最新互联网运营数据分析方法

互联网运营数据实战分析方法 V3.0

互联网运营数据

分析方法

互联网运营数据实战分析方法 V3.0

目录

1、前言 ................................................ 1 2、方法十： Link Tag的流量标记 ......................... 6 3、方法九：转化漏斗 .................................... 7 4、方法八：微转化 ...................................... 8 5、方法七：合并同类项6、方法六：7、方法五：热图及对比热图8、方法四：9、方法三：10、方法二：11、方法一：细分 .................................. 9 AB 测试 ................................... 10 ............................. 12 Event Trackin（g事件追踪） .................. 14 Cohor分t 析 ................................ 16 Attributio（n 归因） ....................... 17 ..................................... 18

互联网运营数据实战分析方法 V3.0

1、前言

一、明确数据分析的目的

做数据分析， 必须要有一个明确的目的， 知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之 前有所提升 ;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。

明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。二、收集数据的方法

说到收集数据，首先要做好数据埋点。

所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码， 将自己需要的数据统计出来。

主流的数据埋点方式有两种：

第一种：自己开发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。

第二种：利用第三方统计工具。常见的第三方统计工具有：

网站分析工具： Alexa、中国网站排名、网络媒体排名 (iwebchoi、ce)

Google Analy、tic百s 度统计

移动应用分析工具： Flurry、GoogleAnalytic、s 友盟、 TalkingDat、a

Crashlytics

不同产品，不同目的，需要的支持数据不同， 确定好数据指标后， 选择适合自己公司的方式来收集相应数据。

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三、产品的基本数据指标

新增：新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。

活跃：有多少人正在使用产品。如日活跃

(DAU)、月活跃 (MAU)

等。用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。

留存率：用户会在多长时间内使用产品。如：次日留存率、周留存率等。

传播：平均每位老用户会带来几位新用户。

流失率： 一段时间内流失的用户， 占这段时间内活跃用户数的比

例。

四、常见的数据分析法和模型

这里主要科普下漏斗分析法和 AARRR 分析模型。漏斗分析法

用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋

势，从而寻找到最佳的优化空间， 这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。

比如，这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋

势。

从用户进入网站到浏览商品页面， 转化率是 40%;浏览商品到加入购物车转化率是 20%等，那要找出哪个环节的转化率最低，我们需要有对比数据。

比如第一个， 进入网站到浏览商品， 如果同行业水平的转化率是

45%，而我们只有 40%，那说明这个过程，没有达到行业平均水平，

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我们就需要分析具体原因在哪里，再有针对性的去优化和改善。

当然， 上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型， 数据有可能是经过汇总后得出的。 而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。此时需要分析用户为什么要经过那么复杂的路径来达到 最终目的，思考这中间有没有可以优化的空间。 AARRR 模型

这个是所有的产品经理都必须要掌握的一个数据分析模型。

AARRR(Acquisitio、n Activatio、n Retentio、n Reven、ueRefer是) 硅谷的一

个风险投资人戴维 〃 麦克鲁尔在 2008年时创建的， 分别是指获取、激活、留存、收入和推荐。

举个例子，用 AARRR 模型来衡量一个渠道的好坏。

如果单从数据表面来看， A 渠道会更划算，但实际这种结论是有问题的，用 AARRR 模型具体分析如下：

渠道 A 的单个留存用户成本是 60 元，单个付费用户成本是 300

元;而渠道 B 的单个留存用户成本是 20 元，单个付费用户成本是 33

元，这样对比下来，明显 B 渠道的优势远远大于 A 渠道。交叉分析法

交叉分析法： 通常是把纵向对比和横向对比综合起来， 对数据进

行多角度的结合分析。举个例子：

a. 交叉分析角度：客户端 + 时间

从这个数据中，可以看出 iOS端每个月的用户数在增加， 而 Android

端在降低，总体数据没有增长的主要原因在于

Android端数据下降所

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