举例说明:常见的数据分析法和模型
2021-01-04 17:16:08 阅读(197) 评论(0)
除了上面提到的漏斗分析法和AARR模型外,还有一种常见的数据分析法和模型:交叉分析法。举个例子:a.交叉分析角度:客户端 从这个数据中,我们可以看到iOS端的用户数量每月都在增加,而Android端的用户数量正在减少。整体数据没有增长的主要原因是Android端数据的下降。那么为什么Android端第二季度新增用户数据下降呢?通常在这个时候,会增加渠道维度。b.交叉分析角度:客户端: 时间 从这些数据中可以看出,Android端A预装渠道所占比例较高,且呈下降趋势,其它渠道变化不明显。因此,可以得出结论:Android端第二季度新用户的减少主要是由于A预装渠道的减少。因此,交叉分析的主要作用是从多个角度细分数据,找出数据变化的具体原因。5.如何验证产品新功能的效果需要从以下几个方面入手:a.新功能受欢迎吗?衡量指标:活动比例。即使用新功能的活跃用户数/同期活跃用户数。使用者的数量也会受到该功能以外的许多因素的影响。我们不能仅仅依靠这个指标来判断功能的质量。我们必须结合以下其他方面进行综合评估。b.用户会重复使用吗?衡量指标:重复使用比例。也就是说,第N天继续使用新功能的用户数量/第一天使用新功能的用户数量。c.流程转化率的优化效果如何?衡量指标:转化率和完成率。转化率是:下一步用户数/上一步用户数。完成率为:完成该功能的用户数/第一步的用户数。在这个过程中,可以使用(上)文章中提到的漏斗分析方法来分析转化率和完成率。d.留存的影响?衡量指标:保留率。用户在初始时间后第N天的回访比例,即N天的保留率。常用指标有:次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。e.用户如何使用新功能?真实用户的行为轨迹往往比我们想象的要复杂得多。如果使用的数据监控平台可以看到相关数据,可以引起我们的反思,他们为什么这样做,是否有更简单的过程来帮助我们做出优化决策。6.如何发现产品改进的关键点是隐藏在用户行为中的关键点。如果你想找到这些关键点,除了通过用户研究、访谈和其他实际洞察用户,在产品中设置相关数据来记录用户的行为,观察其行为轨迹,不能完全取代洞察用户的行为,但也可以帮助决定产品改进点。
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