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學數(shù)據(jù)分析方法，做優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理（三）
2019-01-15
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在上一篇文章中我們給大家講解了常用的數(shù)據(jù)分析方法，常用的數(shù)據(jù)分析方法有內(nèi)外因素分解法、DOSS。不管是內(nèi)外因素分解法也好還是DOSS也好，都是需要大家掌握的，這些都是經(jīng)典的方法。但是大家除了掌握這些方法以外還是需要掌握數(shù)據(jù)分析的其他一些方法。一般來說，數(shù)據(jù)分析的應用方法有7種，它們分別是畫像分群、趨勢維度、漏斗觀察、行為軌跡、留存分析、A/B 測試和優(yōu)化建模。下面我們分別給大家講解一下這個內(nèi)容。


首先給大家說一下畫像分群，什么是畫像分群呢？畫像分群是聚合符合某中特定行為的用戶，進行特定的優(yōu)化和分析。畫像分群需要對不同場景的分析并且做出相應的方案。這樣可以在渠道策略和運營策略上，有針對性地進行優(yōu)化。


然后給大家說一下趨勢維度。建立趨勢圖表可以迅速了解市場， 用戶或產(chǎn)品特征的基本表現(xiàn)，便于進行迅速迭代；還可以把指標根據(jù)不同維度進行切分，定位優(yōu)化點，有助于決策的實時性。


接著給大家說一下漏斗觀察。我們通過漏斗分析可以從先到后的順序還原某一用戶的路徑，分析每一個轉(zhuǎn)化節(jié)點的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，一般來說所有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析都離不開漏斗，無論是注冊轉(zhuǎn)化漏斗，還是電商下單的漏斗，需要關注的有兩點。第一是關注哪一步流失最多，第二是關注流失的人都有哪些行為。關注每一個步驟，可以有效定位高損耗節(jié)點。


現(xiàn)在給大家說一下行為軌跡。行為軌跡是進行全量用戶行為的還原。只看 PV、UV 這類數(shù)據(jù)，無法全面理解用戶如何使用你的產(chǎn)品。了解用戶的行為軌跡，有助于運營團隊關注具體的用戶體驗，發(fā)現(xiàn)具體問題，根據(jù)用戶使用習慣設計產(chǎn)品，投放內(nèi)容。


這篇文章給大家介紹了畫像分群、趨勢維度、漏斗觀察、行為軌跡等內(nèi)容，只有掌握了這些內(nèi)容才能夠做好數(shù)據(jù)分析工作。由于篇幅原因小編就把數(shù)據(jù)分析方法就給大家介紹到這里了，我們會在下一篇文章中解答一下留存分析、A/B 測試和優(yōu)化建模這三個數(shù)據(jù)分析方法，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭Ｗ詈蟾兄x大家的閱讀。

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