互联网行业的数据分析，到底在分析什么？-技术圈

说在前面

大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。

经常有小伙伴问：天天看你们说互联网数据分析，到底互联网数据分析在分析什么？今天给大家分享一下哦。

首先，所有的数据分析，都是围绕三个问题展开的：

监控现状，发现问题
分析原因，评估效果
预测走势，测试方案

但是在不同的场景，解决的问题不一样。

因此想知道互联网数据分析在分析什么，得弄清楚，所谓的“互联网”到底有哪些场景。笼统地说，有7个大场景。

一、产品分析

首先，名字挂了“互联网”三个字，起码得有个APP/小程序/H5页面才像话，这些统称互联网应用。以电商应用为例，至少得有下面四个功能模块，才能运转起来。

注册
登录
首页
交易

在互联网公司，一般由产品经理提需求，开发负责实现。有了一个应用程序，就有了第一个可分析的东西：产品分析。产品分析主要针对应用程序各功能模块的点击、使用、跳转情况进行分析，包括：

监控是否能正常使用。
发现各功能模块的问题。
提高核心功能转化效率。

关心产品分析结果的，一般是产品经理/产品运营。

二、推广分析

作为一个应用程序，光有功能是不够的，更重要的是让更多的人知道它的存在。这就需要做推广。推广会分很多渠道进行，比如抖音/快手、微信朋友圈、应用商店，甚至派推广人员在小区/超市门口推广。

以上所有推广渠道，都得花钱买广告。实际上，推广是一项非常烧钱的事，甚至是很多互联网公司最大的成本，因此必须分析分析呀。这就有了第二项分析：推广分析。

推广分析主要解决：推广效率问题。因为推广太烧钱了，所以能提升一点算一点。包括：

监控各个渠道推广投入产出比情况；
分析各种广告素材、转化链接的质量
测试并寻找效率更高的推广方式

关心推广分析的一般是渠道运营/增长黑客团队。

三、用户分析

推广完毕后，会有用户进来使用，此时需要用户运营，来给用户派一些福利，激发用户兴趣。这是最受我们这种普通用户喜欢的环节了，注册完领点优惠券，拿个红包什么的。很明显，这又是一笔巨大的费用，因此必须分析起来。

用户分析有一套经典理论叫AARRR，关注用户新增、活跃、留存、转化、转介绍五个方面。包括：

监控用户行为，比如AAARR的表现
洞察用户需求，推测用户喜好
分析用户群体存在的问题
测试并寻找有效激励用户的方案

注意上边第二条：洞察用户需求。互联网公司思考问题，一般都喜欢从用户角度出发，因此对用户分析的需求，并非只有用户运营部门，几乎所有部门都会关心。

四、活动分析

互联网应用经常搞一些大型活动，类似618，双11，双12一类，这一类大型活动通常投入巨大，因此会单独进行分析。活动都是高度目标导向的，比如为了拉升GMV，为了获取更多用户，为了提升用户活跃等等，因此做分析的时候，也是高度目标导向的。

监控活动进度，目标达成情况
分析活动不达标的原因
测试并寻找更好的活动方式

五、内容分析

除了硬生生砸优惠，吸引用户购买以外，现在还很流行搞直播、种草文等方式，吸引用户购买。这些视频、图文统称内容，因此也有了内容分析：

监控不同内容的用户点击、浏览、转发情况
分析热门/冷门内容原因
测试并寻找更好的内容制作方式

六、商品分析

如果是自己经营的网上店铺，则需要进行商品管理，包括商品的进货、上架、下架、库存管理等工作。这些和传统的实体店分析是一样的。

监控商品进销存数据
分析畅销/滞销原因
及时提醒补货/清货，避免积压/断货

七、商户分析

如果是作为交易平台，自己不提供商品，而是吸引商家入驻，那就需要商户分析。商户分析和用户分析类似，只是分析对象换成了入驻商家。我们希望入驻的商家能在我们平台上多进行交易，多使用我们提供的付费功能。因此要分析：

监控商家入驻、活跃、流失、付费情况
发现商家入驻后使用问题
测试并寻找更好的激活商家的手段

总结

以上就是所谓“互联网行业数据分析”的7个主要场景了。

当然，在不同互联网应用内，是有一些区别的，比如游戏、视频、社区、社交、金融产品，各有一些特色，一篇文章很难穷尽。

只能后边慢慢分享了。

小伙伴们看完本篇，至少能明白一点：互联网分析，并不是一个大而全的整体，而是有很多部分组成的，要了解到细节，才能做出分析哦。本次分享就到这里，谢谢大家，喜欢的话请转发+点赞+在看三连，爱你噢！

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