
在前面的文章中我们给大家介绍了数据分析方法中的同期群分析、聚类分析、细分分析和对比分析,这四个分析方法都是比较经典的分析方法,但是数据分析方法不只是这些,那么剩余的能够提升工作效率的数据分析方法都有哪些呢?下面我们就来和大家说一下这些方法。
首先给大家说一下漏斗分析,这种分析方法是数据分析方法中比较经典的分析方法,也是业务分析的基本模型,最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现,一般来说,漏斗帮助我们解决两方面的问题:第一就是在一个过程中是否发生泄漏。第二就是能够在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。
然后给大家说一下AB测试,如果我们不是要做一个大而全的东西,而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证,那如何验证呢?主要方法就是AB测试。但是这就需要明确主意是否正确,要看真实的用户反应,于是采用AB测试,一部分用户还是看到老价格,一部分用户看到新价格,若你的主意真的管用,新价格就应该有更好的转化,若真如此,新价格就应该确定下来,如此反复优化。
接着给大家说一下用户分析,用户分析是互联网运营的核心,常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像,用户细查等。
可将用户活跃细分为浏览活跃,互动活跃,交易活跃等,通过活跃行为的细分,掌握关键行为指标;通过用户行为事件序列,用户属性进行分群,观察分群用户的访问,浏览,注册,互动,交易等行为,从而真正把握不同用户类型的特点,提供有针对性的产品和服务。
最后就是埋点分析,一般来说,只有采集了足够的基础数据,才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。通过分析用户行为,并细分为:浏览行为,轻度交互,重度交互,交易行为,对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件,因其使用频繁,数据简单,采用无埋点技术实现自助埋点,即可以提高数据分析的实效性,需要的数据可立即提取,又大量减少技术人员的工作量,需要采集更丰富信息的行为。
对于数据分析的方法我们给大家说完了。数据分析的方法有很多,大家在使用数据分析方法的时候一定要对症下药,这样才能够更好地在进行数据分析工作的时候提高自己的工作效率,得出一个准确的数据分析结果和方案,希望这篇文章能够给大家带来帮助。
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