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本篇文章给大家谈谈用户分析,以及你觉得数据分析有多重要呢相关的内容,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

用户分析,你觉得数据分析有多重要呢?

很多第一次做电商运营的人都不知道要怎么做分析,我之前也做过互联网运营,一开始无非就是看看PV、UV,分许分析流量就完事了,但是很快老板就会发现我的分析结果根本没有任何价值,因为分析这些东西根本毛用都没有!

但是我也很无奈,因为这些常规数据就绑定着我的KPI,要是不做的话,我就会被扣钱扣工资,运营分析还能怎么搞出花来?老板是为了公司盈利,我也要为了生活啊。

后来我才知道,不是分析方法和内容不对,而是没有关注到重点的数据。

顿悟的方法很简单,去问一个专业的搞数据分析的就行了,我有幸就遇到了这么一位,简直称得上是扫地僧一样的隐藏人物,几句点拨就足够我学习的了。

一、首先,要明白自己企业的商业模式

既然题主问的是电商,那么就先说一下电商的盈利模式,很简单:

客户看中了你的产品或者服务,你把产品和服务卖给客户,一个订单完成!

电商公司和o2o类公司都是这种模式,公司的收入是由一个个订单堆积出来,订单是由用户购买了相关的商品或服务产生,可以说用户和商品或服务为订单的两大基本元素,公司收入下降、增长、异常最终都可以追踪到用户与商品这两大元素上。这样我们将公司收入相关数据拆解为三大模块:用户、商品或服务、订单。作为运营人,我们最主要要关注的就是两个字——用户。

公司收入、订单都是由用户消费所产生,用户的消费流程可以划分为以下四个阶段:引流、转化、消费、存留。

当然我们希望最理想的情况就是吸引和转化最多的用户、让他们买我们的产品,并且留住他们好让他们一直买。然而现实是残酷的,我们能做的,就是对这些数据进行分析,根据数据情况进行策略对调整,让现实与理想情况之间的距离越来越近。

我们一般将用户分为新用户和老用户,如下图所示:

无论新老用户,我们都会关心两块内容,一个是引流(拉新),一个是转化,最终以数据的形式体现出来,就是流量与转化率。

二、引流

一个购物中心,建在荒郊野外,没人进来,装饰再奢华也没什么卵用。用户是有限的,我们需要精打细算,实现对每种渠道每种类型的流量来源的最大价值利用。

分析目标:通过对流量的分析,保证流量的稳定性,并通过调整,尝试提高流量。

分析内容:基本数据指标有访客数(uv)、浏览量(pv)、访问次数(visits),是常用的衡量流量多少的数据指标;平均访问深度(浏览量/访问次数)、平均停留时间(总停留时间/总浏览量)、跳失率(跳出次数/访问次数)是用来衡量流量质量优劣的指标。

分析角度:

1. 观察流量规律,便于活动安排、服务调整

上面这个图使用FineReport做的UV分析,可以发现以下规律:一天当中,访问集中在9点到11点和14点到17点这段工作时间,一年中则在春节前后的访问量比较大,每周中也是访问集中在工作日。

一般来说,流量都是以每天中的时段、季节、节假日、星期这样的规律来分布的。所以可以将以上几面统一放到同一页面中进行观测,可以全面的了解应用的访问规律。并且通过对渠道、业务的选择,可以观测具体的渠道、业务的访问规律。

2.发现流量异常,分析异常原因并及时调整

通过对上图的观察,可以发现异常现象:

3月21日到4月17日到流量图中,工作日到流量一般都维持在2400左右,而观察4月18日到5月15日到图,发现流量从4月19日下滑开始,很少突破2000,也就是流量在近一个月有明显下滑。原因可能是对手购买了竞价排名、自己的seo做的不好等等。

一般来说,流量以周为单位,周期性分布的情况是比较多的,将视角拉长,一次性多看几个周的数据,便于发现问题。将一段时间内的数据与历史数据进行对比,也有助于问题的发现。

