下面十個(gè)方法都是我這么多年做互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)分析時(shí)一定會(huì)用到的最經(jīng)典的方法玉凯。這些方法如果爛熟于心固蚤，其實(shí)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)分析的最核心部分也就掌握差不多了。真沒那么復(fù)雜拳话。
方法十：Link Tag的流量標(biāo)記
Link tag標(biāo)記流量源頭
先匪，絕對(duì)是所有方法中最為基本重要的一種。這種方法不僅僅適用于網(wǎng)站的流量來源假颇，也同樣適用于app下載來源的監(jiān)測(cè)(但后者需要滿足一定的條件)胚鸯。
Link
tag的意思，是在流量源頭的鏈出鏈接上(鏈出URL上)加上尾部參數(shù)笨鸡。這些參數(shù)不僅不會(huì)影響鏈接的跳轉(zhuǎn)姜钳，而且能夠標(biāo)明這個(gè)鏈接所屬的流量源是什么(理論上能夠標(biāo)明流量源的屬性數(shù)是無限的)坦冠。
Link tag不能單獨(dú)起作用，必須要在網(wǎng)站分析工具或者app分析工具的配合下工作哥桥。
Link tag是流量分析的基礎(chǔ)辙浑，要嚴(yán)肅的分析流量，不僅僅是常規(guī)分析拟糕，還包括歸因分析(attribution analysis)判呕，都需要使用link
tag的方法。
方法九：轉(zhuǎn)化漏斗
分析轉(zhuǎn)化的基本模型是轉(zhuǎn)化漏斗(conversion funnel)送滞，這個(gè)大家都應(yīng)該很熟悉了侠草。
轉(zhuǎn)化漏斗最常見的是把最終的轉(zhuǎn)化設(shè)置為某種目的的實(shí)現(xiàn)，最典型的就是實(shí)現(xiàn)銷售犁嗅，所以大家很多時(shí)候把轉(zhuǎn)化和銷售是混為一談边涕。但轉(zhuǎn)化漏斗的最終轉(zhuǎn)化也可以是其他任何目的的實(shí)現(xiàn)，比如一次使用app的時(shí)間超過10分鐘(session
duration >10minutes)褂微。對(duì)于增長(zhǎng)黑客而言功蜓，構(gòu)建漏斗是最為常見的工作。
漏斗幫助我們解決兩方面的問題宠蚂，第一式撼、在一個(gè)過程中是否發(fā)生泄漏，如果有泄漏求厕，我們能在漏斗中看到著隆，并且能夠通過進(jìn)一步的分析堵住這個(gè)泄漏點(diǎn);第二、在一個(gè)過程中是否出現(xiàn)了其他不應(yīng)該出現(xiàn)的過程甘改，造成轉(zhuǎn)化主進(jìn)程受到損害旅东。
漏斗的構(gòu)建很簡(jiǎn)單，無論web還是app十艾，都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奧秘則很豐富腾节。而且漏斗方法還會(huì)和其他方法混合使用忘嫉，樂趣無窮。我在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的課程中也會(huì)具體講解案腺。
方法八：微轉(zhuǎn)化
人人都懂轉(zhuǎn)化漏斗庆冕，但不是所有人都關(guān)注微轉(zhuǎn)化。但是你想指望一個(gè)轉(zhuǎn)化漏斗不斷提升轉(zhuǎn)化率太困難了劈榨，而微轉(zhuǎn)化卻可以做到访递。轉(zhuǎn)化漏斗解決的是轉(zhuǎn)化過程中的大問題，但大問題總是有限的同辣，這些問題搞定后拷姿，你還是需要對(duì)你的轉(zhuǎn)化進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化惭载，這個(gè)時(shí)候必須要用到微轉(zhuǎn)化。
微轉(zhuǎn)化是指在轉(zhuǎn)化必經(jīng)過程之外响巢，但同樣會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)化產(chǎn)生影響的各種元素描滔。這些元素與用戶的互動(dòng)，左右了用戶的感受踪古，也直接或者間接的影響了用戶的決定含长。
比如，商品的一些圖片展示伏穆，并不是轉(zhuǎn)化過程中必須要看的拘泞，但是它們的存在，是否會(huì)對(duì)用戶的購(gòu)買決定產(chǎn)生影響?這些圖片就是微轉(zhuǎn)化元素枕扫。
個(gè)人認(rèn)為田弥，研究微轉(zhuǎn)化比研究轉(zhuǎn)化更好玩。有一些案例铡原，課堂上跟大家講偷厦。
方法七：合并同類項(xiàng)
合并同類項(xiàng)是大家容易忽視的常用方法。我們往往非常重視細(xì)分燕刻，但有的時(shí)候我們卻需要了解更宏觀的表現(xiàn)只泼。
合并同類項(xiàng)就是這樣的方法。舉一個(gè)例子卵洗，我問你请唱，一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站，所有商品頁的整體表現(xiàn)如何?它們作為一個(gè)整體的bounce
rate怎么樣过蹂，停留時(shí)間怎么樣十绑，用戶滿意度怎么樣等等，你能夠回答嗎?
