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城口網站運營數據分析方法

發布者: 網站常識     時間:2022-03-11 點擊數:15376

  在網站運營過程中一定會涉及到數據分析,數據分析的方法論很多,小編為大家介紹其中六種比較常見的理論。

  1、PEST分析法

  PEST,也就是政治(Politics)、經濟(Economy)、社會(Society)、技術(Technology),能從各個方面把握宏觀環境的現狀及變化趨勢,主要用戶行業分析。

  宏觀環境又稱一般環境,是指影響一切行業和企業的各種宏觀力量。

  對宏觀環境因素作分析時,由于不同行業和企業有其自身特點和經營需要,分析的具體內容會有差異,但一般都應對政治、經濟、技術、社會,這四大類影響企業的主要外部環境因素進行分析。

  政治環境:政治體制、經濟體制、財政政策、稅收政策、產業政策、投資政策等。

  社會環境:人口規模、性別比例、年齡結構、生活力式、購買習慣、城市特點等。

  技術環境:折舊和報廢速度、技術更新速度、技術傳播速度、技術商品化速度等。

  經濟環境:GDP 及增長率、進出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價格指數、居民可支配收入、失業率、勞動生產率等。

  2、5W2H分析法

  5W2H,即為什么(Why)、什么事(What)、誰(Who)、什么時候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么價格(How much),主要用于用戶行為分析、業務問題專題分析、營銷活動等。

  該分析方法又稱為七何分析法,是一個非常簡單、方便又實用的工具,以用戶購買行為為例:

  Why:用戶為什么要買?產品的吸引點在哪里?

  What:產品提供的功能是什么?

  Who:用戶群體是什么?這個群體的特點是什么?

  When:購買頻次是多少?

  Where:產品在哪里更受歡迎?在哪里賣出去?

  How:用戶怎么購買?購買方式什么?

  How much:用戶購買的成本是多少?時間成本是多少?

  3、SWOT分析法

  SWOT分析法也叫態勢分析法,S (strengths)是優勢、W (weaknesses)是劣勢,O (opportunities)是機會、T (threats)是威脅或風險。

  SWOT分析法是用來確定企業自身的內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等,通過調查列舉出來,并依照矩陣形式排列,然后用系統分析的思想,把各種因素相互匹配起來加以分析。

  運用這種方法,可以對研究對象所處的情景進行全面、系統、準確的研究,從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來。

  4、4P營銷理論

  4P即產品(Product)、價格(Price)、渠道(Place)、推廣(Promotion),在營銷領域,這種以市場為導向的營銷組合理論,被企業應用最普遍。

  可以說企業的一切營銷動作都是在圍繞著4P理論進行,也就是將:產品、價格、渠道、推廣。通過將四者的結合、協調發展,從而提高企業的市場份額,達到最終獲利的目的。

  產品:從市場營銷的角度來看,產品是指能夠提供給市場,被入們使用和消費并滿足人們某種需要的任何東西,包括有形產品、服務、人員、組織、觀念或它們的組合。

  價格:是指顧客購買產品時的價格,包括基本價格、折扣價格、支付期限等。影響定價的主要因素有三個:需求、成本與競爭。

  渠道:是指產品從生產企業流轉到用戶手上全過程中所經歷的各個環節。

  促銷:是指企業通過銷售行為的改變來刺激用戶消費,以短期的行為(比如讓利、買一送一,營銷現場氣氛等等)促成消費的增長,吸引其他品牌的用戶或導致提前消費來促進銷售的增長。廣告、宣傳推廣、人員推銷、銷售促進是一個機構促銷組合的四大要素。

  5、邏輯樹法

  邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。它是把一個已知問題當成“主干”,然后開始考慮這個問題和哪些相關問題有關,也就是“分支”。邏輯樹能保證解決問題的過程的完整性,它能將工作細分為便于操作的任務,確定各部分的優先順序,明確地把責任落實到個人。

  邏輯樹的使用必須遵循以下三個原則:

  要素化:把相同的問題總結歸納成要素。

  框架化:將各個要素組織成框架。遵守不重不漏的原則。

  關聯化:框架內的各要素保持必要的相互關系,簡單而不獨立。

  6、AARRR模型

  AARRR模型是所有運營人員都要了解的一個數據模型,從整個用戶生命周期入手,包括獲取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、變現(Revenue)和傳播(Refer)。

  每個環節分別對應生命周期的5個重要過程,即從獲取用戶,到提升活躍度,提升留存率,并獲取收入,直至最后形成病毒式傳播。

  數據分析思路

  數據分析方法論主要是從宏觀角度介紹如何進行數據分析,它就像是一個數據分析的前期規劃,搭建一個清晰的數據分析框架。那么對于具體的業務場景問題,就要靠具體的分析方法來支撐了,下面小編就介紹幾種常用的數據分析思路。

  1、趨勢分析

  最簡單、最常見的數據分析方法,一般用于核心指標的長期跟蹤,比如點擊率、GMV、活躍用戶數。可以看出數據有那些趨勢上的變化,有沒有周期性,有沒有拐點等,繼而分析原因。

  2、多維分解

  也就是通過不同的維度對于數據進行分解,以獲取更加精細的數據洞察。舉個例子,對網站維護進行數據分析,可以拆分出地區、訪問來源、設備、瀏覽器等等維度。

  3、用戶分群

  針對符合某種特定行為或背景信息的用戶,進行特定的優化和分析,將多維度和多指標作為分群條件,有針對性地優化供應鏈,提升供應鏈穩定性。

  4、漏斗分析

  按照已知的轉化路徑,借助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。例如將漏斗圖用于網站關鍵路徑的轉化率分析,不僅能顯示用戶的最終轉化率,同時還可以展示每一節點的轉化率。

  5、留存分析

  留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型,考察進行初始行為的用戶中,有多少人會進行后續行為。衡量留存的常見指標有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

  6、A/B 測試

  A/B測試是為了達到一個目標,采取了兩套方案,通過實驗觀察兩組方案的數據效果,判斷兩組方案的好壞,需要選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事后數據分析和不同方案評估。

  7、對比分析

  分為橫向對比(跟自己比)和縱向對比(跟別人比),常見的對比應用有A/B test,A/B test的關鍵就是保證兩組中只有一個單一變量,其他條件保持一致。

  8、交叉分析

  交叉分析法就是將對比分析從多個維度進行交叉展現,進行多角度的結合分析,從中發現最為相關的維度來探索數據變化的原因。

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