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做数据分析,力图找到是什么原因让小部分用户留下的

2020-11-24 11:41:53 阅读(189 评论(0)

本文主要讨论了支点,即如何通过数据分析发现问题,找到规则,然后说服增长团队或兄弟部门朝一个方向发火,利用增长,最大限度地发挥运营效果。在「韩利深夜谈操作」在拆解小密圈增长知识的过程中,如何找到产品?「啊哈时刻」这是一个难题,所以我做了一次推理演练。黑客领域增长最多的案例是推特,所以数据是模拟的,现实会非常复杂,主要是为了理解方法。此外,还建议你在工作之外按照这种方法进行更多的练习,进展会很快。背景推特创业初期,用户留存问题严重,很多人注册后又离开了,但留下的一小部分却成了活跃用户。然后,推特增长负责人开始进行数据分析,试图找出为什么少数用户留下来。通过分析得出结论(支点):*至少30人的用户将成为长期活跃用户。如何分析这一点?让我们用虚拟数据来推断这个过程。推理过程1:群组分析推特根据每月访问推特的天数对用户进行分组,如下表所示,用户根据访问天数维度对某个月进行分组,并跟踪第二个月每组的保留率(注意,如果数据量小,可以对天数进行分组)。七次是拐点,留存率趋稳。因此得出结论,每月至少访问7次的人中,90%-100%会保留到下个月,保留率很高。那么,至少访问7次的用户级别是多少呢?有分析价值吗?看第二步。推理过程2:确定是否有分析价值将用户重新划分为“核心用户”、“一般用户”、三组“沉默用户”,看比例:结论:约20%的访客是核心用户,具有研究价值。然后,让我们从核心用户开始,看看他们有什么不同于其他群体的共同行为。推理过程3:通过对核心用户*行为的分析,发现相关性分析:1、他们大多*30左右,如下图所示(为了方便推理,我们假设是30,用户数量超大),30似乎是一个拐点。2、用户活动(一般分为高活、中活、低活)与他们*的30人返回有关。出乎意料的是,只有三分之一的用户“返回”保留率最高,如下图所示:那么,为什么呢?做数据分析的朋友都知道,数据只能告诉我们发生了什么,而不是为什么,所以背后的原因需要调查或采访。这就是为什么我特别和用户聊天。推理过程4:通过电话采访找到因果关系推特(采访词不发,大家可以自己补脑),找出原因:为什么*30人的用户会留下来?*30人后,信息流中会继续有内容可看。为什么回关数为1/3的用户会留下?如果超过三分之一,推特就是社交网络(类似朋友圈)。如果不到三分之一,推特就是新闻网站(类似网易、搜狐新闻客户端)。只有达到三分之一的比例,推特才有独特的价值→让人们及时了解圈子里的新事物。因此,推特发现了30个数字支点和三分之一的定位数字「*他人的用户数量」和「*的用户数量」作为两大增长杠杆,明确了增长测试的方向,直接进入增长黑客领域最激动人心的试错优化工作。

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