Xinshoubikan: Análisis de datos 10 maneras!

El análisis de datos es el análisis de datos y el producto, método común de diez de proporcionar la optimización operacional de lógica de la base por debajo puede ayudar evitar confusiones y errores de juicio, análisis de datos eficaz. Con el desarrollo de Internet, la lógica de negocio cada vez más complejo, el análisis de datos será cada vez más importante. Análisis de la lógica de datos puede efectivamente evitar la confusión, la prevención de la compleja comprensión clara lógica empresarial, error de juicio.

Taoísmo enfatizó palabras, denominada "Ley de carretera, las tácticas y poner en práctica." Los niveles son los siguientes:

"" Se refiere a objetos o herramientas, en referencia al campo de las herramientas de análisis de datos es el análisis del producto o datos, "debemos primero de sus beneficios";
"Habilidad" se refiere a la técnica, el nivel de competencia, la eficiencia para competir, tales como el uso de herramientas de tecnología para el análisis;
"Ley" significa el método de elección, hay un dicho "más importante que tratar de elegir";
"Camino" se refiere a la dirección, que es el pensamiento guía, es la estrategia.

análisis de datos y los productos, la optimización de las operaciones, el método de análisis de datos es su núcleo, es la "ley" y el nivel de "habilidad" por lo que a hacer el análisis de datos, los métodos de análisis de datos en este documento Diez Laijiangjiang.

análisis A. Segmentación

análisis de segmentación es la base del análisis de datos, los datos de índice bajo un solo valor de información de dimensión es muy baja. La segmentación se puede dividir en dos categorías, uno es un análisis paso a paso , como por ejemplo: Visitantes Beijing se pueden dividir en Chaoyang, Distrito de Haidian, el otro es la dimensión de la cruz , tales como: SEM de nuevos visitantes de pagado.

Subdivisión para resolver todos los problemas. Por ejemplo, el embudo de conversión, de hecho, es seguir los pasos en el proceso de conversión se rompe hacia abajo, el análisis de canal de flujo y la evaluación también requiere una gran cantidad de uso subdivisión.

II. Análisis comparativo

Análisis comparativo se refiere principalmente a dos datos de los indicadores interrelacionados para comparar, mostrar y explicar tamaño del estudio, el nivel de altura, la velocidad, la velocidad, etc. valor relativo de la cantidad, mediante la comparación del índice en las mismas dimensiones se puede encontrar, para averiguar en las diferentes etapas del problema de negocio. Los métodos comunes incluyen la comparación: el tiempo comparativo, el contraste espacial, una comparación estándar.

Hay tres comparación del tiempo: arriba, la cadena, que la base fija.

Por ejemplo: Esta semana y la semana pasada es comparar la cadena, y la primera semana del mes último año en la comparación año es la primera semana de este mes, todos los datos de relación de contraste se fija la base con la primera semana del año. Hay tres maneras en que puede analizar información sobre el nivel de crecimiento de los negocios y la velocidad.

III. Analytics embudo

análisis embudo de conversión es el análisis básico modelo de negocio, la más común es la conversión final para lograr un propósito particular, el más típico es para completar la transacción. Pero también se puede lograr con cualquier otro fin, como la primera aplicación para su uso durante más de 10 minutos.

Embudo ayuda a resolver dos cuestiones: si la fuga se encuentra en un proceso, si hay una fuga, podemos ver en el embudo, y puede ser analizado más a tapar la fuga por.

En un proceso si hay otros procesos no deben estar allí , lo que resulta en la conversión del proceso principal recibe daños

Four. Análisis de grupo Synchronous

análisis de los datos de cohorte (cohorte) es muy importante en las áreas operativas, en particular los operadores de Internet es necesario conservar cuidadosamente conocimiento de la situación. Por la naturaleza de exactamente los mismos grupos de comparación comparables sobre la jubilación, para analizar qué factores afectan la retención de usuarios.

El análisis de cohorte es una importante razón para la popularidad es muy simple, pero muy intuitiva. Cohorte con solamente un simple gráfico describe directamente el usuario en un período de tiempo (o incluso todo el LTV) de retención o la pérdida de cambios. Análisis de anterior mantiene siempre que el usuario tiene una visita de regreso se define como la retención, que puede conducir al índice artificialmente alta retención.

análisis V. Cluster

El análisis de conglomerados tiene un simple, funciones intuitivas, el análisis del sitio se divide en grupos: el usuario, la página o la fuente de contenidos.

