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数据分析的具体方法

2021-08-05 10:49:23

一、数据分析常常用到流量分析


1.访问下载来源和搜索词

通过一个数据分析平台,可以便捷地进行汇总和分析,分析平台上各大搜索引擎的访问权限、应用程序的下载渠道以及关键词搜索,数据分析平台利用归因模型确定流量来源,并分析这些流量。


2.自主投放追踪

通过微信、H5等外部渠道投放的文章,这些产品的数据很难追踪。我们需要深度分析各种渠道流量的数量和质量,进而优化投放渠道。这时可用UTM代码追踪来获取用户信息。


3.实时流量分析

数据分析要实时监控产品访问趋势,关注流量异常值。


二、数据分析中的转化分析


一般来说,我们使用漏斗分析来衡量用户的转换过程。有很多因素会影响转化率,主要包括渠道流量,用户营销,网站/APP体验。在此基础上,以渠道流为例,通过优化渠道并量化分配投放资源,可有效提高整体转化率。


三、数据分析中的可视化分析


用户体验是一个非常抽象的概念,但可以将其形象化。当前一种常用的方法是把用户的数据可视化,然后用热图的形式显示。借助热图,我们就可以直观地了解用户对产品的点击偏好,并检查产品设计是否准确和产品布局是否合理。


四、数据分析还会用到群组分析和深度数据挖掘


对用户的精细分析至关重要。不同地区、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户对产品的应用和感知可能有很大差异。通过对不同用户属性进行分组,观察他们的行为差异,从而优化产品。由于数据来源于用户,所以数据分析的最终目标也是为企业和用户服务。数据分析之前就要明确数据分析的目标和指标,选择科学的数据分析方法,用数据指导产品和用户的成长。