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我們使用數據分析，總是想解決某些業(yè)務中遇到的問題，驅動業(yè)務實現增長，根據我們想要解決的問題類型，我們可將數據分析的目的分為三類：分析現狀，分析原因，預測……
 

1、分析現狀

分析現狀是我們數據分析的基本目的，我們需要明確當前市場環(huán)境下，我們的產品市場占有率是多少，注冊用戶的來源有哪些，注冊轉化率是多少，購買轉化率是多少，競品是什么，競品的發(fā)展現狀如何，我們和競爭對手相對，優(yōu)勢有哪些，不足又有哪些等等，都是屬于對于現狀的分析。這里包括兩方面的內容，分析自己的現狀和分析競爭對手的現狀。

舉個簡單的例子：某電商產品通過數據分析，想要實現如下的四個目的，統計注冊轉化率，用戶復購率，人均購買的商品客單價，和付款成功用戶在全國的分布情況。

就電商付款成功用戶在全國的分布情況的這個需求，可通過諸葛io產品查看分析，如下圖所示，其他的需求也可通過諸葛i產品進行分析，大家可去官網體驗。
 

2、分析原因

分析原因是數據運營者用的比較多的了，做運營的人，在具體的業(yè)務中，不光要知道怎么了，還需要知道為什么如此。在業(yè)務上，我們經常會遇到某天用戶突然很活躍，有時用戶突然大量流失等，每一個變化都是有原因的，我們要做的就是找出這個原因，并給出解決辦法，這些就是分析原因。

舉例來說：某產品的注冊轉化率一定穩(wěn)定在15%，有一天突然下降為5%以下，這個時候就需要對這天的數據進行分析，找出注冊轉化率下降的原因，在這里可以采用諸葛io的漏斗分析，如下圖所示，分析開始注冊到注冊成功的每一個步驟，看看是哪一步的流失最嚴重，從而找出原因進行優(yōu)化。

3、預測未來

數據分析的第三個目的就是預測未來，所謂未雨綢繆，用數據分析的方法預測未來產品的變化趨勢，對于產品的運營者來說至關重要。作為運營者，可根據最近一段時間產品的數據變化，根據趨勢線和運營策略的力度，去預測未來的趨勢，并用接下來的一段時間去驗證這個趨勢是否可行，而且實現數據驅動業(yè)務增長。

簡單舉例來說：某電商的七日復購率平均是30%，現在有第一次購買消費用戶1000人，監(jiān)測這些用戶的行為，七日看這些人復購率是否到達或者超過30%，根據數據結果去判斷復購的增長率，這就是屬于數據分析，預測未來的應用。



 

總結：以上分享了數據分析的三大目的，分析現狀，分析原因，預測未來，在產品運營實踐過程中，可以就單方面問題分析，也可以三者合而為一，同時進行分析。俗話說，知己知彼，百戰(zhàn)不殆，用數據分析的方法了解自己，了解競爭對手，及時調整策略，方能運籌帷幄。