无埋点实现监测的真相——革新还是噱头?

我们知道,我们能够监测网站用户行为,或者app用户行为,是需要在网站的每一页或者app中加上一些程序代码的(这里就不考虑日志分析这种方法了)。这样的程序代码,在网站上叫监测代码,在app中叫SDK(Software Development Kit)。无论你是要监测网站,还是要监测app,你都必须加上这类代码,不加代码就收集不到数据。所以,埋点不埋点跟你在网站上或者app上加代码是无关的,无论是埋点方法,还是不埋点方法,你想要对一个网站或者app进行用户数据的收集,你都必须要加监测代码,毫无例外。

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数据可视化的7个好处

数据可视化
数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据。这帮助用户能够更快地识别模式。交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次。这种展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。以下是数据可视化影响企业做决策和战略调整的七种方式,希望对您在网站分析和APP分析中有所帮助。

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用户行为录屏回放功能,让用户在你眼前操作


用户行为录屏回放是定性分析工具,记录用户整个会话的每一个点击、滑动、输入等行为,并以录像的方式可视化回放这些操作,从而全面掌握用户行为。在不涉及隐私的前提下,有选择的将用户在平台上的操作轨迹录下来,产品经理可以随时调用回放,方便对用户行为进行深度理解,进一步对用户行为进行定性分析。

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产品、运营要多懂数据分析?

用人需求方普遍认为,数据分析能力对于运营人是非常重要的(当然,更加重要的运营核心竞争力是产品思维和营销策划能力)。然而有趣的是,很多的运营人员过分地专注于自己的营销能力上(如文案能力、活动策划能力)却忽略了数据分析能力的提升,我所带的团队也有这个弊病,故写下这篇文章,供大家参考。

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数据分析的作用是什么,怎么来做数据分析?


数据分析可以看成是一个项目,在做这个项目之前需要先搞清楚几个关键问题:为什么要立项做数据分析?项目周期有多久?分析哪些地区?分析谁?谁分析?分析哪些内容?如何分析?需要多少经费支持?等等。只有这些问题想清楚了,形成方案,数据分析工作才能有据可依,顺利开展。研究方案可用来指导我们的数据采集和分析工作。

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每个运营都应该补的数据可视化课,教你打造升职加薪的报表


数据分析师应该会设计图表和报表。这里并不是要求大家像设计师一样运用Photoshop等软件绘制,而是知道数据元素如何用图表更好的表达,将数据蕴含的信息展现出来。理解数据是分析师的工作,展示数据也是分析师的工作。对于非数据分析师的岗位,诸如运营、产品和市场,每天也会接触大量的报表,日报周报项目报,用好图表,让枯燥的数据变成丰富的视觉,也是一种帮助。

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3个步骤+3个模型,极简数据分析法


技术流的老司机,左手SQL右手BI,溜的飞起。其实SQL、Python是数据挖掘;PPT、BI是数据展示。学会了当然很棒,不会也没关系。数据分析不是技术流,是一种思维习惯。能帮你梳理业务,找到方向,达成目的数据分析,才是真·数据分析。而建立这种思维习惯,你只需要记住3个步骤,掌握3个模型。这就是 极简数据分析法。

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运营技能 | 广告投放的数据思路

广告投放的数据思路
在网站分析和APP分析中,产品运营有三大核心指标:拉新、活跃、留存。相信每一个小伙伴都不陌生。不同的产品阶段可能运营策略重心会有所不同,但肯定对于各种拉新活动并不陌生,例如H5活动、广告投放、软文扩散、渠道换量等。每一轮的投放活动都需要衡量投入产出比ROI,每一次活动结束都需要进行复盘讨论,每一轮迭代投放都可能在验证一些猜想。我们的目标是:用合理的投入成本,通过各类途径优化,最大化效果产出。

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对不起,你们看重的那些都是虚荣指标


在这个数据为王的时代,人人都看重数据分析指标,但指标也份好坏。在网站分析和APP分析中,用户数、下载量、DAU、PV、点进率……如果你只对那些虚荣的指标感兴趣,则迷恋于镜中的自我就会错过周围正在变化的世界。这就像那则著名的猴爪寓言一样,有时候,当你把焦点放在虚荣指标时,你就会得到噩运。真正应该追求的应该是能指引产品方向、并帮助公司做出更好的决策的明确指标,这样的指标才能带给公司独特优势。跟数据打了30年交道的数字可视化分析公司Looker创始人Lloyd Tabb在接受FirstRound专访中介绍了他的经验。值得各位认真研读参考。

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