APP优化模板:数据分析的八种方法!

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我们用APP优化数据分析进行快速地数据采集、清晰和可视化展示,然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。

1. 数字和趋势
看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在APP优化数据分析中,我们可以通过直观的数字或趋势图表,迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等,从而直观地吸收数据信息,有助于决策的准确性和实时性。

2. 维度分解
当单一的数字或趋势过于宏观时,我们需要通过不同的维度对于数据进行分解,以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时,需要仔细思考其对于分析结果的影响。

3. 用户分群
针对符合某种特定行为或背景信息的用户,进行归类处理,是我们常常讲到的用户分群(segmentation )的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息,创建该群体用户的画像。
在数据分析中,我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户优化和产品优化,效果会更加明显。

4. 转化漏斗
绝大部分商业变现的流程,都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一,无论是注册转化漏斗,还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径,分析每一个转化节点的效率。

5. 行为轨迹
关注行为轨迹,是为了真实了解用户行为。数据指标本身往往只是真实情况的抽象,例如:网站分析如果只看访问用户量(UV)和页面访问量(PV)这类指标,断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。
通过大数据手段,还原用户的行为轨迹,有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题,根据用户使用习惯设计产品、投放内容。

6. 留存分析
在人口红利逐渐消褪的时代,留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产品,每一项服务,都应该核心关注用户的留存,确保做实每一个客户。我们可以通过数据分析理解留存情况,也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联,找到提升留存的方法。

7. A/B 测试
A/B 测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果,市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。
要进行 A/B 测试有两个必备因素:第一,有足够的时间进行测试;第二,数据量和数据密度较高。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。

8. 数学建模
当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时,我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模,预测该商业结果的产生。

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