电商数据分析


近年来,电子商务发展的如火如荼的,电商行业有数以万计的数据,如何发现这些数据背后的故事呢,可能就需要你有几把刷子,数据分析能力,商业敏感性。
电子商务发展的速度越来越快,这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言,想要自己永远跟着趋势走,学会数据驱动是必然的。

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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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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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关于用户画像那些事,看这一文章就够了


用户画像(persona)的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出:“Personas are a concrete representation of target users.” 是指真实用户的虚拟代表,是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。随着互联网的发展,现在我们说的用户画像又包含了新的内涵——通常用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作,主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘,给用户贴“标签”,而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识。

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一文读懂因果推测、倾向模型(结合实例)


只有数据足够优质,得到的模型才会比较好。但是我们又很难去把所有的隐藏变量考虑在内,结果就是可能你绞尽脑汁设计出来的模型在实际中并不比随机模型好多少。因此,可以考虑是不是还有其他的方法,无论是易于理解的因果分析技术,还是简单的去对用户进行调研,甚至说目前比较难实现的随机试验等等,这些最后都会对你的研究有帮助。

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如何用热图分析提升页面转化和用户体验?

热图分析
“一图胜千言”,在网站分析和APP分析中也完全如此。我们喜欢热图的原因,是这张图非常明确地告诉我们用户对一个页面上的什么部分感兴趣,而且非常直观。曾经有客户说:我什么都不需要,你就给我热图就好了。我想,他一定是因为热图易读好懂,且满含信息,所以才对它青睐有加。

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