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这几个方法能解决80%的数据分析需求

数据剖析

是各公司运营管理岗位必备的技艺
之一,在互联网、金融为代表的一些“数据大户”企业尤为出众。

以互联网行业为例,在产品需求阶段能够

经过
数据剖析

对用户的需求去伪存真,在产品上线运营阶段,又能够

经过
数据考证
产品的可行性并且中止

迭代。而这些过程常常
会运用到不同的数据剖析

办法

1、多维度事情
剖析

多维度事情
剖析

:对变化/异常的数据从多角度剖析

缘由
(最基本

办法

)。

这几个办法能处置80%的数据剖析需求

从数据中能够

看出: IOS端用户整体呈上涨趋向
,但是安卓用户量的基数是IOS的几倍,所以安卓客户的数据量
动摇
很大幅度左右着整体用户数据量
,所以之后的计划

是稳定安卓客户并坚持
上涨,同时加快进步
IOS端的用户数据量

2、漏斗剖析

用来剖析

从潜在用户到最终用户这个过程用户数据量
的变化趋向
,从而找到最佳的优化空间。

这几个办法能处置80%的数据剖析需求

上面这张漏斗转化率的图,能够

看到从访问到加够,下单到付款这两个环节的转化损失较大,能够

去思索
怎样
改善和优化这方面的流程。也要去思索
有没有能够

抵达

用户目的的同时简化这样的流程的可能。

3、留存剖析

留存是产品增长的中心
,只需

用户留下来产品才有可能得到增长。从产品设计角度动身
,找到动身
流程的关键行为,辅佐

用户找到产品的留存的关键节点。比如

用户在运用
过产品的新建功用
留存度十分

高,所以我们把新建这个按钮放在很显眼的中央
刺激用户运用
,结果留存度十分

高。

4、群组剖析

对用户的精密

的剖析

必不可少,不同的区域,不同的来源,不同的平台用户对产品的运用
和感知是有很大的不同。所以产品经理能够

对不同属性的用户中止

分群,从而察看

到群组用户的行为差别

,进而优化产品。

以上都是剖析

一些指标和问题经常
用的办法

,这类办法

,常常在做数据剖析

报告和剖析

思索

时运用
。关于
每天必看的关键指标都用FineBI直接剖析

得出,几个主题的dashboard就能观测到全局的状况

这几个办法能处置80%的数据剖析需求

最终
,引见
一些常用的数据剖析

模型,如获取,激活,留存,收入,举荐

等等

获取:(指产品推行
,用户是从哪里来的)需求
关注的数据是:曝光度,翻开
率,点击率,下载量,用户获取本钱

激活:(指用户运用
产品)需求
关注的数据是:新用户注册量,日生动

,订阅数,阅读
数。

留存:(指用户运用
产品的时限)需求
关注数据是:次日留存(DAU),7日留存率(WAU),距离

上次运用
时长。

收入:(指产品取得

的利润)需求
关注的数据是:付款率,客单价,付费频率,用户价值。

举荐

(指用户举荐

其他人

运用
我们产品)需求
关注数据是:转发数,约请
数,评论数。

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