2.2 数据收集的方法

收集到优质的数据，才能够保证数据分析的科学精准。数据收集离不开优质的数据分析工具，例如，“友盟+”数据分析工具、ASO100与百度统计等。另外，为了获得更具有针对性的数据，还要做好数据的埋点统计。

2.2.1 常用的第三方数据分析工具

大数据时代，非常注重对海量数据的优化处理和分析。优秀的第三方数据分析工具，可以帮助用户运营人员高效地进行日常工作的处理。目前，常用的第三方数据分析工具有六种，分别是“友盟+”数据分析工具、ASO100、百度统计、百度指数、社群空间与Group+（孤鹿）。

1．工具一：友盟+

功能：统计分析、运营组件和服务、数据解决方案。

“友盟+”是2016年初由三家数据分析公司合并成立的新公司，是中国最专业的全域数据服务平台，旨在为移动开发者和创业者提供最全面的数据化解决方案，包括数据统计分析、统计工具、一些运营组件、用户反馈、消息推送等。

我国移动应用的推广渠道越来越多，如应用商城、手机厂商预装、水货刷机、社交推广等。而“友盟+”可以对各种推广渠道进行评估，包括获取用户的数量和质量。这样可以方便我们选择推广渠道，制订正确的运营战略。

例如，如果要在豆瓣论坛上推广产品，就一定会关注推广链接在豆瓣上的点击量，这时可以输入http://mobile.umeng.com/apps来进行统计。（http://mobile.umeng.com/apps是一个友盟的统计链接。）

2．工具二：ASO100

功能：App实时排名、ASO分析、评论追踪。

ASO100是一个针对苹果操作系统的数据分析平台。这一平台可以准确详细地查询到各类App在苹果应用商店总榜内的排名情况。同时，借助关键字模拟分析与应用商店优化分析，ASO100能够帮助企业改进应用，也有助于企业开发新应用。同时，运营人员可以通过它清楚地了解自身产品和行业内其他同类产品在市场中的推广情况。

3．工具三：百度统计

功能：网站统计、流量分析、转化分析。

百度统计是一款网站流量分析工具，用户运营人员可以通过百度统计知道“访客是如何找到并浏览用户网站的，在网站上做了些什么”。了解了这些信息，用户运营人员就可以对网站做出改进，优化用户使用体验，更加有效地获取收入。

百度统计上有各种各样的图形化报告，能够帮助我们全面分析用户的行为。

除此之外，百度统计拥有自己的百度推广数据服务，能够帮助运营人员了解自己的网站在百度上的推广效果，从而改进推广方式和策略。

百度统计的功能是多元的，例如，访客分析、流量分析、网站分析、趋势分析等。目前，百度统计最常见的一个使用方法就是在百度统计中添加一个正确的代码，这样就可以从百度统计上清晰地了解自己网站的独立访客和详尽的流量报告，如流量来源、点击情况和流量地域细分等，如图2-2所示。

4．工具四：百度指数

功能：搜索指数、需求图谱、舆情洞察。

随着互联网的发展，我们早已进入了数据时代。百度指数是国内最大的数据统计分享平台。它以百度众多的用户的行为数据为依托，上线之后便成为很多企业使用的第三方数据分析平台，帮助众多企业实现更好的用户运营。

通过百度指数我们可以知道：某个关键词在百度的搜索规模有多大，一段时间内的涨跌态势及相关的新闻舆论变化，关注这些词的网民是什么样的、分布在哪里，同时还搜了哪些相关的词等。

总之，百度指数能够有效帮助运营人员捕捉热点信息，综合了解用户行为及特征，最终能够帮助企业改进产品，满足用户需求。

5．工具五：社群空间

功能：社群签到、社群公告、社群数据分析。

社群空间是基于微信的第三方服务工具，即社群空间是应用在微信群里的，用户在微信群里的一切行为都能成为一项数据。社群空间拥有群签到、群游戏、群数据分析等功能，有助于运营人员更好地实现数据化的社群管理。运营人员能够通过社群空间及时了解微信群里的人员变动及群内成员的活跃度。

活跃度=（群成员发言人数+群内成员访问社群空间人数-两者重复的人数）/群成员总数。

上式是社群空间的活跃度算法，一般情况下，当社群活跃度维持在40%以下时，我们就可以剔除一些不发表言论的新成员，来提升活跃度。图2-3是某款产品旗下的社群“运营研究社”的用户活跃度监控，我们可以感受一下社群空间的作用。

6．工具六：Group+（孤鹿）

功能：发布活动、票务管理、数据分析和展示。

Group+（孤鹿）于2015年6月上线，是一款社群化运营工具，应用场景众多，例如，问卷、众筹、打赏及影响力排行榜等。借助Group+，企业能够高效快捷地进行社群运营。

