时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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本文主要介绍了关于数据分析常用的一些模型:事件分析、漏斗分析、热力图分析、留存分析、事件流分析、用户分群分析、用户细查、分布分析、归因分析。 一、事件分析在用户行为数据分析中,事件是指用户操作产品的某个行为,即用户在产品内做了什么事情,转为描述性语言就是“操作+对象”。 事件类型包括:浏览页面、点就元素、浏览元素、修改文本框等。一个完整的事件应该包含以下几个方面:
事件分析事所有数据分析模型中最基础的一种,指对用户行为事件的指标进行统计、纬度细分、筛选等分析操作。例如,对于“点击加入购物车按钮”这个事件,我们可以用“点击次数”或者“点击人数”来度量,对应的的指标分别是“点击加入购物车按钮的次数”和“点击加入购物车按钮的人数”。 度量结果可以通线型图、纵向柱状图、横向柱状图(条形图)、表哥、数值、气泡图等呈现。 事件分析的线图可以用于观察一个或多个数据指标连续变化的趋势,也可以根据需要与之前的周期进行同比数据分析。 通过事件分析我们可以准确了解产品内发生的事件量,根据产品特性合理配置追踪,轻松回答关于变化趋势、分纬度对比等问题,例如:
二、漏斗分析漏斗分析是一套流程式的数据分析模型,通过将用户行为为起始的各个行为节点作为分析模型节点,来衡量每个节点的转化效果,一般通过横线柱状图呈现。漏斗分析能帮助我们清晰的地了解在一个多步骤的过程中,每一步的转化与流失情况,从错角度剖析对比,找出流失原因,提升转化表现。 漏斗与事件分析不同的地方在于,漏斗分析是基于用户(也就是基于人)来统计某一批用户所发生的行为,不会收到历史浏览页面用户的事件影响,可以更加准确地显示出某一时间段产品存在的问题。 在漏斗分析中我们需要清晰以下3个基本概念:
以某产品的注册转化漏斗为例,漏斗模型可以度量每一步的抓册转化率和整体注册转化率。 从“开始注册”到“注册第三步完成”,每一步的转化率分别为55.8%、18.5%、92.5%,整理注册转化率为9.54%。我们可以很明显地看出,“注册第一步完成”的转化率明显低于其他两个步骤。 除了看到每个步骤及总的转化情况,还可以按照时间维度,来监考每一步和总转化率的趋势。通过漏斗分析趋势图,我们可以发现,“第一步转化率”在4月8日有明显的下跌,而该步骤对应的是“填写手机验证码”。 经调查后发现,下跌的原因在于短信验证服务欠费而被代理商自动停止。于是,及时充值恢复短信验证服务后,转化率回到正常水平。 在这个案例中,通过建立注册转化漏斗,度量每一步的转化率和整理的转化率,再通过时间维度来监控每一步的整体转化率的趋势,可以帮助我们及时发现问题、及时止损,避免造成更大范围的影响。 三、热力图分析产品存在的目的就是帮助用户实现特定的目标,比如查找信息、注册服务、购买产品等。当用户进入产品中却很难找到或使用他们正在寻找的东西时,便会很快离开。为了让用户在访问产品的过程中停留下来并进行下一步的操作,我们需要关心以下这些问题:
热力图也称热图。它是以产品中元素的点击次数、点击人数、点击率为基础数据,以特殊高亮的图形形式显示用户点击页面的位置或用户所在的页面位置。通过聚合用户行为,热力图可以一目了然地展示用户如何与产品进行交互,帮助我们识别用户行为趋势并优化产品流程。 目前常见的热力图有三种:
这三种热力图的原理、外观、使用的场景各有不同。 1)基于鼠标点击位置的热力图 比如百度统计的页面点击项链策划方案图,记录用户点击在屏幕解析度的位置,适用于产品细节上的优化。例如,用户点击按钮的最佳位置偏左3cm还是1cm。到那时基于鼠标点击位置的热图不会追踪内容的变化,只是记录相对时间内鼠标点击的绝对位置。 |
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关键词:1年, 初级, 数据分析,