對於互聯網平臺而言的產品，主要可以分為兩大類：商品和服務。想要通過數據分析提高產品的銷量，首先要了解哪些數據需要分析？
哪些數據需要分析？
壹、運營模塊
從用戶的消費流程來看，可以劃分為四個部分：引流，轉化，消費，存留。
流量
流量主要體現在引流環節，按照流量結構可以分為渠道結構，業務結構以及地區結構等。渠道結構，可以追蹤各個渠道的流量情況，通過渠道流量占比來分析各渠道的質量。業務結構，根據指定業務對活動的流量進行追蹤，觀察活動前，中，後流量的變化情況，對活動效果做出評估。
轉化率
轉化率=期望行為人數/作用總人數。提升轉化率意味著更低的成本，更高的利潤, 最經典的分析模型就是漏鬥模型。
流失率和留存率
通過各個渠道或者活動把用戶引流過來，但過壹段時間就會有用戶流失掉，這部分用戶就是流失用戶，而留下來的這部分用戶就是留存用戶。流失可以分為剛性流失，體驗流失和競爭流失，雖然流失是不可避免的，但可以根據對流失的分析，做出相應的對策來挽留用戶。關於留存，通過觀察存留的規律，定位存留階段，可以輔助市場活動、市場策略定位等，同時還可以對比不同用戶、產品的功能存留情況，分析產品價值，及時對產品做出調整。
復購率
復購率可以分為“用戶復購率”和“訂單復購率”，通過分析復購率，可以進壹步對用戶粘性進行分析，輔助發現復購率問題，制定運營策略， 同事還可以進行橫向（商品、用戶、渠道）對比分析， 細化復購率，輔助問題定位。
二、銷售模塊
銷售模塊中有大量的指標，包括同環比、完成率、銷售排行、重點商品占比、平臺占比等等。
三、商品模塊
重要指標分析：包括貨齡、動銷率、缺貨率、結構指標、價格體系、關聯分析、暢滯銷分析等， 用來評判商品價值，輔助調整商品策略
四、用戶模塊
重點指標分析：包括新增用戶數、增長率、流失率、有效會員占比、存留情況等
用戶價值分析：可以根據RFM模型，再融入其他個性化參數，對用戶進行價值的劃分，並針對各等級用戶做出進壹步分析。
用戶畫像：根據固有屬性、行為屬性、交易屬性、興趣愛好等維度，來為用戶添加標簽與權重，設計用戶畫像，提供精準營銷參考依據。
根據需要分析的數據選擇分析模型
壹、用戶模型
用戶模型是壹種在營銷規劃或商業設計上描繪目標用戶的方法，經常有多種組合，方便規劃者用來分析並設置其針對不同用戶所展開的策略。傳統的用戶模型構建方法有兩種：基於訪談和觀察構建用戶模型（嚴謹可靠但費時）、臨時用戶模型（基於行業專家或者市場調查數據構建，快速但不夠可靠）。
改進的用戶模型構建方法：基於用戶行為數據的用戶模型
優勢：對傳統方式進行簡化，降低數據分析的門檻；讓數據分析更科學、高效、全面，可以更直接地應用於業務增長，指導運營策略。
方法：
1. 整理、收集對用戶的初始認知
2. 對用戶進行分群
3. 分析用戶的行為數據
4. 推測目標動機
5. 對用戶進行訪談調查驗證
6. 用戶模型建立修正
同時，還可以將收集到的用戶信息映射成為用戶的屬性或用戶的行為信息，並存儲起來形成用戶檔案；實時關註自身數據的波動，及時做出戰略性調整。
二、事件模型
事件模型是用戶行為數據分析的第壹步，也是分析的核心和基礎，它背後的數據結構、采集時機以及對事件的管理是事件模型中的三大要素。
什麽是事件？
事件就是用戶在產品上的行為，它是用戶行為的壹個專業描述，用戶在產品上所有獲得的程序反饋都可以抽象為事件，由開發人員通過埋點進行采集。舉個例子：用戶在頁面上點擊按鈕就是壹個事件。
事件的采集
事件-屬性-值的結構：事件（用戶在產品上的行為），屬性（描述事件的維度），值（屬性的內容）
在事件采集過程中，靈活運用事件-屬性-值的結構，不僅可以最大化還原用戶使用場景，還可以極大地節省事件量，提高工作效率。
采集的時機：用戶點擊、網頁加載完成、服務器判斷返回。在設計埋點需求文檔時，采集時機的說明尤為重要，也是保證數據準確性的核心。
舉個例子：電商銷售網頁的事件采集
