深入解析统计工具,提升数据分析能力
当前,以百度、腾讯为代表的百度统计APP产品已经在市场站稳脚跟,为我们提供“数据统计+数据分析”双运营模式。
用户的手机、电脑、浏览器等数据展示、统计渠道、统计位置等数据均为免费使用,保证了整个统计体系的顺利运行。
基于此,国内的统计工具市场已基本呈现成熟趋势。
此次智能统计,应该算是近期大家对于统计工具的一次革命,但是未来可期。
下文简单进行拆解。
一、统计工具的使用
1.信息统计
通过人工智能,信息平台可以帮助我们了解移动统计工具的背后的智能思维。例如,我们在网上查看某公司商品、促销信息、官网、支付页面等信息时,就会发现相关信息的数据往往出现在搜索结果页面上。
了解数据的目的是方便信息发布者自主寻找对应数据,为其提供“数据支持”,因此,从系统内部导出的数据中获得的“数据支持”的核心数据,将在智能统计中有效整合并获得。
2.用户行为数据
智能统计工具,将提供与用户息息相关的用户行为数据,例如:交易数据、信息咨询数据、应用数据、浏览数据、消费数据等。这些数据,将成为与用户的交互过程中的关键数据指标。
具体的可将数据分为:用户阅读-浏览-点击-点击-加入、成功-数据提交-安装-添加的过程,从而反映出整个用户行为流程的数据变化。
(1)用户阅读-浏览-点击-加入
例如,某商品在阿里平台上线之后,用户浏览了某网站之后,发现该网站并没有使用阿里的数据统计工具。那么该用户下次再继续访问该网站时,就会成为该网站的用户。因此,
(2)信息咨询-用户加入
例如,某商品在淘宝平台上线之后,通过导购数据统计工具,可以查看该商品在淘宝、天猫、京东、拼多多等平台的各项数据。同时,为其收集的相关数据,也将是影响用户是否购买该商品的关键指标。
在进行产品设计时,可将数据与用户浏览的数据进行实时整合,实现数据收集的同时,提高产品的质量和效率。
3.用户数据与交互数据
用户数据将记录该产品的基本数据与交互数据,对此也将使其具有较为准确的规划,这也将使产品设计具有更清晰的功能。
例如,某商品在亚马逊平台上线之后,通过导购数据统计工具,可以查看该商品在亚马逊平台上销售情况,对此也将使该商品更加清晰的规划。
4.新用户数据与流失数据
用户数据将记录用户的基本数据与新用户数据,对此也将使产品设计具有更清晰的规划,进而使产品设计具有更清晰的功能,进而使用户的使用意愿更强。
