数据分析

思路

• 基于用户路径

  • 操作
  • 流失
  • 停留时间

• 基于产品节点

  • 转化率
  • 占比

类型分析

• 定性分析
  • 对事物性质的归纳
  • 什么是（假设）

• 定量分析
  • 对事物数量的统计
  • 有多少（验证）

步骤

1.定义（Define）

• 针对问题是什么
• 分析最终达到什么目的
• 对产品有何实际意义
• 确定分析范围
• 规划分析的进度和质量

2.测量（Measure）

• 收集获取数据
• 数据预处理

3.分析（Analyze）

• 数据统计描述
• 针对问题点归纳和总结

4.改进（Improve）

• 找到最有的解决方案
• 问题解决或负面影响降低

5.控制（Control）

• 持续监控和反馈
• 跟踪迭代

数据来源

• 自己产品

  • 产品运营数据
  • 用户反馈、调查数据

• 竞争产品

  • 网站流量
  • 公司财报

• 行业内

  • 行业分析报告
  • 热点大数据披露

关键指标

• 转化率

• 任务完成率

• 当前使用用户数

• 流失用户数

• 回访用户数

• 活跃用户数

  • 活跃用户越高，网站或者产品当前拥有的价值越高
  • 活跃用户与流失用户
    • 活跃用户：衡量网站运营现状
    • 流失用户：分析产品是否有能力留住新用户，是否存在被淘汰的风险

• 新用户比例

  • 反映产品发展状况的重要指标
  • 新加入用户
  • 新用户与老用户
    • 新用户：反映产品发展状况的重复指标
    • 老用户：产品生存根基
    • 保存老用户数量稳定增长的前提下，提升新用户所占的比例

• 用户流失率

  • 反映产品保留用户的能力
  • 离开的用户

• 产品发展的3个阶段

  • 新用户比例大于用户流失率，产品处于发展成长阶段
  • 新用户比例低于用户流失率，产品处于下滑衰退阶段
  • 新用户比例与用户流失率持平，产品处于成熟稳定阶段

分析方法

• AHP层次分析法
  • 对定性问题进行定量分析的多准则决策方法
  • 多目标决策，各个影响指标评价各方案优劣程度
  • 前提条件
    • 各层的要素必须是已知的，并且条理结构清晰，能够按层次区分排列
    • 同一层中各要素的关系是平等的，而各要素间互相独立，不存在显著的相关性
    • 最底层的指标可以被量化，并能通过一定的方法测量
    • 需要明确隔层次间要素的影响关系
  • 用户忠诚度分析
    • 用户使用频率
    • 最近使用时间
    • 平均使用时长
    • 平均使用页面数