海淘科技小編給大家分析一個淘寶SEO的數(shù)據(jù)分析，無論你做什么樣的優(yōu)化，最終的目的是達到一個成交，如何達到成交，我們要對自己的優(yōu)化或者其他事項進行數(shù)據(jù)的分析，得到更多的客戶。
數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的數(shù)據(jù)進行分析，以求最大化的發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。數(shù)據(jù)如同金錢一樣，本身并沒有太多的價值，而正是由于使用分析方法的存在，利用分析方法來得出一定的結(jié)論與發(fā)現(xiàn)問題，從而挖掘其巨大的價值。
很多時候，VC投資需要看數(shù)據(jù)，做投資決策;公司產(chǎn)品/運營需要做迭代的依據(jù)… 數(shù)據(jù)需求的可能會來自多個方面，總體而言，數(shù)據(jù)分析的原因主要有以下四種：
1.驅(qū)動產(chǎn)品迭代： 用戶使用產(chǎn)品的真實軌跡是怎樣的?為什么他們會這么做，有沒有更簡便的流程，以幫助我們作出優(yōu)化決策?也可以分析產(chǎn)品過往的數(shù)據(jù)，來洞悉問題，驅(qū)動有目標的產(chǎn)品迭代。
2.深度需求分析 對用戶所處馬斯諾幾個層面的需求，用數(shù)據(jù)來支撐;對交互需求，用數(shù)據(jù)佐證;對公司層面的需求，通過數(shù)據(jù)驗證合理性。
3.驅(qū)動運營決策： 產(chǎn)品新功能上線后效果怎么樣?新功能的用戶活躍度、用戶留存率的變化?A方案和B方案哪個更好?諸如此類的問題，評判一個問題的好壞，比較可靠的恐怕就是數(shù)據(jù)了。感性的定義很多時候往往會產(chǎn)生大量的不必要的爭執(zhí)。
4.決策商業(yè)機會： 針對商業(yè)機會的評估，必要的需求調(diào)研及市場調(diào)研顯得尤為關(guān)鍵。一個新市場是否值得介入?一個新項目是否值得投資?是否可以收購某公司等等?
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1、數(shù)據(jù)采集：
原則1：全量而非抽樣
采集多種數(shù)據(jù)來源，前端與后端、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的全面采集。前端有網(wǎng)頁端與APP客戶端等，后端采集用來補充前端行為事件所無法采集到的數(shù)據(jù)。
原則2：多維細分
針對客戶行為事件實現(xiàn)5W1H的全面細化，將行為中的什么人、什么時候、從哪里、什么原因、什么事情、如何做的行為軌跡全面記錄下來，并進行細化，人(who)可以從注冊賬號、性別、年齡、個人成長階段等細分;時間(when)可以從起始時間、結(jié)束時間等細分;從哪里(where)可以從IP、位置信息、運營商、OS、機型、IMEI、網(wǎng)絡(luò)接入方式(2G/3G/4G/WIFI)等細分;原因(why)可以從愛好、需求層級等細分;事情(what)可以從主題、步驟等細分。行為事件與維度的結(jié)合，就能得出需要的指標，比如用戶在什么地域下的訂單……
目前數(shù)據(jù)采集(埋點)方式主要有三種：
第一種：使用第三方統(tǒng)計分析標準SDK接入到應(yīng)用中
第二種：使用無埋點方式
第三種：自己開發(fā)，精細化運營與產(chǎn)品決策
2、數(shù)據(jù)建模：
搭建數(shù)據(jù)指標模型大致要考慮以下三大要素：
a.打通行為數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù); b.回歸關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標 c.多維度考慮數(shù)據(jù)可行性
第一關(guān)鍵指標方法
找出第一關(guān)鍵重要指標，然后衍生于子指標，比如：電商銷售額 如果你想提升銷售額，要么提升買家數(shù)，要么提升客單價。 銷售額=買家數(shù)x客單價 銷售額=流量x轉(zhuǎn)化率x客單價 在到達商品詳情頁中，這個還可以衍生為： 銷售量=商詳uv x 下單率 x 付款率x客單價 銷售量= 活動展現(xiàn) x 活動轉(zhuǎn)化率x 下單率x付款率x客單價
