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奶妈级教程|如何做好数据分析前置工作

时间:2020-02-05

首先,让我们介绍这两个名词的定义。

数据指标:对当前业务有参考价值的统计数据。

让我们看看这句话。对于产品,数据指标意味着什么数据可以衡量您的业务质量?哪些数据对您的产品非常重要?例如,用户数量、订单、销售和浏览。一个或多个数据指标可能没有固定的约束,而是根据业务需求定义的。

如果您的产品业务相对简单,一个业务指标就足以解释问题,并定义一个就足够了。

数据收集:用户行为产生的结果都值得收集,但他的主要目的是收集反映业务情况的面向业务的数据。

数据收集是一种非常主观的行为。数据收集的粒度和频率都与产品特性相关。本文将介绍数据收集的方法(从业务出发,从功能使用出发)。

介绍了他们的定义,那么他们应该如何在具体的项目中制定?

定义数据指示器的两种方法1。确认模块或产品特性:确认与模块特性相关的关键指标

市场上的产品或功能基本上可以分为以下几个模块。当使用这个模板时,每个人都可以进行类似的分类。

1)内容:内容类型产品主要关注用户使用的持续时间和频率。

常用指标:浏览次数、浏览持续时间、内容交互(弹出、评论、表扬)

2)社交:社交类产品主要关注用户之间的关系密度(紧密度、数量)和用户活动。

常用指标:发布数量(社区使用)、交互数量、关系密度(相关用户数量、发送消息数量);

3)工具:工具类产品主要关注用户使用频率和使用完成情况。

常用指标:使用情况、频率和流程完成率(目标产品的用户流程相对简单,并检查用户是否完成了整个流程);

4)交易:交易型产品主要关注用户的交易规模和整个交易过程的转化率。

常用流程:明细页面转换率(核心场景转换率)、金额(总交易规模)、客户单价、回购率;

提示:在进行竞争分析时,可以用相同的函数比较索引数据。

例如,您平台的内容模块每天增加大约100篇文章,30人阅读,平均评论数为30条。

反对者每天增加大约500篇文章,30人阅读,平均评论数为2。

表示对手在内容创建或内容更新频率上远远高于我们的平台;然而,就用户粘性或用户对内容的接受程度而言,我们更高。因此,我们需要提高平台的内容创建能力和内容开放率。

2。确认核心业务:确认反映核心业务健康状况的指标

使用场景:业务简单单一,或在制定综合指标时适用。

事实上,上述指标定义方法可以涵盖大多数使用场景,但是如果您正在为您的平台设置通用指标,那么您需要与核心业务一起确认通用指标。

如何确认核心业务:平台能带来什么利润?

举几个更常见的例子:

平台通过用户浏览广告获利,核心业务是销售广告。反映核心业务健康状况的关键指标是平台流量。

平台通过销售商品获利,核心业务健康的关键指标是GMV的总销售额。

平台通过出售会员获利,核心业务健康的关键指标是会员用户数量。

用这种方法确定的指标比较一般,可以作为公司的常用指标。每个部门都将根据索引进行拆分。

如果公司今年的关键指标是会员用户数;

业务通信指数-用户每月增加*;

产品对应指标-每月保留用户占总用户的* *%;

销售代理指标-每月用户采购成员订单为* *订单;

数据指示器的这一定义不太适用。您可以主要学习确认数据指标的第一种方法。

数据收集主要需要培养学生进行埋点。我们需要确定埋在哪里。我梳理了以下两种定义数据嵌入点的方法:一种是基于业务流程,另一种是基于

坦率地说,就是整理业务流程,然后计算每个流程的数据。

这种嵌入方法可以发现用户前后两个链接之间是否存在巨大的故障,或者比行业水平低得多或高得多,从而优化每个链接(实际上是漏斗)的转化率。

适用场景:页面层次清晰,业务流程清晰,每个页面都有清晰的业务目标(下单和付款)。

用法:梳理业务流程后,将每页或每种行为上的点隐藏起来。

提示:制作漏斗时,请记住用户的行为必须是一致的、连续的和有时间限制的,并且应该根据用户或事件而明确。

例如:

首先,让我们谈谈为什么有时间限制。用户六个月前在平台上浏览了三篇文章。六个月后,他通过一篇文章在平台上购买商品。用户这次购买商品与半年前浏览内容无关,所以漏斗需要为行为设定时间限制(设定时间限制允许开发学生制作小标签,在时间范围内执行特定行为的用户将被计入漏斗)。上面显示了

示例,中间是需要根据业务流程排序进行统计的页面。左边是通过根据事件嵌入点而获得的数据,右边是真实的用户数据(重复数据消除后),这是告诉每个人基于用户/事件获得的数据是不同的。

当然,事件和用户都可以计数,这样就可以计算出其他数据,例如用户平均浏览多少商品,用户平均浏览多少类别,以及有多少用户共享成功的购买页面。

2。分解功能模块,分解埋点

功能模块,也可以理解为相应数据指标的细化。

以社交模块为例,直接通过大脑地图进行解释,大脑地图可以反映功能模块的健康水平。

Tips:收集数据时,如果数据具有明显的周期性,则应以周期性为收集和比较的单位。

如果用户在应用周末的活动明显增加,建议每周收集一次。与以前的数据相比,建议将前一周或本周六的数据与前一周六的数据进行比较,以减少数据之间的干扰。

结论

本文主要介绍了定义数据指标的两种方法和嵌入数据点的两种方法,总结了近期工作中使用的方法,希望能与您探讨。

这篇文章最初由

无常出版。每个人都是产品经理。未经允许,Unsplash禁止重印

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