导语：数据指标下降，老板要求把数据提升20%，该如何做？这类问题是我们在工作和面试中经常会遇到的问题，那么我们应该如何去解决这个问题呢，本文将解决方式划分为四个步骤：数据的收集和分析，指标拆解，输出解决方案，验证解决方案和复盘，供大家一同参考学习。
01 数据的收集和分析
我们收集的数据需要包括本产品全局的数据，竞品相关的数据，产品所处市场的数据。数据分析可以从以下几个方面开始着手分析：
确定是否为正常波动，数据的波动可能是周期性波动，如旅游类产品节假日使用数据就会上升，工作日就会下降，娱乐类产品使用数据周末会上升，工作日会下降，我们要观察产品同比和环比的数据来判断数据变动是否正常。
数据的波动还有可能是某个活动或者热点结束之后的恢复性下跌，通过以往活动和热点过后的数据下降幅度来判断是否为正常波动。
数据统计发生了错误，如产品最近升级了版本，导致一些老版本用户数据没统计上来；服务器出现了异常，数据并非真实；统计口径不对等原因。
看是否存在外部因素影响，如印度大量封杀中国公司的APP，产品不合规应用商店下架产品，疫情期间娱乐类，远程办公类产品数据上升等。
看竞品，行业数据是否也存在类似的变化，数据波动可能是大环境发生变化，行业整体数据发生变化导致的，如移动互联网时代PC端产品使用数据下降，碎片化时代短视频产品数据上升。
分层分析
按用户分层， 数据下降的是哪部分用户？是新用户还是老用户，还是两者都有？用户处于哪个生命周期，是导入期，成长期，成熟期，休眠期，流失期的哪个阶段？他们的性别，地域，学历，手机机型是什么？
这里我们要借助用户画像来进行分析，用户画像的构成可以分成三类： 基本属性，用户行为属性，偏好属性 。
按渠道分层 ，数据波动的是哪些渠道来的用户，是应用商店，社交媒体，预装，还是联合推广来的用户？找到数据波动的渠道，可能是投放策略和针对这部分用户的运营策略出现了问题，再思考解决方案。
按功能分层， 数据的波动可以继续细化到功能的数据下降，是产品的局部数据，某几个功能的数据下降，还是产品的全局数据都在下降，如果是某几个功能的数据下降，则从最近功能的迭代来进行分析；如果是产品全局数据的下降，可能是产品已经无法很好地满足用户需求了，核心价值正在变弱，那么我们就要持续优化产品的核心功能，如视频类产品应该可以提供大量优质的视频，资讯类产品可以提供最新的热点和优质的个性化推荐，把用户挽留住。
02 指标拆解
这里以日活为例来阐述指标拆解的思路，日活跃用户可以拆解为新增用户+老用户+召回用户，而影响新增用户数的指标有新用户激活率和新用户留存率，影响新用户激活率的因素为渠道质量，影响新用户留存率的因素为产品使用频次，功能使用率，产品使用时长。
影响老用户数的指标为长期用户留存率，影响长期用户留存率的因素为产品使用频率和时长，功能使用率。影响召回用户数的指标为流失用户召回率和用户流失率，我们要降低用户流失率，提升召回率，影响因素的指标为产品使用率，召回通道触达率，召回文案点击率。
03 输出解决方案
我们假设发现的问题是老用户的留存率不够，拆解之后要提高老用户的产品使用频次和时长，功能使用率。那么解决的方法可以有：（引用自笔者的上篇文章 从生命周期角度出发做好用户留存 ，对其他内容感兴趣也可以查看）
1. 满足更多场景的功能
任何一款产品都会有自己主打的核心功能来满足用户的核心需求，在产品初期圈定自己的目标用户，但是随着产品体量的增大，更多新用户的加入，老用户越来越熟悉产品已有功能，此时就需要产品提供更多元的功能，满足用户更多场景的需求，同时给予用户新鲜感，增强用户粘性。
如随着短视频的火爆，大量app都添加了短视频模块，满足用户更多的需求。
2. 关系维持
关系维持的手段主要有四种： 社群运营，听取用户反馈，沉淀用户的社交关系，建设社区。
社群运营和听取用户反馈主要是维持产品和用户之间的关系，让用户直接对产品产生好感而留在产品中，沉淀用户的社交关系和建立社区是维持产品中用户和用户之间的关系，让用户因为社交链的存在而留在产品中。
3. 用户激励体系
用户激励体系是在一定的规则下产品引导用户完成相应的行为，帮助用户成长，同时让用户在产品中有所获得的体系。用户激励可以分为物质激励和精神激励：
04 验证解决方案和复盘
当我们提出了一系列的解决方案之后，就需要将方案落地并进行验证了，验证最好的方式是用数据说话，实施方案后全局数据有没有提升，与预估的目标值相差了多少，局部数据有什么变化，有增长的趋势吗，实施方案的成本是多少，收益如何，效率高吗。
数据表现好的方案验证通过，持续使用，数据表现一般的方案则继续观望，不断迭代优化，数据表现差的方案应该果断下线，持续挖掘和试验新方案来替代。
经过一个完整的流程后，我们可以得出什么经验教训，推广做的好的项目经验，整理后续可优化的项目经验，总结做的不好的项目经验，一个好的复盘可以帮助我们当下一次遇到问题时有经验可循，降低重复验证成本，更好地解决问题。
