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一、 数据分析方法论
(一) 明确数据分析的目的
做数据分析, 必须要有一个明确的目的, 知道自己为什么要做数据分析, 想要达到什么
效果。 比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代
的方向等。
明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。
(二) 收集数据的方法
说到收集数据,首先要做好数据埋点。
所谓“埋点”,就是在正常的功能逻辑中添加统计代码,将自己需要的数据统计出来。
目前主流的数据埋点方式有两种:
第一种:自己开发。开发时加入统计代码,并搭建自己的数据查询系统。
第二种:利用第三方统计工具。
常见的第三方统计工具有:
网站分析工具: Alexa 、中国网站排名、网络媒体排名( iwebchoice )、Google
Analytics 、百度统计
移动应用分析工具: Flurry 、Google Analytics 、友盟、 TalkingData 、Crashlytics
不同产品,不同目的, 需要的支持数据不同,确定好数据指标后,选择适合自己公司的
方式来收集相应数据。
(三) 产 品的基本数据指标
新增:新用户增加的数量和速度。如:日新增、月新增等。
活跃:有多少人正在使用产品。如日活跃( DAU )、月活跃( MAU )等。用户的
活跃数越多,越有可能为产品带来价值。
留存率:用户会在多长时间内使用产品。如:次日留存率、周留存率等。
传播:平均每位老用户会带来几位新用户。
流失率:一段时间内流失的用户,占这段时间内活跃用户数的比例。
( 四) 常 见的数据分析法和模型
这里主要科普下漏斗分析法和 AARRR 分析模型。
漏斗分析法
用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势, 从而寻找到最佳的优
化空间,这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。
比如,这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。
从用户进入网站到浏览商品页面, 转化率是 40% ;浏览商品到加入购物车转化率是 20%
等,那要找出哪个环节的转化率最低,我们需要有对比数据。
比如第一个,进入网站到浏览商品, 如果同行业水平的转化率是 45% ,而我们只有 40% ,
那说明这个过程, 没有达到行业平均水平, 我们就需要分析具体原因在哪里, 再有针对性的
去优化和改善。
当然,上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型,数据有可能是经过汇总后得出的。
而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。 此时需要分析用户为什么要经过
那么复杂的路径来达到最终目的,思考这中间有没有可以优化的空间。
AARRR 模型
这个是所有的产品经理都必须要掌握的一个数据分析模型。
AARRR (Acquisition 、Activation 、Retention 、Revenue 、Refer )是硅谷的一个风
险投资人戴维 ·麦克鲁尔在 2008 年时创建的, 分别是指获取、 激活、 留存、 收入和推荐。
举个例子,用 AARRR 模型来衡量一个渠道的好坏。
如果单从数据表面来看, A 渠道会更划算,但实际这种结论是有问题的,用 AARRR 模
型具体分析如下:
渠道 A 的单个留存用户成本是 60 元,单个付费用户成本是 300 元;而渠道 B 的单个
留存用户成本是 20 元,单个付费用户成本是 33 元,这样对比下来,明显 B 渠道的优势远
远大于 A 渠道。
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