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互聯網產品運營常用的10個數據分析方

來源:未知 編輯:小螞蟻 時間:2019-08-21 01:47:14 閱讀:

  數據分析已經成為運營的必備技能之一,熟練掌握數據分析方法已經成為運營的核心競爭力。對于互聯網產品運營,我們總結了1 0個常用的數據分析方法,覆蓋整個用戶生命周期

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  一、來源管理

  通過對投放的目標鏈接加上監測參數,實現對網頁訪問來源、App下載渠道的監測。目前主流的解決方案是UTM機制,數據分析工具Google Analytics、Growingl0使用的都是這套機制。 http://www.binhtp.live/

  在你的網站已經加載監測代碼的基礎上,可以給你的投放鏈接加上下面的5個常用參數,分別是utm—source(廣告來源)、utm_campaign(廣告名稱)、utm—medium(廣告媒介)、utm—content(廣告內容)和utm term(關鍵詞)。

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  Growinglo UTM案例 http://www.binhtp.live/

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  UTM案例解讀二、趨勢分析趨勢分析是最基本、也是最常見的數據分析方法;通過對業務指標的監測來研究用戶行為規律,尋找增長點。

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  趨勢分析有兩大作用:數據監測和趨勢預測。以圖,15: 00左右出現了異常峰值;運營需要思考為什么會這樣,要及時發現問題、定位問題。通過整個趨勢圖,運營需要預測接下來一段時間的指標走勢,為后期工作提供幫助。

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  三、維度拆解

  孤零零的一個數據指標,你是很難從異常數據中發現問題的。我們需要從多個維度出發,比如地區、平臺、瀏覽器、訪問來源等等,拆解指標定位問題。

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  我們將維度歸納為常見的4類,分別是人口屬性、設備屬性、流量屬性和行為屬性,具體維度的選擇需要和運營需求緊密結合。

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  以常見的流量指標為例,我們可以從廣告來源、地區、操作系統等維度出發,觀察哪一類的用戶比重更多、哪一類的用戶價值更大,從而提升運營的效率。

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  四、轉化漏斗

  用戶在使用產品的過程中,天然存在系列轉化路徑,例如注冊、下單、下載等等。運營關注轉化路徑的轉化率,包括總轉化率及每一步的轉化率。 本文來自小螞蟻站長吧

  轉化漏斗以一種可視化的方式將轉化路徑的每一步都展示出來,運營需要重點關注流  失最大的環節,這往往是優化工作ROI最高的地方。 http://www.binhtp.live/

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  除了橫向拆解每一步的轉化率,我們還可以從時間維度觀察每一步轉化率的變化趨勢。 http://www.binhtp.live/

  通過下圖不難發現,某日注冊環節最后一步轉化率大幅度下降,從而影響到整體的轉化率。 內容來自小螞蟻站長吧

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  五、留存分析

  留存,顧名思義,是指新用戶首次訪問你的網站后回訪你的網站或者APP。留存分析一般用來探索用戶、產品與回訪之間的關聯程度。

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  我們可以從用戶、產品、自定義等多維度出發,分析不同類別的用戶群體與留存率之間的關系。互聯網運營可以通過分析不同用戶群組的留存差異、使用過不同功能用戶的留存差異來找到用戶增長點。

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  以一次活動為例,分別從A和B兩個渠道引流1000人;在同樣的運營策略下,兩者的留存率出現了巨大的差異。顯而易見渠道A流量的留存率顯著高于渠道B,也說明渠道A流量更加精準,運營后期可以往A渠道投入更多資源。 http://www.binhtp.live/

  六、魔法數字

  魔法數字( Magic Number)是留存分析的延伸,它和產品的核心功能息息相關,已經得到了硅谷企業的廣泛重視。 內容來自小螞蟻站長吧

  舉個例子,有過下面這些行為的用戶留存率都非常高: 本文來自小螞蟻站長吧

  1、Linkedln發現新用戶一周內添加5個好友: http://www.binhtp.live/

  2、Dropbox發現用戶在2個操作系統上存儲文件;
       3、銀行發現信用卡用戶一年內消費5筆。
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  那么,這些數字是怎么計算出來的呢?

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  總結起來,就是分析用戶的行為組合“時間‘功能+頻次”與用戶留存之間的相關系數。 http://www.binhtp.live/

  相關系數越大,兩者的關聯性越高。

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  七、用戶分群

  精細化運營是目前的趨勢,運營需要對不同類別的用戶進行精準運營,而維度和指標組合條件是目前常用的篩選方法。

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  假如上海某電商網站舉行一次iPhone手機配件促銷活動,可以將“上海市+有過兩次購物記錄的+iPhone用戶”篩選為目標用戶進行營銷,這樣遠比漫無目的地群發郵件或者推送更加精準。

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  八、用戶細查 copyright 小螞蟻站長吧

  觀察用戶的行為軌跡,探索用戶與產品的交互過程;進而從中發現問題、激發靈感亦或驗證假設。

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  產品運營過程中存在很多“怒點”,比如上圖中突出的【獲取手機驗證碼】失效,導致用戶重復點擊,此時用戶細查軌跡可以用來驗證我們之前的猜想和假設。 本文來自小螞蟻站長吧

  九、熱圖

  熱圖,也稱熱力圖,用高亮顏色來展示用戶的訪問偏好;一般來說,紅色代表最熱區域。通過熱圖,運營可以對自己網站每一個元素的被訪問情況一目了然。 copyright 小螞蟻站長吧

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  對于內容型網站,通過熱圖分析讀者的閱讀偏好,及時更換最新內容。對于電商或交易平臺,通過熱圖分析用戶的購買偏好,及時更新商品信息。對于產品運營來說,借助熱圖可以及時優化網站或者頁面布局,提高轉化率等指標。 http://www.binhtp.live/

  十、A/B測試

  運營需要熟練掌握假設檢驗的方法論,通過試驗或測試來解決運營問題。NB測試是指同時進行多個方案并行測試,但是每個方案僅有一個變量不同;然后以某種規則(例如用戶體驗、數據指標等)優勝略汰選擇最優的方案。 本文來自小螞蟻站長吧

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  但是對于很多創業公司或者流量不大的產品來說,可以采取直接上線的方式,用全量的流量來測試新的方案。然后對比前后的數據指標,判斷前后哪種方案更好。 http://www.binhtp.live/

  這1 0個運營數據分析方法并無優劣之分,在正確的場景下使用了正確的方法就是高效的。 copyright 小螞蟻站長吧

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