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做数据分析时,拿着手里的数据大脑却一片空白,不知道从哪里开始分析、从什么维度分析,常常一顿操作猛如虎,还是分析不出个所以然来。
今天就给大家分享3种常用的数据分析方法,让你快速明白这些方法在解决实际工作问题中有什么用?怎么用?
有什么用?
漏斗分析法能够反映用户行为状态,以及从起点到终点各阶段用户的转化率情况,是一种重要且工作中常用的分析模型。通过漏斗分析模型可以分析多种业务场景下转化和流失的情况,不仅找出产品潜在问题的位置,还可以定位每个环节流失用户,进而定向营销促进转化。
怎么用?
漏斗分析模型目前广泛应用于网站和APP的用户行为分析中,例如流量监控、SEO优化、产品营销等日常数据的数据分析工作中。
例如用FineBI为某电商平台制作的转化分析报告,这里面就运用了漏斗分析法。因为对于电商平台来说,目的就是让用户下单并成功支付,而最终的交易成功率是取决于整个流程中每一步的用户转化率。
所以,如果想要提高交易成功率,我们就需要通过漏斗模型一步一步地进行监测。如上图所示,我们可以监控用户在流程中各个层级上的行为路径,寻找每个层级的可优化点。对没有按照流程操作的用户,可以去绘制他们的转化路径,找到可提升用户体验,缩短路径的空间,最终提升整体转化率。
有什么用?
ABC分析法其实很好理解,就是把产品或业务分为A、B、C三个类别。
A类:数量占比少,价值占比大(占80%)
B类:没有A类物品那么重要,介于 A、C 之间(占10%)
C类:数量占比大,但价值占比很小(占10%)
核心思想就是少数项目贡献了大部分价值,以此来分清业务的重点和非重点,从而让企业对产品实现差异化管理,把最大的精力放到价值最大的业务/产品上。
怎么用?
举个实际场景的例子:以商场销售额为例,在知道各类商品销售额的基础上,①先求出总销售额 ②再求累计总销售额(第二列) ③求累计销售额占比(第三列)
最后将品牌商品按销售量(第一列)降序排列,依次分成销售额占比为 80% ,10%,10% 对应A 类,B 类,C 类三类品牌,用柱形条展示出来。
据图可知,在累计占比80%警戒线下,图中红框中的品牌即为A类品牌;在累计占比90%警戒线下,黄框中为B类品牌;在累计占比90%警戒线上,绿框中为C类品牌。
有什么用?
在实际工作中,常常会碰到客户提出一大堆需求,什么都想要,但开发产品的资源和人力都是有限的,那怎么才能捞出真正的用户需求?给真正重要的需求高优先级?
KANO模型分析法就是用来解决此类问题的,它可以对用户需求进行系统分类和优先排序,将需求分成4个象限,而这4个象限对应了4种需求类型,它们的优先级排序为:必备型需求>期望型需求>兴奋型需求>无差异需求。
必备型需求(必须有):即常说的痛点。对于用户而言,这些需求是必须满足的,若不提供这个需求,用户满意度则会大幅度降低。这类是核心需求,也是产品必做功能。
期望型需求(应该有):提供此需求,用户满意度会提升;不提供此需求,用户满意度会降低。通常作为竞品之间比较的重点。
兴奋型需求(可以有):惊喜型产品功能,超出用户预期,往往能带来较高的忠诚度。不提供也不会降低用户满意度。
无差异需求(可有可无):用户根本不在意的需求,对用户体验毫无影响。尽量规避做此类型功能。
怎么用?
通过满意系数和不满意系数,来对功能进行象限的分类,而满意系数和不满意系数的数据,一般是来源于调研问卷。
调研后再对数据进行清洗、处理,设置横向警戒线和纵向警戒线,作为象限图的横轴和纵轴,警戒线的数值分别为满意系数平均值和不满意系数平均值。
最后,通过象限图找出优先级最高的功能,有了数据支撑,就避免出现因纠结要增加哪个功能而争得不可开交的局面,提升了工作效率。
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1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
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1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
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3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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