業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析十大思路？01細(xì)分分析細(xì)分分析是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，單一維度的指標(biāo)數(shù)據(jù)信息價值很低。細(xì)分方法可以分為兩類，一類是逐步分析，比如：可以把來北京的游客分為朝陽、海淀等區(qū)域；另一種是維度穿越，比如付

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析十大思路？

01細(xì)分分析

細(xì)分分析是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，單一維度的指標(biāo)數(shù)據(jù)信息價值很低。

細(xì)分方法可以分為兩類，一類是逐步分析，比如：可以把來北京的游客分為朝陽、海淀等區(qū)域；另一種是維度穿越，比如付費SEM的新訪客。

細(xì)分是用來解決一切問題的。比如漏斗改造，其實就是把改造過程按照步驟進(jìn)行細(xì)分，流量渠道的分析評估也需要大量的細(xì)分方法。

02比較分析

比較分析主要是指對兩個相互關(guān)聯(lián)的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，定量地顯示和說明研究對象的規(guī)模、水平和速度的相對值。通過同一維度的指標(biāo)對比，可以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)不同階段的問題。

常見的比較方法有：時間比較法、空間比較法和標(biāo)準(zhǔn)比較法。

時間對比有三種：同比、環(huán)比、定基比。

比如本周和上周的對比就是環(huán)比；本月第一周與上月第一周的對比為同比；與今年第一周相比，所有數(shù)據(jù)均為定基比。通過三種方式，我們可以分析業(yè)務(wù)增長水平和速度等信息。

漏斗分析

轉(zhuǎn)換漏斗分析是商業(yè)分析的基本模型。最常見的就是把最終的轉(zhuǎn)化設(shè)定為某種目的的實現(xiàn)，最典型的就是完成交易。但也可以是任何其他目的的實現(xiàn)，比如每次使用app超過10分鐘。

漏斗幫助我們解決兩個問題：

一個流程是否存在泄漏，如果存在泄漏，我們可以在漏斗中看到，通過進(jìn)一步分析可以堵住泄漏點。

一個過程中是否有其他不應(yīng)該發(fā)生的過程，導(dǎo)致主轉(zhuǎn)化過程受損。

同步分組分析

隊列分析在數(shù)據(jù)運營領(lǐng)域非常重要，互聯(lián)網(wǎng)運營需要仔細(xì)洞察留存情況。通過對比質(zhì)可比群體的留存，分析哪些因素影響用戶留存。

隊列分析之所以流行，很重要的原因是它很簡單，但是很直觀。同步組只用一個簡單的圖表直接描述一段時間內(nèi)(甚至整個LTV)用戶的留存或流失的變化。

以前的留存分析定義為只要用戶有回訪就可以留存，這樣會導(dǎo)致留存指數(shù)虛高。

05聚類分析

聚類分析簡單直觀。web analytics中的聚類可以分為：用戶、頁面或內(nèi)容以及來源。

用戶聚類主要體現(xiàn)在用戶分組和用戶標(biāo)簽法；頁面聚類主要是相似和相關(guān)頁面的分組方法；來源聚類主要包括渠道、關(guān)鍵詞等。

比如在頁面分析中，經(jīng)常會有帶參數(shù)的頁面。例如：信息詳情頁、產(chǎn)品頁等。都屬于同一種頁面。簡單的分析很容易導(dǎo)致跳出率、退場率等指標(biāo)不準(zhǔn)確。通過聚類分析，可以獲得相似頁面的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，用于場景分析。

06 AB測試

成長黑客的一個主要思路，不是做一個大而全的東西，而是做小而精，可以快速驗證的東西?？焖衮炞C，怎么驗證？主要方法是AB測試。

比如你發(fā)現(xiàn)了漏斗改造的漏洞，假設(shè)商品價格問題一定導(dǎo)致了虧損，你看到了問題——漏斗，也想出了一個主意——改變定價。但想法是否正確，還要看真實用戶的反應(yīng)，所以采用AB測試。有些用戶仍然看到舊價格，有些用戶看到新價格。如果你的想法真的行得通，新的價格應(yīng)該會有更好的轉(zhuǎn)化。如果是，新的價格要反復(fù)確定和優(yōu)化。

埋藏點分析

只有收集到足夠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，才能通過各種分析方法得到所需的分析結(jié)果。

通過對用戶行為的分析，細(xì)分為：瀏覽行為、輕度交互、重度交互、交易行為、點擊按鈕瀏覽行為和輕度交互行為等。自助嵌入技術(shù)由于使用頻繁，數(shù)據(jù)簡單，可以提高數(shù)據(jù)分析的有效性，所需數(shù)據(jù)可以即時提取，大大減少了技術(shù)人員的工作量，需要收集更多的信息。

比如重度互動(注冊、邀請好友等。)和交易事件(添加購物車、下訂單等。)都是通過SDK批量嵌入實現(xiàn)的。

08來源分析

當(dāng)流量紅利消失后，我們非常重視客源。如何有效的標(biāo)簽化用戶來源非常重要。

在傳統(tǒng)分析工具中，渠道分析只有單一維度，需要對不同渠道在不同階段的效果進(jìn)行深度分析，并對SEM付費搜索等來源渠道和用戶所在區(qū)域進(jìn)行交叉分析，得到不同區(qū)域客戶的詳細(xì)信息。維度越細(xì)，分析結(jié)果越有價值。

09用戶分析

用戶分析是互聯(lián)網(wǎng)運營的核心，常用的分析方法有：活躍度分析、留存分析、用戶分組、用戶畫像、用戶推敲等。

用戶活動可以細(xì)分為瀏覽活動、交互活動、交易活動等。通過主動行為的細(xì)分，可以掌握關(guān)鍵行為指標(biāo)；通過用戶行為事件和用戶屬性的序列，觀察分組用戶的訪問、瀏覽、注冊、互動、交易等行為，從而真正把握不同用戶類型的特征，提供有針對性的產(chǎn)品和服務(wù)。

用戶畫像基于自動標(biāo)注系統(tǒng)，清晰地描繪出用戶的完整畫像，更有效地支持運營決策。

10表單分析

填寫表單是每個平臺和用戶之間交互的重要部分。優(yōu)秀的表單設(shè)計對提高轉(zhuǎn)化率有著重要的作用。

從用戶進(jìn)入表單頁面開始，微漏斗就產(chǎn)生了。從進(jìn)入表單的總?cè)藬?shù)到最終完成并成功提交表單的人數(shù)，有多少人開始填表，填表時遇到什么困難，都會影響最終的轉(zhuǎn)化效果。