怎样建立数据分析的思路?
真正的数据分析不在于数据本身,而在于数据分析师的分析能力的概述 ;数据是参照物,是标杆,只有分析才是行为,是改变;那么如何分析,综合上面两个举例,已经可以很清晰的看到立体式分析。
立体式分析,也就是维度分析; 产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品 ;大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析;要知道, 数据分析是基于商业目的,而商业离不开用户和市场 ;说白了就是结合不同维度进行有目的的数据收集、整理、加过和分析,他的存在价值就是通过数据提取有价值的信息去优化产品从而拉更多人.
那么如何分析,大致思路又是如何?
[为什么分析?]
首先,你得知道为什么分析?付费同比、环比波动较大?
[分析目标是谁?]
数据波动,目标是谁?付费总额波动,付费用户数据如何?
[想达到什么效果?]
通过分析付费用户,找到问题,解决问题从而提升收入?
[需要什么?]
想做出分析,需要什么?付费总额,付费人数?付费次数?付费人数各等级占比?
[如何采集?]
直接数据库调取?或者交给程序猿导出?
[如何整理?]
数据出来,如何整理付费等级、付费次数报表?
[如何分析?]
整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?用户资源是否饱和?市场其他明星产品充值活动更具吸引力?产品付费系统是否出现问题,是否失去新鲜感?
[如何展现?]
找准问题,老付费用户流失了很多,低端付费转化低;很多是多少?转化低是什么概念?如何用图表表现?
[如何输出?]
找准问题,如何输出;如何将这份知识报表转换为产品商业价值体系;如何说服程序?如何说服策划?如何具体执行?如何将知识转换为生产力?
上述是比较系统的分析思路,细化而言;对于数据分析,又需要我们根据不同人群建立不同的用户模型;例如流失模型、流失特征;充值模型等等。
接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据:
Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)
日新增用户数: DNU;每日注册并登陆游戏用户数,主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。
一次会话用户: DOSU;新登用户中只有一次会话的用户,主要衡量渠道推广质量如何,产品初始转化情况,用户导入障碍点检查。
日活跃用户: DAU;每日登陆过游戏的用户数,主要衡量核心用户规模,用户整体趋势随产品周期阶段变化,细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。
周/月活跃用户: WAU、MAU;截止统计日,周/月登陆游戏用户数,主要衡量周期用户规模,产品粘性,以及产品生命周期性的数据趋势表现。
用户活跃度: DAU/MAU;主要衡量用户粘度,通过公式计算用户游戏参与度,人气发展趋势,以及用户活跃天数统计。
留存: 次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期,用户对游戏的适应性,评估渠道用户质量;衡量用户对游戏黏性。
付费率: PUR,统计时间内,付费用户占活跃用户比例;主要衡量产品付费引导是否合理,付费点是否吸引人;付费活动是否引导用户付费倾向,付费转化是否达到预期。
活跃付费用户数: APA;统计时间内,成功付费用户数,主要衡量产品付费用户规模,付费用户构成,付费体系稳定性如何。
每活跃用户平均收益: ARPU;统计时间内,活跃用户对游戏产生的人均收入,主要衡量不同渠道的用户质量,游戏收益,以及活跃用户与人均贡献关系。
每付费用户平均收益: ARPPU;统计时间内,付费用户对游戏产生的平均收入,主要衡量游戏付费用户的付费水平,整体付费趋势,以及不同付费用户有何特征。
平均生命周期: TV;统计周期内,用户平均游戏会话时长,主要衡量产品粘性,用户活跃度情况。
生命周期价值: LTV;用户在生命周期内,为游戏贡献价值;主要衡量用户群与渠道的利润贡献,用户在游戏中的价值表现。
用户获取成本: CAC;用户获取成本,主要衡量获取有效用户的成本,便于渠道选择,市场投放。
投入产出比: ROI;投入与产出关系对比,主要衡量产品推广盈利/亏损状态,筛选推广渠道,分析每个渠道的流量变现能力,实时分析,衡量渠道付费流量获取的边际效应,拿捏投入力度,结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏,进行流量转化与梳理。
以上是关于数据的一些概括, 对于数据分析,需要我们以理性的眼光对待 ;因为各家对相关数据定义不同,算法不同; 在对数据进行分析时需要我们看清分析误区,综合其他数据进行分析,根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案,切不可盲目分析,粗暴分析。
最后值得注意的是精细化的运营数据分析工作,思维不能乱,思维乱了,全盘皆乱;这时候的数据分析也无法提供正确的考量价值,如果觉得数据分析毫无头绪,杂乱无章;冷静下来,理顺思路,有大概的数据构思之后再做行动;只有这样才能培养自己严谨的逻辑分析能力。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21