事件的分析
對事件的分析通常有事件觸發人數、次數、人均次數、活躍比四個維度的計算。
事件的管理
當事件很多時，對事件進行分組，重要事件進行標註，從而分門別類地管理。同時，可以從產品業務角度將重要的用戶行為標註出來，以便在分析時方便、快捷地查找使用常用、重要的事件。
三、漏鬥模型
漏鬥模型最早起源是從傳統行業的營銷商業活動中演變而來的，它是壹套流程式數據分析方法。
主要模型框架：通過檢測目標流程中起點（用戶進入）到最後完成目標動作。這其中經歷過的每個節點的用戶量與留存量，來考核每個節點的好壞，來找到最需要優化的節點。漏鬥模型是用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。
四、熱圖分析 —— 畫出用戶行為
熱圖，是記錄用戶與產品界面交互最直觀的工具。熱圖分析，就是通過記錄用戶的鼠標行為，並以直觀的效果呈現，從而幫助使用者優化網站布局。無論是Web還是App的分析，熱圖分析都是非常重要的模型。
在實際的使用過程中，常常用幾種對比熱圖的方法，對多個熱圖進行對比分析，解決問題：
多種熱圖的對比分析，尤其是點擊熱圖（觸摸熱圖）、閱讀熱圖、停屏熱圖的對比分析；
細分人群的熱圖對比分析，例如不同渠道、新老用戶、不同時段、AB測試的熱圖分析等；
深度不同的互動，所反映的熱圖也是不同的。例如點擊熱圖和轉化熱圖的對比分析；
五、自定義留存分析
關於留存率的概念，在前文中的已經有所介紹。對於產品而言，留存率越高，說明產品的活躍用戶越多，轉化為忠實用戶的比例會越大，越有利於產品變現能力的提升。
自定義留存：基於自己業務場景下用戶的留存情況，也即對留存的行為進行自定義。可以通過對初始行為和回訪行為進行設定來對留存行為進行自定義。
舉個例子：搶到券的用戶使用哈羅***享單車的5日留存率
初始行為：搶到券
回訪行為：使用哈羅***享單車
六、粘性分析
粘性：以用戶視角，科學評估產品的留存能力
通過用戶粘性分析，可以了解到壹周內或壹個月內用戶到底有多少天在使用妳的產品甚至是某個功能，進壹步分析出用戶使用產品的習慣。
粘性分析是諸葛io的特色功能之壹，其中包括產品整體粘性、功能粘性、粘性趨勢以及用戶群對比，具體可以參考/advanced/stickiness.html
七、全行為路徑分析
全行為路徑分析是互聯網產品特有的壹類數據分析方法，它主要根據每位用戶在App或網站中的行為事件，分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規律與特點，挖掘用戶的訪問或瀏覽模式，進而實現壹些特定的業務用途，如對App核心模塊的到達率提升、特定用戶群體的主流路徑提取與瀏覽特征刻畫，App產品設計的優化等。
在可視化過程中常用的全行為路徑模型有兩種：
樹形圖：以樹形結構體現用戶的行為路徑
太陽圖：以環形圖體現用戶的行為路徑
上圖中，每壹環代表用戶的壹步，不同的顏色代表不同的行為，同壹環顏色占比越大代表在當前步驟中用戶行為越統壹，環越長說明用戶的行為路徑越長。
八、用戶分群模型
用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為壹個群體，並進行後續分析。
基於用戶行為數據的分群模型：當回歸到行為數據本身，會發現對用戶的洞察可以更精細更溯源，用歷史行為記錄的方式可以更快地找到想要的人群。
四個用戶分群的維度：
用戶屬性：年齡、性別、城市、瀏覽器版本、系統版本、操作版本、渠道來源等；
活躍於：通過設置活躍時間，找到指定之間段內的活躍用戶；
做過/沒做過：通過用戶是否進行某行為，分析用戶與產品交互的“親密度”；
新增於：通過設置時間段，精確篩選出新增用戶的時間範圍；
如何提高產品銷量是壹個綜合性的問題，需要結合多種模型進行數據分析，以上內容是對壹些知識的歸納，希望能夠對您有所幫助。