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    四川快乐12手机版:数据分析的方法及思路

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-07-11 | 作者:admin

    数据分析的方法及思路 - 数据分析的方法及思路

     

    1.内外因素分解法

    在数据分析的过程中,会有很多因素影响到我们的指标,那么如何找到这些因素呢?在此向大家推荐内外因素分解法。内外因素分解法是把问题拆成四部分,包括内部因素、外部因素、可控和不可控,然后再一步步解决每一个问题。

     

    数据分析的方法及思路1 - 数据分析的方法及思路

     

    举个例子:

    某社交招聘类网站,分为求职者端和企业端。其盈利模式一般是向企业端收费,其中一个收费方式是购买职位的广告位。业务人员发现,“发布职位”的数量在过去的6月中有缓慢下降的趋势。对于这类某一数据指标下降的问题,可以怎么分析呢?

     

    根据内外因素分解法,我们可以从四个角度依次去分析可能的影响因素。

     

    内部可控因素:产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化。

     

    外部可控因素:市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化。

     

    内部不可控因素:产品策略(移动端/PC端)、公司整体战略、公司客户群定位(比如只做医疗行业招聘)。

     

    外部不可控因素:互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化。

     

    有了内外因素分解法,我们就可以较为全面地分析数据指标,避免可能遗失的影响因素并且对症下药。

     

    2.DOSS思路

    DOSS思路是从一个具体问题拆分到整体影响,从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。首席增长官需要快速规模化有效的增长解决方案,DOSS是一个有效的途径。

     

    数据分析的方法及思路2 - 数据分析的方法及思路

     

    3.数据分析的方法

    我们以一个电子商务网站为例,用数据分析产品对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示,然后给大家分享这几种常见的数据分析方法。

     

    3.1数字和趋势

    看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中,我们可以通过直观的数字或趋势图表,迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等,从而直观的吸收数据信息,有助于决策的准确性和实时性。

     

    数据分析的方法及思路3 - 数据分析的方法及思路

     

    对于电子商务网站,流量是非常重要的指标。上图中,我们将网站的访问用户量(UV)和页面浏览量(PV)等指标汇汇聚到统一的数据看板(Dashboard),并且实时更新。这样的一个数据看板,核心数字和趋势一目了然,对于首席增长官来说一目了然。

     

    3.2维度分解

    当单一的数字或趋势过于宏观时,我们需要通过不同的维度对于数据进行分解,以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时,需要仔细思考其对于分析结果的影响。

     

    数据分析的方法及思路4 - 数据分析的方法及思路

     

    举个例子,当监测到网站流量异常时,可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度,发现问题所在。图中,当天网站的访问用户量显著高于上周,这是什么原因呢?当我们按照访问来源对流量进行维度拆分时,不难发现直接访问来源的访问量有非常大的提升,这样就进一步把问题聚焦了。

     

    3.3用户分群

    针对符合某种特定行为或背景信息的用户,进行归类处理,是我们常常讲到的用户分群(segmentation)的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息,创建该群体用户的画像。例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户,可以被归类为“北京”用户群体。而针对“北京”用户群体,我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间,这样我们就创建出该用户群体的画像。

     

    数据分析的方法及思路5 - 数据分析的方法及思路

     

    在数据分析中,我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化,效果会更加明显。上图中,我们通过用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来,然后推送相应的优惠券。这样精准的营销推广,可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。

     

    3.4转化漏斗

    绝大部分商业变现的流程,都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一,无论是注册转化漏斗,还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径,分析每一个转化节点的效率。

     

    其中,我们往往关注三个要点:

    第一,从开始到结尾,整体的转化效率是多少?

    第二,每一步的转化率是多少?

    第三,哪一步流失最多,原因在什么地方?流失的用户符合哪些特征?

     

    数据分析的方法及思路6 - 数据分析的方法及思路

     

    上图中注册流程分为3个步骤,总体转化率为45.5%;也就是说有1000个用户来到注册页面,其中455个成功完成了注册。但是我们不难发现第二步的转化率是56.8%,显著低于第一步89.3%和第三步转化率89.7%,可以推测第二步注册流程存在问题。显而易见第二步的提升空间是最大的,投入回报比肯定不低;如果要提高注册转化率,我们应该优先解决第二步。

     

    3.5行为轨迹

    关注行为轨迹,是为了真实了解用户行为。数据指标本身往往只是真实情况的抽象,例如,网站分析如果只看访问用户量(UV)和页面访问量(PV)这类指标,断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。

     

    通过大数据手段,还原用户的行为轨迹,有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题,根据用户使用习惯设计产品、投放内容。

     

    数据分析的方法及思路7 - 数据分析的方法及思路

     

    上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹,从官网到落地页,再到商品详情页,最后又回到官网首页。网站购买转化率低,以往的业务数据无法告诉你具体的原因;通过分析上面的用户行为轨迹,可以发现一些产品和运营的问题(比如是不是商品不匹配等等),从而为决策提供依据。

     

    3.6留存分析

    在人口红利逐渐消褪的时代,留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产品,每一项服务,都应该核心关注用户的留存,确保做实每一个客户。我们可以通过数据分析理解留存情况,也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联,找到提升留存的方法。

     

    数据分析的方法及思路8 - 数据分析的方法及思路

     

    在LinkedIn,增长团队通过数据发现,如果新用户进来后添加5个以上的联系人(上图红色线条),那么他/她在LinkedIn上留存要远远高于那些没有添加联系人(上图绿色和紫色的线条)的留存。这样,添加联系人称为LinkedIn留存新用户的最核心手段之一。

     

    除了需要关注整体用户的留存情况之外,市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度,或各类内容吸引来的注册用户回访率,产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等,这些都是常见的留存分析场景。

     

    3.7A/B测试

    A/B测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用A/B测试来测试不同产品或者功能设计的效果,市场和运营可以通过A/B测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。

     

    数据分析的方法及思路9 - 数据分析的方法及思路

     

    举个例子,我们设计了两种不同的产品交互形式,通过比较实验组(A组)和对照组(B组)的访问时长和页面浏览量两个衡量指标,来评估哪一种交互形式更佳。

     

    要进行A/B测试有两个必备因素:第一,有足够的时间进行测试;第二,数据量和数据密度较高。因为当产品流量不够大的时候,做A/B测试得到统计结果是很难的。而像这样大体量的公司,每天可以同时进行上千个A/B测试。所以A/B测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准,更快得到统计的结果。

     

    3.8.数学建模

    当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时,我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模,预测该商业结果的产生。

     

    作为一家SaaS企业,当我们需要预测判断客户的流失时,可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。利用统计学的方式进行一些组合和权重计算,从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。

     

    我们常常说,不能度量,就无法增长,数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然,仅仅掌握单纯的理论还远远不够,实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中,有分析相关项目里尝试使用,相信可以事半功倍,创造更多商业价值。

     

    文章部分来源于互联网,转载运用目的在于传递信息及网络分享,内容并不代表本公众号观点,仅供参考。

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