除上图中对流量异常的简单监控外,可以对流量进行进一步分解,如下图所示,通过图表联动,观察具体渠道或者业务的流量情况,从而完成对问题的追踪定位,例如通过进一步分析发现,4月中旬开始的流量下降主要出现在pc端,那么可以进一步缩小问题的范围。

3. 观察流量结构,分析其合理性,并作出调整

流量结构一般可分为渠道结构、业务结构、地区结构。通过查询一段时间内的各结构占比,了解流量组成。

如上图所示,在渠道中,pc占比相对过大,而app占比不高,app对于用户具有更大的黏度,所以应分析app占比过低原因,并想办法提高app流量占比。下面的折线图可以对各渠道的流量情况进行追踪,分析占比不合理是短期内出现的,还是长期存在的、辅助问题的分析。

4. 追踪流量情况,衡量活动或者调整效果

对流量的追踪,一般就是对流量的监控,观察活动前、活动中、活动后的变化情况,评估活动效果。一般来讲,活动期间流量会大幅提升,活动后有一定回落,是一个成功的活动。如果活动期间流量上升幅度不大,或者活动结束后流量大幅度跌落,甚至流量低于活动前的正常流量很多,都不能说是一个成功的活动。

三、转化

在完成引流的工作后,下一步需要考虑的就是转化了,一个崭新的用户一路走来到完成交易,中间需要经历:

浏览页面(下载app)->注册成为用户->登陆->添加购物车->下单->付款->完成交易

每一环节中都会有用户流失,提高各个环节的转化率,一直是互联网公司运营的最核心的工作。转化率的提升,意味着更低的成本,更高的利润。

分析目标:了解各环节转化情况,分析其异常或不合理情况,进行调整,以提升各环节的转化率。

分析角度:关于转化率的各种名词也特别多,有静默转化率、登陆转化率、咨询转化率、付款转化率等等,然而并不需要考虑这些词,只要关注用户从接触应用到成交中的几个环节就好。

我们依然使用FineReport中图表的形式来从各个角度对转化数据进行展示分析。

1.观察各环节转化率,分析其合理性,针对转化率异常环节进行调整

上图所示,传统漏斗图只能显示一条路径的转化率情况,稍加修改后,可实现对比功能,例如上图所示的新老用户的转化率的对比。可以根据实际情况中在该图中加入更多环节,例如注册、收藏、开工、竣工等。

从上图中,我们可以发现这样一个问题,下单到付款中的转化率过低,正常来说,用户只要下单,付款的比例是比较大的。对于这个异常,我们来做下猜测:

又看了下其他家的商品或服务,发现了更好的,就取消了付款;付款前习惯性的问下相关的人进行确认,然后发现计划有变,所以取消付款;到了付款的时候发现居然不支持支付宝,无奈取消付款;下单后被告知没货;页面好卡,怒而弃之;余额不足

总体上可以分为两类:用户本身原因,系统设计原因。上图中这么出现付款率这么低的情况,基本上可以确定是系统原因。然而具体是哪块的设计出了问题,可以进一步细化追踪。

如上图所示,点击相应阶段,联动出下面各渠道与各业务的转化率明细,可以看出,各渠道的转化率差别较大,其中pc端转化率明显偏低,而各业务之间的转化率差别不大,基本可以确定,是pc端存在问题,导致转化率偏低。

上图中的付款转化率低的太明显,只要不瞎都能看出这转化率出了问题,但是往往转化率的问题并没有这样的明显,那怎样定位自己的转化率是否合理,哪个阶段的转化率有提升空间呢?继续看下面这张图:

上图是通过多角度对比来分析业务转化率的健康状况,包括与自己同期对比、行业中与自己相似产品对比、行业中优秀的产品对比。对比各环节转化率的不同,产生数据上的冲击,所有落后的节点,都是可以提升的空间。

2. 追踪转化率变化,用于异常定位和策略调整效果验证

除流量外,转化率也是需要追踪的,将时间的维度拉开,分析各阶段转化率随着时间的波动,也是很有看点的。

如上图所示,在4月17日到21日中间,转化率出现下滑趋势,通过渠道转化率与业务转化率两个图表的联动,可以追踪定位导致转化率下滑的渠道或业务。常见的原因,公司运营部门投入了某个渠道进行推广,新的渠道带来了新的流量,而该渠道所引入的用户质量却偏低,拉低了整体的转化率。

