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之前用戶端缺乏數據積累，很難對產品和運營產生有效指導，所以，數據體系的建立，是客戶端當前工作中，最重要的一部分工作。

下圖揭示了用戶端活躍用戶的轉化鏈條，干預鏈條上的任一環節，均可對用戶端活躍用戶數和活躍率，產生影響。

整個數據監控體系，包含對客戶基礎數據監控、客戶行為數據監控和App系統性能數據監控三個部分：

1） 客戶基礎數據監控，主要監控客戶數據在各個階段的轉化情況。

2） 客戶行為數據監控，主要監控各個頁面的PV、UV和典型任務的各個頁面之間轉化率情況。

3） App系統性能數據，主要監控頁面平均回應時長、重點介面平均回應時長等涉及系統效率的數據。

具體到落地執行和呈現層面，整個數據體系，包含以日報、週報、異常監控、臨時數據提取為架構的數據監控體系;以專題分析、活動分析、異常分析、數據需求、數據分析發現問題的後續跟進等為架構的數據分析體系。

產品和運營人員做決策的基礎是對使用者分群的分析和理解，最典型的使用者分群是以客戶端對使用者的粘性分的。 使用者之於用戶端產品，從一個新使用者，逐步發展為活躍使用者、忠誠使用者、消費使用者和種子使用者，在不同階段，有不同訴求，產生不同行為。 而數據體系的監控和分析，需要做的，就是確定使用者的分群，監控其行為，為產品和運營決策提供依據。 數據分析發現的產品問題，將進入產品需求池，運營問題，將指導運營過程中對管道、活動等的設計。

這張圖揭示了產品和運營對不同階段使用者，希望了解的數據，唯有到這個程度，數據體系，才更有指向性，有現實意義。

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