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應(yīng)對大數(shù)據(jù)分析的幾個(gè)方法

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
在人口紅利的時(shí)代漸漸褪去,比獲得一個(gè)新的用戶遠(yuǎn)不如留住老客戶的成本。每一款產(chǎn)品,每一項(xiàng)工作服務(wù),都應(yīng)該核心企業(yè)關(guān)注的留存,確保做實(shí)每一個(gè)不同客戶。可以理解通過數(shù)據(jù)分析的情況下保留,通過分析用戶的行為或行為組和回訪之間的關(guān)聯(lián),想方設(shè)法提高保留。

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我們來講一下應(yīng)對大數(shù)據(jù)分析的幾個(gè)方法。

第一、數(shù)字和趨勢

看數(shù)字、看趨勢是最基礎(chǔ)進(jìn)行展示相關(guān)數(shù)據(jù)管理信息的方式。

在數(shù)據(jù)分析中,教師可以同時(shí)通過直觀的數(shù)字或趨勢圖表,迅速發(fā)展了解例如市場的走勢、訂單的數(shù)量、業(yè)績完成的情況等等,從而更加直觀的吸收數(shù)據(jù)管理信息,有助于提高決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

第二、維度分解

當(dāng)單數(shù)或宏觀趨勢,也需要打破不同維度的數(shù)據(jù),以獲得更精確的數(shù)據(jù)洞察。

在選擇維度時(shí),需要進(jìn)行仔細(xì)思考其對于分析數(shù)據(jù)結(jié)果的影響。

第三、用戶分群

對于誰符合一定的行為或背景資料,分類處理的用戶,經(jīng)常談到的是用戶聚類的手段。

也可以同時(shí)通過進(jìn)行提煉某一群用戶的特定環(huán)境信息,創(chuàng)建該群體對于用戶的畫像——例如訪問購物網(wǎng)站、寄送地址在北京的用戶,可以被歸類為“北京”用戶群體。

而對于“北京”的用戶群體,可以進(jìn)一步觀察他們的頻率購買的產(chǎn)品,類別,時(shí)間,所以創(chuàng)建了用戶群體的肖像——在數(shù)據(jù)分析中,往往可以針對特定行為、特定背景的用戶信息進(jìn)行有針對性的用戶管理運(yùn)營和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化,效果會更加具有明顯。

第四、轉(zhuǎn)化漏斗

大多數(shù)企業(yè)的現(xiàn)金流,可以概括為一個(gè)漏斗。

漏斗進(jìn)行分析是最常見的數(shù)據(jù)技術(shù)分析研究手段方法之一,無論是注冊轉(zhuǎn)化漏斗,還是電商下單的漏斗。

通過漏斗進(jìn)行分析可以從先到后還原用戶轉(zhuǎn)化的路徑,分析企業(yè)每一個(gè)轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)的效率。其中,往往把重點(diǎn)放在三個(gè)要點(diǎn):

第一、從開始到結(jié)束,整體轉(zhuǎn)換效率是多少?

第二、每一步的轉(zhuǎn)化率可以是多少?

第三、這一步走到原因在什么地方的損失?流失的用戶提供符合哪些行為特征?

第五、行為軌跡

關(guān)注軌道的行為,以了解真實(shí)的用戶行為。

數(shù)據(jù)索引本身往往只是抽象的真實(shí)情況,例如,網(wǎng)絡(luò)分析等指標(biāo),如果你看一下用戶訪問和頁面瀏覽量量,是斷然不會完全了解用戶如何使用您的產(chǎn)品——通過大數(shù)據(jù)技術(shù)手段,還原用戶的行為軌跡,有助于增長團(tuán)隊(duì)關(guān)注用戶的實(shí)際生活體驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)具體分析問題,根據(jù)不同用戶可以使用習(xí)慣設(shè)計(jì)企業(yè)產(chǎn)品、投放內(nèi)容。

第六、留存分析

在人口紅利的時(shí)代漸漸褪去,比獲得一個(gè)新的用戶遠(yuǎn)不如留住老客戶的成本。

每一款產(chǎn)品,每一項(xiàng)工作服務(wù),都應(yīng)該核心企業(yè)關(guān)注的留存,確保做實(shí)每一個(gè)不同客戶。

可以理解通過數(shù)據(jù)分析的情況下保留,通過分析用戶的行為或行為組和回訪之間的關(guān)聯(lián),想方設(shè)法提高保留。

目前,就是這六個(gè)方法,僅供參考。

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: yun88
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