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怎么理解数据分析里的指标?

对于很多名词,不同的领域都会有不同的理解,拿数据分析来说,如果在百度的关键词筛选功能里去查,会发现关联词很大,通常我们也不会去买数据分析这类的大词,就是因为数据分析代表的太多。

 

大数据领域,数据分析意味着在复杂庞大的数据库抽丝剥茧的找到洞察,而在用户行为分析里数据分析简单得多。

 

用户行为数据分析=从不同设备里采集用户行为信息作为底层数据,用不同的分析模型去表达数据。

 

这样的分析能力在Argo里已经很完备和强大,然而,用户行为数据分析如何与业务结合?是很多使用Argo的用户遇到的问题。

 

 

1、从0开始用Argo

 

在用Argo这样的用户行为分析之前,首先要思考的问题是,Why,为什么要用Argo?

 

我得到的答案是:希望通过Argo帮我们获客、留存、或改变产品功能。

 

但是这样的答案又太大,终会落到How上。如何用Argo的数据分析帮助我们改善业务?

 

在分析洞察与Argo之前有一个连接,那就是指标。

 

2、为什么会有指标

 

Argo有一个主张是闭环,用PDCA的方式打通验证与行动,然而在用户行为数据分析冷启动的时候,会思考先有需求还是先有数据?

 

我的建议是先有需求后有数据,Argo主张代码埋点,正是贯彻了先有需求后有数据的分析方法,首先结合自身的产品来先后的定位增长路径或者要实现什么目标?如果要实现目标哪些环节可能影响最大?这些环节数据情况是什么样?(这就是指标体系)我如何提高这些数据?经过这样的思考引导,指标体系呼之欲出。

 

数据海洋磅礴无边,如果我们徜徉在数据海洋里,会迷失。迷失的后果就是看数据很多,然而不知道目的与结果。

 

3、指标体系和指标举例

 

指标体系指的是围绕需求进行的指标结构思考,比如我们会按照用户看到我们网站或App到成为客户拆分成几个步骤。

 

指标一定是可明确度量的

 

 

1、着陆期

 

我们会将要关注的广告类指标以及流量到着陆页上的相关指标,放在这个分类里。这个部分的指标反映的是广告管理能力,目标是提高广告投放的ROI,决定ROI得是广告渠道质量以及着陆页的引导效果。

 

指标举例:

 

不同渠道带来的UV

不同渠道产生的价值

着陆页跳出率

着陆页上的按钮点击率

着陆页上的转化漏斗的各级转化率

……

 

2、转化期

 

我们会将用户到达我的网站和App上的表现数据放在这个分类下,这个环节的数据多而杂,我们会找到最需要关注的核心路径去关注,比如电商或在线教育行业的核心路径是围绕订单流展开的,所以我们会优先关注转化流

 

其次我们会对新上功能和重要功能重点关注,也会要看某些按钮的点击情况以及核心功能的留存情况。

 

指标举例:

商品列表UV

商品列表页到详情页转化率

支付转化率

收藏次数

查看评论比率

……

 

3、传播期

 

传播期要关注的是交易后的裂变扩散情况,大多数产品对这个环节关注的少,然而在早期就将裂变设计进去的产品这个环节要关注的指标较多,比如某咖啡品牌,靠扩散领取优惠券等。

 

这个环节要关注的指标:

分享成功次数

分享点击与完成支付比率

人均分享使用人数

不同分享方式的分享触发率

评论率

评论星级分布

好评率

差评处理率

差评处理平均时长

……

 

有了这些指标,也就有了数据诉求,接下来只需要通过Argo把这些数据展示出来,并且日常关注,你会从数据里发现增长的机会,也会通过数据验证你提出来的增长假设。

 

欢迎有数据分析需求的小伙伴,免费使用易观方舟Argo

 

 

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