3. 观察各渠道转化情况,定义渠道价值,并依此适当调整运营策略

气泡图在传统图表中信息量涵盖相对是比较大的,上面这张图x轴和y轴分别表示流量和转化率,y轴可以根据分析内容不同切换成点击率、注册率、架构率、下单率等等,气泡大小表示的为渠道ROI。从上图中可以看出,在右上象限中的渠道价值是比较大的,再综合考虑ROI,还可以看出渠道性价比情况。

4. 分析各环节转化周期,分析用户习惯,为制定运营策略提供依据

这种场景通用性并不是很强,会和公司业务相关联,有些业务的交易是分成多个阶段来完成,这种情况可以对转化周期进行分析。

上图中可以看出,该业务的付款与成交一般在前四周完成,而第五周开始趋于稳定。知道以上信息后,可针对第五周未付款或完成交易的用户进行询问,提高转化率。另外可制定四周内完成交易有奖励等活动来缩短成交周期,因为图中可以看出,绝大部分用户四周时间足够完成服务检查、订单确认等工作。

四、日活/存留

互联网行业的拉新成本现在都很高,要投入广告、投入时间,这些都是成本。如果用户还没有产生什么价值就流失了,那一定是亏了。相反,拉过来的用户,存留的时间越长,产生的价值也就越大,也才能弥补其他流失用户所产生的损失。因此,提高用户的存留时间,也是提高公司收入,为公司创造更多价值的重要一环。

分析目标:通过分析用户的日活/存留,来帮助运营人员发现问题、监控数据,为调整策略提供数据支持,达到提高日活/存留的效果。

分析角度:

1.日活监控,观察用户活跃数据,分析日活健康度

活跃用户一般可以分为以下三类:

有些公司可能不太关注回流(一定时间内没有登陆的用户再次登陆)这部分用户,我将它列出来,是认为了解回流用户的日活情况在一些场合中是有价值的,例如活动期间、发优惠券测试,是否会对流失用户的回流产生了作用。

上图中是用finereport做的堆积面积图,其面积大小为各类型用户数,堆积总高度为总活跃用户数。对于日活数据来说,相对理想的情况是老用户占比较高,为活跃用户主力,并且呈现逐步上升的趋势,代表产品对新用户的粘性较好,总体拉新存留大于流失用户。否则,要么是新用户的存留率过低,要么是老用户的流失率过高,都需要进行调整。

2.观察存留规律,定位存留阶段,辅助市场活动、市场策略定位等

存留规律分析应该分开对待,一部分高频小额订单(例如外卖)这种互联网公司,其分析模式类似于游戏、知乎、SasS平台,会以日为单位来分析存留。

如上图所示,这种用户登录频率较高的应用,可以通过上图分成三个阶段,过滤期、试探期、平稳期。刚开始接触一个应用的用户中,有大量的用户是质量不高的用户,不可避免的要经历一个存留率大幅下降的阶段,但这一阶段周期一般较短(我认为这一阶段可能更多的是应用筛选用户)。在这一阶段过去之后,用户会对应用进行详细的试探,是否让自己满意,这段期间也会有部分用户流失。最后留下的就是相对稳定的用户了。

上图可称之为手枪图,该图可以看出用户存留的整体情况,存留率有没有越来越高,产品粘性是否做的够好,通过上图可以看出一定的问题来。但要像日存留那样,找出用户存留的三个阶段是比较困难的,因为用户是否存留下来更多的取决于消费体验,并且消费体验周期过长,很难判断用户是否会再次消费。

3.对比不同用户、产品功能的存留情况,分析产品价值、辅助产品调整

如上图所示,通过对比,发现使用了分享功能和收藏功能的用户的存留率相对较高。得到这样一个信息后,可以通过产品上的调整,来鼓励用户使用分享、收藏等功能,以此来提高用户的存留率。

这种对比可以是多种形式的,将功能选择换成用户分类、用户来源,可以从不同的角度来观察问题。例如,如果发现男性用户的存留率比女性用户低,那么一是可以提醒反思造成这种情况的原因是什么,或者是可以调整产品推广渠道,以吸引女用户主。

存留率是互联网公司非常关注的指标之一,而很多公司会对存留率进行非常深入的挖掘。上文提供几种存留率常用的展现形式,为分析存留率提供一定的参考。

学术趋势分析的基础和数据是什么?

