学习数据分析,从数据分析的4种方法开始。 |
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在设计工作中,我们常用的数据分析方法有以下4种: 1、漏斗分析 2、拆解分析 3、对比分析 4、行为分析 1、漏斗分析 漏斗的定义:基于明确起始操作路径,根据每个路径节点的用户数(操作次数),各个节点流转过程中,会存在一级级的流失,最终形成漏斗形态。 漏斗的意义:漏斗分析适用于一些列完整流程操作的用户行为,找到设计过程中流失比较多的节点,分析找到流失的原因并改进。 如下图所示,用户在搜索场景购买商品的整个操作路径,在这个路径中,每一节点都会存在流量的流失,从而形成一个完整的转化漏斗。 按照页面PV绘制成对应的转化漏斗如下图所示: 通过绘制的漏斗,找到对应页面的PV数据,计算出对应的转化率。 转化率=下一个节点PV/上一个节点的PV,通常来说低转化率节点是可优化点。 漏斗的计数单位可以基于用户(UV),也可以基于次数(PV)。 对于偏一次性流程的,例如注册、实名认证等建议使用用户(UV),对于偏非一次性的流程,例如购买、发布等建议使用次数(PV)。 2、拆解分析 定义:将整体数据按照不同纬度进行拆解分析。 如下图,当我们在数据中看到目标用户有1866个人,那么接下来拆解分析这1866个人在不同纬度中的分布情况怎么样。 通过拆解,力求后续推广流量更加精准化,提升转化率。 如下图,通过流量渠道来源,top前三的渠道分别为今日头条、36kr和地推。如果在价格方面,36kr单个用户价格更加便宜,那么可以加大36kr广告推广。 如下图,通过城市的维度来看,产品目标用户的城市,排名前三分别为上海、石家庄和杭州。 3、对比分析 对比前后数据,通过对比数据的差值,验证设计。 简单的举个例子,下图为服务购买页面。 项目背景:立即支付的点击率只有11%,此次优化,希望提升立即支付按钮的点击率。 从图可以看出存在以下问题: 1、核心操作流程被弱化,立即支付按钮底部悬浮,按钮的视觉抢点被购买须知和服务协议所占据。导致用户注意力被抢占影响点击率。 2、优惠利益点不够,导致用户支付意愿下降。 针对于提升立即支付点击率,那么可以从3个方面着手: 1、增加按钮的视觉表达,按钮变大。 2、核心操作占据核心位置。 3、提升文案,通过文案吸引用户 通过以上3点,得到对应的优化方案,如下: 明确全量发布时间后,那么该时间之后,就是该优化方案上线的数据,找到对应的指标数据。 建议当数据稳定后,取最近一周的数据的平均值作为核心指标的数据。 通过开发得知,该需求于2020年4月20日已全量上线,然后看后台数据,发现支付点击率为16% 那么由此得知,改版后数据涨幅为: (16%-11%)/11% =45.5% 通过对比用户点击立即支付按钮数据前后的变化,验证设计是否成功。 对比分析通常有以下两个方面: 1.自身产品比,对比产品其他模块相似场景的数据差异。通过对比找到问题点并做分析优化。 2.行业产品比,和同行业产品的数据对比分析,找出数据差异的问题所在,并给出对应的优化方案。 4、行为分析 通过分析特定类型的用户行为,找到这种特定类型的用户行为的对产品带来的影响。也可以推算出这种特定的行为给产品带来的意义。 意义:用户行为可视化,可清晰的了解整体/个体用户的行为。 如下图所示,通过Google Aanalytic 网站可清晰的掌握平台整体流量的来源,用户群体路径行为轨迹,这可以让设计师/产品经理清晰地了解到平台的用户行为轨迹和用户人群的操作习惯。 也可以清晰地了解每个用户的操作行为路径。如下图所示: 以上就是设计中常用的4种数据分析的方法 Python经验分享学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助! Python学习路线这里把Python常用的技术点做了整理,有各个领域的知识点汇总,可以按照上面的知识点找对应的学习资源。 Python常用的开发软件,会给大家节省很多时间。 编程学习一定要多多看视频,书籍和视频结合起来学习才能事半功倍。 光学理论是没用的,学习编程切忌纸上谈兵,一定要动手实操,将自己学到的知识运用到实际当中。 上面这份完整版的Python全套学习资料已经上传至CSDN官方,朋友如果需要可以直接微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。 |
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