维和抽样思维。
排序指把某个指标降序排列和升序排列，然后按上述的枚举方式进行分析。排序的目的是确认关注范围。产品经理面对大量数据时，需要先确定关注哪一部分数据能带来最大收益。例如，可以按照以下方式进行排序和分析。
·将PV降序排，看占PV总量90%的搜索词有多少个，重点关注这几个词，调用所有资源优化它们。
·或者按点击量降序排，看90%的点击量发生在哪几个搜索词上，调用所有资源优化它们。
·会员和商品的数据也可以用这种方法来看。笔者之前做过很多类目的淘宝店代运营，虽然那些店铺一年能有上亿元的销售额，但实际上有销售量（日订单量大于100）的商品很可能就两三个。
案例 （来自客户陈述）：我们虽然买了很多关键词，但是只有两个关键词能带来流量。所以只要把这两个主要的关键词优化好，就能够把花在数据上的钱挣回来。我们把这几个词就当宝贝一样，对其进行各种测试、各种优化。
在实际使用中，只排序一次得到的结论都不全面，为了得到更全面的信息，产品经理一般会使用多次排序，并且对多个指标进行排序。
对一次完整的搜索进行每周的点击率分析，如下。
1）按PV降序排，筛选出高频词，即PV大的搜索词。高频词能贡献绝大部分最优结果和最高点击率。
·按PV上升量降序排。筛选出飙升词，飙升词是高频词里需要特别注意的，因为往往代表的是新的用户需求或者新的市场变化。
·按点击率升序排。这样可以看到高频词中点击率较低的词，优化它们能带来较快的提升。
2）按PV升序排，筛选出低频词。2%的搜索词占了98%的PV，剩下98%的词可以归为低频词。低频词是最能衡量搜索引擎好坏的，因为量大代表用户多。低频词包括大部分长尾词、同义词、问答词、未召回词、无结果词、没有点击的词和没有成交的词，badcase基本上都是从这里产生的。
低频词的召回是件十分令人头疼的事情，算法很难取舍，因为这些都是长尾需求，并没有足够多的用户行为可以学习，如何给予相应的匹配，需要非常深入的学习和分析。
枚举的方式可以快速看到问题，但是不能保证问题的典型性；加入排序思维后，可以划定范围，但是可能会造成偏差，因为不代表全部用户行为。那么，怎样既能看到全部的用户行为又能保证问题的典型性呢？答案就是随机抽样。
可以对所有的数据进行随机抽样，也可以分层抽样，即先对整体数据分层，然后针对每层抽样。
随机抽样比较简单，常用的场景有以下几种。
·产品经理日常工作。
·每周至少要看一次随机抽样的数据，以对产品用户行为有所了解。
·日常上线前后都会看，以了解新策略对用户的影响。
·项目可行性判断。要想知道一个项目是否可行，可以先抽样看一下。笔者有段时间频繁接触各个媒体的数据，评估媒体质量，主要就是用的抽样的办法。媒体会给我们一部分真实数据，我们抽样出来后，就开始做评估，包括是否有商业价值、需要的技术难度等。举这个例子主要是想告诉大家，抽样这个简单的办法有时候是直接影响战略决策的。
·需要了解全貌的任何需求。比如在项目功能上线后，需要整体了解用户，以便制定推广方案等，这个时候就可以抽样。
本节讲了枚举法及枚举法需要使用的思维，用的是搜索的案例，那么是不是只有策略产品经理才需要这种思维呢？当然不是。枚举法是所有产品经理的基本功。举例来说，如果你每天抽出100个用户来看他们的行为，坚持一段时间，你就会对用户有非常深入的了解。你会看到用户经常在哪些页面徘徊，你也能够推测出这些用户的年龄和职业。
枚举法会潜移默化地提升产品经理对用户的了解。我们每多看一次枚举的数据，就会多一些对用户行为的理解。
产品经理经常面对突发情况，或者是领导的询问，或者是大小事情的决策。比如项目存在一个小问题，是上线还是回退；忽然发现原方案会导致性能问题，要临时换一种解决方案；开发和测试人员都建议采用其他方案；领导忽然问你要不要跟进竞品的新变动。
在这些情况下，产品经理几乎都是要立刻给出结论的，没有时间做细致全面的分析，既来不及做分析报告，也来不及找出详细数据来查看，那么产品经理可以依靠什么呢？依靠的正是你对用户的了解。
因此我们每天都要从各种角度看数据，这样才能有深入的洞察，知道每一种问题的影响范围，才能处理各种情况。
以上四种就是我们常用的数据分析思路，是不是很简单？实际业务情况一般都很复杂，没有一种数据分析思路是通用的，需要结合使用多种思路。
我们下面用案例把所有的数据分析方法串起来。这些案例重在展示洞察的思路，借假修真，主要是为了让大家看到数据分析在实际中是怎么用的。
