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互联网人每天都在和各式各样的数据打交通,数据分析已经成为互联人的通用技能。产品经理通过数据分析来挖掘用户需求,迭代产品功能;运营通过数据分析,发现问题,调整运营手段和节奏;市场通过数据分析辨别各渠道资源的效果,实现低成本获客。今天,这一篇主题主要来介绍五个常见的数据分析方法。
对比分析方法应该是大家在日常工作中最高频率使用的方法,通常用来评估核心数据指标的好坏。
使用这个方法之前,我们需要思考以下几个维度:
以我自己的业务为例(游戏分发平台),如果目前核心KPI为流水,那么对比分析方法可以运用到每日的流水分析场景中。
它属于「绝对值」,基于「自己」的对比对象,进行「环比」「同比」比较。具体可以表现为以下这个表格:
多维度分析方法和对比分析方法一样,也是日常工作中较为高频的使用方法之一。通常用来对核心指标进行进一步拆解,帮助完成核心指标优化。
多维度拆解通常有以下两种方法:
1. 从指标构成和比例进行拆解
举例:针对某款付费手游来说,我们可以把流水拆解为:
流水=新增用户量*留存率*付费率*ARPPU
我们可以从新增用户量、留存率、付费率、ARPPU进行拆解。如果某一天流水降低,我们可以看是由于其中哪个指标引起。假设流水降低是因为新增用户量降低引起,针对新增用户量,我们可以进一步拆解从渠道1新增用户量、渠道2新增用户量、渠道N新增用户量进行拆解,方便定位原因。
2. 还原行为发生时的具体场景
举例:比如发现某一详情页跳转成功率低
这个指标很难通过构成、比例进行进一步拆解。所以我们可以还原行为发生时的具体场景,比如从用户是否处于WIFI或者4G环境下进行拆解,看是否因为这批用户网络情况差造成。
漏斗分析也是常见的分析方法之一,比较适用于有明确的业务流程、业务目标,跳转关系不是特别纷繁复杂的业务。漏斗分析能够帮助我们发现问题,优化业务流程,提升「比例值」相关的指标。
还是以自己的业务为例(游戏分发平台),统计一款游戏在平台中分发的情况,可以根据业务流程拆分出以下漏斗环节:
然后我们可以对比这款游戏是否在某一个转换环节低于总体平均值,比如素材曝光-素材点击的点击率为10%,如果低于均值,我们就可以考虑更换素材来提升该环节转化率。
这里推荐一个比较实用的绘制漏斗的在线工具:
https://g2.antv.vision/zh/examples/funnel/funnel#pyramid
漏斗分析还有几个坑要特别提醒:
1、要根据产品形态选择一定的时间窗口,太长容易包含了太多无关信息,太短容易遗漏一些有用信息。
2、严格遵守漏斗顺序,不要随意更换。
3、漏斗分析可以根据事件,也可以根据用户,但是要保持前后一致。
4、确保结果数据为单一漏斗产生,无其它路径。
漏斗分析和路径分析的区别在于,路径分析更适合于用户行为没有那么明确,我们只知道用户的起点或终点,所以我们需要使用路径分析方法。
路径挖掘怎么使用?逐级展开某一事件的前一级(后一级)事件,观察其流向。一般情况下,该方法强依赖于三方平台,神策分析、GA(Google Analytics)都有支持相关路径挖掘的相关分析功能,GA主要是在行为-行为流这个功能中。
以下案例来源于:神策分析平台
中商惠民(中国最大的社区 O2O 服务平台):启动 APP 后,为何只有 30% 商超客户交易成功?
为解决这一问题,可以针对「客户购买路径」选取若干事件,进行深度分析。上图显示,用户登录 APP 后,约有 40% 的客户会点击 Banner,30% 的客户会直接进行商品搜索,约 10% 的用户会浏览商品列表,约 5% 的客户直接退出 APP。
进一步看 4 类用户的提交订单的情况,直接进行“搜索商品”的用户进行提交订单比例最高,超过 90%;与其形成鲜明对比的是,尽管“点击 Banner ”是更多客户登录 APP 后的首选动作(约占总客户的 40%)但是这部分用户群体在浏览商品列表后,仅仅 30% 的用户提交订单,说明 Banner 内容布局有着比较糟糕的用户体验,则将此作为首选优化与改进的方向。
观察产品长期留存时(比如30日留存),我们通常会这样计算:30日留存=第2天~第30天去重后/第1天*100%。但是30天内,变因太多,产品、运营、技术、市场等每个环节都会对留存造成影响。所以,这里需要我们使用精准留存分析的方法来解决这一问题。
精准分析方法怎么使用?计算精准留存——过滤进行过指定行为的用户ID,将用户分为不同群体后,观察其留存之间的差别。
以下案例来源于:神策分析平台
即刻(内容分发平台)的用户可以分为三种类型:路人行为(如浏览帖子)、围观行为(点击并查看评论),参与行为(点赞、转发、发布评论)。通过留存分析,我们可以去计算每一类行为用户的留存情况。
上图反映,用户行为深度越深,留存越高。但是由于参与行为门槛过高,落地性较弱,所以可以通过转化更多用户成为围观用户,来提升全站留存。比如:产品信息流列表页露出一条热评,让更多用户查看评论并点击。
本期介绍了《五个数据分析方法》,当然不同的业务形态会遇到各式各样的数据问题,可能还可以使用到更多方法:比如用户分群分析、分布分析、属性分析等方法。建议遇到实际业务问题再去思考合适的分析方法。下一期是数据分析章节的最后一篇内容,会重点讲讲产品运营人必须掌握的数据工具和技能有哪些。
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1)可能存在事实性错误或者造谣等内容;
2)存在事实夸大、伪造虚假经历等误导他人的内容;
3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
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)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
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
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
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