设计前的洞察：消费行为同一产品：重复购买与使用量分析，如RFM分析，可以看出用户的使用方式，和哪些是产品爱用者 。多个产品：交叉购买分析，如关联分析，可以看出用户对功能和体验上的附加要求 。设计中的测试：使用习惯市场调查、产品测试：了解实物产品的使用、体验情况 。网络访问行为分析、ABtest：了解互联网产品的使用情况 。
设计后的跟踪：热销榜与变化趋势热销榜：是否达成期望的销量高度 。产品销售的生命周期：是否达成期望的持续性 。
4 有什么这里实际上有三类数据：
标签数据销售数据使用行为数据
产品标签是辅助分析的素材 。在了解产品数据时，除了销量外，还可以提取产品背后的标签数据，进行更多分析 。
5 为什么：影响产品表现的分析切入点短期：营销与运作→营销包装、渠道支持、宣传配合中期：单品竞争力→功能、设计长期：用户群体洞察→产品线布局渠道
1 是什么连接产品与用户的通道将产品提供给需要它的用户将用户的钱带回来本质上是销售 。
互联网习惯上把网络广告、应用商店等渠道算作网络推广，但实际上这些推广、广告起的作用和传统企业的门店的作用是一样的，并且互联网公司也支付了类似渠道佣金的巨额推广费 。
2 做什么：货出去，钱回来为了让货出去，得做这些事情：建立接触点>展示产品>促成交易>跟进订单为了让货更好地出去，需要其他助力渠道的手段：选择更好的渠道，优化渠道组合寻找标杆，培训队伍，复制经验激励士气，鼓舞人心督促执行，检查效果，末位淘汰重金奖励成功者唯独没有：设计策略 。销售不需要舞文弄墨，而是行动 。
3 有什么除了销售数据，渠道还能提供标签数据和其他行为数据，作为深入销售分析的基础 。所有销售分析不是简单地分析销量，转化等，在用各种数据标签丰富了销售过程后，销售分析就有了很多维度可以去思考，改进 。
标签多到一定程度，还可制作复合标签，作为更多分析的素材 。
4 看什么业绩 。
关注销售业绩的同时，会关注很多细业绩指标：
5 为什么：影响销售表现的分析切入点标杆行动方向行动量行动成果：表彰等销售分析，输出一个核心结论：
业绩是做出来的，销售渠道分析报告中不要找理由 。
用户
1 是什么产品与服务的最终使用者 。
2 做什么
当然，这些是在产品、渠道、运营综合影响下的共同结果 。
3 有什么
但是，采集用户信息的难度非常大：
用户自己填：“老子打死都不填”渠道填：“怎么有利怎么填”第三方提供：“合法的没有用，有用的得犯罪”爬虫抓取：“深圳警方横扫500大数据公司”网站埋点：幸存者偏差传统企业较难收集用户行为，互联网企业理论上可以对网站全埋点，然而潜在的问题是：大部分网站，APP不是微信这种超级应用，我们的用户可能一开始就是 有偏 的 。如果根据有偏的数据做活动拉新，很可能弄脏数据池 。
不要迷信所谓“大数据”，合规合法的数据都是运作出来的 。
对数据分析的启示
好数据是运营出来的，不是天上掉下来的 。多和渠道、运营沟通合作，相互帮助，提升数据质量，是不断增强分析能力的重要保证 。迷信数据，不如不看数据 。解决问题的假设非常重要，把问题缩小到可以用数据解决的范围内 。4 为什么：用户分析切入点只要有用户ID，几乎所有的分析都可以用户为中心展开用户分析得先明确用户的XX分析（销售、活跃、付费......）才能进行为尽快输出结论，做好用户分层：认识用户时四大忌讳
把自己当用户 。“我体验了一把，发现......”你可能不是目标用户把客户当用户 。宝宝想要，爹妈不给，爷爷奶奶偷着买单......要考虑复杂决策场景把想象当用户 。“我们的客户都是品味高端、生活优雅的中上阶层” 。把ID当用户 。“我发现客户喜欢一次买两瓶！”“那是前一阵子有新顾客买2瓶立减的活动 。”
运营
1 是什么运作和经营
运作什么？经营什么？多了去了......
互联网公司的事事都能运营
传统企业，一般是市场部和营运部分担职责
2 做什么支持产品商品 管理：帮助产品做进销存管理传统企业：产品管理互联网企业：商品 运营产品 体验：改善产品体验，优化使用过程传统企业：产品管理互联网企业：产品 运营支持渠道销售前品牌宣传：打响知名度，提升档次传统企业：品牌推广互联网企业：品牌推广销售中促销活动：小恩小惠吸引购买，直接拉动业绩传统企业：促销管理互联网企业：活动运营销售后用户维护：小恩小惠提升忠诚，促进持续消费传统企业：会员中心互联网企业：用户运营支持用户：有服务窗口，需要面对用户的地方就有运营
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