什么是虚荣数据呢，其实也就是那些看上去很好，却不能给这个产品带来丝毫价值的数据。而这些看起来很好的数据，却迷惑了背后的本质。

我先讲之前工作上的一个数据探索的故事吧：有一次在国庆前，我们团队做了一次首屏的改版，起初产品团队是不太支持做这个方案，担心常规版的情况下因为banne位置移到icon下面影响运营的数据。

刚上线时一周里，banner数据掉的很厉害。很快，我们在国庆前立马推出皮肤氛围的ab版测试，结果皮肤版本数据超乎寻常的好。

于是，我们通过这个数据给设计方案做了一次有力佐证。后来呢，这个皮肤的方案成了运营活动的一把利器，大型活动、节假日都利用上了。

事后，我也一直在反思，当初设计方案和数据之间的关系：是设计方案影响了数据？还是国庆假日影响了数据，banne点击量的数据最后产生了什么行为变化？

接下来我来谈谈我对数据的一些新的认识。

一些看起来美好的虚荣数据

什么是虚荣数据呢，其实也就是那些看上去很好，却不能给这个产品带来丝毫价值的数据。比如点击量、下载量、用户数、停留时间。我们来看看这些数据是如何没有产生价值的。

（1）点击量

是指在某一个时间段里对某个资源位点击的次数。然鹅，单独谈点击量并没什么意义,比如一个用户在有些资源位连续点击点击，或者因为一些利益性的活动补贴引发的点击量变化，这些统计出来的数字到底哪个才能代表呢？

（2）用户数

计算用户数量只是一场毫无意义的人气比赛，除非能让用户做对产品有利的事。比如，在推出活动时，有多少用户能转化购买？只有知道了这个数字，这个用户数才是有价值的。

（3）停留时间

用停留时间数据来统计用户参与度或活跃度，他并并不能说明什么问题。比如，客户在某个全是文字内容页面上停留了很长时间，不见得能看出什么价值。

（4）下载量

尽管有时会影响你在应用商店中的排名，但下载量本身并不带来价值；还需要参照的是：用户下载后的激活量、账号创建量，等等。

可付诸行动的指标

可付诸行动的数据是指我们通过数据的揭示，找到问题所在，从而改进设计方案，决策下一步的行动。

（1）转化率=转化次数/访问次数

转化率可以用来衡量产品的效果，比如某个资源位每天能带来100次用户访问，但是只有1个转化。在这个数据下，做了一些方案改进，发现每天能带来100次用户访问，提高到有50个转化。这就说明设计方案改进提升了更高的转化率更高。举个例子，我们在养老计算器中发现用户转化率低，通过对计算结果前置，影响用户购买决策，在一定程度上提升了转化率。

（2）跳出率

跳出率是反映流量质量的一个指标。用户进入 app后，只访问了一个页面就离开了，用户访问次数占总访问次数的百分比就是跳出率跳出率越低说明流量质量越好，用户对产品的内容越感兴趣。

举个例子：我们通过漏斗数据发现用户操作路径太长，把好几个步骤的路径缩减到一步操作，最后看到用户跳出率就减少了。

如何理性利用数据的价值？ 1. 人为因素

数据本身并不会欺骗人，他就真真实实存在哪里，而是有一部分人为了自己的某些利益有选择性的展示一些数据，利用数据为自己所用。

比如：开头我提到了，皮肤带来的点击率的数据，实际也是没有什么用的虚荣数据，只是利用了数据来佐证设计方案。但背后的真实数据原因还需要深入挖局。

所以，有的数据并不一定是结论事实，它取决于使用者的出发点和目的。

2. 数据的定量与定性