数据分析的思路、方法及指标

随着产品的发展和业务逻辑的复杂性，数据分析变得越来越重要。对数据的分析可以有效避免逻辑混乱，防止复杂的业务理解和错误的判断。1、数据分析的总体思路有两个主要思路：一是基于用户的使用路径，包括用户的操作（点击）。返回、退出)、流失(如注册流程增加跳转，用户流失率)、停留时间(比如用户浏览淘宝商品的时间)；另一个是基于产品的节点，包括用户转化率和比例。例如，通过推广页面，新注册用户与浏览用户、付费用户和非付费用户之间的比例。一般来说，产品经理的KPI会直接与这些指标挂钩。2、定性分析和定量分析是数据分析的方法类型分析。定性分析是对事物性质的总结，用来解释用户行为和功能点的定义和解释，并假设事物。定量分析是对事物数量的统计，是对假设的验证。定量分析和定量分析通常结合在一起。举个简单的例子。用户对产品的喜爱可以分为三种状态：喜欢、一般和不喜欢。我们可以通过用户访谈询问用户的使用感受，并根据他们的回答将其分为三类用户：喜欢、一般和不喜欢。这是定性分析。如果我们认为超过50%的用户喜欢产品，可以认为产品的用户体验做得更好。然后我们发现60%的用户喜欢这个产品，30%中立，10%不喜欢这个产品。因此，我们可以认为产品的用户体验做得很好，这是定量分析。3、数据来源数据分析的基础是数据，不仅包括自己产品的数据，还包括竞争对手和行业的数据。对于自己的产品，用户注册登录、产品使用等数据一般可以从服务器日志和数据库中获取，也可以通过用户调查和用户反馈(论坛、交流群、投诉)获得。我们可以通过百度指数、应用商场下载数量等第三方网站或系统了解竞争对手的数据，也可以找到竞争对手的公司财务来获取一些有价值的信息。此外，我们还可以通过阅读行业分析报告、热点大数据、行业融资等行业媒体了解行业趋势。4、数据分析指标数据分析指标包括转换率、任务完成率、当前用户数量、用户损失数量、回访用户数量、活跃用户数量、新用户比例、用户损失率等。其中，转化率、活跃用户数量、新用户比例和用户流失率是一个相对重要的分析指标。以下是这些指标的简要介绍。转化率可分为上一步转化率和整体转化率。前一步的转换率是指前一页或操作进入下一页的用户比例，如：购物车和订单提交的比例。在整体转换率之前，一个页面或操作与最初(浏览)用户的比例，如:提交订单数和浏览数的比例。活跃用户数是指经常使用产品的用户数，每个公司对“经常”的定义都会有所不同。活跃用户越多，产品价值越高。活跃用户数用于向量操作的现状，而流失用户数用于分析产品是否有能力留住新用户，是否有被淘汰的风险。新用户比例是反映产品发展的重要指标。新用户是产品开发的动力，老用户是产品生存的基础。在保持老用户数量稳定增长的前提下，我们需要做的是增加新用户的比例。用户流失率反映了产品保留用户的能力。在产品增长阶段，新用户的比例将大于用户流失率；在下降阶段，新用户的比例将低于用户流失率；在稳定阶段，新用户的比例与用户流失率相同。建立这些重要指标的监测。对于大数据量，需要通过FineBI等数据可视化工具，建立大数据平台，展示实时数据，以便及时分析，制定计划方向。今天的内容更加理论化，系统地简要介绍了数据分析的基本定义，以便有一个基本的概念。