1.簡單趨勢
通過實時訪問趨勢了解產(chǎn)品使用情況堰燎。如總流水，總用戶笋轨，總成功率秆剪，總轉(zhuǎn)化率。
2.多維分解
根據(jù)分析需要爵政，從多維度對指標(biāo)進(jìn)行分解仅讽。例如新老用戶、支付方式钾挟、游戲維度洁灵、產(chǎn)品版本維度、推廣渠道掺出、來源徽千、地區(qū)、設(shè)備品牌等等維度汤锨。
3.轉(zhuǎn)化漏斗
按照已知的轉(zhuǎn)化路徑双抽，借助漏斗模型分析總體和每一步的轉(zhuǎn)化情況。常見的轉(zhuǎn)化情境有下單率闲礼，成功轉(zhuǎn)化率等牍汹。
4.用戶分群
在精細(xì)化分析中，常常需要對有某個特定行為的用戶群組進(jìn)行分析和比對柬泽；數(shù)據(jù)分析需要將多維度和多指標(biāo)作為分群條件柑贞，有針對性地優(yōu)化產(chǎn)品，提升用戶體驗聂抢。例如我們這次對短信這類用戶，短信里又有第3方和無第3方支付能力的棠众，需要再進(jìn)行分群的運(yùn)營琳疏。
5.細(xì)查路徑
數(shù)據(jù)分析可以觀察用戶的行為軌跡，探索用戶與產(chǎn)品的交互過程闸拿；進(jìn)而從中發(fā)現(xiàn)問題空盼、激發(fā)靈感亦或驗證假設(shè)。例如我們這次對新用戶的運(yùn)營新荤，也非常有意思揽趾。
6.留存分析
留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關(guān)聯(lián)。一般我們講的留存率苛骨，是指“新增用戶”在一段時間內(nèi)“回訪”的比例篱瞎。通過分析不同用戶群組的留存差異苟呐、使用過不同功能用戶的留存差異來找到產(chǎn)品的增長點。
7.A/B 測試
A/B測試就是同時進(jìn)行多個方案并行測試俐筋，但是每個方案僅有一個變量不同牵素；然后以某種規(guī)則（例如用戶體驗、數(shù)據(jù)指標(biāo)等）優(yōu)勝略汰選擇最優(yōu)的方案澄者。數(shù)據(jù)分析需要在這個過程中選擇合理的分組樣本笆呆、監(jiān)測數(shù)據(jù)指標(biāo)、事后數(shù)據(jù)分析和不同方案評估粱挡。
數(shù)據(jù)分析常用7個思路
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