如何做数据分析掌握这5个常用数据分析方法( 二 )


所谓同期群分析方法,也就是将用户按初始行为的发生时间进行划分为群组(即同期群) 。然后对处于相同生命周期阶段的用户进行垂直分析,从而比较得出相似群体随时间的变化的差异 。通过比较不同的同期群,可以从总体上看到,用户表现是越来越好,还是越来越差 。从而验证产品改进是否取得了效果
这个模型的分类是按照时间窗口来分,对处于相同生命周期阶段的用户进行分类;对比就是比较不同群的用户,在相同生命周期阶段,表现有何差异 。横向分类,纵向对比
案例:9月份新增用户10万人,10月份新增用户15万人,但9月份新增用户的30日留存用户为1万人,10月份新增用户的30日留存用户也为1万人,哪个月的运营业绩更好呢?
通过同期群分析,我们可以发现9月份和10月份新增用户的留存用户是相同的,那么9月份的留存率更高,从用户质量角度考虑,9月份的运营成果更好,从有效用户角度考虑,2个月的运营成果相同,从新增用户角度考虑,10月份的运营成果更好 。
同期群分析的目的在于透过现象找到结果,以时间维度建立同期群,除按时间维度考虑,也可以对来源渠道等维度建立同期群 。
AB测试方法

如何做数据分析掌握这5个常用数据分析方法

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精益数据分析的主要思想之一,是不要一开始就做一个大而全的产品,而是要不断做出能小而精的功能或者策略,并进行快速的验证 。那如何快速验证呢?主要方法就是AB测试
比如:你发现漏斗转化中有环节用户流失严重 。假设是商品价格的问题,那么策略就是改变定价 。但策略是否正确,要看真实的用户反应,于是采用AB测试 。一部分用户看到的是老价格,一部分用户看到新价格,若策略管用,看到新价格的用户应该有更好的转化 。那么就可以根据结果来确定是否采用新的价格 。
【如何做数据分析掌握这5个常用数据分析方法】这里的分类就是把用户分成实验组和对照组,对比是什么呢?就是这两组用户后期的表现 。通过对比两组用户的表现来判断产品功能或者营销策略是否有效
用户来源分析
如何做数据分析掌握这5个常用数据分析方法

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随着流量红利的消失,我们对获客来源的重视度变高 。如何有效的标注用户来源,至关重要 。传统分析工具,渠道分析仅有单一维度,要深入分析不同渠道不同阶段效果,SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析,得出不同区域的获客详细信息,维度越细,分析结果也越有价值
这里的分类就是就是不同的用户来源渠道,对比是各个渠道的投入产出比,进而决定在哪个渠道加大投入,在哪个渠道缩减开支
矩阵分析法矩阵分析法是指根据事物(如产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法,也称为矩阵关联分析法,简称矩阵分析法 。在做资源分配的时候非常有用
矩阵分析法在解决问题和资源分配时,可以为决策者提供重要参考依据 。先解决主要矛盾,再解决次要矛盾,这样有利于提高工作效率,并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中
如何做数据分析掌握这5个常用数据分析方法

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常见的矩阵分析法有波士顿矩阵,SWOT矩阵等,这里就简单说一下波士顿矩阵模型,它主要思想就是在一个企业内,通过研究产品的市场占有率和产品市场增长率,把企业现有产品划分为不同的四种类型(明星,金牛,问题,瘦狗),其实它也应用来组合分类的思想,比如上面这张图就是根据两个维度“需求增长率”和“市场占有率”的组合把用户分成了4类,这样能够一目了然的确定主次矛盾,进而进行资源优化

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