part 四、如何进行ABtest试验效果分析

1、运营常见的ABtest

补贴方式：200-20和300-30那个好？
触达方式：PUSH和短信那个点击更高？
文案方式：那种文案更吸引用户打开内容
推送时间：什么时机给用户推送转化率更高
运营位：不同运营位卖什么品类的东西效果更好

2、ABtset注意事项：

空白组和对照组要符合样本相似性；
每次对照仅有一个变量；
无偏性；（符合正态分布）
随机性；（随机抽取的系统设置   MD5+ming）

3、如何进行ABtest的结果分析

事项方向：

优秀的分析师： 分析之 业务能力，多思考多努力，分析最终
	得出好的结论；

分析报告：

1、目录
2、结构图（维度划分，每个维度再细分）
3、每个维度1,2,3的可视化及结论（不是浅显的描述，而是符合逻辑的可靠的有用的结论）

产品分析：

part1：产品的基础知识
1、什么是产品

规划、设计产品、对产品研发过程的控制、最终把产品 ‘卖 ’出去
的一个过程；

产品的工作内容：

产品定义
需求调研
业务建模
产品验收
线上运营

2、产品的种类

	B段产品、C段产品

3、产品的工作内容

定义产品业务的边界、即这个 产品要解决什么问题？不解决什么问题；
明确使用价值：即这个产品的使用价值在哪，别人为什么使用你的产品
搜索商业模式：这个产品究竟怎么样挣钱？
用户需求调研
竞品分析
设计产品原型图
产品测试验收与线上运营

part2：数据分析师如何辅助产品团队
1、提供日常数据支持

 产品功能的数据监控
 功能异常的数据监控
 核心路径的漏斗监控

2、进行ABtest实验

产品版本迭代实验
产品功能优化实验
产品页面样式调整实验

3、竞品分析

	竞对功能差异对比分析

4、产品发版&功能迭代效果分析

	发版评估报告
	功能迭代效果分析

part3、通通过数据埋点获取行为数据
1、什么是埋点？

	埋点，即数据采集领域（尤其是用户行为采集领域）的术语，
	指的针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送相关技术及
	其实施过程；比如 用户某个icon点击次数，观看某个视频的时
	长等；
	特别注意：需要明确时间发生时间点、判别条件、这里如果遇
	到不清楚的，需要和开发沟通清楚，避免采集数据与理想存在
	差异。 例如：期望采集某个APP的某个广告的有效曝光数、有
	效曝光的判别条件是 停留时长超过1秒且有效加载出广告内容。

2、埋点的类型？

客户端埋点：
	相当不准确，供参考；
	优点：
		能够收集页面展示，点击行为。
		可以收集不需要请求服务器的数据，如音乐的本地播放，页面停留时长等。
	缺点：
		由于数据上报需要网络，党勇于产生行为而没有网络时，则会延迟上报数据，影响数据的实时性。工具性产品尤其强烈。
		如果用户删除自己的app操作记录，或者无网络连接时存储达到上限，则会造成数据丢失，影响数据的完整性。
		当需要改变埋点时，需要更新版本才行，但是会存在有些用户不更新版本的情况，影响数据质量。
		
服务端埋点：
	优点：
		实时性好：实时收集，数据准确，不存在延时上报；
		变更成本小：当需要改变埋点时，只需改变，上报数据就会改变；
		能够收集不在APP内发生的行为，只要请求服务器就行，二客户端只能收集在客户端中的操作行为，如统计从其他app引流的安装量。
	缺点：
		不能收集不需要请求服务器的数据；
		用户没联网的时候不能够采集数据。

3.埋点方案：

分析师如何设计埋点：
以大众点评app增加拍视频 功能为例：

	1、明确产品形态，梳理数据需求
		a.该功能的使用情况（uv，pv，使用过程漏斗） #漏斗是一种方法论或者一种思维方式；
		b.（功能的结果侧的东西）生产的视频情况（视频数，视频的互动情况），是否能实现促进内容生产带动社区氛围的目标。
	2、数据需求转化为指标&埋点，并与开发进行讨论
		a.功能使用UV、PV
		b.对其他功能的影响
		c.拍摄流程的转化漏斗
		d.视频的播放，点赞，评论，收藏的情况
		e 视频归属的商户类型，明确用户是否偏向于某个类型的拍摄
	3、新版本上线
		按照预期进行数据分析，产品迭代复盘。数据分析过程，注意查看是否与预期相符，是否有优化点。

part4、竞品产品功能对比案例
1、搜索结果列表页

2、商品详情页
  两个app对比分析：

常见app的的：

搜索框，筛选条件，常用标签，筛选项，缩略介绍，突出显示内容；

具体如：
搜索框部分：皮肤不同，图表不同，多了一个下拉菜单，搜索栏里多了城市定位；
筛选条件部分：飞猪了距离选项；
常用标签部分：飞猪比美团多了热门品牌，2天总价，暑假特惠等分类标签；
缩略介绍部分：图片不同，飞猪图片美观，价格不同，飞猪还表噢哟每晚均价。
3、商品详情页

总结：