各階段指標側(cè)重：
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MVP階段(驗證)：驗證可行性與以用戶留存率為目標，定性分析，這個階段本身并沒有多少數(shù)據(jù)可言(數(shù)據(jù)型產(chǎn)品)除外。
增長階段(跨越鴻溝)：大多數(shù)公司都沒能到這個階段，增長階段的數(shù)據(jù)分析需要適當?shù)娜?yīng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品分析師，或者使用更深度的數(shù)據(jù)工具來做相應(yīng)的決策?？梢苑譃閮蓚€層面 1.留存階段，主要以留存率為指標(次日留存、7日留存、15日留存、30日留存率等); 2.引薦階段，主要考慮病毒系數(shù)與病毒周期：平均一個用戶能帶來多少個新用戶。所以當病毒系數(shù)大于1時，信息將會不斷擴散，而總傳播人數(shù)是發(fā)散的。相反，當病毒系數(shù)小于1時，總傳播人數(shù)是收斂的，以及NPS(凈推薦值)。
平臺期(激活轉(zhuǎn)化)：有專門的數(shù)據(jù)分析師、工程師，團隊對數(shù)據(jù)分析更加深入。主要關(guān)注的是平臺用戶的活躍度、轉(zhuǎn)化率，使得度過平臺期迎來下一個增長期。
變現(xiàn)期:營收成本、用戶激活召回、LTV、CAC、渠道分析等指標
3、數(shù)據(jù)分析： 分析方法：有效的數(shù)據(jù)分析方法能夠深度挖掘數(shù)據(jù)的價值，常見的數(shù)據(jù)分析法與模型有用戶分群、A/B測試、多維事件分析、漏斗分析、AARRR分析等等
這里主要以漏斗分析法、AARRR分析模型、A/B測試、多維事件分析為例展開：
● 漏斗分析法
分析從潛在用戶到最終轉(zhuǎn)化用戶這個過程中用戶數(shù)量的變化趨勢，從而尋找到最佳的優(yōu)化空間，這個方法被普遍用于產(chǎn)品運營的各個關(guān)鍵流程分析中。
何為用戶轉(zhuǎn)化漏斗，就是你的業(yè)務(wù)是如何一步步將一個用戶轉(zhuǎn)化過來。比如：
活動：活動展示—>點擊詳情—>轉(zhuǎn)化 約妹子：搭訕—>約會—>牽手->……
經(jīng)過的每個階段，都可以拆為好幾個子階段。而每一個階段都會有用戶流失、用戶留存下來。對漏斗的每一個環(huán)節(jié)準確地記錄數(shù)據(jù)，以便分析和優(yōu)化各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，是數(shù)據(jù)化運營的基礎(chǔ)設(shè)施。
比如一個電商的活動頁，它的漏斗模型應(yīng)該是這樣的：
下單率.png
從瀏覽活動頁面到詳情頁的轉(zhuǎn)化率是50%，在詳情頁下單的下單率是10%，最終下單到付款的轉(zhuǎn)化率是40%。
有這么個漏斗，我們就可以分析每個環(huán)節(jié)代表了什么，該如何去改善：
活動頁—>詳情頁uv：頁面上的內(nèi)容是否醒目，商品是否是用戶喜歡的，需根據(jù)頁面點擊情況及時替換點擊效果差的商品。 詳情頁uv—>下單人數(shù)：詳情頁是否吸引人，頁面加載速度是否有影響，是否需要將商品重新排序。 下單人數(shù)—>付款人數(shù)：是否支付引導(dǎo)差，支付工具是否有故障，是否低于業(yè)內(nèi)平均指標。
另外，在同一個系統(tǒng)內(nèi)部，也需要做轉(zhuǎn)化率進行對比，比如本月與上月，本周與上周，增加了還是減少了，這樣才能得出更為準確的結(jié)論與發(fā)現(xiàn)問題。
● AARRR模型
AARRR(Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer)是硅谷的一個風(fēng)險投資人戴維 · 麥克魯爾在2008年時創(chuàng)建的，分別是指獲取、激活、留存、收入和推薦。
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以下例子中渠道A與渠道B哪一個更優(yōu)?