如果我們查看每一個(gè)商品頁的表現(xiàn)酷勺，然后再把所有一個(gè)一個(gè)頁面的數(shù)據(jù)加總起來作分析本橙，就太麻煩了(根本無法實(shí)現(xiàn)分析)。這個(gè)時(shí)候脆诉，我們必須要合并同類項(xiàng)甚亭。
如何合并?利用分析工具的過濾工具或者查找替換功能。不支持這樣功能的工具你可以考慮扔掉了击胜，因?yàn)檫@根本不應(yīng)放在增長(zhǎng)黑客的專業(yè)裝備箱中亏狰。
合并同類項(xiàng)還有很多用途，比如你要了解web或者app一個(gè)版塊(頻道)的整體表現(xiàn)偶摔，或者你要了解整個(gè)導(dǎo)航體系的使用情況暇唾，這都是必須使用的方法。
方法六：AB測(cè)試
增長(zhǎng)黑客不談AB測(cè)試是恥辱。
通過數(shù)據(jù)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品的邏輯很簡(jiǎn)單——看到問題策州，想個(gè)主意瘸味，做出原型，測(cè)試定型抽活。
比如硫戈，你發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化漏斗中間有一個(gè)漏洞，于是你想下硕，一定是商品價(jià)格不對(duì)頭丁逝，讓大家不想買了。你看到了問題——漏斗梭姓，而且你也想出了主意——改變定價(jià)霜幼。
但是這個(gè)主意靠不靠譜，可不是你想出來的誉尖，必須得讓真實(shí)的用戶用罪既。于是你用AB測(cè)試，一部分的用戶還是看到老價(jià)格铡恕，另外一部分用戶看到新價(jià)格琢感。若是你的主意真的管用，新價(jià)格就應(yīng)該有更好的轉(zhuǎn)化探熔。若真如此驹针，新的價(jià)格就被確定下來(定型)，開始在新的轉(zhuǎn)化高度上運(yùn)行诀艰，直到你又發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的需要改進(jìn)的問題柬甥。
增長(zhǎng)黑客的一個(gè)主要思想之一，是不要做一個(gè)大而全的東西其垄，而是不斷做出能夠快速驗(yàn)證的小而精的東西苛蒲。快速驗(yàn)證绿满，如何驗(yàn)證的?主要方法就是AB測(cè)試臂外。
今天的互聯(lián)網(wǎng)世界，由于流量紅利時(shí)代的結(jié)束棒口，對(duì)于快速迭代的要求大大提升了寄月，這也使我們更加在意測(cè)試的力量。
在web上進(jìn)行AB測(cè)試很簡(jiǎn)單无牵，在app上難度要高很多，但解決方法還是很多的厂抖。國(guó)外那些經(jīng)典app茎毁，那些賣錢游戲，幾乎天天都在AB測(cè)試。
方法五：熱圖及對(duì)比熱圖
熱圖是一個(gè)大家都喜歡的功能七蜘，它是最直觀的記錄用戶與產(chǎn)品界面交互的工具谭溉。不過真用起來，可能大家很少真正去深究吧!
