二次还有投资的用户／二次没有投资的用户；

......
有了这部分群体，可以再着重看用户的行为数据：页面停留时间、投资总时长等，这里的行为数据主要以时间的维度为主，目的是观察用户的决策链长短受什么影响 。
最后，加上用户的个人信息数据综合查看，例如性别、地区、是否新手、账户余额、有没有优惠券等，整个用户的形象分类就会跃然纸上 。
而你这个时候只需要投其所好即可 。
04
转化漏斗
绝大部分的产品都是商业化的，即使没有商业化的产品，也存在核心价值能否体现的问题，如何衡量当中这个流程？
用漏斗来分析转化 。




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漏斗将会把用户使用的路径，用关键步骤串联起来，然后设定一个使用的时间区间，最后观察整个数据转化 。
漏斗转化其实没有什么好说的，要注意两个方面即可：

1. 转化步骤越小越好，越能说明本质问题；
2. 转化率最低的并不一定是最需要关注的，第1、2步的转化优化远比后面的重要；

05
用户行为路径
上面的四个指标，都属于是一些结果型指标，但是在做数据分析的时候，结果型指标有时候是会说谎的，就像平均数一样，并不能反映出平均水平 。
有时候我们还需要借助其他手段，来还原用户的使用路径，这些称之为过程指标 。
现在市面上例如神策、GrowingIO之类的，都能可视化显示出用户的特定路径，这个对大部分决策者来说，查询不是件难事，难的是推敲出背后的用户意愿 。




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由于篇幅有限，就不在这里展开了 。
06
留存分析
说留存之前，我感觉有必要说一个被无数产品过的事实：无论在人口红利期还是用户增长瓶颈期，留住一个老用户的成本，远远要低于获得一个新用户 。
现在流量和渠道已不像以前那样便宜了，新用户的获客成本往往高得吓人，而且新用户还伴随着学习、转化等不可逾越的流程，而老用户则轻松很多 。
而留存也分很多种，3日、7日、15日和30日的都有，目的是通过时间段不断地拉长，我们能通过用户行为的轨迹，发现出与用户有关联的方式和因素 。
例如最著名的例子，LinkedIn在早期，通过大量的数据研究发现，如果新用户进来后，有添加好友的行为，并且超过5个，他们的留存会远远比那些完全没有添加过好友的用户高 。
为此，LinkedIn开展了一系列添加联系人的引导和优化，最终这也成为了LinkedIn留存新用户最核心的手段 。
这就是用户的关键留存行为，也是我们务必要找到的 。
07
A/B测试
所谓的AB测试，意思就是在相同变量的情况下，去对比两个方案，哪个好一点？其中相同的变量也包括是时间、用户群体等 。




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AB测试是检验产品迭代可行性最优的方式了，没有之一，并且AB测试也是做增长项目的一把利器，这里对于AB，我有几点建议可以提及一下：
1、当你的产品要做AB测试时，务必把测试时间拉得尽可能长，最好能完整覆盖用户的一段使用周期，避免因为时间不够，只是对比了部分样本的波动就做出了草率的结论 。
要知道准备一次AB测试，是要耗费比较多的人力物力的，所以尽可能要拿到正确的结果 。

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