這里首先需要說(shuō)明的是標題中的“用戶(hù)”指的是數據的用戶(hù)，或者數據的需求方，這些用戶(hù)往往不是網(wǎng)站或企業(yè)面向的外部用戶(hù)，數據的消費者通常是公司內部各個(gè)部門(mén)和領(lǐng)域的人員。

為什么會(huì )提出這個(gè)問(wèn)題，其實(shí)我們經(jīng)常會(huì )遇到這樣的情況：公司的高層抱怨從報表里面看不到有用的東西，是不是可以對報表做下整理（于是下面就忙開(kāi)了），但是該怎么整理或者他們到底需要的是什么數據（好吧，高層的需求一般是不會(huì )明說(shuō)的，我們要試著(zhù)自己去揣摩）；同時(shí)各個(gè)部門(mén)也在不斷地提各類(lèi)數據需求，往往他們的需求就比較明確，有時(shí)可能會(huì )細得嚇人，需要每個(gè)用戶(hù)的每次關(guān)鍵操作（考驗服務(wù)器的時(shí)間到了）。數據部門(mén)就是處在這樣一個(gè)對數據的需求存在著(zhù)如何多樣化的環(huán)境里面，所以考驗數據人員的時(shí)間到了，我們能滿(mǎn)足所有的需求嗎？

目標和KPI

好了，首先來(lái)解答一下我們揣摩“圣意”后的結果，老板或者高層需要什么數據？其實(shí)很簡(jiǎn)單，他們只想知道公司的總體狀況如何，所以我們只需要提供匯總的目標和KPI數據，不需要太多，2-3張報表，10個(gè)左右的指標足夠展現出公司的全局了，但其實(shí)首先要做的是對公司的目標和KPI有一個(gè)明確的認識和定義。

主要關(guān)注人員：決策層

雖然目標和KPI的主要關(guān)注人群鎖定在公司的決策層，但其實(shí)公司的每位員工都應該關(guān)心公司的目標實(shí)現情況及KPI指標的表現，因為目標和KPI是客觀(guān)評價(jià)公司狀況和效益的最有效途徑。但往往各個(gè)部門(mén)關(guān)心目標的KPI的方式會(huì )有差異，于是數據需要去滿(mǎn)足各個(gè)部門(mén)不同的關(guān)注目標的KPI的方式，就有了下面的細分。

細分與功能點(diǎn)

公司的決策層可能會(huì )希望看到上面這些目標和KPIs的匯總數據，但如果我們給所有用戶(hù)都提供這類(lèi)匯總數據，那么可能其他用戶(hù)就只能遠遠地望著(zhù)這些數據，什么都做不了。所以我們需要給不同的用戶(hù)不同類(lèi)別不同層面的數據，因為我們要做的就是讓每個(gè)數據消費者都能根據數據Take Actions，而其中很重要的一塊就是數據的細分。

我們可以從多個(gè)角度對網(wǎng)站分析的報表和指標進(jìn)行細分，每個(gè)公司根據自己運營(yíng)類(lèi)型的差異選擇適合自己的細分模塊，當然這里說(shuō)的最常見(jiàn)的幾個(gè)細分模塊：內容、用戶(hù)和來(lái)源，也就是Google Analytics的分塊方式。

內容細分

主要關(guān)注人員：產(chǎn)品運營(yíng)

盡管互聯(lián)網(wǎng)的形式在不斷地多樣化，但無(wú)論如何互聯(lián)網(wǎng)還是主要以信息服務(wù)提供商的角色存在，歸根到底還是內容，所以對于網(wǎng)站而言?xún)热菔撬暮诵母偁幜λ?，對于網(wǎng)站分析同樣如此，所以首當其沖的就是內容的細分。之前有篇文章——網(wǎng)站頁(yè)面度量與細分，對網(wǎng)站的內容的一些度量指標和幾個(gè)細分方式作了介紹，無(wú)論以哪些指標或者以何種細分方式來(lái)評價(jià)內容，最終我們的目的都是區分優(yōu)質(zhì)和劣質(zhì)的內容，掌控產(chǎn)品的運營(yíng)狀況，從而保持或者改進(jìn)網(wǎng)站內容。

內容細分的分析結果無(wú)疑可以給產(chǎn)品運營(yíng)或者網(wǎng)站運營(yíng)提供有價(jià)值的參考依據，明確了哪些是需要把握的核心內容，哪些內容需要改進(jìn)。同時(shí)借助一些特殊的指標還可以指引細節上的改進(jìn)，比如一個(gè)Pageviews很高但Avg. Time on Page較短、Exit Rate很高的頁(yè)面顯然在內容上沒(méi)有足夠的吸引力，但標題或簡(jiǎn)介信息足夠吸引眼球，那么改進(jìn)的方向就可以確定為提高內容的描述方式；如果你的網(wǎng)站提供電子商務(wù)服務(wù)，那么每個(gè)或每類(lèi)產(chǎn)品細分的銷(xiāo)售額（目標）及轉化率（KPI）將讓你能夠更好地有針對性地進(jìn)行產(chǎn)品和運營(yíng)方式的選擇。

