从图中我们可以看到，下载了"今夜酒店特价"应用的用户，最关心的是有没有高星级的酒店，其次是代价，最后才是距离是否适合。而这与一般订酒店的用户习惯是不一样的，在一般的酒店预订过程傍边，用户更加关心的是酒店的位置与距离。通过这个数据，我们的产品人员可以将性价比最高的高星级酒店放在酒店列表的顶部，从而节俭用户查找酒店的时间。别的，我们的运营人员也可以有针对性地去开辟一些更高性价比的高星级酒店。

从谷歌 Analytics取得的数据，在帮忙"今夜酒店特价"的运营团队做一些决定计划的同时，也能帮忙我们的产品司理来更好地改进我们的产品。比如在我们最近的1.3.0版本中，我们的酒店筛选功能包含了选择商圈、酒店星级、宽带早餐、酒店是需要到店付款仍是当即支付等。我们拿到的各个按钮的点击数据如图3所示。

从上面的数据中，我们发现用户点击"取消筛选"这个按钮的数量竟然是最年夜的，其次才是点击"显示成果"按钮。设置"取消筛选"这个按钮是为了让用户在不想进行筛选的时候，可以点击它回到酒店列表；如果用户想看筛选成果，需要点击的是"显示成果"按钮。从数据来看，用户明显习惯性地将"取消筛选"这个按钮误认为是"显示成果"按钮了。为什么会造成这个情况呢？因为用户从酒店列表进入到筛选功能时，那个点击按钮恰好就在"取消筛选"这个位置（见图4）。在智能机上，用户的操作更多凭借的是手指的习惯，而不是你的按钮上面所写的文案。

上面几个例子，是数据指导产品与运营中比较普通的例子，在实际工作中，其实有更多更加复杂的情况。数据化运营与产品设计说起来很简单，就是用数据来阐发判断、帮忙决定计划，但做起来很难。"今夜酒店特价"在这方面也仅仅刚起步，可是我们希望用这样一种体例，不竭改进用户体验。

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