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互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的常見數(shù)據(jù)分析方法

作者: 日期:2022-03-06 人氣:1141

    數(shù)據(jù)分析是很多企業(yè)的運(yùn)營(yíng)崗位的一項(xiàng)必要的技能。以互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)行業(yè)為例,產(chǎn)品需求的階段就能通過數(shù)據(jù)分析來(lái)對(duì)用戶需求進(jìn)行去偽存真,而在產(chǎn)品發(fā)布運(yùn)營(yíng)的階段,可通過數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證產(chǎn)品可行性,并對(duì)之迭代。接下來(lái)小編將為大家介紹幾種互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)常見的數(shù)據(jù)分析方法。

產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)

  1.細(xì)分分析

  細(xì)分分析是分析的基礎(chǔ),單一維度下的指標(biāo)數(shù)據(jù)的信息價(jià)值很低。

  細(xì)分方法可以分為兩類,一類逐步分析,比如:來(lái)北京市的訪客可分為朝陽(yáng),海淀等區(qū);另一類是維度交叉,如:來(lái)自付費(fèi)SEM的新訪客。細(xì)分用于解決所有問題。比如漏斗轉(zhuǎn)化,實(shí)際上就是把轉(zhuǎn)化過程按照步驟進(jìn)行細(xì)分,流量渠道的分析和評(píng)估也需要大量用到細(xì)分的方法。

  2.對(duì)比分析

  對(duì)比分析主要是指將兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,從數(shù)量上展示和說明研究對(duì)象的規(guī)模大小,水平高低,速度快慢等相對(duì)數(shù)值,通過相同維度下的指標(biāo)對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn),找出業(yè)務(wù)在不同階段的問題。常見的對(duì)比方法包括:時(shí)間對(duì)比,空間對(duì)比,標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比。時(shí)間對(duì)比有三種:同比,環(huán)比,定基比。例如:本周和上周進(jìn)行對(duì)比就是環(huán)比;本月第一周和上月第一周對(duì)比就是同比;所有數(shù)據(jù)同今年的第一周對(duì)比則為定基比。通過三種方式,可以分析業(yè)務(wù)增長(zhǎng)水平,速度等信息。

  3.漏斗分析

  轉(zhuǎn)化漏斗分析是業(yè)務(wù)分析的基本模型,最常見的是把最終的轉(zhuǎn)化設(shè)置為某種目的的實(shí)現(xiàn),最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實(shí)現(xiàn),比如一次使用app的時(shí)間超過10分鐘。

  漏斗幫助我們解決兩方面的問題:在一個(gè)過程中是否發(fā)生泄漏,如果有泄漏,我們能在漏斗中看到,并且能夠通過進(jìn)一步的分析堵住這個(gè)泄漏點(diǎn)。在一個(gè)過程中是否出現(xiàn)了其他不應(yīng)該出現(xiàn)的過程,造成轉(zhuǎn)化主進(jìn)程受到損害。

  4.同期群分析

  大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)有多大?同期群(cohort)分析在數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域十分重要,互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)特別需要仔細(xì)洞察留存情況。通過對(duì)性質(zhì)完全一樣的可對(duì)比群體的留存情況的比較,來(lái)分析哪些因素影響用戶的留存。

  同期群分析深受歡迎的重要原因是十分簡(jiǎn)單,但卻十分直觀。同期群只用簡(jiǎn)單的一個(gè)圖表,直接描述了用戶在一段時(shí)間周期(甚至是整個(gè)LTV)的留存或流失變化情況。以前留存分析只要用戶有回訪即定義為留存,這會(huì)導(dǎo)致留存指標(biāo)虛高。

  5.聚類分析

  聚類分析具有簡(jiǎn)單,直觀的特征,網(wǎng)站分析中的聚類主要分為:用戶,頁(yè)面或內(nèi)容,來(lái)源。

  用戶聚類主要體現(xiàn)為用戶分群,用戶標(biāo)簽法;頁(yè)面聚類則主要是相似,相關(guān)頁(yè)面分組法;來(lái)源聚類主要包括渠道,關(guān)鍵詞等。例如:在頁(yè)面分析中,經(jīng)常存在帶?參數(shù)的頁(yè)面。比如:資訊詳情頁(yè)面,商品頁(yè)面等,都屬于同一類頁(yè)面。簡(jiǎn)單的分析容易造成跳出率,退出率等指標(biāo)不準(zhǔn)確的問題,通過聚類分析可以獲取同類頁(yè)面的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)用于分析場(chǎng)景。

  希望小編分享的以上五種互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)常見的數(shù)據(jù)分析方法,能給大家?guī)?lái)一定的幫助。
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