构建数据分析体系，增长、做产品其实就像谈恋爱，要做好这件事，就要建立一个好的用户基础，把用户看做女朋友来看待问题、发现需求、建立场景、提出解决方案，这种需求大到可以是产品的改版，小到可以是一个模块的点击迭代。
常用数据指标
产品经理可以参考下面这些指标进行数据分析。
渗透率：代表着这个功能的价值，比如这个功能藏得很深且有价值，用户还可能点进去，就说明是不错的；所以指标有日活渗透率、曝光点击率。
转化率：功能价值和用户体验的表现， 代表流程的转化是否顺畅，关注下一步/上一步的到达情况以及到达人数等。
用户路径：用户的行为会比较发散，需要产品里的哪条路径是产品经理规划的最主要路径，主路径流失的分支用户从主路径引走。
留存率/流失率：用户的留存率，是App激活再到下一次的启动，实际上我们还可以分析一些功能或者功能使用的留存率。
分布：体验产品粘性，比如频次、活跃天数分布等。
稳定性：包括崩溃、网络请求错误或超时、响应速度慢、列表滚动卡顿、流量大、耗电等，这其中崩溃带来的影响是最为严重的，它直接造成了关键业务中断、用户留存率下降、品牌口碑变差等负面影响。
常用分析类型及思路
功能/体验分析：在做功能或体验分析时，首先应该看功能/体验的入口在哪，不同入口的引流情况；功能进入后，到达最后一步的转化效果是否顺利；出口的转化如何。其次要做一些成交和营收的转化分析，每个功能都可能对应产品的商业模式，需要知道这个功能带来的收入或其他价值，最后看留存和转化。
页面/场景分析：首先要看这个页面下按钮的点击交互率，按钮的点击频次。其次要看按钮点击的频次代表着用户的喜好。最后看页面核心功能的入口转化以及用户的留存。
内容策略分析：首先要看曝光点击率，比如一个活动或一个浮窗的功能。其次要看有效交互率，用户点了这个功能之后可能是误点，所以要看真正用了这个功能的用户。最后看深度转化率，也就是用户使用的深度是什么样的。
