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学数据分析方法，做优秀的产品经理（四）
2019-01-15
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在上一篇文章中我们给大家讲解了数据分析的方法。一般来说，数据分析的应用方法有7种，它们分别是画像分群、趋势维度、漏斗观察、行为轨迹、留存分析、A/B 测试和优化建模。我们讲解了画像分群、趋势维度、漏斗观察、行为轨迹。下面我们就给大家讲解一下留存分析、A/B 测试和优化建模。


首先给大家讲解一下留存分析。留存是了解行为或行为组与回访之间的关联，留存老用户的成本要远远低于获取新用户，所以分析中的留存是非常重要的指标之一。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。


然后给大家说一下A/B 测试。A/B 测试是对比不同产品设计/算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试产品效果，市场可以通过 A/B 测试来完成不同创意的测试。要进行 A/B 测试有两个必备因素：有足够的时间进行测试和数据量和数据密度较高。这是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。所以 A/B 测试往往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。


最后说一下优化建模。当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生；当我们需要预测判断客户的意愿时，可以通过用户的行为数据，公司信息，用户画像等数据建立付费温度模型。用更科学的方式进行一些组合和权重，做出合适的分析。掌握单纯的理论是不行的。产品经理们需要将这些方法论应用到日常的数据分析工作中，融会贯通。同时学会使用优秀的数据分析工具，可以事半功倍，更好的利用数据，实现整体增长。


以上的内容就是小编为大家解答的最后的几种数据分析方法了，数据分析方法有画像分群、趋势维度、漏斗观察、行为轨迹、留存分析、A/B 测试和优化建模。大家在进行数据分析工作的时候一定要掌握好数据分析方法，这样才能够做好数据分析工作。最后感谢大家的阅读。

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