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发布于 2020-08-26 10:11:57
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发布于 2020-08-26 10:11:57
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数据分析
数字和趋势 看数字图片直观感受到走势
维度分解 单一数字或趋势过于宏观,需要按维度拆解 当发现异常流量时,可以按地区拆解,访问来源拆解,设备浏览器维度等,访问来源等
用户分群 针对符合某特征行为的用户,进行归类处理,用户分群手段,可以通过提炼某一个特定用户的信息,建立改用户的画像,例如按访问房展在北京的地方,可以归结为’北京‘用户,gio通过用户分群功能,将支付失败的用户挑选,推送相应的优惠券,精准营销,可以大幅度提高用户支付的意愿
转化漏斗 绝大多数商业变现的流程,都可以归纳为漏斗 我们一般关注3点
开始到结尾,整体的转化效率是多少?
每一步转化率多少
哪一步流失最多,流失用户符合哪些特征
行为轨迹 关注用户行为轨迹,为了真实的了解用户的行为,数据指标往往是真实情况的抽象,如果只看UV,PV,断然无法全面了解用户是如何使用产品的,通过大数据手段,还原用户的行为轨迹,有助于团队关注用户的真实体验,可以看出产品和运营的问题,比如是不是产品不匹配
留存分析 人口红利逐渐消退的时代,留住一个老用户的成本远远低于获取一个新用户, 每一个产品,服务都应该重点关注用户的留存。比如LinkedIn,留存新用户最核心的手段是让用户添加联系人。
A/B测试 A/B测试用户来对比不同产品设计,算法对结果的影响,产品上线过程经常需要使用A/B测试来看两种效果如何,市场和运营可以通过A/B测试来完成不同渠道,内容,广告创意的效果
数学建模 商业目标和用户行为,画像等信息有关联性时,需要用到数学建模,数据挖掘手段进行建模 场景:流失建模,按照一些组合权重计算,得知用户满足哪几个行为之后消失的可能性更高
不能度量,就无法增长
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