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数据分析思维分析方法和业务知识——分析方法(三)
2022-07-06 00:18:00 【Begin to change】
分析方法
群组分析方法
是什么?
- 按某个特征,将数据分为不同的组,然后比较各组的数据
有什么用?
分析用户留存率随时间发生了哪些变化
- 为什么留存?
- 为什么流失?
如何用?
先使用群组分析方法,找到留存率低或者高的组,然后使用假设检验、相关分析等方法,研究为什么这些组留存率低或者留存率高,找到原因之后就可以对应的优化产品
实例一
视频平台用户流失分析
按新用户注册的月份分组
- 绘制成横轴是时间,纵轴是留存率,然后比较各个组的折线
实例二
推特用户留存分析
核心用户
- 每个月至少访问7天的人
一般用户
- 使用产品不那么频繁的人
冷漠用户
- 使用一次产品后就不再用的人
实例三
- 金融行业预期情况
注意事项
- 除了按照时间分组,还可以根据具体的业务场景来确定
RFM分析方法
是什么?
最近一次消费时间间隔(Recency)
- 距离上次消费离得越近,R值越小,用户价值越高
消费频率(Frequency)
- 购买频率越高,F值越大,用户价值越高
消费金额(Monetary)
- 消费金额越高,M值越大,用户价值越高
用户分类规则
- 1、重要价值用户(高,高,高)
- 2、重要发展用户(高,低,高)
- 3、重要保持用户(低,高,高)
- 4、重要挽留用户(低,低,高)
- 5、一般价值用户(高,高,低)
- 6、一般发展用户(高,低,低)
- 7、一般保持用户(低,高,低)
- 8、一般挽留用户(低,低,低)
有什么用?
- 对价值不同的用户使用不同的运营策略,将资源发挥到最大的效果
如何用?
- 第一步:计算R,F,M的值
- 第二步:给R,F,M值按价值打分
- 第三步:计算价值平均值
- 第四步:用户分类
注意事项
- R,F,M指标在不同业务下定义不同,要根据具体业务灵活应用
- R,F,M按价值如何确定打分的规则
- R,F,M这三个指标可以灵活和其他分析方法结合使用
AARRR分析方法
是什么?
获取用户(Acquisition)
- 用户如何找到我们
激活用户(Activation)
- 用户的首次体验如何
提高留存(Retention)
- 用户会回来吗
增加收入(Revenue)
- 如何赚到更多钱
推荐(Referral)
- 用户会告诉其他人吗
有什么用?
- 涉及用户使用产品的整个流程,可以帮助分析用户行为,为产品运营指定决策,从而实现用户增长
如何用?
获取用户
渠道曝光量
- 有多少人看到产品推广的信息
渠道转化率
- 有多少人因为看到广告转换成为用户
日新增用户数
- 每天新增用户是多少
日应用下载量
- 每天有多少用户下载了产品
获客成本
获取一个客户所花费的成本
降低成本的方法
语言
- 怎么说去打动用户的心
渠道
搜索引擎
- 通过搜索引擎来提高产品在搜索结果页面的排名
应用市场
付费渠道
- 展示广告位(CPM)
- 搜索广告(CPC)
- 信息流广告(CPA)
口碑渠道
- 用户主动把产品推荐给周围的人
激活用户
啊哈时刻
- 用户情不自禁地喜欢上产品亮点、发出赞叹的时刻,例如网易云音乐评论
要想激活用户,需要绘制一幅通往啊哈时刻的路径图,分析流程中每个节点的用户转化率,看用户在那个阶段流失,以此来优化产品,提高用户体验
留存
- 留存的核心目标是让用户养成使用习惯,这一环节需要关注留存率指标
- 支付宝蚂蚁森林
- 共享单车
增加收入
服务收入
- 产品中的付费服务
广告收入
- 投放在产品中的广告
夹点
- 损失潜在收益的地方
推荐
传染物本身
- 对自己的产品足够了解
传染物发挥作用所需的环境
- 用户所在的环境
人们传播传染物的行为
- 为什么会去分享产品
注意事项
- 灵活使用
漏斗分析方法
是什么?
衡量业务流程每一步的转化率
环节转化率
- 环节转化率=本环节用户数/上一环节用户数
- 衡量相邻业务环节的转化情况
整体转化率
- 整体转化率=某环节用户数/第一环节用户数
- 为了衡量从第一环到该环节为止总体的转化情况
有什么用?
定位问题节点,即找到出问题的业务环节在哪
- 用户转化率
- 用户流失率
如何用?
注意事项
- 不同业务流程不一样,漏斗分析图也不一样
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