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数据分析实战手册

数据分析实战手册

作者: mengshan | 来源:发表于2016-05-24 13:57 被阅读0次

    产品分析如何入门?

    应该关注的指标:



    衡量改版效果需要哪些基础数据?

    从以下方面衡量产品改版的效果:

    问题1:新功能是否受欢迎?

    衡量指标:功能活跃比(使用了新功能的用户数/同期活跃用户数)

    问题2:用户是否会重复使用新功能?

    衡量指标:功能的重复使用用户比例(用户在首次使用新功能后的第X 天,回访用户中使用该能够的比例)

    问题3:新功能对所处的使用流程是否起到了优化作用?

    衡量指标:用户流程的转化率和完成率(对比之前版本)

    问题4:产品改版对用户留存产生了怎样的影响?

    衡量指标:留存率(对比之前版本)

    问题5:了解用户在怎样使用新功能?

    分析方法:行为属性统计&用户行为记录

    如何发现产品改进的关键点?

    第0步:目标

    第1步:根据目标对用户分群

    第2步:对比用户群,寻找差异

    -人群属性

    -使用环境

    -整体行为特征:如第一次访问时间、最后一次访问时间、过去30天总访问次数、过去30天总访问时长;

    -用户行为

    *某个具体行为的发生次数

    *某个具体行为发生的特征

    -过程转化率

    -留存

    第3步:发现有趣的差异,探寻背后的原因

    第4步:根据发现改进产品

    第5步:衡量新版是否达到预期效果

    用户模型

    构建用户模型的方法:

    方法1:基于访谈和观察构建用户模型

    第0步:对用户的访谈和观察

    第1步:根据角色对访谈对象进行分组

    第2步:找出行为变量

    用户的活动(行为及频率)、态度、能力、动机、技能等。

    第3步:将访谈主题和行为变量对应起来

    第4步:找出重要的行为模型

    第5步:综合各种特征,阐明目标

    第6步:检查完整性和冗余

    第7步:指定用户模型的类型

    对用户模型进行优先级排序,确定主要、次要、补充和负面用户模型。主要用户模型是用户界面设计的主要对象,一个产品的一个界面,只能有一个主要用户模型。

    第8步:进一步描述特征和行为

    方法2:构建临时用户模型

    基于行业专家对用户的了解,或市场研究获得的人口统计数据特征。

    快速构建用户模型的方法

    如何结合数据优化产品的用户体验?

    同期群:按照用户的新增时间将用户分群,得到的每个群叫一个同期群。

    同期群分析:将用户进行同期群划分后,分析和对比不同同期群组用户的相同指标。

    行为统计

    对用户在产品中的行为发生的次数或人数进行简单的统计

    漏斗分析

    帮助分析使用过程的成功和失败率,以分析用户在使用产品时是否顺畅。

    留存分析

    衡量产品黏性的方法

    用户洞察

    深入的了解和分析指标背后的用户以及用户的行为。

    用户群细分

    根据属性或行为特征将用户从全部用户中筛选出来。

    产品数据分析的一般过程

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