与之相对比的，谷歌+ 用自己的方法把用户提升到 1.7 亿，方法就是把有趣的内容放到邮件中和好友分享。谷歌+ 专注于「前往谷歌+ 并且每周至少分享 2 个更新信息」的用户数量指标，他们专注于向用户传递产品的价值，而不是仅仅提升某一个数字。

2.如何规划核心指标

　　以我们 GrowingIO 做的电子书下载落地页举例。

　　指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。

　　从内容落地页的业务需求开始，分析选择指标的过程如下。

　　1、明确需求：对页面进行数据分析，提高电子书下载量；

　　2、归纳事件：用户下载电子书是系列事件的最终结果，包括点击推广链接、访问下载页、开始填写信息、填写信息完成下载；

　　3、对应指标：下载量 = 访问流量 * CTA 点击率 * 注册转化率。

　　通过上述分析，得出下载量是 OMTM（第一重要指标，One Metric That Metter）的结论。同时，整个指标体系包括访问流量、CTA 点击率、注册转化率三个可操作的指标，基于可操作的指标，才可以更好地优化核心指标。

（二）维度 1.什么是维度？

　　维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。

　　维度分类

2.多维度分析

　　举个例子，我们在每天观察数据的时候，突然某天下午 5 点流量暴增，我们想查找出原因。

　　首先从访问来源维度拆解，我们发现从 5 点开始，主要是微信的流量突然上涨，

　　然后我们从落地页面维度拆解，就可以发现流量主要落地页是 E 和 G 两个页面，

　　最后我们就可以得出结论：下午 5 点从微信突然涌进大量流量到 E 和 G 页面，与内容的同学同步了一下，是他们在微信上推了一个落地到 E 和 G 页面的活动。

　　从案例可以看出，多维度分析能够让我们更清晰的挖掘出数据表象背后的真实原因。

3.如何选择分析维度？

　　选择维度的原则是：记录那些对指标可能产生影响的维度，以及尽量记录全面的、多维度的数据。

　　磨刀不误砍柴工。数据运营需要和业务部门（市场、销售、运营、产品等等）不断沟通，只有做好数据规划，接下来的数据采集和数据分析才能更加高效。

三、数据采集

　　数据采集是数据分析的基础，传统的数据采集是一件非常花时间、精力、人力的事情，对于很多企业来说是一个巨大的门槛。过去数据分析整个流程经常是 80% 的时间在数据采集上，只有不到 20% 的时间是用于数据分析的。

　　（一）采集什么数据

　　从流量为王的互联网上半场，到流量越来越贵的互联网下半场，获取用户的成本越来越高， 2013、2014 年左右，工具类 App 激活一个用户的成本才几毛钱，两年不到，获取一个下载的成本就到了几块钱。金融类 App 一个激活用户的成本可以达到上百元。所以企业开始从粗放式运营向精细化运营转变，关注的数据也从单纯的渠道流量数据，增加了更多对用户行为数据的分析。

　　所以目前来看，对用户行为数据的采集成为了数据运营较为看重的部分。

　　用户行为是由一个一个事件（event）组成的。

　　这些事件包括时间、地点、任务、人物、内容、交互。

（二）如何采集数据 1.数据采集方案

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