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你应该懂的数据分析入门知识(下)

你应该懂的数据分析入门知识(下)

本文接上篇《你应该懂的数据分析入门知识(上)》

4. 常见的数据分析法和模型

在上篇提到的漏斗分析法和AARRR模型外,这里再补充一个:交叉分析法。

交叉分析法:通常是把纵向对比和横向对比综合起来,对数据进行多角度的结合分析。

举个例子:

a. 交叉分析角度:客户端+时间

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从这个数据中,可以看出iOS端每个月的用户数在增加,而Android端在降低,总体数据没有增长的主要原因在于Android端数据下降所导致的。

那接下来要分析下为什么Android端二季度新增用户数据在下降呢?一般这个时候,会加入渠道维度。

b. 交叉分析角度:客户端+时间+渠道

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从这个数据中可以看出,Android端A预装渠道占比比较高,而且呈现下降趋势,其他渠道的变化并不明显。

因此可以得出结论:Android端在二季度新增用户降低主要是由于A预装渠道降低所导致的。

所以说,交叉分析的主要作用,是从多个角度细分数据,从中发现数据变化的具体原因。

5. 如何验证产品新功能的效果

验证产品新功能的效果需要同时从这几方面入手:

a. 新功能是否受欢迎?

衡量指标:活跃比例。即:使用新功能的活跃用户数/同期活跃用户数。

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使用人数的多少还会受该功能外的很多因素影响,千万不可只凭这一指标判断功能好坏,一定要结合下面的其他方面综合评估。

b. 用户是否会重复使用?

衡量指标:重复使用比例。即:第N天回访的继续使用新功能的用户数/第一天使用新功能的用户数。

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c. 对流程转化率的优化效果如何?

衡量指标:转化率和完成率。转化率即:走到下一步的用户数/上一步的用户数。完成率即:完成该功能的用户数/走第一步的用户数。

这个过程中,转化率和完成率可以使用(上)篇中提到的漏斗分析法进行分析。

d. 对留存的影响?

衡量指标:留存率。用户在初始时间后第N天的回访比例,即:N日留存率。常用指标有:次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。

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e. 用户怎样使用新功能?

真实用户行为轨迹往往比我们设想的使用路径要复杂的多,如果使用的数据监测平台可以看到相关数据,能引起我们的反思,为什么他们会这么走,有没有更简便的流程,以帮助我们作出优化决策。

6. 如何发现产品改进的关键点

产品改进的关键点,是藏在用户的行为中。

想要找到这些关键点,除了通过用户调研、访谈等切实的洞察用户外,在产品中设置相关数据埋点记录用户的行为,观察其行为轨迹,不能完全替代洞察用户的行为,不过也可以有助于决策产品改进点。

操作步骤:

你应该懂的数据分析入门知识(下)

这一部分的实际案例,小伙伴们可以下载该电子书,查阅第四章的内容。

下载地址:http://pan.baidu.com/s/1skJR4LZ

7. 写在最后

数据分析这个领域,需要学习的内容,不仅仅只有我写的这些,如果对数据分析很感兴趣的小伙伴,也可以看看这两个网站:

网站分析在中国

http://www.chinawebanalytics.cn

蓝鲸的网站分析笔记

http://bluewhale.cc

数据分析网

https://www.afenxi.com

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