举例说明：常见的数据分析法和模型

除了上面提到的漏斗分析法和AARR模型外，还有一种常见的数据分析法和模型：交叉分析法。举个例子：a.交叉分析角度：客户端 从这个数据中，我们可以看到iOS端的用户数量每月都在增加，而Android端的用户数量正在减少。整体数据没有增长的主要原因是Android端数据的下降。那么为什么Android端第二季度新增用户数据下降呢？通常在这个时候，会增加渠道维度。b.交叉分析角度：客户端： 时间 从这些数据中可以看出，Android端A预装渠道所占比例较高，且呈下降趋势，其它渠道变化不明显。因此，可以得出结论：Android端第二季度新用户的减少主要是由于A预装渠道的减少。因此，交叉分析的主要作用是从多个角度细分数据，找出数据变化的具体原因。5.如何验证产品新功能的效果需要从以下几个方面入手:a.新功能受欢迎吗？衡量指标：活动比例。即使用新功能的活跃用户数/同期活跃用户数。使用者的数量也会受到该功能以外的许多因素的影响。我们不能仅仅依靠这个指标来判断功能的质量。我们必须结合以下其他方面进行综合评估。b.用户会重复使用吗？衡量指标：重复使用比例。也就是说，第N天继续使用新功能的用户数量/第一天使用新功能的用户数量。c.流程转化率的优化效果如何？衡量指标：转化率和完成率。转化率是:下一步用户数/上一步用户数。完成率为：完成该功能的用户数/第一步的用户数。在这个过程中，可以使用(上)文章中提到的漏斗分析方法来分析转化率和完成率。d.留存的影响？衡量指标：保留率。用户在初始时间后第N天的回访比例，即N天的保留率。常用指标有：次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。e.用户如何使用新功能？真实用户的行为轨迹往往比我们想象的要复杂得多。如果使用的数据监控平台可以看到相关数据，可以引起我们的反思，他们为什么这样做，是否有更简单的过程来帮助我们做出优化决策。6.如何发现产品改进的关键点是隐藏在用户行为中的关键点。如果你想找到这些关键点，除了通过用户研究、访谈和其他实际洞察用户，在产品中设置相关数据来记录用户的行为，观察其行为轨迹，不能完全取代洞察用户的行为，但也可以帮助决定产品改进点。

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