数据分析10个构思
01 细分分析
细分分析是数据分析的基础,单1维度下的指标数据信息价值很低。
细分方法可以分为两类,1类是逐步分析,比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区;另1类是维度交叉,如:来自付费SEM的新访客。
细分用于解决所有问题。比如漏斗转化,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分,流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。
02 对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和阐明 研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值,通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。
常见的对比方法包括:时间对比,空间对比,准则对比。
时间对比有3种:同比,环比,定基比。
例如:本周和上周进行对比就是环比;本月第1周和上月第1周对比就是同比;所有数据同今年的第1周对比则为定基比。通过3种方式,可以分析业务增长水平,速度等信息。
03 漏斗分析
转化漏斗分析是业务分析的基本模型,最常见的是把最终的转化设置为某种目标的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目标的实现,比如1次使用app的时间超过10分钟。
漏斗扶助我们解决两方面的问题:
在1个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进1步的分析堵住这个泄漏点。
在1个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。
04 同期群分析
同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要,互联网运营特殊需要仔细洞察留存情状。通过对性质完全1样的可对比群体的留存情状的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。
同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单,但却十分直看。同期群只用简单的1个图表,直接描述了用户在1段时间周期(甚至是整个LTV)的留存或流失转变情状。
以前留存分析只要用户有回访即定义为留存,这会致使留存指标虚高。
05 聚类分析
聚类分析具有简单,直看的特征,网站分析中的聚类主要分为:用户,页面或内容,来源。
用户聚类主要体现为用户分群,用户标签法;页面聚类则主要是相似,相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道,要害词等。
例如:在页面分析中,经常存在带参数的页面。比如:资讯详情页面,商品页面等,都属于同1类页面。简单的分析轻易造成跳出率,退出率等指标不正确的问题,通过聚类分析可以获取同类页面的正确数据用于分析场景。
06 AB测试
增长黑客的1个主要思想之1,是不要做1个大而全的东西,而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证,那如何验证呢?主要方法就是AB测试。
比如:你发现漏斗转化中中间有漏洞,假设1定是商品价格问题致使了流失,你看到了问题-漏斗,也想出了主意-改变定价。但主意是否正确,要看真实的用户反应,于是摘用AB测试,1部分用户还是看到老价格,1部分用户看到新价格,若你的主意真的管用,新价格就应该有更好的转化,若真如此,新价格就应该确定下来,如此反复优化。
07 埋点分析
只有摘集了足够的基础数据,才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。
通过分析用户行为,并细分为:浏览行为,轻度交互,重度交互,交易行为,对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件,因其使用频繁,数据简单,摘用无埋点技术实现自助埋点,就可以以提高数据分析的实效性,需要的数据可立刻提取,又大量减少技术人员的工作量,需要摘集更丰盛信息的行为。
如:重度交互(注册,邀请好友等)和交易事件(加购物车,下订单等)则通过SDK批量埋点的方式来实施。
08 来源分析
流量红利消失,我们对获客来源的重视度极高,如何有效的标注用户来源,至关重要。
世代相传分析工具,渠道分析仅有单1维度,要深进分析不同渠道不同阶段效果,SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析,得出不同区域的获客详尽信息,维度越细,分析结果也越有价值。09 用户分析
用户分析是互联网运营的核心,常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像,用户细查等。
可将用户活跃细分为浏览活跃,互动活跃,交易活跃等,通过活跃行为的细分,把握要害行为指标;通过用户行为事件序列,用户属性进行分群,看察分群用户的访问,浏览,注册,互动,交易等行为,从而真正把握不同用户类型的特征,提供有针对性的产品和服务。
用户画像基于自动标签系统将用户完全的画像描绘清楚,更有力的支撑运营决策。
10 表单分析
填写表单是每个平台与用户交互的必备环节,优异的表单设计,对转化率的提升起到重要作用。
用户从进进表单页面之时起,就产生了微漏斗,从进进总人数到最终完成并成功提交表单人数,这个过程之中,有多少人开始填写表单,填写表单时,碰到了什么困难致使无法完成表单,都影响最终的转化效果。