数据基础指标综合体系.docx
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1、怎样构建数据指标体系假如一个事情,你不能衡量它话,那么你就不能增加它。在围绕着用户紧紧做精细化运行时代。数据驱动运行是未来运行趋势,精细化运行已经变得尤为关键,数据驱动决议是运行人必需要面正确挑战也是要下意识学一门技能。一个懂数据分析产品经理能够利用数据驱动产品设计优化,并高效提升用户体验。1、什么是数据分析?不要对数据分析有太多畏难情绪,所谓数据分析就是指从数据中提取有用信息,并指导实践。比如说结合数据优化产品用户体验,经过数据来进行用户画像,经过数据发觉产品改善关键点,和产品改版、迭代是否在一个正确方向上。而这些事情,在经过实践以后,全部会变简单且轻易上手。2、数据分析目标?不过在做数据分
2、析前,一定要先确定好目标,这么后面每一步才能不偏离大方向,我们才能清楚地知道到底该采集什么样数据,要分析哪些指标。那么,你做数据分析目标是什么:是检测用户对新功效喜爱程度?是优化用户在使用过程中槽点?还是提升某个产品页面转化率?3、怎样获取数据?说到搜集数据,首先要做好数据埋点。所谓“埋点”,个人了解就是在正常功效逻辑中添加统计代码,将自己需要数据统计出来。(1)自有数据分析系统:企业内部使用数据产品,如自建 BI 和推荐系统。企业自有数据是最原始数据,也是最可靠、最全方面。通常而言,有条件情况下全部是以内部数据为准(自己开发,开发时加入统计代码,并搭建自己数据查询系统)。(2)第三方数据分析
3、工具:这个是借助外部工具取得数据,常见第三方统计工含有:网站分析工具:Alexa、中国网站排名、网络媒体排名(iwebchoice)、谷歌 Analytics、baidu统计;移动应用分析工具:Flurry、谷歌 Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics不一样产品,不一样目标,需要支持数据不一样,确定好数据指标后,选择适合自己企业方法来搜集对应数据。获取数据方法其实多个多样,关键在于,作要了解什么样数据是关键,对于这些数据前后关联,是怎样,这是一个联动过程,不是一个单一行为。有了这些数据以后,我们该怎么去分析这些数据呢?哪些是能够为我们所用,又有哪些是能够剔除掉
4、。4、关注哪些数据维度?一款产品数据指标体系通常全部能够分为五个维度:用户规模和质量、参与度分析、渠道分析、功效分析以用户属性分析。(1)用户规模和质量分析:关键是分析用户规模指标,这类指标通常为产品考评关键指标;包含总用户数、新用户数、留存用户、转化率。用户规模和质量是数据分析最关键维度,其指标也是相对其它维度最多。(2)参与度分析:关键是分析用户活跃度,分析维度关键是包含开启次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。(3)渠道分析:关键分析渠道推广效果,以科学评定渠道质量,优化渠道推广策略。渠道分析尤其要重视,因为现在移动应用市场刷量作弊是和业内公开秘密。渠道分析能够从多个维
5、度数据来对比不一样渠道效果,比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不一样起源用户,这么就能够依据数据找到最适合本身渠道,从而取得最好推广效果。(4)产品功效分析:关键分析功效活跃情况、页面访问路径和转化率;功效活跃指标:某个功效活跃用户,使用量情况;功效验证;对产品功效数据分析,确保功效取舍合理性。页面访问路径:用户从打开到离开应用整个过程中每一步骤页面访问、跳转情况。页面访问路径是全量统计。经过路径分析得出用户类型多样、用户使用产品目标多样性,还原用户目标;经过路径分析,做用户细分;再经过用户细分,返回到产品迭代漏斗模型:是用于分析产品中关键路径转化率,以确定产品步骤设
6、计是否合理,分析用户体验问题。用户转化率分析,关键考察漏斗每一层流失原因分析。经过设置自定义事件和漏斗来关注应用内每一步转化率,和转化率对收入水平影响。经过分析事件和漏斗数据,能够针对性优化转化率低步骤,切实提升整体转化水平。(5)用户属性分析:关键分析用户特征,用户属性通常包含性别、年纪、职业、所在地、手机型号、使用网络情况。假如对用户其它属性感爱好,能够到自微信呢公众号后台或其它诸如头条、uc等后台看用户属性全部包含哪些维度。不管在我们产品开启早期,还是战略调整,分析用户画像全部有着关键意义。比如我们在产品设计前需要构建用户画像,指导设计、开发、运行;产品迭代过程需要搜集用户数据,便于进行
7、用户行为分析,和商业模式挂钩等等。5、怎样分析数据?从第三方数据分析工具或自家分析后台拿到这些数据后 ,该怎么去分析呢?要真做到基于数据分析,你必需要有以下条件:l 了解业务:假如你不明白业务之间关联,你就不会考虑跨端数据印证。l 了解各个数据之间上下游关系和关联关系l 用多个辅助数据作为支撑同时验证:析结果大多数时候是推测,这时候需要其它数据作为辅助验证方法和证实。 理顺分析思绪,确保数据分析结构体系化。 把问题分解成相关联部分,并显示它们之间关系。 为后续数据分析开展指导方向。 确保分析结果有效性及正确性。6、基础产品分析概念产品经理在做数据分析时候,部分基础产品分析概念还是需要理清,比如
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