你的数据用户，都在关注什么数据？
这里首先需要说明的是标题中的“用户”指的是数据的用户，或者数据的需求方，这些用户往往不是网站或企业面向的外部用户，数据的消费者通常是公司内部各个部门和领域的人员。
为什么会提出这个问题，其实我们经常会遇到这样的情况：公司的高层抱怨从报表里面看不到有用的东西，是不是可以对报表做下整理（于是下面就忙开了），但是该怎么整理或者他们到底需要的是什么数据（好吧，高层的需求一般是不会明说的，我们要试着自己去揣摩）；同时各个部门也在不断地提各类数据需求，往往他们的需求就比较明确，有时可能会细得吓人，需要每个用户的每次关键操作（考验服务器的时间到了）。数据部门就是处在这样一个对数据的需求存在着如何多样化的环境里面，所以考验数据人员的时间到了，我们能满足所有的需求吗？
主要关注人员：决策层
首先来解答一下我们揣摩“圣意”后的结果，老板或者高层需要什么数据？其实很简单，他们只想知道公司的总体状况如何，所以我们只需要提供汇总的目标和KPI数据，不需要太多，2-3张报表，10个左右的指标足够展现出公司的全局了，但其实首先要做的是对公司的目标和KPI有一个明确的认识和定义。
虽然目标和KPI的主要关注人群锁定在公司的决策层，但其实公司的每位员工都应该关心公司的目标实现情况及KPI指标的表现，因为目标和KPI是客观评价公司状况和效益的最有效途径。但往往各个部门关心目标的KPI的方式会有差异，于是数据需要去满足各个部门不同的关注目标的KPI的方式，就有了下面的细分。
公司的决策层可能会希望看到上面这些目标和KPIs的汇总数据，但如果我们给所有用户都提供这类汇总数据，那么可能其他用户就只能远远地望着这些数据，什么都做不了。所以我们需要给不同的用户不同类别不同层面的数据，因为我们要做的就是让每个数据消费者都能根据数据Take Actions，而其中很重要的一块就是数据的细分。
我们可以从多个角度对网站分析的报表和指标进行细分，每个公司根据自己运营类型的差异选择适合自己的细分模块，当然这里说的最常见的几个细分模块：内容、用户和来源，也就是Google Analytics的分块方式。
主要关注人员：产品运营
尽管互联网的形式在不断地多样化，但无论如何互联网还是主要以信息服务提供商的角色存在，归根到底还是内容，所以对于网站而言内容是它的核心竞争力所在，对于网站分析同样如此，所以首当其冲的就是内容的细分。之前有篇文章——网站页面度量与细分，对网站的内容的一些度量指标和几个细分方式作了介绍，无论以哪些指标或者以何种细分方式来评价内容，最终我们的目的都是区分优质和劣质的内容，掌控产品的运营状况，从而保持或者改进网站内容。
内容细分的分析结果无疑可以给产品运营或者网站运营提供有价值的参考依据，明确了哪些是需要把握的核心内容，哪些内容需要改进。同时借助一些特殊的指标还可以指引细节上的改进，比如一个Pageviews很高但Avg. Time on Page较短、Exit Rate很高的页面显然在内容上没有足够的吸引力，但标题或简介信息足够吸引眼球，那么改进的方向就可以确定为提高内容的描述方式；如果你的网站提供电子商务服务，那么每个或每类产品细分的销售额（目标）及转化率（KPI）将让你能够更好地有针对性地进行产品和运营方式的选择。
主要关注人员：用户体验、销售
我们一般通过用户的使用环境（网络、设备、系统和客户端等）、人口统计学信息（性别、年龄、地域等）、用户行为类型（使用的趋势、忠诚度、创造的价值等）这几类数据和指标对用户进行细分。在现在“用户中心论”盛行的潮流下，是不是把用户放在内容后面有点不妥？网站的一切就是为了满足用户的需求，包括所有的内容的提供，但其实在数据分析上用户分析并没有内容分析来得普遍，特别是还要对用户进行细分，道理很简单，内容或者产品是可以自己把握的，而用户不行，所以尤其是基于用户行为分析的数据，说得很多但真正做好的或者应用于实践的其实并不多。
但有一块必须要有用户分析数据的支持，那就是用户体验的设计和优化。对于用户体验设计而言，其目标是能够满足所有用户的使用习惯，所以比较和优化各类用户在不同的使用环境和使用习惯中的数据能够对用户体验的改善起到很大的作用；而如果你的网站产品需要进行销售，那么用户行为分析对于个性化的产品销售和推荐能够起到很好的效果，它刚好与用户体验的目标相反，这类细分分析主要是为了满足每类甚至每个用户需求上的偏好。
5、来源细分
主要关注人员：市场推广