用戶(hù)細分

主要關(guān)注人員：用戶(hù)體驗、銷(xiāo)售

我們一般通過(guò)用戶(hù)的使用環(huán)境（網(wǎng)絡(luò )、設備、系統和客戶(hù)端等）、人口統計學(xué)信息（性別、年齡、地域等）、用戶(hù)行為類(lèi)型（使用的趨勢、忠誠度、創(chuàng )造的價(jià)值等）這幾類(lèi)數據和指標對用戶(hù)進(jìn)行細分。在現在“用戶(hù)中心論”盛行的潮流下，是不是把用戶(hù)放在內容后面有點(diǎn)不妥？網(wǎng)站的一切就是為了滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，包括所有的內容的提供，但其實(shí)在數據分析上用戶(hù)分析并沒(méi)有內容分析來(lái)得普遍，特別是還要對用戶(hù)進(jìn)行細分，道理很簡(jiǎn)單，內容或者產(chǎn)品是可以自己把握的，而用戶(hù)不行，所以尤其是基于用戶(hù)行為分析的數據，說(shuō)得很多但真正做好的或者應用于實(shí)踐的其實(shí)并不多。

但有一塊必須要有用戶(hù)分析數據的支持，那就是用戶(hù)體驗的設計和優(yōu)化。對于用戶(hù)體驗設計而言，其目標是能夠滿(mǎn)足所有用戶(hù)的使用習慣，所以比較和優(yōu)化各類(lèi)用戶(hù)在不同的使用環(huán)境和使用習慣中的數據能夠對用戶(hù)體驗的改善起到很大的作用；而如果你的網(wǎng)站產(chǎn)品需要進(jìn)行銷(xiāo)售，那么用戶(hù)行為分析對于個(gè)性化的產(chǎn)品銷(xiāo)售和推薦能夠起到很好的效果，它剛好與用戶(hù)體驗的目標相反，這類(lèi)細分分析主要是為了滿(mǎn)足每類(lèi)甚至每個(gè)用戶(hù)需求上的偏好。

來(lái)源細分

主要關(guān)注人員：市場(chǎng)推廣

其實(shí)對于網(wǎng)站分析人員而言，渠道來(lái)源的數據分析肯定不會(huì )陌生，許多網(wǎng)站都會(huì )重點(diǎn)分析這塊的效果，包括SEO和SEM等都已經(jīng)發(fā)展成為了非常專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域。網(wǎng)站分析工具里面一般都會(huì )區分直接進(jìn)入、搜索引擎、外部網(wǎng)站及促銷(xiāo)途徑這幾項來(lái)源，其實(shí)我們可以使用一些有效的途徑將這些渠道分得更細，包括社會(huì )化媒介、合作網(wǎng)站、廣告直郵等，通過(guò)這些來(lái)源細分去觀(guān)察各渠道帶來(lái)的流量的質(zhì)量（在目標和KPI指標上的表現），我們就可以看清楚各推廣渠道的優(yōu)劣，從而為有效的推廣行動(dòng)提供參考。

其實(shí)還有一塊——線(xiàn)下渠道，我們往往會(huì )認為線(xiàn)下的電視、報紙等上面的促銷(xiāo)或廣告的效果很難用數據進(jìn)行監控，但其實(shí)只要我們去尋求一些辦法，這些也是可以實(shí)現的，比如離線(xiàn)通是監控線(xiàn)下電話(huà)營(yíng)銷(xiāo)渠道的很好的工具。通過(guò)對線(xiàn)下渠道的監控分析，是我們更了解線(xiàn)下推廣的效果以及其對線(xiàn)上推廣所帶來(lái)的關(guān)聯(lián)和影響，最終指導推廣人員更有效地布置和實(shí)施整套完整的推廣計劃。

功能點(diǎn)分析

主要關(guān)注人員：技術(shù)、用戶(hù)體驗

如果你的網(wǎng)站不單是簡(jiǎn)單的幾個(gè)頁(yè)面，而是一個(gè)龐大復雜的系統，其中提供了豐富的功能和應用，那么我們還需要做一類(lèi)分析，就是各功能點(diǎn)的分析。之前在“讓用戶(hù)更容易地找到需要的信息”專(zhuān)題中分析過(guò)幾類(lèi)網(wǎng)站中常見(jiàn)的功能：站內搜索、導航設計和內容推薦，這些功能點(diǎn)我們都可以使用特殊的方法獲取數據、設置特殊的指標去分析他們的實(shí)現效果。