熱圖橡卤，對(duì)于web扮念、app的分析，都非常重要!今天的熱圖相對(duì)于過去的熱圖碧库，功能得到了極大的提升柜与。
在web端，過去一些解決不好的問題嵌灰，比如只能看鏈接的被點(diǎn)擊情況弄匕，點(diǎn)擊位置錯(cuò)位，對(duì)浮層部分點(diǎn)擊的標(biāo)記沽瞭，對(duì)鏈出鏈接的標(biāo)記等等迁匠，現(xiàn)在已經(jīng)有好的工具能夠提供很多新的辦法去解決。在app端則分為兩種情況驹溃，內(nèi)容類的app城丧，對(duì)于熱圖的需求較弱;但工具類的app對(duì)于熱圖的需求則很顯著。前者的screen中以并列內(nèi)容為主豌鹤，且內(nèi)容動(dòng)態(tài)變換亡哄，熱圖應(yīng)用價(jià)值不高;后者則特別需要通過熱圖反映用戶的使用習(xí)慣，并結(jié)合app內(nèi)其他的engagement的分析(in-app
engagement)來優(yōu)化功能和布局設(shè)計(jì)傍药，所以熱圖對(duì)它們很重要磺平。
要想熱圖用的好，一個(gè)很重要的點(diǎn)在于你幾乎不能單獨(dú)使用一個(gè)熱圖就想解決問題拐辽。我常常用集中對(duì)比熱圖的方法拣挪。
其一，多種熱圖的對(duì)比分析俱诸，尤其是點(diǎn)擊熱圖(觸摸熱圖)菠劝、閱讀線熱圖、停屏熱圖的對(duì)比分析;
其二睁搭，細(xì)分人群的熱圖對(duì)比分析赶诊，例如不同渠道、新老用戶园骆、不同時(shí)段舔痪、AB測(cè)試的熱圖對(duì)比等等。
其三锌唾，深度不同的互動(dòng)锄码，所反映的熱圖也是不同的夺英。這種情況也值得利用熱圖對(duì)比功能。例如點(diǎn)擊熱圖與轉(zhuǎn)化熱圖的對(duì)比分析等滋捶。
總之痛悯，分析很多用戶交互的時(shí)候，熱圖簡(jiǎn)直是神器重窟，只不過载萌，熱圖真的比你看到的要更強(qiáng)大!
方法四：Event Tracking(事件追蹤)
互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的一個(gè)很重要的基礎(chǔ)是網(wǎng)站分析。今天的app分析巡扇、流量分析扭仁、渠道分析，還有后面要講到的歸因分析等等霎迫，都是在網(wǎng)站分析的基礎(chǔ)之上發(fā)展起來的斋枢。
但是，早期的網(wǎng)站分析有一個(gè)特點(diǎn)知给，就是對(duì)于用戶在頁面上互動(dòng)行為的記錄瓤帚，只能記錄下來一種，就是點(diǎn)擊http鏈接(點(diǎn)擊URL)涩赢。不過隨著技術(shù)的發(fā)展戈次，頁面上不僅僅只有http鏈接，頁面上還有很多flash(現(xiàn)在flash都要被淘汰了)筒扒、JavaScript的互動(dòng)鏈接怯邪、視頻播放、鏈接到其他的web或者app的鏈接等等花墩，用戶點(diǎn)擊這些東西就都無法被老方法記錄下來了悬秉。
不過，有問題就一定有方法冰蘑，人們發(fā)明了event tracking來解決上面的問題和泌。event
tracking本質(zhì)上是對(duì)這些特殊互動(dòng)的定制化監(jiān)測(cè)，而由于是定制化祠肥，所以反而有了更多附加的好處武氓，即可以額外添加對(duì)于這個(gè)活動(dòng)的更多的說明(以event
tracking這個(gè)方法的附件屬性的方式)。結(jié)果仇箱，這個(gè)方法甚至有些反客為主县恕，即使是一些http鏈接，很多分析老手也喜歡把它們加上event
tracking(技術(shù)上完全可行)剂桥，以獲得更多的額外監(jiān)測(cè)屬性說明忠烛。
隨著app的出現(xiàn)，由于app的特殊性(屏幕小权逗，更強(qiáng)調(diào)在一個(gè)屏幕中完成互動(dòng))况木，分析app的page(實(shí)際上應(yīng)該是app的screen)間跳轉(zhuǎn)的重要性完全不如web上的page之間的跳轉(zhuǎn)垒拢，但分析app上的點(diǎn)擊行為的重要性則十分巨大旬迹，這就使我們分析in-app
engagement的時(shí)候火惊，必須大量依賴event，而相對(duì)較少使用screen奔垦。這就是說屹耐，在app端，event反而是主椿猎，page(更準(zhǔn)確應(yīng)該是screen)反而是輔!
