比較實(shí)用的大數(shù)據(jù)分析模型有哪些?在營(yíng)銷(xiāo)上花這么多錢(qián),能達(dá)到營(yíng)銷(xiāo)效果嗎?什么樣的功能才能真正觸達(dá)用戶(hù)?互聯(lián)網(wǎng)工作者的數(shù)據(jù)分析是必備技能。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析,既要會(huì)使用Excel、Python等工具,也要有數(shù)據(jù)分析的思維。與你分享實(shí)用的大數(shù)據(jù)分析模型,幫助你高效完成數(shù)據(jù)分析!
1.事件分析
作用:研究行為事件的發(fā)生對(duì)企業(yè)組織價(jià)值的影響和程度。
使用方法:跟蹤或記錄用戶(hù)行為或業(yè)務(wù)流程,如用戶(hù)注冊(cè)、瀏覽產(chǎn)品詳情頁(yè)面、成功投資、撤資等,通過(guò)研究與事件發(fā)生相關(guān)的所有因素來(lái)挖掘原因和交互背后用戶(hù)行為事件影響等。
應(yīng)用場(chǎng)景示例:
問(wèn)題:運(yùn)營(yíng)商發(fā)現(xiàn)某日某頻道PV數(shù)據(jù)異常高。需要調(diào)查原因嗎?分為以下幾個(gè)步驟:
定義事件:將事件定義為PV值,通過(guò)過(guò)濾條件限制通道。
多維度下鉆分析:根據(jù)日期、地理位置、型號(hào)、操作系統(tǒng)、IP等不同維度分析PV值。
多維度展示結(jié)果,并給出PV數(shù)據(jù)的解釋。是假流量嗎? (全部來(lái)自某個(gè)IP),價(jià)值異常高? (數(shù)據(jù)一天上升)。
2.留存分析模型
它的作用:分析用戶(hù)參與/活動(dòng),并檢查有多少執(zhí)行初始行為的用戶(hù)會(huì)跟進(jìn)。這是衡量產(chǎn)品對(duì)用戶(hù)價(jià)值的重要方式。
使用方法:留存分析分為三種,N天留存,無(wú)限制留存,括號(hào)留存。
應(yīng)用場(chǎng)景示例:
問(wèn)題:最近有很多新客戶(hù)。想看看用戶(hù)留存情況如何?可以分為以下幾個(gè)步驟:
根據(jù)新用戶(hù)注冊(cè)/下載時(shí)間同步分組(月/周/日)。
觀察用戶(hù)投資的 7 天保留期、14 天保留期或 30 天保留期(可選)。
比較不同的同類(lèi)群組并觀察每日留存趨勢(shì)。
3 漏斗分析模型
作用:反映起點(diǎn)到終點(diǎn)各個(gè)階段的用戶(hù)行為狀態(tài)和用戶(hù)轉(zhuǎn)化率。
使用方法:通過(guò)觀察用戶(hù)群不同屬性在每個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率,以及每個(gè)流程步驟轉(zhuǎn)化率的差異,可以了解轉(zhuǎn)化率最高的用戶(hù)群,分析其合理性漏斗,并針對(duì)異常轉(zhuǎn)化率進(jìn)行調(diào)整。
典型場(chǎng)景示例:
問(wèn)題:銷(xiāo)售人員想知道每個(gè)環(huán)節(jié)從需求發(fā)現(xiàn)到中標(biāo)的轉(zhuǎn)化情況?請(qǐng)參考以下步驟:
從需求發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)出發(fā),根據(jù)需求設(shè)計(jì)銷(xiāo)售漏斗圖
根據(jù)銷(xiāo)售漏斗的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行跟進(jìn)和數(shù)據(jù)錄入
生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動(dòng)分析表,觀察客戶(hù)各個(gè)階段的轉(zhuǎn)化率
4.路徑分析模型
作用:是一種互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品特有的數(shù)據(jù)分析方法,提高產(chǎn)品核心模塊的到達(dá)率,提取特定用戶(hù)群的主流路徑,描述用戶(hù)瀏覽特征。
使用方法:根據(jù)每個(gè)用戶(hù)在APP或網(wǎng)站中的行為事件,分析APP或網(wǎng)站中各個(gè)模塊的流通規(guī)律和特點(diǎn),挖掘用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)或?yàn)g覽模式,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)一些具體的商業(yè)目的。
路徑分析主要解決以下問(wèn)題:
用戶(hù)主要從哪條路徑形成支付轉(zhuǎn)化?
用戶(hù)離開(kāi)預(yù)期路徑后,實(shí)際方向是什么?
不同特征的用戶(hù)行為路徑有何不同?
5.會(huì)話(huà)分析模型
作用:對(duì)指定時(shí)間段內(nèi)網(wǎng)站/H5/小程序/APP上發(fā)生的一組用戶(hù)行為進(jìn)行指標(biāo)分析。
Session的關(guān)鍵點(diǎn)是:用戶(hù)做了什么。
使用方法:包括訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)、人均訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)、總訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、單次訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、單次訪(fǎng)問(wèn)深度、跳出次數(shù)、跳出率、次數(shù)退出次數(shù)、退出率、人均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間、頁(yè)面總停留時(shí)間、頁(yè)面平均停留時(shí)間等。
兩個(gè)公式:
平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(zhǎng)=所有用戶(hù)的會(huì)話(huà)市場(chǎng)總和/會(huì)話(huà)數(shù)
平均交互深度=會(huì)話(huà)中的事件總和/會(huì)話(huà)數(shù)
6.分布分析模型
作用:通過(guò)分析質(zhì)量變化分布發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,了解生產(chǎn)過(guò)程是否正常,是否出現(xiàn)廢品等。工具就是直方圖,所以也叫直方圖法。
使用方法:提供“維度索引”后,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,將原始維度按照一定的數(shù)值范圍進(jìn)行劃分,然后分析各個(gè)維度范圍的分布情況。
例如:
篩選出特別依賴(lài)的用戶(hù),建立一個(gè)專(zhuān)門(mén)的用戶(hù)運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目來(lái)運(yùn)營(yíng)用戶(hù)。支付金額大的用戶(hù)也可以用來(lái)做一些運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。
下圖顯示了人數(shù)和交易訂單的分布:
7.歸因分析模型
作用:歸因分析要解決的問(wèn)題是廣告效果的產(chǎn)生,以及如何將功勞合理分配到哪些渠道。
使用方法:衡量和評(píng)估站點(diǎn)內(nèi)用戶(hù)接觸點(diǎn)對(duì)整體轉(zhuǎn)化目標(biāo)的貢獻(xiàn),可以直接量化每個(gè)操作位置和接觸點(diǎn)的轉(zhuǎn)化效果和價(jià)值貢獻(xiàn)。
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