是以世界科技发展趋势为基础,以国内外科技发展实验数据为依据。

学术趋势分析是一项重要的信息服务,为用户掌握学术方向、了解学术前沿动态提供了参考依据。学术趋势分析是在海量文献以及大量用户使用记录的基础上,针对某一主题或关键词进行的时间序列统计。

学术趋势分析的数据来源主要是海量文献资源以及用户使用记录。常用的学术趋势分析指标有2个:学术关注度,用户关注度。

头条有没有真正的股票高手?

头条上也会有股票高手,但是少之又少真正的股票高手肯定是专注于股票本身,而不会分享什么炒股经验,分享什么炒股秘诀,分享什么好的股票。只有想通过这些信息获取利益的人才会这么做,这是头条上自称股票高手的底层逻辑。

现在股市行情并不好,但是还是有很多人往里冲,为什么呢?还不是门槛低,经济环境不好实体很难挣到钱,大家都想通过手里的资金在股市分一杯羹,可是肯多人并不知道在股市中挣钱的人可能不够20%,而剩下的80%基本都是血亏。

大家都有一种赌博的心态,我就是这20%中的佼佼者,但是在进入股市之后发现根本就不是那么回事,可是资金已经投入了,只能在头条或者其他平台寻求帮助,在我看来都是病急乱投医,从而让这些所谓的“头条炒股高手”有机可乘,他们同个各种各样的手段让你相信他,不是贩卖课程就是帮忙选股,可是仔细想想如果真的可以赚钱,他还有必要教你吗?自己吃独食不好吗?还是那句话,你看的是利息,他看的是你的本金!所以对于头条的小伙伴我还是要奉劝一句,不要迷信头条中的各类高手,保持头脑清醒,不盲从!

如何分析活跃用户和留存用户?

做APP运营的小伙伴,对活跃用户或和留存用户这两个概念应该不陌生。但如果是从事其他渠道的运营的话,可能对这两个概念就比较陌生,接下来我重点说一说这两个概念。

首先来看活跃用户。活跃用户的定义是指打开一次APP为活跃,然后引入时间的概念,就会产生日活跃用户、周活跃用户、月活跃用户等。具体的计算方法,是拿活跃用户的数量除以本月总注册用户数量。

单纯看活跃用户的数量并没有意义。如果去判断这款产品活不活跃,重点是看活跃用户在总注册用户当中的数量,也就是看比率。同时用户的活跃数量还要结合用户的生命周期来看,如果在三个月或者是半年以内,用户的活跃率还能稳定保持在5%到10%左右,那这个数据还是不错的。

接下来再看留存用户。留存用户的概念主要是指在一段时间内仍然活跃的占比比率。和活跃用户的计算方法一样,留存用户也可以引入时间的概念,包括次日留存、周留存、月留存等等。

但是,和活跃用户有明显区别是,留存用户当中有一个特殊的概念叫做渠道留存,也就是说当我们在做产品推广时,会选择不同的渠道进行投放推广,那我们可以比较哪一个渠道的留存效果更好。这也是渠道效果追踪的相关知识。

总的来说,活跃用户主要是看一段时间内产品的活跃用户数量,看产品是否健康。而留存主要是看一段时间内用户的流失情况,主要看流失的原因是什么。

2021年抖音用户年龄分析?

每个年龄段的都有,不同年龄段的用户偏好也会有所差异。00后,90后会偏向可爱型,还在恋爱期摸索;30到40岁之间在犹豫结果?离婚?

40-50岁搜索最多的尽然是没有撤退可言?哈哈~这是什么情况。

关于用户分析和你觉得数据分析有多重要呢的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。