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「方法」如何进行“产品数据分析”

2021-05-28  本文已影响0人  简心_Jessie0_0

随着互联网的发展,数据的重要性越来越大,我们不再只是凭着自己的直觉优化产品。

我们通过在网站或APP应用中进行数据埋点,获取用户对产品的使用和行为数据,并进行基于产品体验优化的数据统计分析,发现问题,科学迭代。

今天,我们就来看看产品经理是如何进行产品数据分析的。

数据分析流程

一、数据分析概述

数据分析可以作为产品的眼睛和大脑,提供客观衡量的依据,帮助产品经理理性思考,持续优化改进产品。

数据分析一般可以解答下面这些问题:

网站分析数据来源可以分为两类,一种是通过服务器日志收集,另一种则通过JS页面标记来收集。

这两者数据获取的方式各有利弊:

服务器日志原理 页面标记数据原理

二、基础分析指标

互联网产品的数据分析,常常伴随着运营指标。而不同的产品形态和产品属性,往往也衍生出不同的数据指标。

以下仅罗列了常见的指标供大家参考:

1、web端常用基础指标

2、复合指标

3、移动端基础指标

移动端设备主要是指手机,产品也多指需要下载的APP。

这类产品的基础指标与web端产品略有不同,但分析思路大致相同。

除了上述基础指标,还有新增设备数、累计设备数、启动次数、单次使用时长等。

注意:在使用数据报告,或者统计平台时,一定要先了解清楚各个指标来源和定义,不同平台可能会有差异。

三、常见分析内容

根据一个用户使用产品的路径,我们可以总结出常见的分析内容包括流量分析、用户分析、行为分析、路径转化、流失分析等。

用户路径对应的指标

1、流量分析

通过基础产品数据的反馈,我们可以直观的判断出用户是从哪里来的。

来源一般可以分为以下三类:

这些不同来源的对比分析,渠道效果显而易见,也为之后的推广方向和运营策略提供了参考依据。

2、用户群分析

通过采集到的数据,我们可以很快的梳理出自己的产品中有什么样的用户,并把他们按照不同维度进行分类,如新/老用户、活跃用户、流失用户、留存用户、高价值用户、回访用户等。

也因此产生了一系列的基础用户指标:

3、行为分析

通过有计划的数据埋点,我们可以进行用户访问路径分析,了解用户的行为走向,并进行定量分析,快速还原出用户如何使用产品。

用户路径

另外,我们还可以根据这些数据,直观的分析出用户访问的内容、访问的速度以及点击行为等情况。

访问内容分析 访问网站速度 点击行为分析

4、路径转化分析

根据数据的分析,我们可以梳理出产品的关键流程,测量出关键环节,并找出薄弱环节加以优化,进一步提升产品数据,最后验证是否完成了目标。

一般,一个互联网产品的用户路径会形成一个典型的漏斗模型,如下图所示:

漏斗模型

5、流失分析

最后,根据用户流失数据的分析,我们可以了解到用户粘性如何,及时优化产品,尽可能多的挽回这些用户,提高留存率。

四、常见分析思路

常见的数据分析思路有趋势分析、对比分析、细分分析和多种数据结合分析。

多种数据结合分析

关于具体的分析思路,这里就不再详细描述了,如果对数据分析感兴趣,推荐下面两本书,供大家参考研究:

在工作过程中,如果还遇到数据分析上的其他问题,欢迎留言交流~

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