技術(shù)和用戶(hù)體驗團隊都需要關(guān)注這些功能的實(shí)現效果和優(yōu)化空間，數據是評價(jià)這些功能最有效的途徑，因為這些功能都影響著(zhù)用戶(hù)的體驗和滿(mǎn)意度，一個(gè)真正優(yōu)秀的網(wǎng)站需要把握好每個(gè)功能的每個(gè)細節的實(shí)現。

分析模型

上面提到的相關(guān)人員幾乎涵蓋了每個(gè)公司的各個(gè)領(lǐng)域，但其實(shí)還缺少一塊重要的組成部分，就是我們自己——數據分析人員。其實(shí)對于數據分析人員來(lái)說(shuō)，他們需要把握所有的數據，從全局的目標和KPI到各類(lèi)細分指標，以及各類(lèi)功能點(diǎn)的數據。但這些還遠遠不夠，數據分析師必須發(fā)揮他們的所長(cháng)，設計并構建起各類(lèi)分析模型，這些模型不僅可以對公司的關(guān)鍵業(yè)務(wù)和運營(yíng)狀態(tài)做出客觀(guān)的評價(jià)，起到總結的效果外，更可以發(fā)現一些潛在的商業(yè)需求點(diǎn)，為公司的發(fā)展提供可能的方向和決策依據，起到預測的作用。

分析模型主要分為兩類(lèi)，一類(lèi)是定量分析模型，這個(gè)在我的博客中已經(jīng)介紹過(guò)一些，包括關(guān)鍵路徑分析的漏斗模型、基于用戶(hù)行為分析的用戶(hù)評價(jià)模型，當然也包括數據挖掘領(lǐng)域的用戶(hù)興趣發(fā)現、內容模式匹配，以及基于其上的個(gè)性化推薦模型，這些都在一定程度上實(shí)現了預測的效果。

另一類(lèi)是定性分析模型，包括目標市場(chǎng)的調研、以用戶(hù)為中心的研究以及競爭優(yōu)勢的分析。當然現在可能在用戶(hù)調研和用戶(hù)體驗方面做得相對多些，通過(guò)網(wǎng)上問(wèn)卷、可用性實(shí)驗、實(shí)景訪(fǎng)問(wèn)調研，結合一些可視化的點(diǎn)擊熱圖、鼠標移動(dòng)監控等工具來(lái)評估用戶(hù)在使用網(wǎng)站是的整體感受和滿(mǎn)意度，這種更加接近用戶(hù)的分析方法將逐步為網(wǎng)站和產(chǎn)品的優(yōu)化帶來(lái)許多新的思考。

自定義Dashboard

其實(shí)大部分的網(wǎng)站分析工具和BI報表工具中都會(huì )提供自定義Dashboard的功能，以便用戶(hù)可以將自己關(guān)注的指標、報表和圖表集成地顯示在同一個(gè)Dashboard上面，方便日常的觀(guān)察和分析。本來(lái)這是一個(gè)很Cool的功能，因為只要稍微用點(diǎn)心，可以把自己的“儀表盤(pán)”做得很漂亮，但現實(shí)中這個(gè)功能沒(méi)有想象中實(shí)現得那么好，或者用戶(hù)沒(méi)有去自定義Dashboard的習慣（當然存在數據的組織和關(guān)聯(lián)上的限制以及報表工具易用性方面的問(wèn)題），但作為數據的提供方，我們在定制好公用的Dashboard的同時(shí)，有必要時(shí)還要幫助某些特定需求群體定制自定義的Dashboard。

優(yōu)秀的自定義Dashboard不僅能夠合理地組織數據，同時(shí)更加可視化地展現數據，讓數據的觀(guān)察的分析不需要這么累，是的，也許用戶(hù)會(huì )愛(ài)上這些數據。同時(shí)自定義的Dashboard其實(shí)還可以有效的控制數據權限，在Dashboard里面將合適的指標和報表開(kāi)放給用戶(hù)，從而屏蔽掉一些敏感的數據，數據的保密性對數據部門(mén)而言也是一塊重要的工作。

不知道讀完整篇文章會(huì )不會(huì )覺(jué)得有點(diǎn)空，沒(méi)有實(shí)質(zhì)的內容或實(shí)踐性的分析方法，但其實(shí)這篇文章花了我很長(cháng)的時(shí)間進(jìn)行總結和思考，梳理整個(gè)數據提供方案的可行的思路，希望能給出一個(gè)系統全面的數據組織和提供方案，用數據為線(xiàn)索貫穿企業(yè)的各個(gè)角落，真正能夠建立起數據驅動(dòng)（Data Driven）的企業(yè)文化，讓數據不單只是單純的展現這么簡(jiǎn)單，能夠滿(mǎn)足各類(lèi)人員的不同需要，并最終依靠數據提高企業(yè)在各個(gè)領(lǐng)域執行的效率和效果。

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