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      精細(xì)化用戶增長案例(4):事件、留存、漏斗分析方法是什么?


      現(xiàn)在對(duì)運(yùn)營的綜合素質(zhì)要求越來越高了,數(shù)據(jù)、文案、產(chǎn)品必須要懂,只懂一個(gè)怕是不好找工作了。也只有復(fù)合型人才在現(xiàn)在這個(gè)遍地用戶增長的世界才能活的更久,下面我們就來說說數(shù)據(jù)分析的概念。

      精細(xì)化用戶增長案例(4):事件、留存、漏斗分析方法是什么?

      一、事件分析

      事件分析法的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,不同學(xué)者從本領(lǐng)域視角對(duì)其進(jìn)行了闡述。事件研究是根據(jù)某一事件發(fā)生前后的資料統(tǒng)計(jì),采用特定技術(shù)測量該事件影響性的一種定量分析方法。

      運(yùn)營當(dāng)中的事件分析,是追蹤或記錄的用戶行為或業(yè)務(wù)過程的。舉個(gè)栗子,一個(gè)電商產(chǎn)品可能包含如下事件:用戶注冊(cè)、瀏覽商品、添加購物車、支付訂單等。

      事件細(xì)分:對(duì)某一行為的無限細(xì)分,定位影響行為的因素,也是對(duì)用戶分群的過程。

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      下鉆、下鉆這是事件分析的特點(diǎn),至于怎么用什么時(shí)候用這就得依具體問題具體分析了。

      二、漏斗分析

      關(guān)于漏斗模型,我認(rèn)為本質(zhì)是分解和量化。為什么這么說,這里以營銷漏斗模型舉栗。

      百科給出的解釋:營銷漏斗模型指的是營銷過程中,將非潛在客戶逐步變?yōu)榭蛻舻霓D(zhuǎn)化量化模型。營銷漏斗模型的價(jià)值在于量化了營銷過程各個(gè)環(huán)節(jié)的效率,幫助找到薄弱環(huán)節(jié)。

      也就是說營銷的環(huán)節(jié)指的是從獲取用戶到最終轉(zhuǎn)化成購買這整個(gè)流程中的一個(gè)個(gè)子環(huán)節(jié),相鄰環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率則就是指用數(shù)據(jù)指標(biāo)來量化每一個(gè)步驟的表現(xiàn)。

      所以整個(gè)漏斗模型就是先將整個(gè)購買流程拆分成一個(gè)個(gè)步驟,然后用轉(zhuǎn)化率來衡量每一個(gè)步驟的表現(xiàn),最后通過異常的數(shù)據(jù)指標(biāo)找出有問題的環(huán)節(jié),從而解決問題,優(yōu)化該步驟,最終達(dá)到提升整體購買轉(zhuǎn)化率的目的,整體漏斗模型的核心思想其實(shí)可以歸為分解和量化。

      以電商為例可以建立幾個(gè)核心漏斗,如下:

      1. 運(yùn)營位漏斗

      Banner、活動(dòng)專區(qū)、折扣專區(qū)、爆款專區(qū)等等

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      2. 搜索漏斗

      搜索漏斗,還可以拆分為更小的漏斗,例如細(xì)分關(guān)鍵詞排序、關(guān)鍵詞點(diǎn)擊、best match標(biāo)簽選擇、瀏覽時(shí)長等數(shù)據(jù)項(xiàng)。

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      3. 產(chǎn)品漏斗

      產(chǎn)品漏斗,里面其實(shí)能拆解出很多分支漏斗,根據(jù)使用情況而定吧

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      三、留存分析

      留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型,考察進(jìn)行初始行為的用戶中,有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。這是用來衡量產(chǎn)品對(duì)用戶價(jià)值高低的重要方法。

      留存分析可以幫助回答以下問題:

      1. 一個(gè)新客戶在未來的一段時(shí)間內(nèi)是否完成了您期許用戶完成的行為?如支付訂單等;
      2. 某個(gè)社交產(chǎn)品改進(jìn)了新注冊(cè)用戶的引導(dǎo)流程,期待改善用戶注冊(cè)后的參與程度,如何驗(yàn)證?
      3. 想判斷某項(xiàng)產(chǎn)品改動(dòng)是否奏效,如新增了一個(gè)邀請(qǐng)好友的功能,觀察是否有人因新增功能而多使用產(chǎn)品幾個(gè)月?

      下面是一個(gè)常見的留存曲線,我把它分成了三個(gè)部分:第一部分是振蕩期,第二部分是選擇期,第三部分是平穩(wěn)期。

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      那我們?cè)趺从昧舸娣治瞿兀颗e個(gè)栗子:如圖

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      細(xì)分用戶群體,分析每個(gè)產(chǎn)品功能點(diǎn)對(duì)用戶留存情況的影響,我們不僅可以把收藏拿出來對(duì)比,點(diǎn)贊,轉(zhuǎn)發(fā),評(píng)論,關(guān)注等等都可以對(duì)比

      如果是電商的話還可以對(duì)比沒有購買,購買1次、2次、3次、4次、5次、6次等

      我們通過分析曲線找到留存最高的功能點(diǎn)或者行為點(diǎn)。魔法數(shù)字和魔法功能,

      1. 交易類,購買5次以上的用戶留存率最高,那我們的策略既盡可能快的使用戶達(dá)到5次購買(一定注意時(shí)間窗口);
      2. 工具類產(chǎn)品,那就找到魔法功能,使用這個(gè)功能用戶留存最高;
      3. 如果是UGC類那就找到用戶發(fā)帖的數(shù)量或者用戶使用的功能作為魔法數(shù)字和魔法功能。

      四、分布分析

      在生產(chǎn)工作正常的情況下,產(chǎn)品的質(zhì)量也不可能完全相同,但也不會(huì)相差太大,而是圍繞著一定的平均值,在一定的范圍內(nèi)變動(dòng)和分布。

      分布分析法就是通過對(duì)質(zhì)量的變動(dòng)分布狀態(tài)的分析中發(fā)現(xiàn)問題的一種重要方法。它可以了解生產(chǎn)工序是否正常,廢品是否發(fā)生等情況。其工具是直方圖,故又稱直方圖法。

      如下圖,我們就能看出人數(shù)和交易客單價(jià)的一個(gè)分部情況

      精細(xì)化用戶增長案例(4):事件、留存、漏斗分析方法是什么?

      這種類似的就是用戶分布分析,主要是找集中。當(dāng)然更深刻的我們可以用K-means聚類算法玩的更高大上一些。

      五、總結(jié)

      這只是數(shù)據(jù)分析當(dāng)中比較常用的一些方法,現(xiàn)實(shí)當(dāng)中我們要面對(duì)的完全比上線的例子復(fù)雜的多,細(xì)分的多,但是邏輯就是這么簡單,分析就是一個(gè)工具,看大家想要得到什么了。

      這集中分析方法并不是單獨(dú)存在的,經(jīng)常是你中有我我中有你,一定要靈活運(yùn)營。分享一下數(shù)據(jù)分析中的三個(gè)小技巧:看趨勢(shì)、看分布、看對(duì)比。

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      作者:白高粱;公眾號(hào):白高粱

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