問題比較泛，只能粗略回答了 :) 一、精細(xì)化運營的目標(biāo) 比如說你的產(chǎn)品只是個工具，那恐怕談不上過多的精細(xì)化運營，一般做好常規(guī)的用戶行為分析、再配合用戶定性研究，用于指導(dǎo)產(chǎn)品的設(shè)計即可;如果是內(nèi)容型產(chǎn)品，或者功能和內(nèi)容兼具的產(chǎn)品，那確實需要考慮。 設(shè)計統(tǒng)計框架 假設(shè)用戶在你的app上會頻繁進(jìn)行交互和使用功能，同時還會瀏覽或者產(chǎn)生內(nèi)容，那么需要在產(chǎn)品設(shè)計的同時，把你的統(tǒng)計框架設(shè)計好。 二、簡要的操作流程 數(shù)據(jù)采集首先列出你需要的數(shù)據(jù)項，接著評估哪部分是需要APP上報的，哪部分是后臺可以統(tǒng)計的，然后分別在前后臺加上。一般來講，APP上報采集的數(shù)據(jù)，在發(fā)布前一定要經(jīng)過謹(jǐn)慎的校驗和測試，因為一旦版本發(fā)布出去而數(shù)據(jù)采集出了問題，不僅之前的功夫都白做了，還會帶來一大堆臟數(shù)據(jù)，同時還有可能降低客戶端的運行效率，得不償失。 數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)采集完之后，需要將各種原始數(shù)據(jù)加工成為產(chǎn)品經(jīng)理需要的直觀的可看數(shù)據(jù)，這里需要做一些基本的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián)和展示，就不贅述了。 數(shù)據(jù)分析按照一開始設(shè)計的統(tǒng)計框架，你可以很清楚的看到自己需要的數(shù)據(jù)了。 當(dāng)然以上只是基礎(chǔ)得不能再基礎(chǔ)的分析，再深入一點的，例如你拿到這些數(shù)據(jù)，可以分析使用A功能的用戶同時還喜歡B功能，二者關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，是否可以在前端設(shè)計時更多的考慮整合，或者界面上的調(diào)整;比如分析點擊流，大部分用戶訪問或使用APP的路徑是怎么樣的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用戶屬性，比如男性用戶和女性用戶，他們在用戶行為上是否有明顯差異?等等。 不同產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析方式和模型差距非常大，沒法一下子就說清楚。所以以上更多的是舉例。 三、一些需要注意的原則 數(shù)據(jù)本身是客觀的，但被解讀出來的數(shù)據(jù)一定是主觀的，同樣的數(shù)據(jù)由不同的人分析很可能得出完全相反的結(jié)論，所以一定不能提前帶著觀點去分析(比如已經(jīng)有了假設(shè)，再用數(shù)據(jù)去論證); APP采集數(shù)據(jù)，一定是優(yōu)先級比較低的事情，不能因為數(shù)據(jù)的采集而影響產(chǎn)品的性能和用戶體驗，更不能采集用戶的隱私數(shù)據(jù)(雖然國內(nèi)很多APP并沒有這么做); 數(shù)據(jù)不是萬能的，還是要相信自己的判斷。