其实对于网站分析人员而言，渠道来源的数据分析肯定不会陌生，许多网站都会重点分析这块的效果，包括SEO和SEM等都已经发展成为了非常专业的领域。网站分析工具里面一般都会区分直接进入、搜索引擎、外部网站及促销途径这几项来源，其实我们可以使用一些有效的途径将这些渠道分得更细，包括社会化媒介、合作网站、广告直邮等，通过这些来源细分去观察各渠道带来的流量的质量（在目标和KPI指标上的表现），我们就可以看清楚各推广渠道的优劣，从而为有效的推广行动提供参考。
其实还有一块——线下渠道，我们往往会认为线下的电视、报纸等上面的促销或广告的效果很难用数据进行监控，但其实只要我们去寻求一些办法，这些也是可以实现的，比如离线通是监控线下电话营销渠道的很好的工具。通过对线下渠道的监控分析，是我们更了解线下推广的效果以及其对线上推广所带来的关联和影响，最终指导推广人员更有效地布置和实施整套完整的推广计划。
主要关注人员：技术、用户体验
如果你的网站不单是简单的几个页面，而是一个庞大复杂的系统，其中提供了丰富的功能和应用，那么我们还需要做一类分析，就是各功能点的分析。之前在“让用户更容易地找到需要的信息”专题中分析过几类网站中常见的功能：站内搜索、导航设计和内容推荐，这些功能点我们都可以使用特殊的方法获取数据、设置特殊的指标去分析他们的实现效果。
技术和用户体验团队都需要关注这些功能的实现效果和优化空间，数据是评价这些功能最有效的途径，因为这些功能都影响着用户的体验和满意度，一个真正优秀的网站需要把握好每个功能的每个细节的实现。
上面提到的相关人员几乎涵盖了每个公司的各个领域，但其实还缺少一块重要的组成部分，就是我们自己——数据分析人员。其实对于数据分析人员来说，他们需要把握所有的数据，从全局的目标和KPI到各类细分指标，以及各类功能点的数据。但这些还远远不够，数据分析师必须发挥他们的所长，设计并构建起各类分析模型，这些模型不仅可以对公司的关键业务和运营状态做出客观的评价，起到总结的效果外，更可以发现一些潜在的商业需求点，为公司的发展提供可能的方向和决策依据，起到预测的作用。
分析模型主要分为两类，一类是定量分析模型，这个在我的博客中已经介绍过一些，包括关键路径分析的漏斗模型、基于用户行为分析的用户评价模型，当然也包括数据挖掘领域的用户兴趣发现、内容模式匹配，以及基于其上的个性化推荐模型，这些都在一定程度上实现了预测的效果。
另一类是定性分析模型，包括目标市场的调研、以用户为中心的研究以及竞争优势的分析。当然现在可能在用户调研和用户体验方面做得相对多些，通过网上问卷、可用性实验、实景访问调研，结合一些可视化的点击热图、鼠标移动监控等工具来评估用户在使用网站是的整体感受和满意度，这种更加接近用户的分析方法将逐步为网站和产品的优化带来许多新的思考。
其实大部分的网站分析工具和BI报表工具中都会提供自定义Dashboard的功能，以便用户可以将自己关注的指标、报表和图表集成地显示在同一个Dashboard上面，方便日常的观察和分析。本来这是一个很Cool的功能，因为只要稍微用点心，可以把自己的“仪表盘”做得很漂亮，但现实中这个功能没有想象中实现得那么好，或者用户没有去自定义Dashboard的习惯（当然存在数据的组织和关联上的限制以及报表工具易用性方面的问题），但作为数据的提供方，我们在定制好公用的Dashboard的同时，有必要时还要帮助某些特定需求群体定制自定义的Dashboard。
优秀的自定义Dashboard不仅能够合理地组织数据，同时更加可视化地展现数据，让数据的观察的分析不需要这么累，是的，也许用户会爱上这些数据。同时自定义的Dashboard其实还可以有效的控制数据权限，在Dashboard里面将合适的指标和报表开放给用户，从而屏蔽掉一些敏感的数据，数据的保密性对数据部门而言也是一块重要的工作。
不知道读完整篇文章会不会觉得有点空，没有实质的内容或实践性的分析方法，但其实这篇文章花了我很长的时间进行总结和思考，梳理整个数据提供方案的可行的思路，希望能给出一个系统全面的数据组织和提供方案，用数据为线索贯穿企业的各个角落，真正能够建立起数据驱动（Data Driven）的企业文化，让数据不单只是单纯的展现这么简单，能够满足各类人员的不同需要，并最终依靠数据提高企业在各个领域执行的效率和效果。
文章来源：http://webdataanalysis.net/personal-view/what-data-they-want/
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