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作为产品运营,一定要掌握的这3大用户增长数据分析法!

来源:增长黑客 编辑:Aimee@办办学苑 时间:2018-07-07 16:05:31 阅读:

无论是产品、还是运营,都需要具备良好的数据分析能力,用户行为分析作为运营人员必备的核心技能,对职业发展起着尤为重要的作用。

本文通过解析常见的3种用户行为分析模型,帮助各位运营更系统的进行用户行为分析,发现并解决运营过程中暴露出的问题,从而更高效的完成工作。

行为数据分析法

行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力,逻辑清晰且使用简单,已被广泛应用。

行为事件分析法用来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程,如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等,通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。

简单的说,行为事件分析法一般经过事件定义与选择、下钻分析、解释与结论等环节。

(1)事件定义与选择

作为产品运营,一定要掌握的这3大用户增长数据分析法!

(2)多维度下钻分析

作为产品运营,一定要掌握的这3大用户增长数据分析法!

(3)解释与结论

作为产品运营,一定要掌握的这3大用户增长数据分析法!

互金行业常见的行为事件分析:

某互联网金融客户运营人员发现,4月10日号来自新浪渠道的 PV 数异常标高,因此需要快速排查原因:是异常流量还是虚假流量?

企业可以先定义事件,通过“筛选条件”限定广告系列来源为“新浪”。再从其它多个维度进行细分下钻,比如“地理位置”、“时间”、“广告系列媒介”、“操作系统”、“浏览器”等。当进行细分筛查时,虚假流量无处遁形。下图为来源为“新浪”的各城市浏览页面的总次数。

作为产品运营,一定要掌握的这3大用户增长数据分析法!

 

图1 通过数据了解来源新浪的各城市浏览页面的总次数

在剔除虚假流量后,运营人员可进行其他用户行为分析。通过“投资成功”事件,查看各个时段的投资金额。若想知道每个产品类型的投资金额,此时再按照“产品类型”进行分组查看即可。如图2。

图文精选:

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