1、产品萌芽期目标 转化，跑通业务流程（收益>付出） 具体做法 A，可监测数据 利用数据监测工具 - 在宣传层面设置监测链接 ——查看花了多少钱带来多少流量
- 在转化层面设置不同目标——看漏斗如何层层缩窄
- 验证宣传流通是跑通的——调整优化
B,可评估数据 2、产品发展期关注点 目标 优化业务流程 具体做法营销层面 - 内容——渠道的测试_控制变量
- 关注人群特征_——性别、地域、兴趣、设备
产品层面 - 着陆页——说清楚你的产品，为谁，带来什么好处
- 功能页——核心功能是否解决用户的问题
- 转化点——用户是否方便进一步了解产品
自定义数据 把你可以产品化的渠道和内容规范起来，你需要的是稳定的读取你最关心的数据稳定的监控量 3、产品成熟期关注点 目标 开源节流，企业价值最大化（优化 挖掘新机会） 具体做法 A,挖掘新流量 B,开源（营销） - 营销曲线（广告投放性价比最高点）
- 渠道多元化：口碑营销、硬广、品牌广告
C,节流 产品 运营 重点总结- 数据思维不等于只看数字——数据要为我所用，不要被数据绑架。解读出对你业务的指导的数据，是有用的。数据思维的目的是找到调整产品、运营、营销的依据。
- 关注和自己业务有关的数据————每一个具体的业务，针对的具体人群和具体需求都不一样，哪些数据对你的业务来说是超级重要的?数据分析工具是提供的是数据的罗列，具体的业务要自定义数据。
- 所有的数据分析工作目标都是转化率——企业、组织的目标是盈利，盈利才是结果。营销工作不应该脱离转化率这个数据。产品、运营、市场是一个整体，整个公司的运行应该“保持健康”。
- 数据指导产品调整，反过来产品促进营销——营销工作带来的用户可以指导产品的优化，产品的优化可以梳理清楚营销卖点。.
- 让数据挖掘新机会——这个时代变化太快了。用户的行为习惯在变，需求在变，关注点不断碎片化，营销的渠道和方式也千变万化，保持企业的活力就是要不断挖掘新的机会
常见误区- 转发阅读数越多宣传效果越好
- 把数据分析等同于“大数据”
- 投放维度不以数据为依据
- 没头苍蝇一样的选择宣传渠道
- 产品调整靠脑补，不看用户行为
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