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为什么国产手游都有一个又臭又长的新手引导？因为运营部门的人通过分析用户行为和转化率发现，当玩家需要靠自己去钻研琢磨搞明白游戏应该怎么玩的时候，一半以上的玩家都会骂骂咧咧卸载游戏，氪金玩家你想都不要想。 前段时间不是朋友圈学Python的广告特别火吗？仿佛掌握了Python就走上了职场巅峰。其实相当一部分立志学Python的小白从刚开始信心百倍，到最后甚至一行代码都没有敲，一上手马上被安装环境就劝退了。用户受众大、流量应邀而来，但却因为没有精心设计简化上手的案例教学潜移默化，你让他学Python？Python学了朋友圈才差不多。 而数据埋点和数据分析的意图也在于，真正从考核标准和转化率出发。拆解核心指标并跟踪转化，找出最重要的影响因素和改善举措。这样才能有基础绘制清晰的用户画像和用户轨迹以及后续增长和用户激励转化等一系列操作； 杜邦分析法杜邦分析法通常主要用于财务领域，是通过财务比率的关系来分析财务状况，其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标，以此了解问题出在了哪儿，从而对症下药。最终解决问题； 以淘宝、京东等电商行业为例，GMV（网站成交金额）以前是考核业绩最直观的指标，当GMV同比或环比出现下滑时候，就需要找到影响GMV的因素并逐一拆解分析。 需要细化分析，GMV下降如果是因下单用户减少所造成的，那么是访客数（流量）减少了，还是转化率下降了呢？如果是访客数减少了，那是因为自然流量减少了，还是因为营销流量不足？ 如果是自然流量下降的话，可能需要在用户运营和产品运营端发力，如果是营销流量不足，那么可以通过营销活动或者站外引流的形式增加曝光量。 同样，如果是转化率的问题，那么需要对用户进行细分，针对不同阶段的用户采取不同的运营策略，关于用户的部分，这里不做赘述，有兴趣的朋友可以关注后面的文章。 最后，如果是因为客单价不高，那么需要定位定价及促销的方案优化，例如识别具有GMV提升潜力的商品进行定价优化，评估当前促销的ROI，针对选品、力度和促销形式进行优化。同时通过关联商品的推荐或商品套装促销的形式，激发用户购买多件商品，也可以有效提高客单价等一系列的改善手段。 热力图分析法而热力图分析法其无非是把各个业务线的同比数据放到一起进行比较，这样通常能更为直观地了解各个业务的状况。其中关键点在于拆解核心指标并跟踪转化； 如上图，我们构建一张同比热力图大致需要三步：
而通过热力图的分析，我们很直观的的初步定位转化率的问题所在、综合分析GMV等核心指标变动的原因。其次，可以通过纵向对比了解业务自身的同比趋势，再次，可以通过横向对比了解自身在同类业务中的位置。 所以，本次我们初步通过介绍杜邦分析法和热力图分析法来体会数据分析的作用。
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