产品经理如何做好网站数据分析?

产品历经了研发测试,终于可以如期的上线了,但请不要松懈,后续的活动才是重点。并且随着网站一起上线的还有我们的数据分析系统,作为产品运营及后续改进的支撑点,数据分析系统是我们的眼睛和耳朵,是我们感知产品的触角。所以下面着重说一下怎么做数据分析,需要做些什么。

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做运营必须掌握的四个数据分析思维

对于运营数据分析,我相信很多小伙伴会存在以下问题:

面对异常数据经常出现“好像做了什么?好像发生了什么?所以可能造成了影响”的主观臆测?

面对数据报表,不知道该怎么分析?不知道该分析什么?

数据分析作为运营最基础的一项技能,你是否真正的将其价值发挥出来,合格的运营一定是数据驱动运营,而非运营驱动数据!

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为什么互联网企业纷纷开始实施A/B测试?

目前互联网行业Web网站和App的数量还在快速增加,而网民人口红利却在消退。获得流量的渠道虽然很多,但大家都在抱怨流量太贵。昂贵的流量到底有多少转化成真正的客户?又怎样才能留住老客户?怎样能让业务持续快速的增长起来?

互联网从过去的”圈地建房”时代转成“精装修”时代,用户对体验的要求越来越高,那些能够引领用户体验,站在“体验”时尚最前沿的Web和App才有可能脱颖而出。怎样才能站在“体验”时尚的最前沿?A/B测试技术无疑就是一个最佳选择。A/B测试是指将页面或流程设计出两个版本(A和B)或多个版本(A/B/n),同时随机的让一定比例抽样客户访问,然后比较这各个版本的实际效果,从中选出效果最好的版本正式发布给全部客户。

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多个版本的APP哪个更好?“A/B测试”给你答案

我们前期所介绍的“同期群”分析法是对于时间窗口上不同时间段的特定指标比较,而今天所介绍的“A/B测试”是同一个时间窗口上的不同用户群针对不同版本的反应做比较。

所谓A/B测试,是用来比较两个(或多个)版本的网页或者APP哪个“表现”更好的一种实验。A/B测试本质上是一个实验。在这个实验中,一个页面的两个或多个不同的方案显示给特定用户群(此用户分群有可能为随机,也有可能有特定特征),然后根据统计数据来分析,哪个方案在指定的“表现”上更好。我们经常会面临多个设计方案或营销策略的选择,A/B测试是解决这类问题很好的方法。

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深入不浅出 | 客户细分那些事。


客户细分是20世纪50年代中期由美国学者温德尔史密斯提出的,其理论依据在于顾客需求的异质性和企业需要在有限资源的基础上进行有效地市场竞争.是指企业在明确的战略业务模式和特定的市场中,根据客户的属性,行为,需求,偏好以及价值等因素对客户进行分类,并提供有针对性的产品,服务和销售模式.按照客户的外在属性分层,通常这种分层最简单直观,数据也很容易得到.

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实现数据驱动型企业,只需五步!


企业需要建立可信且统一的基础设施,来高效地存储数据、快速传输数据,并以极快的速度分析数据,以便企业能够随时随地从广泛分布的数据中获取所需的商业洞察。

这对许多 IT 部门来说,似乎有些要求过高,但通过业务部门与 IT 部门之间的协作,实现数据驱动型企业可以从下面5步入手,一切就并不难实现了。

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运营入门,从0到1搭建数据分析知识体系

           
数据分析在运营工作中无处不在,无论是活动复盘、专题报告、项目优化,还是求职面试,数据分析都有一席之地。对于数据分析,我发现很多运营都有这样一些困惑:

  • 不知道从哪里获取数据;
  • 不知道用什么样的工具;
  • 不清楚分析的方法论和框架;
  • 大部分的数据分析流于形式;
  • ……

其实,数据分析并没有大家想象的那么难!接触了很多数据从业者,总结了这篇文章,希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。

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