Una agrupación de usuario agrupar principalmente usuarios, etiquetado usuario; página agrupación son principalmente similar al método grupo página correspondiente; fuentes, incluyendo la agrupación de canales, palabras clave.

Por ejemplo: el análisis de página, a menudo hay una página con parámetros. Por ejemplo: Información página, páginas de productos, etc., todos pertenecen a la misma página de la categoría. análisis simple es probable que la tasa de rebote causa, tasa de salida y otros indicadores no es exacta, se puede obtener datos precisos para el análisis de la misma escena página mediante análisis de agrupamiento.

Seis. Prueba AB

Uno de idea principal de un hacker crecimiento es no hacer las cosas de un extenso y completo, pero seguir haciendo cosas pequeñas, pero pueden verificar rápidamente. la verificación rápida, cómo verificar que? El método principal es la prueba AB.

Por ejemplo: Usted encuentra el embudo de conversión en medio de una laguna, hay que suponer que el problema de precios de materias primas llevó a una pérdida, se ve el problema - embudo, también se le ocurrió la idea - para cambiar la fijación de precios. Pero la idea es correcta, dependiendo de la respuesta real del usuario, por lo que el uso de las pruebas AB, algunos usuarios todavía ver el precio antiguo, el nuevo precio es parte del usuario para ver si su idea realmente el trabajo, el nuevo precio debe tener una mejor conversión, si esto sucede, el nuevo precio debe ser finalizado, y así sucesivamente optimización.

VII. Análisis enterrado

Sólo los datos recogidos base suficiente para obtener los resultados requeridos por diversos métodos analíticos.

Mediante el análisis de comportamiento de los usuarios, y desglosado en: comportamiento de navegación, interacción con la interacción leve, moderada y severa, el comportamiento de transacciones , para navegar por el comportamiento y las interacciones con los eventos leves, tales como el clic de un botón, debido a su uso frecuente, sencillo de datos, tecnología Buried sin enterrados auto-realización, que puede mejorar la eficacia del análisis de datos, necesitan ser extraídos inmediatamente los datos, sino que también reducen la carga de trabajo de un gran número de personal técnico, la necesidad de obtener un comportamiento más rico en información.

Tales como: punto de paso interacción grave (registro, invita a tus amigos, etc.) y eventos de transacciones (además de la compra, órdenes, etc.) están enterrados del SDK es implementado por lotes.

VIII. Análisis Fuente

dividendo tráfico desaparece, damos importancia al grado de adquisición de fuentes de alta, la eficacia de la fuente usuarios de marcado, es esencial. herramientas analíticas tradicionales, análisis de canal solamente una sola dimensión, a análisis en profundidad de las fuentes de los efectos de diferentes canales en diferentes etapas, SEM y de búsqueda de pago y otra-análisis cruz en su área, recibieron un cliente vienen en diferentes regiones de los detalles, las dimensiones más finas, resultados el más valioso.

IX. Análisis de usuario

análisis usuario es el operaciones núcleo de Internet, los métodos de análisis utilizados comúnmente incluyen: análisis activo, el análisis de la retención, la agrupación de usuario, retrato del usuario, escrutinio y otros usuarios.

Los usuarios pueden navegar activa subdividido en dinámica y actividad interactiva, la actividad comercial, etc., a través del comportamiento activo de la subdivisión, indicadores de comportamiento de llave maestra; agruparse por la secuencia de comportamiento de los usuarios de los acontecimientos, los atributos de usuario, el agrupamiento observado de los usuarios acceder, navegar, registran, comportamiento interactivo, transacciones, etc., con el fin de comprender realmente las características de los diferentes tipos de usuarios, para proporcionar productos y servicios específicos. sistema de etiquetado basado retrato usuario dibujar el retrato del usuario de forma automática completa, operaciones de soporte de decisiones más eficaces más claras.

Formulario para el análisis X.

Llena la forma es una parte esencial de cada plataforma y la interacción del usuario, excelente diseño de formularios, para mejorar la tasa de conversión juega un papel importante.

Desde el usuario entra en la página de formulario, se crea micro embudo y presentar correctamente el formulario a partir del número total de personas que entran en la realización final, en este proceso, cómo muchas personas están empezando a llenar un formulario, rellenar el formulario, no puede causar las dificultades encontradas completar el formulario, todos afectan el efecto de conversión final.