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學(xué)數(shù)據(jù)分析方法，做優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理（四）
2019-01-15
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在上一篇文章中我們給大家講解了數(shù)據(jù)分析的方法。一般來說，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)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。我們講解了畫像分群、趨勢維度、漏斗觀察、行為軌跡。下面我們就給大家講解一下留存分析、A/B 測試和優(yōu)化建模。


首先給大家講解一下留存分析。留存是了解行為或行為組與回訪之間的關(guān)聯(lián)，留存老用戶的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于獲取新用戶，所以分析中的留存是非常重要的指標(biāo)之一。除了需要關(guān)注整體用戶的留存情況之外，市場團(tuán)隊(duì)可以關(guān)注各個(gè)渠道獲取用戶的留存度，或各類內(nèi)容吸引來的注冊用戶回訪率，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)關(guān)注每一個(gè)新功能對于用戶的回訪的影響等。


然后給大家說一下A/B 測試。A/B 測試是對比不同產(chǎn)品設(shè)計(jì)/算法對結(jié)果的影響。產(chǎn)品在上線過程中經(jīng)常會使用 A/B 測試來測試產(chǎn)品效果，市場可以通過 A/B 測試來完成不同創(chuàng)意的測試。要進(jìn)行 A/B 測試有兩個(gè)必備因素：有足夠的時(shí)間進(jìn)行測試和數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)密度較高。這是因?yàn)楫?dāng)產(chǎn)品流量不夠大的時(shí)候，做 A/B 測試得到統(tǒng)計(jì)結(jié)果是很難的。所以 A/B 測試往往公司數(shù)據(jù)規(guī)模較大時(shí)使用會更加精準(zhǔn)，更快得到統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。


最后說一下優(yōu)化建模。當(dāng)一個(gè)商業(yè)目標(biāo)與多種行為、畫像等信息有關(guān)聯(lián)性時(shí)，我們通常會使用數(shù)據(jù)挖掘的手段進(jìn)行建模，預(yù)測該商業(yè)結(jié)果的產(chǎn)生；當(dāng)我們需要預(yù)測判斷客戶的意愿時(shí)，可以通過用戶的行為數(shù)據(jù)，公司信息，用戶畫像等數(shù)據(jù)建立付費(fèi)溫度模型。用更科學(xué)的方式進(jìn)行一些組合和權(quán)重，做出合適的分析。掌握單純的理論是不行的。產(chǎn)品經(jīng)理們需要將這些方法論應(yīng)用到日常的數(shù)據(jù)分析工作中，融會貫通。同時(shí)學(xué)會使用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析工具，可以事半功倍，更好的利用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)整體增長。


以上的內(nèi)容就是小編為大家解答的最后的幾種數(shù)據(jù)分析方法了，數(shù)據(jù)分析方法有畫像分群、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。大家在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作的時(shí)候一定要掌握好數(shù)據(jù)分析方法，這樣才能夠做好數(shù)據(jù)分析工作。最后感謝大家的閱讀。

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