比如游戲AARRR各階段指標 1.A(How do users find us?) DNU(日新注冊且登陸用戶數(shù))、推廣渠道監(jiān)測(成本、流量) 2.A(Do users have a great first experience?) DAU(每日登陸過游戲用戶數(shù))、日均使用時長、道具關(guān)聯(lián)分析模型 3.R(Do users come back?) 留存率(次日留存、7日留存、21日留存、30留存)、流失率、流失預(yù)警分析模型 4.R(How do you make money?) PR(付費率)、 ARPU(平均每用戶收入)、ARPPU(平均每付費用戶收入))、LTV(生命周期價值) 5.R(Do users tell others?) K-factor、NPS等
● A/B測試
A/B測試就是通過數(shù)據(jù)支撐，不同渠道、不同人群、最終選定方案。
A/B測試需要有一定的數(shù)據(jù)支撐，建立準確性與效率高的框架，比如針對不同渠道、用戶分群發(fā)布、灰度發(fā)布等來得出合適方案,這里不加以展開.
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● 多維事件分析法
多維事件分析，從多個角度細分數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化的具體原因。行為事件與維度的結(jié)合可以得到數(shù)據(jù)指標，比如在電商應(yīng)用中： 行為事件(1H)：搜索商品、點擊商品詳情、提交訂單、支付訂單、售后服務(wù)等等都是一系列事件 維度(5W)：人(who)可以從姓名、性別、年齡;時間(when)可以從停留時間、下單事件、付款事件、到貨時間等細分;從哪里(where)可以從IP、城市、運營商、OS、機型、IMEI、網(wǎng)絡(luò)接入方式(2G/3G/4G/WIFI)等細分;原因(why)可原因(why)可以從愛好、需求層級等細分;事情(what)可以從主題、步驟等細分。 兩者結(jié)合就可以得出多維度指標，比如用戶在哪個區(qū)域下訂單，從什么渠道過來的，過去一段事件支付訂單款項多少等等……
數(shù)據(jù)雖然不可或缺，但也不是萬能的，比如在產(chǎn)品創(chuàng)新方向上很難獲得驅(qū)動，在長期的用戶反饋上很難獲得數(shù)據(jù)的足夠判斷，那么真正能驅(qū)動一款產(chǎn)品的用戶快速增長，靠的都是什么方法呢?
驗證.png
– 做真正有意義的產(chǎn)品
市場上很大一部分產(chǎn)品都是意義不大的，尤其在這個存量過于飽和的市場下，要獲得用戶的快速增長，還是應(yīng)該回到產(chǎn)品的核心上來，創(chuàng)造真正有價值的東西，輔以數(shù)據(jù)驅(qū)動，這樣的結(jié)合可能能獲得更大的增長。
– 塑造品牌價值 對核心用戶尤其要重點塑造品牌觀念，在傳統(tǒng)行業(yè)中，眾多企業(yè)做品牌的重視度高于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的企業(yè)，而在互聯(lián)網(wǎng)確是常常不被重視的，與本身的燥熱有很大關(guān)系，也許我們可以看看健身應(yīng)用Keep的slogan與品牌塑造案例里面學(xué)習(xí)到更多的東西。
– 利用增長黑客技術(shù) 在《增長黑客》這本書里面，談到了很多增長黑客技術(shù)增長的案例，如何低成本的獲得用戶增長等等。
8款國內(nèi)數(shù)據(jù)分析工具
國內(nèi)的數(shù)據(jù)分析工具大多由小部分免費功能+高級的收費功能服務(wù)相結(jié)合。
1、友盟
2、Growing IO
3、神策數(shù)據(jù)分析
4、TalkingData
5、 諸葛iO
6、 百度移動統(tǒng)計
7、 ASO100
8、 蟬大師
8款國外數(shù)據(jù)分析工具
1、Google Analytics 2、Flurry Analytics (免費)-更好的了解用戶群體 3、Crashlytics-Crash分析工具 4、亞馬遜移動分析 (免費) 5、Tap stream (免費)-生命周期的分析 6、Followapps – App精細化分析平臺 7、App Annie 8、Claritics – App BI數(shù)據(jù)分析
以上就是上海網(wǎng)站建設(shè)公司——海淘科技小編為大家分享的《淘寶SEO |數(shù)據(jù)分析方法》。找網(wǎng)站優(yōu)化服務(wù)，可直接在線聯(lián)系海淘科技客服。