這也是為什么惶岭，這個(gè)方法你必須要掌握的原因。
方法三：Cohort分析
Cohort分析還沒有一個(gè)所有人都統(tǒng)一使用的翻譯犯眠。有的說是隊(duì)列分析按灶，有的說是世代分析，有的說是隊(duì)列時(shí)間序列分析筐咧。大家可以參考維基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%9F%E5%88%97%E7%A0%94%E7%A9%B6鸯旁，找找自己覺得合適的譯名。
無論哪種叫法量蕊，cohort分析在有數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域都變得十分重要铺罢。原因在于，隨著流量經(jīng)濟(jì)的退卻残炮，精耕細(xì)作的互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)特別需要仔細(xì)洞察留存情況韭赘。Cohort分析最大的價(jià)值也正在于此。Cohort分析通過對(duì)性質(zhì)完全一樣的可對(duì)比群體的留存情況的比較势就，來發(fā)現(xiàn)哪些因素影響短泉瞻、中、長(zhǎng)期的留存苞冯。
Cohort分析受到歡迎的另一個(gè)原因是它用起來十分簡(jiǎn)單袖牙，但卻十分直觀。相較于比較繁瑣的流失(churn)分析抱完，RFM或者用戶聚類等贼陶，Cohort只用簡(jiǎn)單的一個(gè)圖表，甚至連四則運(yùn)算都不用巧娱，就直接描述了用戶在一段時(shí)間周期(甚至是整個(gè)LTV)的留存(或流失)變化情況碉怔。甚至，Cohort還能幫你做預(yù)測(cè)禁添。
我總覺得cohort分析是最能體現(xiàn)簡(jiǎn)單即美的一個(gè)典型方法撮胧。
方法二：Attribution(歸因)
歸因不是人人都聽說過，用好的更是寥寥無幾老翘。
不過芹啥，考慮到人們購(gòu)買某一樣?xùn)|西的決策锻离，可能受到多種因素(數(shù)字營(yíng)銷媒體)的影響，比如看到廣告了解到這個(gè)商品的存在墓怀，利用搜索汽纠，進(jìn)一步了解這個(gè)商品，然后在social渠道上看到這個(gè)商品的公眾號(hào)等等傀履。這些因素的綜合虱朵，讓一個(gè)人下定了決心購(gòu)買。
因此钓账，很多時(shí)候碴犬，單一的廣告渠道并不是你打開客戶閘門的閥門，而是多種渠道共同作用的結(jié)果梆暮。
如何了解數(shù)字營(yíng)銷渠道之間的這種先后關(guān)系或者相互作用?如何設(shè)置合理的數(shù)字營(yíng)銷渠道的策略以促進(jìn)這種關(guān)系?在評(píng)價(jià)一個(gè)渠道的時(shí)候服协，如何將歸因考慮在內(nèi)從而能夠更客觀的衡量?這些都需要用到歸因。
如果你是互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷的負(fù)責(zé)人啦粹，歸因分析是必不可少的分析方法偿荷。在我的課堂上，會(huì)特別多的篇幅講解這個(gè)方法卖陵。
方法一：細(xì)分
嚴(yán)格說遭顶，細(xì)分不是一種方法，它是一切分析的本源泪蔫。所以它當(dāng)之無愧要排名第一棒旗。
我經(jīng)常的口頭禪是，無細(xì)分撩荣、毋寧死铣揉。沒有細(xì)分你做什么分析呀。
細(xì)分有兩類餐曹，一類是一定條件下的區(qū)隔逛拱。如：在頁面中停留30秒以上的visit(session);或者只要北京地區(qū)的訪客等。其實(shí)就是過濾台猴。另一類是維度(dimension)之間的交叉朽合。如：北京地區(qū)的新訪問者。即分群(segmentation)饱狂。
細(xì)分幾乎幫助我們解決所有問題曹步。比如，我們前面講的構(gòu)建轉(zhuǎn)化漏斗休讳，實(shí)際上就是把轉(zhuǎn)化過程按照步驟進(jìn)行細(xì)分讲婚。流量渠道的分析和評(píng)估也需要大量用到細(xì)分的方法。
維度之間的交叉是比較體現(xiàn)一個(gè)人分析水平的細(xì)分方法俊柔。比如筹麸，我的朋友孫維(卡車之家的數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人)活合，他將用戶的反饋?zhàn)鳛閑vent
tracking的屬性(放在了event
action屬性中)，提交給GA物赶，然后在自定義的報(bào)告中白指，將用戶反饋和用戶的其他行為交叉起來，從而看到有某一類反饋的用戶块差，他們的行為軌跡是什么侵续，從而推測(cè)發(fā)生了什么問題。
分析跳出率時(shí)憨闰，我們也會(huì)把landing page和它的traffic
source(流量源)進(jìn)行交叉，以檢查高跳出率的表現(xiàn)是由著陸頁造成需五，還是由流量造成鹉动。這也是典型的維度交叉細(xì)分的應(yīng)用。
無細(xì)分宏邮，毋寧死泽示。
