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一篇文章讓你看懂數據分析的目的、方法、工具

深圳市雙贏世訊信息服務有限公司  日期:2020-03-05 18:44:02

數據分析是一種邏輯思維能力的鍛煉。只要你的邏輯思維能力夠強你也可以是一位“大神”。不是再崇拜那些懂得數據分析的“大神”了,你也可以的。今天我把懂的、經歷過的數據分析過程、工作詳細的寫下來,希望同樣對你有幫助。

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1. 明確數據分析的目的


做數據分析,必須要有一個明確的目的,知道自己為什么要做數據分析,想要達到什么效果。


比如:為了評估調整后的效果比之前有所提升;或通過數據分析,找到帳戶調整的方向等。


明確了數據分析的目的,接下來需要確定應該收集的數據都有哪些。


2. 收集數據的方法


說到收集數據,首先要做好數據埋點。


所謂“埋點”,個人理解就是在正常的功能邏輯中添加統計代碼,將自己需要的數據統計出來。


目前主流的數據埋點方式有兩種:


第一種:添加統計代碼,添加關鍵詞唯一標識。

第二種:利用第三方統計工具。


常見的第三方統計工具有:


網站分析工具


Alexa、中國網站排名、網絡媒體排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度統計


不同產品,不同目的,需要的支持數據不同,確定好數據指標后,選擇適合自己公司的方式來收集相應數據。然后從帳戶中下載關鍵詞報告、搜索詞報告、咨詢工具對話數據。加以整理以待分析。


3. 帳戶基本數據指標


展現:找出關鍵詞報告中大流量的關鍵詞,加以統計;

點擊:找出關鍵詞報告中點擊最多的關鍵詞與創意;

對話:統計咨詢工具中對話數據查看是什么關鍵詞產生的對話;

有效對話:仔細核對什么樣的關鍵詞產生的有效對話;

新增流量:新用戶增加的數量和速度。如:日新增、月新增等。

轉化率:用戶會在多長時間內選擇購買。如:次日轉化率、周轉化率、月轉化率等。

流失率:一段時間內流失的用戶,占這段時間內活躍用戶數的比例。


4. 常見的數據分析法和模型


這里主要科普下漏斗分析法和AARRR分析模型。


(1)漏斗分析法


用來分析從潛在用戶到最終用戶這個過程中用戶數量的變化趨勢,從而尋找到最佳的優化空間,這個方法被普遍用于產品各個關鍵流程的分析中。


比如,這個例子是分析從用戶進入網站到最終購買商品的變化趨勢。

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從用戶進入網站到瀏覽商品頁面,轉化率是40%;瀏覽商品到加入購物車轉化率是20%等,那要找出哪個環節的轉化率最低,我們需要有對比數據。


比如第一個,進入網站到瀏覽商品,如果同行業水平的轉化率是45%,而我們只有40%,那說明這個過程,沒有達到行業平均水平,我們就需要分析具體原因在哪里,再有針對性的去優化和改善。


當然,上面這是我們設計的一種理想化的漏斗模型,數據有可能是經過匯總后得出的。而真實的用戶行為往往可能并不是按照這個簡單流程來的。此時需要分析用戶為什么要經過那么復雜的路徑來達到最終目的,思考這中間有沒有可以優化的空間。


(2)AARRR模型


這個是所有的人都必須要掌握的一個數據分析模型。

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AARRR(Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer)是硅谷的一個風險投資人戴維 · 麥克魯爾在2008年時創建的,分別是指獲取、激活、留存、收入和推薦。


5、數據分析需要做的5個分析


(1)趨勢分析


了解網站受眾人群各個時段對您網站的關注度。通過以上數據可以及時地掌握并改進網站訪問質量,制定合適的業務策略,了解各種業務活動的效果。


(2)流量來源


分析全部流量來源,包括:搜索引擎、其他推介網站和直達三種流量來源類型。通過通過以上數據可以了解到哪些搜索引擎網站所帶來的流量情況,細分到搜索詞的數據以及網民通過除搜索引擎以外的哪些網站訪問您的網站。


(3)推廣效果分析


以百度推廣為例:查看百度推廣給您網站帶來的流量及轉化情況。及時了解百度各類推廣方式的效果以及這些效果是否達到了預期的業務目標,從而幫助您更有針對性地改善百度推廣方案。


一般來說,如果來訪者對于網頁提供的信息感興趣,他們就停留更長的時間,看更多的網頁,這就會使追蹤數據里的“平均訪問時長”和“平均訪問頁數”上升。如果“平均訪問時長”就幾秒鐘,“跳出率”高達百分之九十幾,這說明來訪者在網頁看不到他們想看的內容。


(4)訪客分析


了解訪客地域分布:提供各個地域給您網站帶來的流量數據,這些數據可以幫助您合理地分配各地域的推廣預算和有針對性地制定業務推廣策略.了解訪客系統環境:各種客戶端系統環境的訪客在網站上瀏覽的情況。


(5)受訪頁面分析


分析受訪頁面:了解網站內各個頁面的訪問情況數據、最受訪客喜歡的網頁是哪些,在各個頁面會停留多久等信息。


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