这个问题粗看是是一个产品问题，细一想这是一个运营问题。
产品邀请码机制上线后，需要查看哪些数据，怎么看？
这个问题来源于知乎，粗一看是一个产品问题，细一想是一个运营问题。
那么就用这个问题来作为杂货铺开年后的第一篇吧。
一款产品选择了用邀请码作为初创期的推广测试机制，从运营侧来说，是选择种子策略，希望通过在一定范围内，凭借还不是很完善的运营团队，去筛选出最初的忠诚用户，围绕忠诚用户去提供需求解决方案，从而在正式对外前，做好产品上的准备。那么，在整理需要关心的数据之前，我们必须先做一件事儿：
规划场景
随着场景规划完毕，需要关心的数据是什么也就解决了。
1、场景系列一：获客
场景一：运营人员通过在竞品社区内潜伏，获得了一批种子用户，并且将下载链接和邀请码发放给了他们，种子用户中的一批人通过该链接下载了应用，并使用邀请码完成了注册，开始使用产品。
场景二：运营人员通过在朋友圈发放海报，感兴趣的用户通过扫码获得下载链接和获取邀请码，有用户通过扫码成功获得了产品的使用权限。
在这个场景下，要考虑几件事儿：
邀请码是一次使用就失效还是可以多次使用？
邀请码是否有有效期，超过期限不可以使用？
邀请码是否一一对应邀请人，每个邀请人通过邀请码绑定被邀请人？
那么，在这个环节，就需要关心邀请码的使用效果和使用效率，于是，我们需要关心的数据如下：
邀请码发放渠道名称、发放批次、发放数量、使用数量、过期未使用数量
通过这个数据，我们可以知道哪个获客渠道的效果更好，原则上，使用比例越高、过期越少的渠道就越好，但是，针对过期，还可以通过运营动作去做多次验证，重新激活用户，直到反复验证的结果依然表明该渠道无效。
在这里，需要强调发放批次字段的重要性，因为不管多么好的渠道，随着使用次数的增加，获客效率一定会下降，我们需要知道，邀请码在多少次发放后开始效率降低，从而节约投放的成本。
2、场景系列二：留存与活跃
场景三：有1000个种子用户通过A渠道获取了产品的使用权，他们中的500个人在注册后一周内会打开产品至少一次，有400个人会在30天内打开产品一次，并在30天后不再打开产品，有100个人会在60天后不再打开产品，一周内打开产品的500人里，有100个人每天都打开，有300个人一周打开2次，还有100个人一周只会打开一次。
场景四：有1000个种子用户通过B渠道获取了产品的使用权，他们中只有100个人在注册后一周内会打开产品，有900个人只会在注册时打开产品一次。
场景五：对这2000个用户做了统计学上的比对，发现留存率高的用户具备以下特征：男性，20-25岁，三四线城市，双鱼座占较大比例，最频繁访问产品内的美图板块。
在这个环节里，我们需要研究用户在统计学和用户行为上的特征，并且和获客环节的渠道进行关联。
于是，我们需要关注的数据可能包括：
用户属性（性别、地域、年龄等人口统计学方面的记录）、用户行为（登录次数、登录后访问的页面数量、具体板块、停留时间、上下游关联动作等等）
这些数据对于考察渠道质量、制定后续运营策略会有帮助。
3、场景系列三：二次裂变
场景六：10000名用户里有5000名用户对产品非常忠诚，产品为他们也发放了邀请码，这些用户把邀请码分享给了自己的好友，于是，新的用户通过这5000名用户的邀请码进入了产品。
这个场景下要思考的问题，和第二个场景非常类似，和第一个场景有一定的相关性。
对于二次裂变来说，效果越好就证明越成功，越有可能有低成本的方法去促使产品的用户规模有病毒性增长。于是，先考虑一个问题：
裂变的各渠道的带客量需要关注，关注方法见场景系列一，同时，要考虑裂变对产品本身的影响，那么场景系列二可以解决一部分问题，这时候，一个独特的问题出现了：
于是我们需要新增一个关注的数据，就是：
以裂变用户进入的时间和数量作为参考点，观测老用户的活跃情况，是否发生了变化，变化是正面的还是负面的。
至于用什么指标来衡量活跃度变化，相信昨晚第二步的动作你会很清楚。
4、结语
当一个运营问题，尤其是和数据相关的运营问题提出来时，切勿直接上手去解题，而是要回归问题的本质：
对于这样的问题，我们究竟想要得到或者发现什么？
要回归到这个行动项最初的出发点来思考问题。
说完啦，大家开工大吉！
