不论大数据小数据，只要是商业运作，就有数据产生，数据里有肉眼看不到的问题或规律，找到这些问题或规律才能更好的优化业务或产品。就是这样，基本逻辑很简单。前端的海量交互，实际上是把世界向后端沉淀，如果不把后端世界的数据同步理清楚，前端会日趋枯竭。

因为交互的频繁，营销端是产生数据最繁盛的地方，所以你会看到营销数据分析也是发展最快的地方。任何一个营销环节，基本都有配套的数据分析，比如SEO/ASO，比如广告投放，比如公众号或小程序运营，数据分析都是标配型的所在。

问题是在一些营销基因比较薄弱的企业，这块也就薄弱了。在小数据量级的分析，技能不是第一位的，第一位的是认知。做公众号和小程序运营的人不少，但仔细去分析数据的不多；而很多SaaS公司，尽管天生具备数据资源，但认真去做产品使用分析和用户行为分析的，也是少数。如此种种，不胜枚举。大家自己对照内观吧。

二、任何数据分析，都必须围绕一个清晰的业务转化目标，并由此制定一个考核指标体系

数据本身可以什么都不是，它的价值由目标决定。如果你仅仅是每月给领导看报表，看一些数据的统计和罗列，那就是交公差，有点打脸数据分析。统计和分析是两个层面的东西，但当前很多所谓的数据分析，只有统计，没有分析。

如果基于一个转化目标去分析处理数据，情况就不同了。转化目标就是一个潜在的标准，你利用这个标准去采集数据和拆分数据，每组数据因此就有了自己的位置何价值。为什么是转化目标？因为转化是一个产出的过程，这是商业的本质。

但基于一个转化目标往往需要一个指标体系支撑，或者说需要一组KPI来支撑，这样才可以对数据做更有效的细分。就SEO举例来说，一般有如下几个考核指标：

--Page rank,排名提升

--UV，即独立访客数增长

--Organic search,自然搜索占比增长

--转化率提升，这个要基于一个具体转化目标，比如某物的添加购物车比例，或者在线询盘的数量等。

流量分析工具就是基于这些指标去采集你站点上的流量数据，进行处理分析，输出结果。

三、任何数据分析，都必须与某个具体业务环节或场景绑定

这一点与第二点是关联的。单独拿出来说是因为有其特别意义。比如很多第三方DMP，会生成很多用户标签系统，当你拿来用作精准营销时，就会发现同一套标签系统对不同的客户场景、作用或价值也不同。

再以优浮引导的数据输出为例，尽管都是引导数据，但关键词转化场景和交付培训引导场景的数据输出就很不一样，因为业务逻辑不同，所以数据输出的规范也不同。所以尽管都是以一组基础引导数据打底，比如引导完成率、跳出率、群组用户的引导完成率等等，但在两个业务场景里就具有不同的含义。

四、数据分析的前提和关键，是数据采集（质量），越是按照业务逻辑的采集，数据质量越高

看到这里，第四条就很容易理解了。我们一直特别强调数据与业务逻辑的绑定，其实从采集阶段就开始了。基于业务逻辑的数据采集，有两大利好：

1、数据从一开始就是高质量数据，省去了后面大量的清洗工作（成本）

2、让数据采集变得更加轻松、具有成就感。

大家知道数据分析是基于埋点，这也是个虐人的活儿，一个页面上可埋的点很多很多，有些工具提供“无埋点“，其实不是不埋点，只是工具方帮你把点埋了，但这样的情况一般都是很基础的数据采集，对你的业务帮助甚微；但如果你自己埋点，就很虐人了。看这个例子。有客户亲口说，他们的运营同学如何去央求技术同学给埋点以便研究分析用户的在线行为，那几乎就是一步一叩首。。。而这里的问题是，运营同学自己也没有一个系统化的数据采集逻辑，技术同学好不容易采集的数据，很快又发现不对路，再去央求调整或者重新布码。简直想都不要想了，最后技术同学给的答复是：你是想自杀还是他杀？选一个吧。

所以，埋点不是求多，而是因需制宜，只采有用的。这个需就是一定要遵循某种特定的逻辑，可以是业务逻辑，也可以是行业逻辑。

文本总结，这里需要特别说一下。有些企业越过采集自建，直接购买第三方数据，但这样来的数据很贵；也有企业走向另一个极端，想一步到位打造一个能打通各个业务链条的巨无霸数据系统或者数据中台，不用多说，大家都能想象这个系统的实际操作难度有多大，除了技术上的，更多是企业组织体制或者沟通层面的，所以现实中你见过几家成功案例？流量转化与产品交付培训。我们把这两个场景的采集逻辑与埋点策略封装，直接提供给客户使用。