本文作者分享了6個(gè)常用的數(shù)據(jù)分析方法，并結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行了分析拓展，希望能對(duì)你有幫助。

一個(gè)產(chǎn)品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無(wú)法改進(jìn)它。數(shù)據(jù)分析說(shuō)到底，就是這樣一個(gè)工具——通過(guò)數(shù)據(jù)，我們可以衡量產(chǎn)品，可以了解產(chǎn)品，可以在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下改進(jìn)產(chǎn)品。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，我們套用道家強(qiáng)調(diào)的四個(gè)字來(lái)說(shuō)，叫“道、法、術(shù)、器”

• “道”則是指方向，是指導(dǎo)思想，是戰(zhàn)略；
• “法”則是指選擇的方法，有句話說(shuō)“選擇比努力重要“
• “術(shù)“則是指操作技術(shù)，是技能的高低、效率的高下。比如使用分析工具的技術(shù)（如用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的水平）；
• “器“則是指物品和工具，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域指的就是數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品或工具，“工欲善其事，必先利其器”。

而在數(shù)據(jù)分析和產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化方面，數(shù)據(jù)分析方法是其核心，屬于“法”和“術(shù)”。

那么數(shù)據(jù)分析方法都有哪些呢？下面諸葛君為大家介紹數(shù)據(jù)分析過(guò)程中常用的6種分析方法。

01 細(xì)分分析法

細(xì)分分析法是最常用的數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)一個(gè)指標(biāo)按不同的維度進(jìn)行細(xì)分查看，往往就能找到影響數(shù)據(jù)指標(biāo)漲幅的原因。細(xì)分方法可以分為兩類：

一類是逐步分析，比如：來(lái)北京市的訪客可分為朝陽(yáng)，海淀等區(qū)；

另一類是維度交叉，如：來(lái)自付費(fèi)SEM的新訪客。

以諸葛io電商demo為例：

對(duì)【付款成功】事件按【省份】屬性細(xì)分查看，能夠清晰的看出【北京】區(qū)域的漲幅與【付款成功】數(shù)據(jù)指標(biāo)漲幅關(guān)系非常緊密。

（圖為諸葛io demo實(shí)操頁(yè)面）

細(xì)分分析法除了對(duì)指標(biāo)異常進(jìn)行深入分析之外，平時(shí)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，如果想要知道該指標(biāo)的各占比情況，也會(huì)經(jīng)常用到細(xì)分功能。比如注冊(cè)成功指標(biāo)中有多少占比是男性，多少占比是女性；付款成功中會(huì)員的占比是多少，非會(huì)員的占比是多少。細(xì)分是個(gè)常用到不能常用的功能。

02 漏斗分析法

轉(zhuǎn)化漏斗分析是業(yè)務(wù)分析的基本模型，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)，最典型的就是完成交易。在使用漏斗過(guò)程中除了選擇各步驟的事件外，還需要特別注意漏斗的轉(zhuǎn)化時(shí)間。不同應(yīng)用場(chǎng)景轉(zhuǎn)化時(shí)間各不相同。比如在申請(qǐng)獲得貸款授信上，可以按同一會(huì)話來(lái)看轉(zhuǎn)化情況；電商類的轉(zhuǎn)化時(shí)間可以按同一天內(nèi)來(lái)看轉(zhuǎn)化情況；具體的要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)設(shè)置轉(zhuǎn)化的周期。

（圖為諸葛io demo實(shí)操頁(yè)面）

除了通過(guò)漏斗的方式來(lái)看各流程之間的轉(zhuǎn)化，還有一種情況是計(jì)算轉(zhuǎn)化率，比如新增用戶到注冊(cè)成功的轉(zhuǎn)化率是多少，這類轉(zhuǎn)化一般通過(guò)兩個(gè)事件進(jìn)行四則運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)。

（圖為諸葛io demo實(shí)操頁(yè)面）

漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站和APP的用戶行為分析中，例如流量監(jiān)控、CRM系統(tǒng)、SEO優(yōu)化、產(chǎn)品營(yíng)銷和銷售等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析工作中。

03 留存分析法

留存分析法是一種用來(lái)分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，從用戶的角度來(lái)說(shuō)，留存率越高就說(shuō)明這個(gè)產(chǎn)品對(duì)用戶的核心需求也把握的越好，轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的活躍用戶也會(huì)更多，最終能幫助公司更好的盈利

