
數(shù)據(jù)分析知識概要
一.數(shù)據(jù)的定義
所謂數(shù)據(jù),就是與產(chǎn)品和運營相關(guān)的一些數(shù)據(jù)。這些數(shù)值,可以通過第三方工具或者通過自行開發(fā)進行統(tǒng)計,這些數(shù)值是研究和分析的素材。
二.如何獲取數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析
自己獲?。篈PP可以選擇埋點、log等方式,而web可以通過log、日志與按鈕埋點等方式。
外部工具:谷歌分析,百度統(tǒng)計。
數(shù)據(jù)分析方法簡單總結(jié):
A.確定數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性:包含了數(shù)據(jù)維度的合理性,數(shù)據(jù)統(tǒng)計的準(zhǔn)確性,是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。
B.明確影響數(shù)據(jù)的因素
C.重視長期的數(shù)據(jù)監(jiān)測
D.保持客觀的視角
E.注意剔除干擾項
三. 常用數(shù)據(jù)分析
UV:獨立訪客數(shù)
PV:頁面訪問量,每一個用戶每訪問一個頁面,就是一個PV.
RV:重復(fù)訪客數(shù)
TP:頁面停留時間
Traffic Source:流量來源渠道
四.數(shù)據(jù)使用發(fā)方法
A.掌握歷史數(shù)據(jù)
B.從歷史數(shù)據(jù)中歸納規(guī)律
C.通過規(guī)律反向進行數(shù)據(jù)預(yù)測
D.學(xué)會對數(shù)據(jù)進行拆解
五.運營數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)
A.不要用單一類型的數(shù)據(jù)去評價全局
B.不要夸大偶然事件,認(rèn)為帶來必然結(jié)果
C.避免用結(jié)論推導(dǎo)原因、
D.避免唯數(shù)據(jù)論
五.運營數(shù)據(jù)說謊的手法
A.拉伸圖表
B.修改坐標(biāo)軸數(shù)據(jù)
C.故意選擇有利的樣本
D.樣本規(guī)模差異
六.如何讀懂?dāng)?shù)據(jù)背后的人
1.拋棄預(yù)設(shè)立場
2.深挖用戶行為與系統(tǒng)事件
3.嘗試換位思考
4.整合關(guān)鍵的數(shù)據(jù)
七.運營數(shù)據(jù)核心數(shù)據(jù)
1.內(nèi)容運營的核心數(shù)據(jù)
1)內(nèi)容的展示數(shù)據(jù):內(nèi)容的展示數(shù)據(jù)是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù),它的意義和價值在于:提供給內(nèi)容運營者一個直觀而基礎(chǔ)的數(shù)據(jù),用來展示內(nèi)容被點擊、查閱的情況,從而分析內(nèi)容是否為網(wǎng)站提供相應(yīng)的幫助。展示數(shù)據(jù)包括但不限于:
A.內(nèi)容的點擊次數(shù)
B.內(nèi)容頁面的蹦失率
C.內(nèi)容頁面的停留時長
2)內(nèi)容的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù):用于判斷內(nèi)容是否能夠促進用戶的轉(zhuǎn)化,轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)包含但不限于
A.內(nèi)容中付費鏈接的點擊次數(shù)、付費成功次數(shù)
B.內(nèi)容頁面廣告的點擊次數(shù)、廣告的停留時間、二次轉(zhuǎn)化成功率
3) 內(nèi)容的粘性數(shù)據(jù)
4) 內(nèi)容的擴散與分享數(shù)據(jù)
2.活動運營核數(shù)據(jù)
3.用戶運營核心數(shù)據(jù)
1)用戶注冊數(shù)據(jù)
注冊數(shù)據(jù)包括但不限于
A.注冊用戶的規(guī)模,增長速度
B.渠道質(zhì)量
C.注冊流程質(zhì)量
D.注冊用戶行為跟蹤
2)用戶留存數(shù)據(jù)
A.留存用戶的規(guī)模,從注冊到留存的轉(zhuǎn)化率
B.用戶登錄的時間、頻率
C.用戶使用網(wǎng)站服務(wù)的時間、時長、頻率等
3)用戶活躍數(shù)據(jù)
A.活躍用戶的規(guī)模、增長速度、從注冊到活躍的轉(zhuǎn)化率
B.活躍用戶的行為統(tǒng)計
C.用戶使用網(wǎng)站服務(wù)的頻率、內(nèi)容、行為
4) 用戶付費數(shù)據(jù)
A.付費用戶規(guī)模、增長速度、注冊到付費/活躍到付費的轉(zhuǎn)化率
B.付費金額、頻率等
C.付費用戶的日常行為跟蹤
5) 用戶流失數(shù)據(jù)
A.流失用戶的規(guī)模、速度
B.流失用戶的日常行為跟蹤
C.用戶流失的原因分析
D.流失用戶挽回策略和效果分析等
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