以上是运营人员常用的第三方数据分析工具，由于篇幅有限，笔者只介绍了这六款。其实市场上每个层级的产品都还有很多对应的数据分析工具，比如做电商的有阿里巴巴价格指数、淘宝魔方、艾瑞数据、数据007等；做金融的有世界网贷之家、融360、网贷天眼等；做视频的有优酷指数、豆瓣电影榜单、微票儿票房分析等。

2.2.2 埋点统计，获得更有针对性的数据

上文已经介绍了几款第三方数据分析工具，但如果企业想自己做数据分析或者有些数据是无法通过第三方数据分析工具得到的，怎么办呢？答案就是数据埋点。通过埋点统计，企业可以得到自己想要的数据，更有针对性。

首先，要明白什么是数据埋点。

所谓数据埋点，就是针对特定的用户行为进行捕获、处理和发送的相关技术或实施过程。

数据埋点一般分为三种方式，分别是初级数据埋点、中级数据埋点和高级数据埋点。

1．初级数据埋点

初级数据埋点是针对产品流程中的一些关键点设置统计代码，可以追踪用户登录后的行为，统计用户在使用产品的过程中的一些关键点的数据。因为用户ID的独立性，企业可以保证每个用户数据的唯一性。

2．中级数据埋点

中级数据埋点是在产品中设置多段代码，可以收集用户在平台上的系列行为数据。因为事件之间的独立性，企业可以通过建立用户模型来了解用户在使用产品时的一些行为。

3．高级数据埋点

高级数据埋点是与研发团队合作，采集分析用户的全部数据，利用分析埋点后得到的数据建立用户画像和用户行为模型，以此来对用户进行数据分析并优化产品。

其次，要知晓为什么要做数据埋点。

数据埋点是一种私有化的设置代码的数据采集方式。它可以帮助运营人员定义和获取真正需要的用户数据及其他信息。

在不同情况下，运营人员考虑的角度和关注的数据可能各不相同，一般分为面向产品运营领域的分析和面向数字营销领域的分析两种情况。前者的目的是促进产品使用流程和体验的优化，后者的目的是分析产品推广渠道和投放的广告效果。两者侧重点不同，但同时又有一些交叉。因此，针对不同的情况和分析目的，我们应该制订不同的埋点方案。

最后，还要知晓如何做好数据埋点。做好数据埋点必须了解以下内容。

（1）数据埋点的内容。

数据埋点有市场埋点和产品内部埋点两种情况。市场埋点通常用于分析用户使用产品的场景及产品的推广情况。例如，不同地域的用户使用时间的长短、产品在不同地域和渠道的激活量有多少等。内部埋点一般通过分析用户使用产品时的流程来改进产品，增加用户对产品的好感度。

同时，因为产品在使用时的流程一般会有主干流程和分支流程之分，所以与之相对应的数据埋点也应该按照主干和分支来设置。

我们做数据埋点不可能是一步到位的。在产品首次发布时一般会设置以下几个数据埋点：电脑端有后台服务器统计产品的PV（访问量）和UV（独立访客）、使用流程之间的转化率及活跃度等。

第二次埋点就要根据产品发布后发现的问题进行分析。例如，企业通过第一次埋点统计到网站首页的访问量很高，但最终注册的用户却非常少，这时就可以分析用户在产品首页的数据，如访问的用户当中有30%的用户在访问首页之后离开，剩下的70%的用户转入了注册页，但其中只有10%的用户最终注册成功。这也就说明产品的注册流程出现了问题，这时就可以在注册流程中设置数据埋点，比较注册流程中各个步骤的转化率，找到注册过程中存在的问题并据此制订解决方案。

（2）分析方法。

任务流程分析法：根据用户使用产品的流程，在使用流程开始和结束的地方设置埋点，分析用户使用产品的情况。

页面转化分析法：整理收集产品各个页面之间的转化率及用户对于页面上的各个模块的点击率，分析用户在产品页面上的行为情况。

情景分析法：总结各种用户使用产品时可能的场景，运营人员或团队根据不同场景下用户的使用流程，针对不同的使用情况设立数据埋点，最终通过埋点数据来验证用户行为。

（3）数据埋点的方式。

目前主流的数据埋点方式分为如下两种。

第一种：研发人员在设计产品时植入相关代码，并建立起相应的数据统计后台。

第二种：通过第三方统计工具来进行埋点统计，如友盟、百度统计、ASO100、App Annie、百度指数等。

数据埋点是数据分析的基础，我们要通过埋点统计来获得更有针对性的数据，优化用户体验，推动产品迭代。