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互联网数据分析的思路、方法、数据来源和分析指标

随着产品的发展、业务逻辑的愈加复杂,数据的分析也就愈加重要。对数据的分析可有效避免逻辑的混乱,防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。

1、数据分析的总体思路

数据分析的主要思路有两个:

一个基于用户的使用路径,包括用户的操作(点击。返回、退出)、流失(如:注册流程增加一个跳转,用户的流失率)、停留时间(例如用户在淘宝某个商品的浏览时间);

另外一个是基于产品的节点,包括用户转化率和占比,例如:通过某一个推广页面,新注册的用户与浏览用户的比例,付费用户与非付费用户的比例。一般来说,产品经理的KPI会直接与这几个指标挂钩。

2、数据分析的方法类型

分析方法有定性分析和定量分析两种。定性分析是对事物性质的归纳,用来说明某个用户行为、功能点的定义和说明,对事物作出一个假设。定量分析是对事物数量的统计,是对假设的验证。定量分析和定量分析往往是结合在一起使用的。

简单地举个例子。用户对产品的喜爱程度可以分为喜欢、一般、不喜欢三种状态。我们可以通过用户访谈,询问用户的使用感受,根据其回答将其划分为喜欢、一般、不喜欢这三类用户,这就是定性分析。

如果,我们认定有超过50%用户喜欢该产品可认为产品的用户体验做得比较好,随后我们通过大量的问卷调查发现有60%的用户喜欢这个产品,30%持中立态度,10%不喜欢该产品,由此可以认为产品的用户体验做得不错,这就是定量分析。

3、数据的来源

数据分析的基础是数据,不仅仅包括自己产品的数据,也包括竞争对手和行业数据。

对于自己产品,一般可以从服务器日志和数据库中获取用户注册登录、产品使用情况等数据,也可以通过用户调研和用户反馈(论坛、交流群、投诉)获得。

竞争对手的数据,我们可以通过第三方网站或系统获知,如百度指数、应用商场下载数量等等,也可以查找竞争对手的公司财务来获取一些有价值的信息。

另外,我们还可以通过行业的媒体了解行业趋势,如阅读行业分析报告、热点大数据、行业融资情况等。

4、数据分析的指标

数据分析的指标有转化率、任务完成率、当前使用用户数、流失用户数、回访用户数、活跃用户数、新用户比例、用户流失率等。其中,转化率、活跃用户数、新用户比例、用户流失率是相对重要的分析指标,下面简单介绍下这几个指标。

转化率可以分为上一步转化率和总体转化率。上一步转化率指前一个页面或操作进入下一个页面的用户比例,如:加入购物车与提交订单的比例。整体转化率前某一个页面或操作与最初(浏览)用户的比例,如:提交订单数与浏览数的比例。

活跃用户数指经常使用产品的用户数,每个公司对“经常“的定义会有所不同。活跃用户越多,产品价值越高。活跃用户数用来向量运营的现状,而流失用户数则用来分析产品是否有能力留住新用户、是否有被淘汰的风险。

新用户比例是反映产品发展善重要指标。新用户是产品发展的动力,老用户是产品生存的根基。我们要做的是:保持老用户数量的稳定增长前提下,提升新用户所占比例。

用户流失率反映产品保留用户的能力。

在产品的成长阶段,新用户比例会大于用户流失率;在衰退阶段,新用户比例则会低于用户流失率;在稳定阶段,则新用户比例与用户流失率持平。

对于这样几个重要的指标要建立监测。对于大数据量,需要建立大数据平台,通过FineBI这类数据可视化工具,展示实时的数据,以便及时分析,制定计划走向。

互联网数据分析的思路、方法、数据来源和分析指标
互联网数据分析的思路、方法、数据来源和分析指标
互联网数据分析的思路、方法、数据来源和分析指标

今天的内容比较理论化,系统简单地介绍了一下数据分析的基础定义,以便有个基本的概念。

来源:头条号/数据分析不是个事儿

链接:http://www.toutiao.com/i6347247541834220033/

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