微信增长黑客常用的5种数据分析方法

微信增长黑客，是一群以数据驱动营销、以市场指导产品，通过技术化手段贯彻增长目标的人。微信增长黑客擅长通过测试或者实验来寻找增长点，数据分析在其中发挥着重要的作用。
本文总结了微信增长黑客常用的5种数据分析方法，适用于品牌曝光，产品销售，活动推广等业务分析场景。

1、趋势分析

趋势分析是最基本、也是最常见的数据分析方法；通过对活动推送相关指标的监测来研究用户行为规律，寻找增长点。

如上图，我们可以通过研究本月图文消息总阅读人数及总点击链接人数与上月数据的对比，进一步明确本月营销活动效果，使下一步的微信营销活动有据可依；可以通过最近7天群发效果的趋势变化，进一步掌握活动营销周期，了解用户行为偏好（通过精准推送加以实现）；还可以针对特定活动、特定人群，了解其营销活动期间的活跃程度，从而，进一步发现潜在用户。

2、多维分析

单一的指标往往很难发现问题，只有将其从多个维度进行拆分才能发现深层次原因。增长黑客要对常见维度（用户来源，用户偏好，生命周期等）熟练于心，从细节中找到增长点。

3、漏斗分析

用户的核心操作行为都具有一定的转化路径，比如说关注、阅读、点击、咨询、购买等等。用户在转化过程中不断流失、天然递减，增长黑客关注的往往是流失的核心节点。

漏斗分析以可视化的方式将用户转化过程的每一步流量都呈现出来，流失最多的环节往往就是增长的机会点。

4、用户分群/用户画像

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；增长黑客可以将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化图文消息（包括产品功能介绍，活动优惠，品牌曝光的方式），提升用户体验。
比如向“北京市朝阳区有过两次购物记录的iPhone用户”推荐特定的抢购优惠活动，远远比漫无目的的群发消息要更有针对性。

5、用户留存分析

一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“仍旧保持关注的比例”。留存分析一般是用来探索用户行为偏好与产品功能之间的关联程度。
增长黑客通过群发推送分析不同用户群组的留存差异来找到用户的行为偏好。从而，有针对性的进行图文消息推送，提升用户购买。
以上这几种数据分析的方法论，仅仅掌握单纯的理论是不行的。营销人员需要将这些方法论应用到日常的微信运营数据分析工作中，融会贯通。同时学会使用优秀的数据分析工具，可以事半功倍，更好的利用数据，实现整体增长。