数据分析的8种方法详解
对于具体的业务场景问题,我们该怎么办呢?我们以一个电子商务网站为例,用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示,然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。
1 数字和趋势
看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。
在数据分析中,我们可以通过直观的数字或趋势图表,迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等,从而直观的吸收数据信息,有助于决策的准确性和实时性。
对于电子商务网站,流量是非常重要的指标。
上图中,我们将网站的访问用户量(UV)和页面浏览量(PV)等指标汇汇聚到统一的数据看板(Dashboard),并且实时更新。
这样的一个数据看板,核心数字和趋势一目了然,对于首席增长官来说一目了然。
2 维度分解
当单一的数字或趋势过于宏观时,我们需要通过不同的维度对于数据进行分解,以获取更加精细的数据洞察。
在选择维度时,需要仔细思考其对于分析结果的影响。
举个例子,当监测到网站流量异常时,可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度,发现问题所在。
3 用户分群
针对符合某种特定行为或背景信息的用户,进行归类处理,是我们常常讲到的用户分群(segmentation )的手段。
我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息,创建该群体用户的画像。 例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户,可以被归类为“北京”用户群体。
而针对“北京”用户群体,我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间,这样我们就创建出该用户群体的画像。
在数据分析中,我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化,效果会更加明显。
上图中,我们通过 GrowingIO 的用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来,然后推送相应的优惠券。
这样精准的营销推广,可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。
4 转化漏斗
绝大部分商业变现的流程,都可以归纳为漏斗。
漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一,无论是注册转化漏斗,还是电商下单的漏斗。
通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径,分析每一个转化节点的效率。 其中,我们往往关注三个要点: 第一,从开始到结尾,整体的转化效率是多少? 第二,每一步的转化率是多少? 第三,哪一步流失最多,原因在什么地方?流失的用户符合哪些特征?
上图中注册流程分为 3 个步骤,总体转化率为45.5%;
也就是说有 1000 个用户来到注册页面,其中 455 个成功完成了注册。
但是我们不难发现第二步的转化率是 56.8% ,显着低于第一步 89.3% 和第三步转化率 89.7%,可以推测第二步注册流程存在问题。
显而易见第二步的提升空间是最大的,投入回报比肯定不低;如果要提高注册转化率,我们应该优先解决第二步。
5 行为轨迹
关注行为轨迹,是为了真实了解用户行为。
数据指标本身往往只是真实情况的抽象,例如,网站分析如果只看访问用户量(UV)和页面访问量(PV)这类指标,断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。通过大数据手段,还原用户的行为轨迹,有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题,根据用户使用习惯设计产品、投放内容。
上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹,从官网到落地页,再到商品详情页,最后又回到官网首页。
网站购买转化率低,以往的业务数据无法告诉你具体的原因;通过分析上面的用户行为轨迹,可以发现一些产品和运营的问题(比如是不是商品不匹配等等),从而为决策提供依据。
6 留存分析
在人口红利逐渐消褪的时代,留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。
每一款产品,每一项服务,都应该核心关注用户的留存,确保做实每一个客户。
我们可以通过数据分析理解留存情况,也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联,找到提升留存的方法。
在 LinkedIn,增长团队通过数据发现,如果新用户进来后添加 5 个以上的联系人(上图红色线条),那么他/她在 LinkedIn 上留存要远远高于那些没有添加联系人(上图绿色和紫色的线条)的留存。
这样,添加联系人称为 LinkedIn 留存新用户的最核心手段之一。除了需要关注整体用户的留存情况之外,市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度,或各类内容吸引来的注册用户回访率,产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等,这些都是常见的留存分析场景。
7 A/B 测试
A/B 测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。
产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果,市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。
举个例子,我们设计了两种不同的产品交互形式,通过比较实验组(A 组)和对照组(B 组)的访问时长和页面浏览量两个衡量指标,来评估哪一种交互形式更佳。要进行 A/B 测试有两个必备因素:
第一,有足够的时间进行测试;
第二,数据量和数据密度较高。
因为当产品流量不够大的时候,做 A/B 测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样大体量的公司,每天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准,更快得到统计的结果。
8 数学建模
当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时,我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模,预测该商业结果的产生。
作为一家 SaaS 企业,当我们需要预测判断客户的流失时,可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。
利用统计学的方式进行一些组合和权重计算,从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。
我们常常说,不能度量,就无法增长,数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。
当然,仅仅掌握单纯的理论还远远不够,实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中,有分析相关项目里尝试使用,相信可以事半功倍,创造更多商业价值。
数据分析咨询请扫描二维码
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《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20