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数据分析方法论1——专题分析

时间:2019-08-13 00:41:54      阅读:116      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:除了   项目组   时间   细节   等等   进一步   落地   因此   专题   

  一、项目组专题分析有三个特征:

  1、有目标——紧贴项目KPI

  2、有节奏——2~3周时间输出一份完整的报告

  3、有闭环——所有的报告都说人话、做人事。注重好落地性

  二、案例

  项目:今日头条APP新用户留存专项

  项目背景:2015年今日头条APP新用户次留、7留与竞品相比,留存均低5%绝对值,并新用户六十速度要高于竞品,因此要在数据分析基础上,产品运营优化,提升用户留存5%绝对值。

  分析流程:

  1、新用户留存整体分析

  目的:摸清数据现状,同时找到若干切入点

  关键点:不要太注重细节,该过程讲究报告产出的时效性,让其他人员感受到数据分析师的存在。

  主要关注的数据指标如下:

  技术图片

  2、寻找优化切入点,一般是1-2个

  如:(1)关键路径数据发现曝光PV到点击PV的CTR很低,这个时候就可以围绕这个点,细致分析:对于新用户,应该曝光什么,在什么时候、什么位置曝光等等

    (2)某个量大的二级渠道次留明显要低于其他渠道,围绕这个点,进一步分析:对于该渠道,用户的留存过低是因为:本身渠道质量存在问题?用户已经安装竞品?当前产品设计与渠道用户不太匹配?同时高留存的渠道本身特征是什么?

    通过1、2,就已经能给产品运营不少建议了,配合AB测试,就能看到数据分析效果。

  3、again

  (1)不断的重复前面两个阶段,继续寻找其他切入点

  (2)同时进行竞品分析、营销活动分析、用户流失分析等等

    除了寻找本身产品的切入点外,还要跳出当前的项目思维,进行竞品分析和活动分析等等,整个过程就是在不断“试错”的过程,每一次分析报告都要有能落地的点,并且真的落地了,这就是闭环。这是优秀数据分析师最重要的一个评判标准。

 

数据分析方法论1——专题分析

标签:除了   项目组   时间   细节   等等   进一步   落地   因此   专题   

原文地址:https://www.cnblogs.com/HYLering/p/11165978.html

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