當(dāng)下獲客成本非常昂貴，通過(guò)廣告渠道獲取的用戶當(dāng)然希望他們盡量多的能夠留存下來(lái)。通過(guò)留存分析找到留存下來(lái)的用戶，找出留存下來(lái)的用戶他們是因?yàn)槠脚_(tái)給他們傳遞什么價(jià)值他們才留存下來(lái)，如果把這個(gè)平臺(tái)價(jià)值能更好的傳遞給新來(lái)的用戶，那就能讓更多新用戶留存下來(lái)。

除了提升新增用戶留存外，還需要時(shí)刻關(guān)注整體用戶的留存情況，通過(guò)細(xì)分、對(duì)比等方式，尋找高留存用戶的特征，提升整體用戶的留存情況。

（圖為諸葛io demo實(shí)操頁(yè)面）

04 畫像分析法

在數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常會(huì)用到用戶畫像分析，比如在漏斗轉(zhuǎn)化過(guò)程中，有200個(gè)用戶在某個(gè)流程中流失了，那我們需要對(duì)這200個(gè)用戶進(jìn)行畫像查看，查看具備什么樣特征的用戶特別容易流失。再比如我們?nèi)V告投放之前，我們需要知道產(chǎn)品核心用戶的用戶畫像，這樣在選擇廣告渠道上面就會(huì)非常得心應(yīng)手，在換量的渠道上，也可以評(píng)估他們的用戶群體和我們產(chǎn)品的用戶畫像是否一致，有多大比例上重疊的。

（圖為諸葛io demo實(shí)操頁(yè)面）

05 對(duì)比分析

對(duì)比分析主要是將兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，一個(gè)指標(biāo)本身可能看不出多少有用信息，但將兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，能夠解讀的維度就相較之前會(huì)多一些，通過(guò)相同維度下的指標(biāo)分析，可以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)在不同階段的問(wèn)題。

常見的對(duì)比方法包括：時(shí)間對(duì)比、空間對(duì)比、標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比。

比如絕對(duì)值或比例值對(duì)比，環(huán)比或同比對(duì)比，跟同行業(yè)或者自己進(jìn)行對(duì)比，亦或者通過(guò)劃分不同用戶群，用戶群之間進(jìn)行對(duì)比分析。

以諸葛io電商demo為例：

對(duì)「查看商品詳情」事件以「商品分類」屬性細(xì)分，對(duì)「搜狗用戶群」與「百度用戶群」進(jìn)行對(duì)比分析，我們可以很清晰的查看到「來(lái)自百度」的用戶比例更高，為之后運(yùn)營(yíng)工作開展奠定了基礎(chǔ)。

（圖為諸葛io demo實(shí)操頁(yè)面）

06 AB測(cè)試

增長(zhǎng)黑客的主要思想之一，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，那如何驗(yàn)證呢？主要方法就是AB測(cè)試。當(dāng)我們從數(shù)據(jù)中找到問(wèn)題的時(shí)候，我們需要驗(yàn)證洞見是否正確，這時(shí)候就需要AB測(cè)試的幫忙，將一批用戶引導(dǎo)到新的運(yùn)營(yíng)方案上，之后來(lái)驗(yàn)證洞見是否正確。只有從用戶中得到驗(yàn)證的假設(shè)才是有價(jià)值的。

比如：你發(fā)現(xiàn)漏斗轉(zhuǎn)化中中間有漏洞，假設(shè)一定是商品價(jià)格問(wèn)題導(dǎo)致了流失，你看到了問(wèn)題，也想出了主意。但主意是否正確，要看真實(shí)的用戶反應(yīng)，于是采用AB測(cè)試，一部分用戶還是看到老價(jià)格，一部分用戶看到新價(jià)格，若你的主意真的管用，新價(jià)格就應(yīng)該有更好的轉(zhuǎn)化，若真如此，新價(jià)格就應(yīng)該確定下來(lái)，如此反復(fù)優(yōu)化。

當(dāng)然除了上面提到的分析方法之外，還有其他的分析方法，比如熱力圖分析、歸因分析等等，分析方法更多是術(shù)的層面，在使用哪種分析方法之前，還是需要定義清楚問(wèn)題和通過(guò)那些維度去尋找突破口，再借助數(shù)據(jù)分析方法，這樣才能達(dá)到事半功倍的效果。

作者：諸葛io，微信公眾號(hào)：諸葛io

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