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互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法

来源:网站分析在中国 编辑:宋星 时间:2016-10-25 22:46:51 阅读:

  眼花缭乱的东西很多,真正派上用场的,却不见得是那些看起来炫酷的。很多方法朴实无华,却解决大量的问题。

  下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心,其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。

  我们从第十个方法倒着讲,重要性并无优劣之分,但压轴的,往往是最重要的。

  方法一:细分

  严格说,细分不是一种方法,它是一切分析的本源。所以它当之无愧要排名第一。

  我经常的口头禅是,无细分、毋宁死。没有细分你做什么分析呀。

  细分有两类,一类是一定条件下的区隔。如:在页面中停留30秒以上的visit(session);或者只要北京地区的访客等。其实就是过滤。另一类是维度(dimension)之间的交叉。如:北京地区的新访问者。即分群(segmentation)。

  细分几乎帮助我们解决所有问题。比如,我们前面讲的构建转化漏斗,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

  维度之间的交叉是比较体现一个人分析水平的细分方法。比如,我的朋友孙维(卡车之家的数据负责人),他将用户的反馈作为event tracking的属性(放在了event action属性中),提交给GA,然后在自定义的报告中,将用户反馈和用户的其他行为交叉起来,从而看到有某一类反馈的用户,他们的行为轨迹是什么,从而推测发生了什么问题。

  分析跳出率时,我们也会把landing page和它的traffic source(流量源)进行交叉,以检查高跳出率的表现是由着陆页造成,还是由流量造成。这也是典型的维度交叉细分的应用。

  无细分,毋宁死。

  互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法

  方法二:Attribution(归因)

  归因不是人人都听说过,用好的更是寥寥无几。 不过,考虑到人们购买某一样东西的决策,可能受到多种因素(数字营销媒体)的影响,比如看到广告了解到这个商品的存在,利用搜索,进一步了解这个商品,然后在social渠道上看到这个商品的公众号等等。这些因素的综合,让一个人下定了决心购买。

  因此,很多时候,单一的广告渠道并不是你打开客户闸门的阀门,而是多种渠道共同作用的结果。

  如何了解数字营销渠道之间的这种先后关系或者相互作用?如何设置合理的数字营销渠道的策略以促进这种关系?在评价一个渠道的时候,如何将归因考虑在内从而能够更客观的衡量?这些都需要用到归因。

  如果你是互联网营销的负责人,归因分析是必不可少的分析方法。在我的课堂上,会特别多的篇幅讲解这个方法。

  互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法

  方法三:Cohort分析

  Cohort分析还没有一个所有人都统一使用的翻译。有的说是队列分析,有的说是世代分析,有的说是队列时间序列分析。大家可以参考维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%9F%E5%88%97%E7%A0%94%E7%A9%B6,找找自己觉得合适的译名。

  无论哪种叫法,cohort分析在有数据运营领域都变得十分重要。原因在于,随着流量经济的退却,精耕细作的互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。Cohort分析最大的价值也正在于此。Cohort分析通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来发现哪些因素影响短、中、长期的留存。

  Cohort分析受到欢迎的另一个原因是它用起来十分简单,但却十分直观。相较于比较繁琐的流失(churn)分析,RFM或者用户聚类等,Cohort只用简单的一个图表,甚至连四则运算都不用,就直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存(或流失)变化情况。甚至,Cohort还能帮你做预测。

  我总觉得cohort分析是最能体现简单即美的一个典型方法。

互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法

  方法四:Event Tracking(事件追踪)

  互联网运营数据分析的一个很重要的基础是网站分析。今天的app分析、流量分析、渠道分析,还有后面要讲到的归因分析等等,都是在网站分析的基础之上发展起来的。

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