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数据分析:维度如何分析,大致思路又是如何?

2020-12-10 11:43:09 阅读(191 评论(0)

数据分析是产品运营的战略环节;从宏观到微观分析,通过表面数据挖掘产品问题是每个运营商的必修课。首先,让我们来看看常见的分析方法:5W2H分析:What(用户想要什么?)Why(为什么?)Where(从哪里得到?)When(我们什么时候做的?)Who(对谁做?)Howmuch(给多少?)How(怎么做?)PS:(what)用户需要最好的装备!(why)因为他们必须增强战斗力(where)从BOSS获得装备;(when)国庆做这个活动!(who)对所有玩家!(howmuch)BOSS爆炸率设定为XX(how)活动以怪物攻城的形式进行。以上是需求转换的一种形式。就产品而言,应以数据为支撑,不能因某一元素而整体移动;从整体情况出发,根据整体数据趋势进行详细分析,包括对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。若某款游戏下载量高,注册量低;由于服务器登录问题或注册流程繁琐,近期网络是否出现故障.....如果游戏数据一直很好,数据会在一段时间内突然下降;是因为市场宣传减弱,是因为用户生命周期的上限,还是因为其他竞争产品的影响。..真正的数据分析不在于数据本身,而在于分析能力的概述;数据是参考,是基准,只有分析才是行为和变化;所以如何分析,结合以上两个例子,我们可以清楚地看到三维分析。三维分析,即维度分析;产品数据挖掘不仅应局限于产品;娱乐产品必须综合产品、市场、用户分析不同的切入点;数据分析是基于业务目的,业务不能与用户和市场分离;直率地说,是有目的的数据收集、整理、添加和分析,他的存在价值是通过数据提取有价值的信息来优化产品,从而吸引更多的人,赚更多的钱。那么如何分析,大致思路是什么呢?那么如何分析,大致思路是什么呢?[为什么要分析?]首先,你要知道为什么要分析。同比支付和环比波动较大?谁是分析目标?]谁是数据波动的目标?支付总额波动,支付用户数据如何?[你想达到什么效果?]通过分析付费用户,发现问题,解决问题,提高收入?[需要什么?]分析需要什么?付费总额,付费人数?付费次数?各级支付人数的比例?[如何收集?]直接数据库转移?或者交给程序猿导出?[如何整理?]数据出来后,如何整理付费等级和次数报表?[如何分析?]如何对数据进行综合分析和相关分析?用户资源饱和吗?市场上其他明星产品的充值活动更有吸引力?产品支付系统是否有问题,是否失去新鲜感?[怎样展示?]找出问题,老付费用户流失很多,低端付费转化率低;多少钱?低转化的概念是什么?如何用图表表现?[如何输出?]找出问题,如何输出;如何将这份知识报表转化为产品商业价值体系;如何说服程序?如何说服策划?如何具体执行?如何将知识转化为生产力?以上是比较系统的分析思路,细化;对于数据分析,我们需要根据不同的人群建立不同的用户模型;如损失模型、损失特征、充电模型等。接下来,我们将综合AARR模型分解一些常见数据:Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)上图为AARR模型中的基本数据,我们将对以往数据进行总结:每日新增用户数:DNU;每日注册并登录游戏用户数,新用户份额和质量的主要衡量渠道。一次会话用户:DOSU;新用户中只有一次会话的用户,主要衡量渠道推广质量、产品初始转化、用户导入障碍检查。会话用户:DOSU;新用户中只有一次会话的用户主要衡量渠道推广质量、产品初始转化、用户导入障碍检查。日常活跃用户:DAU;每天登录游戏的用户数量主要衡量核心用户的规模。用户的整体趋势随着产品周期的变化而变化。细分可以总结新用户的转型、老用户的活动和损失。周/月活跃用户:WAU、MAU;截至统计日,游戏用户数量每周/月登录,主要衡量周期用户规模、产品粘性和产品生命周期性数据趋势。用户活动:DAU/MAU;主要衡量用户粘度,通过公式计算用户游戏参与度、人气发展趋势和用户活跃天数。保留:第二天、第三天、第七天、第二周和第一个月保留;在不同时期表达用户对游戏的适应性,评估渠道用户的质量;衡量用户对游戏的粘性。付费率:PUR,在统计时间内,付费用户占活跃用户的比例;主要衡量产品支付指导是否合理,支付点是否有吸引力;支付活动是否引导用户支付倾向,支付转换是否达到预期。活跃付费用户数:APA;在统计时间内,成功支付用户的数量主要衡量产品支付用户的规模、支付用户的构成以及支付系统的稳定性。每个活跃用户的平均收入:ARPU;在统计时间内,活跃用户对游戏的人均收入主要衡量不同渠道的用户质量、游戏收入以及活跃用户与人均贡献之间的关系。平均每付费用户收入:ARPPU;在统计时间内,付费用户对游戏的平均收入主要衡量游戏付费用户的付费水平、整体付费趋势以及不同付费用户的特点。平均生命周期:TV;统计周期内,用户平均游戏会话时间主要衡量产品粘性和用户活动。生命周期价值:LTV;用户在生命周期内为游戏贡献价值;主要衡量用户群和渠道的利润贡献,以及用户在游戏中的价值表现。用户获取成本:CAC;用户获取成本主要衡量获取有效用户的成本,便于渠道选择和市场投放。投入产出比:ROI;对比投入产出关系,主要衡量产品推广利润/亏损状态,筛选推广渠道,分析各渠道流量实现能力,实时分析,衡量渠道支付流量获取的边际效应,把握投入,结合其他数据(新增、损失、保留、支付等)调整游戏。),进行流量转换和梳理。最后是一种更常见的数据分析方法:杜邦分析方法是对数据的一些总结,对于数据分析,我们需要理性对待;因为相关数据定义不同,算法不同;在数据分析中,我们需要看到分析误解,综合其他数据分析,根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案,不能盲目分析、粗略分析。最后,值得注意的是,精细的操作数据分析工作,思维不能混乱,思维混乱,整体混乱;此时,数据分析不能提供正确的考虑价值,如果数据分析混乱,冷静下来,理顺思维,在行动前有一般的数据概念;只有这样,我们才能培养他们严格的逻辑分析能力。

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