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系统化数据分析:三步搭建基础分析框架

鸟哥笔记  · 公众号  · 运营  · 2018-05-21 07:07

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理财购买转化漏斗


如上图表示:“2018年3月份,浏览标的页面的28100名用户,在7天内投资成功的转化与流失情况”。


这里漏斗分析与事件分析不同的地方:漏斗分析基于用户,或是说基于人来统计某一批用户所发生的行为,不会受到历史浏览页面用户的事件影响,更加准确的暴露某一时间段产品存在的问题。



通过漏斗模型及时发现问题


我们通过建立了注册转化漏斗,度量每一步的转化率和整体的注册转化率,通过时间维度来监控每一步和整体转化率的趋势。


例如:4月12日发现输入图形验证码这一步转化率在有明显异常,于是紧急通知技术同事排查,发现图形验证码功能失效,导致大量用户无法显示


紧急修复后,转化率回到之前的水平。所以,通过对每一步漏斗转化率的监控分析,可以及时发现问题,及时止损。


3. 留存分析


留存用户: 即用户发生初始行为一段时间后,发生了目标行为,即认定该用户为留存用户。


留存行为: 某个目标用户完成了起始行为之后,在后续日期完成了特定留存行为,则留存人数 +1


留存率: 是指发生“留存行为用户”占发生“初始行为用户”的比例。常见指标有次日留存率、七日留存率、次月留存率等。


留存表: 留存表中给出了目标用户的留存详情,主要包括以下几个信息:


  • 目标用户:每天完成起始行为的目标用户量,是留存用户的基数

  • 留存用户:发生留存行为的留存用户量和留存率;


用户留存表


留存曲线图:


留存曲线图可以观测随着时间推移,用户留存率的衰减情况。


以电商为例,我们观察运营策略优化/产品改版,是否会影响用户的购买行为。此时我们可以将用户行为分为:


  • 初始行为:注册

  • 留存行为:支付订单


然后根据客户注册的时间按周进行分组,得到同期群,制作留存曲线图,观察该群体用户发生购买的 30日留存。通过比较不同的同期群,可以获知新用户购买率指标是否在提升。


留存曲线图


留存行为一般都与我们的目标有强相关性。我们在进行留存分析时,一定要根据自身业务的实际需要,确定高价值的留存行为才能能对产品的优化提供指导性建议。








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