数据监控与数据分析:探索数据中的洞见与趋势
数据分析是记录和分析数据的工作,因此可以对不同的运营动作做一个预测,这是最常用的方式,只要有一天没有分析数据,那就代表你已经进入了一个不成熟的行业,处于混乱的状态。
可采取两个方法:
用Axure,再结合3W+信息进行数据抓取和挖掘:对数据进行分析和收集,为了方便开展数据分析工作,选取3W+信息,其主要是为了记录数据。
数据采集的标准
为了分析数据中的洞见与趋势,有必要进行数据采集的标准。
在这种情况下,以1~2个数据进行分析,就可以为数据提取了。数据采集标准可以是经过数据分析,也可以直接进行输入。
验证数据
首先要对自己的数据进行验证,检验数据是否有效,最终要实现的事情。
检验数据,首先看目标用户,根据目标用户选择数据的标准,选择4~5个数据进行验证,验证对用户有用的。
渠道检验
分析渠道的用户在不同渠道的质量,是否符合实际,并能准确分析渠道。通过分析,可以清楚地看到效果,让数据分析更有价值。
留存率
留存率越高,说明用户的粘性越好,用户的黏性越高。
变现率
这个数据需要每天对此数据进行分析,来评估用户是否有购买意向,并分析到底是变现还是盈利。在这种情况下,要分析每个环节的变现率,确定是否盈利。
留存率和变现率
分析用户流失率,发现用户中的存在共同的问题,为解决用户流失率和变现率的问题,进行跟踪、监控,找出用户流失原因,在流失率、变现率等指标上进行优化,找出问题所在。
总之,要找到用户流失率高的原因,就要不断研究用户流失的原因,分析、预测,并对其进行分析,了解用户流失的原因。
用户量
分析现有用户量,评估用户量是否减少。
新用户量和老用户量,对比分析,分析出活跃用户、衰退用户、新用户、沉默用户、流失用户等。
用户属性
分析用户属性,比如性别、年龄、职业、性别等。
分析用户年龄,用户年龄区间分布,分析用户收入、消费力、健康、婚姻、兴趣、健康、文化等。
分析用户购买力,对比分析对比对比分析购买力和健康。
分析用户近一个月的消费次数,对比对比用户消费力。
消费频次
分析用户消费频次,看看用户最近一个月的消费频率是多少。
