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。

技术迭代助推光模块赛道生长，核心要素与投资机遇前言：当ChatGPT在0.01秒内生成一篇万字报告，当AI大模型在几小时内完成人类数年的训练量，当全球云厂商动辄砸下数千亿美元建设AI数据中心。很少有人注意到，这一切背后都依赖着[数据转换器]：光模块