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数据指标分析

数据指标分析

作者: 四姑娘山的稻城 | 来源:发表于2020-01-19 15:09 被阅读0次

一个事件+ 两个变量

产品交互性参与事件、

交互功能类型---事件级变量

交互功能页面名称---页面级变量

1.浏览功能整体情况:

选择交互功能页面名称为纵向维度,选择页面浏览量和用户量分别为横向维度

2、创建功能整体情况

选择交互功能类型为纵向维度,选择产品交互性参与事件_次和产品交互性参与事件_人两个事件为横向维度

3、功能渗透率和使用率

通过气泡图可以了解核心功能的渗透率和使用率如何,明晰产品功能推广方向。

通过事件分析,选择用户数、人均浏览页数和平均页面停留时长(分钟)三个指标,选择交互功能页面名称为维度,选择用户分群为任意目标人群。

4、产品功能用户使用分布分析

 选择页面浏览量为事件,选择用户分群为任意目标人群,在维度对比中选择交互

功能页面名称;

「KPI 分析方法论」,由确认监控目标-拆解指标-下钻维度三步构成;

1. 梳理业务逻辑和用户旅途,明确KPI 指标并监控 KPI 的变化趋势。

2. 按照业务场景,拆解KPI 指标,快速定位 KPI 波动的影响因子。

3. 基于维度拆解结果,继续下钻,定位数据下降原因,直至找到业务“抓手”。

客户端埋点适用于用户界面行为的上报,服务端埋点适用于业务操作的上报。

无埋点事件适用场景:

A. 业务属性弱,交互属性强;

B. 需求及时性强,要快速落地得出结论;

C. 数据使用周期短,不需要长期监控;

D. 相比准确性,更需要趋势稳定;

E. 非核心数据,数据可及性 (access data) 强。

监控与分析式数据场景:

A. 数据稳定准确,反应真实业务场景;

B. 需要长期监控,数据需要长期存储;

C. 业务属性丰富,可以做深度业务分析;

D. 监控核心 KPI,指标需要少而精;

E. 需要设置数据权限,数据可及性 (access data) 弱。

完整的埋点方案应该具备以下四个要素:

1、确认事件与变量

事件:指产品中的操作

变量:指描述事件的属性

2、明确事件的触发时机

不同的触发时机代表不同的数据统计口径

3. 规范命名

使用「动词+名词」或者「名词+动词」的规则来命名

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