数据分析

2019, Mar 12    

数据分析步骤

友盟数据统计分析

数据分析需要大胆假设和验证猜想，通过数据埋点、页面访问路径、流失率等多方面进行分析，分析哪一块用户流失并制定相应的方案，通过用户访谈、用户调研等手段也可以进行分析。

其中影响留存方面有以下几点：

1、程序漏洞，Bug百出、性能差

2、用户被骚扰

3、有好的替代品

4、其他因素

提升留存的方法论与实战：从新用户与活跃用户的2种做法说起

第1步：用户分群

第2步：对比差异

首先，对比两个用户群的人群属性差异。

从地域、手机品牌、操作系统等多维度进行分析。之后，在对比用户行为维度时发现了很多差异点，排除了一些理所当然的差异，比如活跃用户必然会比不活跃用户访问时间长等等

第3步：留存对比，验证猜想

方法1：提供优质内容和优质体验，个性化推荐

方法2：建立用户激励体系

方法3：增加用户离开成本

方法4：持续的运营激励

方法5：增加产品内容

方法6：巧妙的提醒/召回用户

方法7：增加Tip引导

方法8：重建关系流，导入通讯录用户

方法9：A/B 测试（提供两个方案并行测试。不同方案之间只存在一个变量，排除其他干扰因素。以某种标准判定结果优劣，筛出最优方案。）

方法10：积分排名，游戏策略

（1）网站

流量——PV——UV——点击量——点击率（CTR）——展示数——人均访问量、CPM、CPC、转化率、停留时间。

（2）APP

日、周、月活量——留存率、屏显

分析角度