在上两节文章中，我跟大家依次分享了新手如何做好运营工作和工作上要养成用数据驱动思考的习惯，今天按例，和大家聊聊怎么把数据用得有价值从而解决问题。希望大家能前后串起来，举一反三；形成一个完成的闭环体系。

运营的工作，往宏观上说，是希望产品能与市场达成匹配，围绕着这一点，我们要构建多个部门，分配多个岗位协调工作，需要定性地学习和校验用户的行为，以此反哺产品，抓住用户上瘾；所以，运营核心上是围着产品、用户转；更需要行动指标来帮助认识和评估用户生命周期的各个环节。

行动指标指的是衡量行动结果的数据，它能明确反映具体可重复的行动和观测结果之间的关系。和行动指标相对的是虚荣指标，比如网站点击量或者APP下载量。这样的指标只能反映产品目前的状况，但是只看这些指标的话，你无法知道不知道下一步该做什么。

如果有一个指标每个月都会增长的话，那可能这个指标就是虚荣指标。像点击量或者下载量这样的指标；要想把指标变成行动指标，你必须要把数据清洗成可见的（用简单的报表）、可分析（即能挖掘出数据代表的意义）。指标有三个 A：Actionable（可行动）、Accessible（可见）、Auditable(可分析)

在运营推出新活动或者新功能的时候，会出现各种各样的问题。基础的转化数据可以告诉你哪个环节出了问题，但是不会告诉你为什么。哪个数据指标才是影响的关键？

简单数据分析触达不了核心

通常我们上线一个活动或者功能，漏斗报表可能是一种非常好用的分析工具。它很容易看懂，而且又很适合用来展示转换率信息。不过，漏斗报表更适合用来做微观层面的转换率分析（比如某节点转换率），而不适合做宏观层面的转换率分析（比如客户生命整个周期）。

微观层面上的转换周期比较短，一般只有几分钟，而宏观层面的转换周期则比较长，会以天或者月来计算。简单的漏斗报表需要有起止时间，然后计算发生的次数，并把这些数据展示出来。如果事件与事件之间的间隔超出了设定的起止时间，那这种报表就计算不了。

举个例子，假设我们有一个软件，当天“点击”和“注册”的时间间隔都比较短，而“付费”的周期则会很长，所以，这个简单的漏斗报表存在下面这些问题。

报表中的收入不会算上七月份的收入，但很可能算上了五月注册用户在六月份的付费情况，而这就会导致总体转换率产生误差。

如果某月访问下载量出现波动，也会造成误差。例如六月份的注册量下滑的话，那么转换率就会上涨，但实际事实可能并非如此。

这种报表还有一个问题，它无法把产品开发进程也考虑进去。你的产品不断在变化，所以，虽然你你有后台观测数据，但却很难分析这些数据到底是由之前采取的哪个行动造成的，比如是产品新功能的影响还是受活动的影响呢？

随着产品生命线时间的推移，你可能会做一些分离测试，为不同的目标群体制作不同的漏斗报表，像上面这种简单的漏斗报表是无法做到这一点。要想发挥出漏斗报表的作用，就必须把它和群组分析一起搭配使用。

群组分析是医药界常用的研究方法，主要用来研究药物和疫苗的长期作用。群组分析里的“群组”指的是一群有相同特征，或者在同一时期内有相同经历的人（比如同一时期出生，同一时期服药或者注射疫苗）。举例来说，如果一群人都是在 1948 年的某一天或者某一段时间范围内出生的话，那他们就是一个“出生群组”。研究人员可以把用药群组和该群组所在的普通人群进行比较，也可以找和当前群组比较相似、只接触少量或者没有接触过药品的人组成群组来进行比较。此外，群组内还可以分组进行相互比较。

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