如题所述
在产品运营优化方面,数据分析是其核心,一般常用如下数据分析方法:
1 细分分析
细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。细分方法可以分为两类,一类逐步分析,比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区;另一类是维度交叉,如:来自付费SEM的新访客。
2 对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值,通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。
常见的对比方法包括:时间对比,空间对比,标准对比。
3 漏斗分析
转化漏斗分析是业务分析的基本模型,最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟。
漏斗帮助我们解决两方面的问题:在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。
4用户分析
用户分析是互联网运营的核心,常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像,用户细查等。用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰,更有力的支撑运营决策。
5 表单分析
填写表单是每个平台与用户交互的必备环节,优秀的表单设计,对转化率的提升起到重要作用。
用户从进入表单页面之时起,就产生了微漏斗,从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数,这个过程之中,有多少人开始填写表单,填写表单时,遇到了什么困难导致无法完成表单,都影响最终的转化效果。
以上是常见的数据分析方法,更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。