想要发挥数据的潜力与价值，就要牢记以下4点教训

品觉指南：跟踪一次点击非常简单，一次点击只是一次点击。但是用户与移动应用的互动方式多种多样，包括单击、长按、滑动、摇晃等多种手势操作。假如你自称是数据驱动，但是一切都必须由一个分析师来处理，那么你就不是真正的数据驱动。为了优化某些变量，你将在短期内受益，但从长远来看，你的公司将被摧毁。优化用户体验需要更长的时间才能看到效果。原文翻译:数据分析日新月异。大多数变化是由于从PC端计算到移动端计算的过渡。移动终端仍然是数据分析的新领域。变化太快，每个人都在寻找更新、更好、更快的解决方案。在过去的四年里，我们一直在分析数据，从未停止过。在帮助企业进行数据分析时，我们发现了四个经验教训，希望与大家分享和鼓励。这些经验教训关系到大局，但有时在追求新的过程中会被忽视。它们非常重要。如果你想成功地发挥数据的所有潜力，你必须牢记这四个经验教训。1.你的工具现在不一样了。人们理所当然地认为，用于日常网站分析的工具也应该适用于移动终端。但事实并非如此。网站和移动终端不是体验产品的两种方式。它们是完全不同的媒介。它们有自己的结构、组织、动机和指标：·身份识别：移动应用程序没有Cookies。第一次下载和注册时，用户会生成一个唯一的ID，即用户的身份识别码。·离线使用：用户并不总是在线使用移动应用程序，所以他们不能仅仅依靠在线跟踪。·手势操作：跟踪一次点击非常简单，一次点击只是一次点击。但是用户与移动应用的互动方式多种多样，包括单击、长按、滑动、摇晃等多种手势操作。·群体分析：用户使用移动应用程序的时间显然是从安装到不再活跃，所以你可以深入分析一些群体的行为和他们对变化的反应。·赚钱方式：一般来说，网站通过广告赚钱，所以他们的分析服务于这个目标。移动应用程序通常不是这样的，而是试图通过额外的安装直接从终端用户那里赚钱。经验教训：移动终端用户在移动终端上体验产品的方式完全不同，因此必须调整用于分析这些用户的工具。移动分析不是可有可无的，对于打造优秀的移动产品至关重要。移动分析是最强大的工具之一，不容忽视。与普通的分析工具相比，移动分析将使你对用户行为有一个新的理解，你所知道的将帮助你提高用户满意度，提高用户保留率，创造更粘性和更强大的产品。因此，你的公司会变得更加壮大。2.数据可访问性现在变得更加重要。移动优先约会应用tinder开始流行后，他们之前有效的分析平台不堪重负，但查询请求应该只需要几分钟就可以完成，但需要几个小时。这是不可接受的，特别是考虑到我们希望我们做出的几乎每一个决定都有数据支持。过去，所有的数据请求都是通过机构内部的中心节点来处理的。如果产品经理需要关于用户行为或转换漏斗的信息，他们会向数据科学部门提出请求，然后得到回复。如今，移动设备较小的屏幕、更简洁的菜单和更多样化的互动方式产生了大量的日常用户信息。每个公司都渴望获取数据。如果没有办法对所有人使用数据，机构的决策机制就会瘫痪。经验教训：打破陈规，确保您的工具满足整个机构的数据需求。法里德·莫萨瓦特，Instacart公司（FareedMosavat）说:“如果你声称是数据驱动，但一切都必须由分析师处理，那么你就不是真正的数据驱动。“随着你的公司开始扩大规模，这将变得越来越重要。数据请求的激增将大大降低公司的决策速度。因此，你必须使用一个分析解决方案来打破陈规。如果只是你和你的联合创始人，自制的工具可能就足够了，但其他人已经仔细考虑了数据可用性。你需要专注于发展你的公司，而不是寻找尽可能好的分析解决方案。3.请不要搞砸用户体验。几年前，初创公司的“增长黑客”痴迷于Facebook、Zynga等公司的巨大成功。他们开始使用技术手段来实现应用程序的增长。然而，实现增长的技术手段将口耳相传。一家公司做了一件好事，所以其他人开始模仿它。但他们总是做得更糟。同样的招数不能用两次。因此，一些应用程序过度优化短期指标，最终变得几乎毫无用处。社交分享按钮、黑暗模式、全屏接收和烦人的通知推送可能会在短时间内提高用户转化率，但从长远来看，它们几乎总是让你付出代价。Facebook等公司之所以能够实现增长，并不是因为他们发现需要解决一些低层次的转化率指标。如果他们在发展初期采用了一些应用，现在基本上会和MySpace一样结束。过去和现在继续通过数据获胜的公司总是把用户体验放在首位。每次更新，即使对用户的负面影响很小，也需要仔细权衡利弊。从长远来看，留住用户的是始终保持良好体验的做法。经验教训：听用户的声音。大多数程序员在编写软件时也编写单元测试。将数据输入到程序中，模仿实际用户的行为。开发人员可以通过监督运行结果来了解其应用程序是否达到预期效果。当你进行测试时，不要只是做更新，然后抱着最大的希望。学会改变思维方式。如果更新范围很大，让团队成员先试试。如果没有问题，让一群数量有限的用户试用。不要更新：分析用户的反应，然后评估你是否想更大规模地推出这个更新。4.分析用户行为，不要在数据分析中盲目行动，最大的转变是从原始和先进的数据过渡到更全面的行为分析。四年前，如果你想了解应用程序的使用，你基本上有三个选择：·分析个人用户如何浏览和使用应用程序的原始数据。·对高级数据可视化仪表板进行分析，包括转换漏斗和留存率图。·聘请一支优秀的数据科学家团队，收集、处理和分析每个群体如何使用您的应用程序，以及他们为什么这样使用它们。前两点很有用，但还不够。第三点太贵了。但现在有些工具比四年前更便宜、更容易使用，这使得分析“如何和为什么”成为可能。基本原则是分组。不要*个别用户或整个用户群，而是要分析用户群的行为模式。找出你认为会提高你应用程序长期保留率的行为模式，然后进行更深入的分析。关键不在于把一个按钮做成绿色，这样可以提高用户转化率的0.04%。关键是在用户体验中找到拐点，让用户一次又一次地回头使用。经验教训：有无数种方法可以保持简洁，分析应用程序产生的数据。不要狭隘，不要认为成功的最好方法是优化一些你认为重要的随机转换变量。无论是过去、现在还是未来，只有一件重要的事情：用户体验。你的分析必须服务于用户体验，而不是反过来。找到使你的应用程序脱颖而出的用户行为，然后增加对这些行为的投资。为了优化某些变量，你将在短期内受益，但从长远来看，你的公司将被摧毁。优化用户体验需要更长的时间才能看到效果，但方向是正确的。数据分析在很大程度上改变了向移动端的结论转移。它大大增加了可跟踪事件的数量，改变了我们分析这些事件的方式，使用户体验前所未有。移动分析的新颖性使许多人对如何做移动分析提出了自己的想法和框架，学习新的策略并不是一件坏事。但在寻找解决方案的过程中，总是把整体情况放在心里：·让你的团队有合适的工具，让你的团队可以获取数据，不要损害用户体验，分析人们如何使用你的应用程序围绕这四点组织你的实验和分析，你将为长期的成功做好准备，愿景不仅限于好事。