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编程问答

深度:流量分析

發(fā)布時間:2023/12/20 编程问答 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 深度:流量分析 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

數(shù)據(jù)分析思維案例實戰(zhàn)第四章第二節(jié)“流量分析”的記錄與感悟。

目錄

    • 背景
      • 定義
    • 渠道分析
      • 渠道性質
      • 渠道屬性
      • 渠道過程
      • 渠道指標
      • 分析方法
    • 模塊分析
      • 模塊漏斗分析
      • 模塊常規(guī)分析
      • 模塊價值分析
    • 波動分析
      • 日活
      • 留存
    • 總結

背景

定義

這里流量是廣義的流量:用戶從哪來?經過操作/漏斗?產生了什么價值?如何波動?為何波動?

有了指標體系和報表之后,數(shù)據(jù)分析師最重要的事情就是每天查看各種數(shù)據(jù)了,這就是流量分析。

渠道分析

渠道分析主要解決從哪來的問題,供給側分析。

渠道性質

  • 內部渠道: 免費

    產品矩陣,e.g. 頭條給抖音帶量

  • 外部渠道: 付費

    搜索引擎,百度魏則西事件

    App廣告,頭條內推京東雙十一活動

    社交媒體,微信朋友圈廣告

    軟件市場,e.g. 應用寶,華為手機市場

對于一款健康的App,前期主要靠外部渠道的品牌帶量,后期靠自傳播或者免費推廣。
一般都會有單獨的渠道運營經理,其實分析師在這塊的價值不會很大。

渠道屬性

渠道過程

渠道指標

  • 前期:

    有效用戶數(shù),次日留存

  • 中期:

    次日留存,七日留存,月留存

  • 后期:

    ROI

分析方法

  • 結構分析:

    對渠道先按照一級渠道來拆解,再按照二級渠道;

  • 趨勢分析:

    看每個渠道的變化趨勢,包括量級和留存;

  • 對比分析:

    不同渠道間的趨勢對比;

  • 作弊分析:

    用戶行為分析(機器學習方法)

模塊分析

模塊分析主要考察池子里魚兒的運動模式。

模塊漏斗分析

關于漏斗分析和轉化率,詳情可參考廣度:電商數(shù)據(jù)分析。

針對需要提升的某一步,核心思想是都是用戶細分,i.e. 對有問題的群體進行針對優(yōu)化。

  • 基礎屬性:

    手機品牌,地域,IMEI

  • 行為屬性:

    入口,時段,用戶活躍度,用戶標簽

模塊常規(guī)分析

  • 功能滲透率

    功能用戶數(shù)÷\div÷大盤用戶數(shù)

  • 功能功能留存率

    第一天和第二天都使用該功能的用戶數(shù)÷\div÷第一天使用改功能的用戶數(shù)

  • 功能大盤留存率

    第一天使用該功能且第二天是大盤用戶的用戶數(shù)÷\div÷第一天使用該功能用戶數(shù)

大盤用戶數(shù)===不使用任何功能但打開App的用戶數(shù) +++ ∪\cup所有功能用戶數(shù)

模塊價值分析

  • 功能核心用戶數(shù)

    符合某種要求的用戶數(shù),e.g. 使用次數(shù),使用時長,使用天數(shù),具備某種行為。注意

  • 功能對大盤貢獻度

    功能滲透率×\times×功能大盤留存率的提升數(shù)

    嚴格來說,功能對大盤的貢獻度需要進行AB Test;

  • 功能帶來的收入對比

    每個功能每個月賺多少錢;

波動分析

監(jiān)控日常的波動并分析可以說是數(shù)據(jù)分析師的常規(guī)工作,詳情見各類企業(yè)的數(shù)據(jù)分析工作。

日活

  • 外部影響

    行業(yè)變化:常識,外部事件

    競品變化:競品策略

  • 內部影響

    數(shù)據(jù)統(tǒng)計:數(shù)據(jù)采集,統(tǒng)計口徑

    用戶基礎:渠道,入口,畫像

    用戶行為

留存

  • 新用戶留存

    渠道留存,渠道轉化

  • 老用戶留存

    各個模塊用戶的留存,非功能用戶的留存

如果只有一個功能留存下跌,較好解釋。如果多個功能模塊下跌但幾天后又上升,則可能和外部因素的短期波動有關。若接連幾天連續(xù)陰跌,則極有可能是產品核心部分出現(xiàn)問題,應圍繞指標體系做一次產品的全盤分析,找到原因。

由于留存本身是比例,排查起來會比較費神,應該保持耐心,多和業(yè)務溝通,找到主要影響因子。

總結

產品的每一次決策都要基于邏輯性很強的數(shù)學證明,先有數(shù)據(jù)再有結論,不要先入為主。每個產品經理都有自己的內部指標,但必須要去衡量你當前做的事情對大盤KPI的貢獻度,只有大盤好才是真的好。要敢于說真話,實事求是,關鍵是找到真正的問題然后持續(xù)優(yōu)化。

流量分析是分析師每天都要做的事情,小到看日報,達到波動排查幾個月。所以一定要對各類核心數(shù)據(jù)都非常熟悉,能夠很好的說出數(shù)據(jù)的規(guī)律并能夠進行預測。當數(shù)據(jù)出現(xiàn)稍微的異常時就能敏銳的察覺,然后去排查。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度:流量分析的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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