可以辨别用户需求真伪的数据分析方法

2020-12-31 13:36:18 阅读（168） 评论（0）

数据分析是各公司运营管理岗位的必备技能之一，尤其是以互联网、金融为代表的一些“大数据户”企业。以互联网行业为例，在产品需求阶段，用户的需求可以通过数据分析伪存真，在产品在线运营阶段，产品的可行性可以通过数据验证和迭代。这些过程通常采用不同的数据分析方法。1、多维事件分析多维事件分析：从多个角度分析变化/异常数据的原因（最基本的方法）。a从数据中可以看出，IOS端用户整体呈上升趋势，但Android用户数量的基础是IOS的几倍，因此Android客户数量的波动大大影响了整体用户数量。因此，未来的计划是稳定Android客户，保持上升，加快IOS端用户数量的增加。2、漏斗分析法用于分析用户数量从潜在用户到最终用户的变化趋势，从而找到最佳的优化空间。从以上漏斗转换率图可以看出，从访问到增加足够的转换损失，从订单到付款，我们可以考虑如何改进和优化这个过程。还要考虑是否有可能在简化这个过程的同时实现用户的目标。3、保留分析法保留是产品增长的核心，只有用户保留产品才能获得增长。从产品设计的角度，找到出发过程的关键行为，帮助用户找到产品保留的关键节点。例如，用户使用过产品的新功能保留率很高，所以我们把新按钮放在一个非常突出的地方来刺激用户的使用，保留率很高。4、群体分析法对用户的精细分析至关重要。不同的区域、不同的来源和不同的平台用户对产品的使用和感知有很大的不同。因此，产品经理可以对不同属性的用户进行分组，从而观察群组用户的行为差异，进而优化产品。以上是分析一些指标和问题时常用的方法，在做数据分析报告和分析思考时经常使用。FineBI直接分析了每天必看的关键指标，dashboard可以观察到几个主题的全局。最后，介绍一些常用的数据分析模型，如获取、激活、保留、收入、推荐等：（指产品推广，用户来自哪里）需要注意的数据是：曝光、开放率、点击率、下载量、用户获取成本。激活:(指用户使用的产品)需要注意的数据有:新用户注册、日活跃、订阅、浏览。保留:(指用户使用产品的时限)需要注意的数据是:第二天保留（DAU)，7日留存率（WAU),距离上次使用时间。收入：(指产品获得的利润)需要注意的数据是：付款率、客户单价、付款频率、用户价值。推荐：（指用户推荐他人使用我们的产品）需要注意的数据是：转发数、邀请数、评论数。

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