数据分析思维目录
指标体系
一.定义
在业务的不同阶段，分析师牵头，业务方协助，制定的一套能从各维度去反应业务状况的一套待实施框架
二.构成
如：双十一一天通过搜索带来的交易额
三.指标体系建立步骤
1.理清业务阶段和方向
因为指标体系在不同的业务阶段不同，所以需要弄清楚当前的业务阶段。如创业期：关注用户量，指标体系围绕提升用户量来展开；上升期：除了用户量，还关注用户留存；成熟期：更加关注收入指标ROI(投资回报率)
2.确定核心指标
所谓核心，就是核心。如某APP的指标是用户数，但是后台发现用户3秒内跳出率很高。所以更好的核心指标就是停留时长大于3秒的用户数
3.核心指标维度拆解
4.指标宣贯、存档、落地
宣贯：主要在于贯彻，及多沟通，发邮件让业务核心成员了解你的指标
存档：即解释，解释你的名词，如啥啥渗透率是什么，如何计算
落地：字面意思
流量分析
一.渠道分析
1.渠道分类
(1).内部渠道(免费)
产品矩阵:如头条给抖音带流量
(2).外部渠道(付费)
APP广告、搜索引擎(关乎排行)
2.渠道关键指标
前期看有效用户和留存,中期看次日,7日,30日留存,后期看ROI
分析方法:
结构分析:逐层分析
趋势分析:看每个渠道的变化趋势
对比分析:不同渠道之间对比
作弊分析:用户行为分析+机器学习
二.转化分析
1.漏斗分析
不解释上图
分析转化率低的原因,从品牌,地域,入口,时段,等属性入手分析
2.功能模块价值分析
(1).功能渗透率
即使用某功能的占比
(2).功能功能留存率
第一天使用该功能且第二题继续使用/第一天使用该功能的用户数
(3).功能大盘留存率
第一天使用该功能且第二天是大盘用户/第一天使用功能的用户数
(4).功能核心用户数
符合某种条件的用户,不如使用次数,使用时长等
(5).功能对大盘贡献度
=功能渗透率 * 功能的大盘留存率提升数
三.波动分析
1.日活(DAU)
日活波动 = 外部影响 + 内部影响
外部影响 = 行业变化 + 竞品变化 = 常识 + 外部事件 + 竞品策略
内部影响 = 数据统计 + 用户基础属性 + 用户行为属性
数据统计: 数据无错–数据采集
用户基础属性: 渠道, 入口, 画像(头像等)
用户行为属性: 做了什么
2.留存
留存波动 = 新用户留存 + 老用户留存
新用户留存 = 渠道 + 渠道过程相关
老用户留存 = 所有功能用户去重留存 + 大盘非功能用户留存 = 功能A功能B功能C留存 + 大盘非功能用户留存
假设留存下跌,进一步观察是哪个功能或者哪几个功能下跌