注册有好礼分析法解读：事件、漏斗、留存、分布。
2020-11-25 09:55:59 阅读（153）
1、事件分析方法的应用领域非常广泛，不同的学者从这一领域的角度进行了阐述。事件研究是根据事件发生前后的数据统计，采用特定技术测量事件影响的定量分析方法。操作中的事件分析是用户行为或业务流程的跟踪或记录。例如，电子商务产品可能包括以下事件：用户注册、浏览商品、添加购物车、支付订单等。事件细分：无限细分行为，定位影响行为的因素，也是用户分组的过程。下钻、下钻这是事件分析的特点，至于何时使用这取决于具体问题的具体分析。关于漏斗模型的漏斗分析，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型为例。百科全书的解释：营销漏斗模型是指在营销过程中逐渐将非潜在客户转化为客户的量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化营销过程中各个环节的效率，帮助发现薄弱环节。也就是说，营销环节是指从用户获取到最终购买的整个过程中的个人环节，相邻环节的转化率是指用数据指标量化每一步的性能。因此，整个漏斗模型首先将整个采购过程分为步骤，然后用转化率来衡量每个步骤的性能。最后，通过异常数据指标找出问题环节，解决问题，优化步骤，最终达到提高整体采购转化率的目的。事实上，整个漏斗模型的核心理念可以分解和量化。以电子商务为例，可以建立以下几个核心漏斗：1.运营位漏斗Banner、2.搜索漏斗搜索漏斗，也可分为较小的漏斗，如细分关键词排序、关键词点击、bestmatch标签选择、浏览时间等数据项目。3.产品漏斗产品漏斗实际上可以拆卸许多分支漏斗，这取决于使用情况。3.保留分析和保留分析是一种用于分析用户参与/活动的分析模型。有多少用户会在调查初始行为时进行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。保留分析可以帮助回答以下问题：新客户是否完成了您期望用户在未来完成的行为？如支付订单等。；社交产品改进了新注册用户的指导过程，期待着提高用户注册后的参与度。如何验证？想判断一个产品的变化是否有效，比如增加邀请朋友的功能，观察有没有人因为新功能而多使用产品几个月？以下是一条常见的保留曲线。我把它分为三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是稳定期。那我们如何使用保留分析呢？例如，栗子：如图所示，细分用户群，分析每个产品功能点对用户保留的影响。我们不仅可以比较收藏、喜欢、转发、评论、关注等。如果是电子商务，我们还可以比较一次、两次、三次、四次、五次和六次。通过分析曲线，我们可以找到保留最高的功能点或行为点。魔法数字和魔法功能，交易类，购买5次以上的用户保留率最高，所以我们的策略是让用户尽快购买5次(注意时间窗口)；工具产品，然后找到魔法功能，用户保留最高；如果是UGC类，找到用户发布的数量或用户使用的功能作为魔法数字和魔法功能。4、在正常生产工作中，产品质量不可能完全相同，但差异不会太大。相反，它围绕一定的平均值在一定范围内变化和分布。分布分析是通过分析质量变化的分布状态来发现问题的重要方法。它可以了解生产过程是否正常，废物是否发生。它的工具是直方图，所以也叫直方图。如下图所示，我们可以看到人数和交易客户单价的一个分支，类似于用户分布分析，主要是找集中。当然，更深刻的是，我们可以用K-means聚类算法玩得更高。5、总结这只是数据分析中常用的一些方法。事实上，我们必须面对的完全比在线例子复杂得多，细分得多，但逻辑是如此简单。分析是一种工具，看看你想要什么。这种集中分析方法并非单独存在，往往是你有我有你，一定要灵活操作。在数据分析中分享三个小技巧：看趋势，看分布，看对比。
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