先说数据收集。数据收集有漏斗式、切片分析、A/B测试、灰度测试等多种方法，在此不详细展开，只给大家简单讲一讲。
漏斗式数据分析对于电商特别常用。比如，有多少人在网页上浏览了这件商品，又有多少人把它添加到购物车里，最后实际上有多少人成功支付，每一层的折损率都反映在数据上面。把整个流程画出来，随着用户流失，就像一个层层筛选的漏斗，所以人们管它叫漏斗式数据分析，如图5-1所示。
漏斗式数据分析的核心目的是要做什么？要降低每一批用户被漏斗筛选掉的比例。
为什么浏览这个品类商品的人，只有40%放入购物车了？可能是因为他们具体想要的某品牌的东西在这里没有，所以他转去其他网站了。
为什么已经放入购物车了，但最后没有生成订单，或者订单已经生成了，最后却没有支付？很可能是消费者在其他电商网站发现了更便宜的同类商品，或者这里不支持他想使用的支付手段。
图5-1
做漏斗式数据分析，就是为了找出各种可能导致客户留存减少的因素，努力把衰减降到最低。
还有一种分析方法叫Cohort Analysis，有人翻译为同期群分析，我把它称为切片分析，Cohort Analysis用于留存率分析特别方便。
举个例子，一家公司在App Store新推出了一款游戏。他们主要分析每天的新增用户是多少，这些新增用户中第二天、第三天及一周内持续登录的比例是多少。这就是最简单的切片分析。
切片分析主要用来跟踪和评估每一个版本的改进效果。比如说1.0版本，七天之后新用户的留存率可能是20%，我改动之后推出了1.1版本，发布七天之后新用户留存率可能提高到25%了，它主要是进行这种对比分析。所以，每一天都是切片，切当天新注册的这些人在未来七天、两周或者一个月的留存率。
切片分析主要用来对比产品不同版本之间的优劣，看一看新版本的留存率是否更高，来评估产品体验是否有了改进。但注意，必须得是新用户，因为老用户的留存率比例本来就高，不能把两者混在一起。特别是有很多App可能是不需要注册的，必须用一些技术手段把新老用户区分出来。
还有A/B测试，如图5-2所示。一个产品设计可能有两套方案，究竟A好还是B好，谁也说不清楚，怎么办？可以把50%的用户导到A方案，把另外50%的用户导到B方案，最终根据数据决定到底选哪个方案。
比如一个App，底栏是放三个按钮还是两个按钮，宣传素材应该放美女的照片还是应该放帅哥的照片。再比如，在一个产品的用户注册流程中，可以尝试两个方案，因为不确定哪个转化率高，通常的做法就是做个A/B测试，用两套方案来对比一下。
按理说这事应该很重要，但采用的公司却很少，这是为什么呢？
图5-2
因为两个方案，选A还是选B，产生的效果是相对隐性的，而且是非常长期的。你把按钮放左边还是放右边，老板往往不会提明确的要求，你也很难说明白两者到底有多大的区别，所以也就懒得做这个事，而且所有的A/B测试都是有成本的，不是写两行代码就行，你需要做用户分流，还得有两套设计方案、两套研发系统，一个都不能少。
但同样有成本，为什么A/B测试在广告上就用得很多呢？原因很简单。因为广告涉及钱，而钱是显性成本。如果你是负责人，你肯定也希望在小范围测试一下。所以大家通常会设计几套方案，比如先花20万元选几家平台，分别投放不同的文案试一试。然后根据这些数据反馈，看哪个效果好，最后再决定进行推广时用哪个文案，或者最终选定哪个平台做大力投放。
虽然从长期来看，把用户的注册流程优化好，一定是个细水长流的好事。如果你的注册率每天都能够提高1%～2%，长期来讲价值就会巨大，而且还不花一分钱。
但在注册流程中，你带来的用户后续注册的成功率怎样，未来他的活跃度怎么样，因为并没有一个统一的标准，老板也没法比较，所以这块就变成隐性成本了。
另外还有灰度测试。灰度测试其实很简单，主要用于成熟产品，通常有一定用户规模后才需要用这种方式。一个成熟产品增加了一个新功能，但不确定这个新功能对大多数人是否有价值，特别是涉及商业化的部分。那该怎么验证呢？
最简单的方法就是筛选少量用户，给他们升级到新版本，其他的用户还用老版本。比如深圳地区的用户都用新版本，其他省市的用户还用老版本。
就像微信，每发布一个新版本，总是会有一些人先用到，大部分人后用到，为什么要让一部分人先尝鲜呢？有两个目的，第一个，要确认这个功能是不是大家喜欢的，因此先放给一些用户去体验。还有一个比较重要的目的，需要确认这个版本没有特别重大的bug。总之，对于重要的产品，一定都会用灰度测试。
因此，就需要提前部署两套环境，根据你预设的规则，把不同的用户导向不同的版本。通过小范围的验证，确保新功能广受好评后，再进行全面的更新。
说到这里，我给大家讲一讲小米是怎么通过灰度测试快速迭代产品的。大家知道小米早年大概有500～1000人的工程师团队在做MIUI。每1～2个月都会有一个全版
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