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互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析十個(gè)經(jīng)典方法

2021-08-09    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

方法一:細(xì)分


嚴(yán)格說,細(xì)分不是一種方法,它是一切分析的本源。所以它當(dāng)之無愧要排名第一。


我經(jīng)常的口頭禪是,無細(xì)分、毋寧死。沒有細(xì)分你做什么分析呀。


細(xì)分有兩類,一類是一定條件下的區(qū)隔。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。另一類是維度(dimension)之間的交叉。如:北京地區(qū)的新訪問者。即分群(segmentation)。


細(xì)分幾乎幫助我們解決所有問題。比如,構(gòu)建轉(zhuǎn)化漏斗,實(shí)際上就是把轉(zhuǎn)化過程按照步驟進(jìn)行細(xì)分。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。比如,我的朋友孫維(卡車之家的數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人),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,然后在自定義的報(bào)告中,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,他們的行為軌跡是什么,從而推測(cè)發(fā)生了什么問題。


分析跳出率時(shí),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,還是由流量造成。這也是典型的維度交叉細(xì)分的應(yīng)用。



無細(xì)分,毋寧死。


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。 不過,考慮到人們購買某一樣?xùn)|西的決策,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,利用搜索,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。這些因素的綜合,讓一個(gè)人下定了決心購買。


因此,很多時(shí)候,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。


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,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,歸因分析是必不可少的分析方法。



方法三:Link Tag的流量標(biāo)記


Link tag標(biāo)記流量源頭 ,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,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)。


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)。這些參數(shù)不僅不會(huì)影響鏈接的跳轉(zhuǎn),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)。


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。


Link tag是流量分析的基礎(chǔ),要嚴(yán)肅的分析流量,不僅僅是常規(guī)分析,還包括歸因分析(attribution analysis),都需要使用link tag的方法。



方法四:轉(zhuǎn)化漏斗


分析轉(zhuǎn)化的基本模型是轉(zhuǎn)化漏斗(conversion funnel),這個(gè)大家都應(yīng)該很熟悉了。


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,所以大家很多時(shí)候把轉(zhuǎn)化和銷售是混為一談。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)。對(duì)于增長(zhǎng)黑客而言,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,第一、在一個(gè)過程中是否發(fā)生泄漏,如果有泄漏,我們能在漏斗中看到,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,造成轉(zhuǎn)化主進(jìn)程受到損害。


漏斗的構(gòu)建很簡(jiǎn)單,無論web還是app,都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奧秘則很豐富。而且漏斗方法還會(huì)和其他方法混合使用,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。



方法五:Attribution(歸因)


歸因不是人人都聽說過,用好的更是寥寥無幾。 不過,考慮到人們購買某一樣?xùn)|西的決策,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,利用搜索,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。這些因素的綜合,讓一個(gè)人下定了決心購買。


因此,很多時(shí)候,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。


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,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,歸因分析是必不可少的分析方法。



方法六:微轉(zhuǎn)化


人人都懂轉(zhuǎn)化漏斗,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,而微轉(zhuǎn)化卻可以做到。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,這些問題搞定后,你還是需要對(duì)你的轉(zhuǎn)化進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化,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,但同樣會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)化產(chǎn)生影響的各種元素。這些元素與用戶的互動(dòng),左右了用戶的感受,也直接或者間接的影響了用戶的決定。


比如,商品的一些圖片展示,并不是轉(zhuǎn)化過程中必須要看的,但是它們的存在,是否會(huì)對(duì)用戶的購買決定產(chǎn)生影響?這些圖片就是微轉(zhuǎn)化元素。


個(gè)人認(rèn)為,研究微轉(zhuǎn)化比研究轉(zhuǎn)化更好玩。有一些案例,課堂上跟大家講。



方法七: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,想個(gè)主意,做出原型,測(cè)試定型。


比如,你發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化漏斗中間有一個(gè)漏洞,于是你想,一定是商品價(jià)格不對(duì)頭,讓大家不想買了。你看到了問題——漏斗,而且你也想出了主意——改變定價(jià)。


但是這個(gè)主意靠不靠譜,可不是你想出來的,必須得讓真實(shí)的用戶用。于是你用AB測(cè)試,一部分的用戶還是看到老價(jià)格,另外一部分用戶看到新價(jià)格。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。若真如此,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,直到你又發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的需要改進(jìn)的問題。


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,而是不斷做出能夠快速驗(yàn)證的小而精的東西。快速驗(yàn)證,如何驗(yàn)證的?主要方法就是AB測(cè)試。


今天的互聯(lián)網(wǎng)世界,由于流量紅利時(shí)代的結(jié)束,對(duì)于快速迭代的要求大大提升了,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,在app上難度要高很多,但解決方法還是很多的。國(guó)外那些經(jīng)典app,那些賣錢游戲,幾乎天天都在AB測(cè)試。


本文標(biāo)題:互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析十個(gè)經(jīng)典方法
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