APP数据分析总结:2个分析模型及6种数据展现形式

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数据运营分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

什么是数据分析?

数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

数据分析的目的是什么?

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。

在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。

在企业里面,数据分析可以帮助我们掌握企业的运营状况,商品的出售情况,用户的特征、产品的粘性、等等。

数据分析的步骤?

1.首先明确分析的思路和目的:

数据分析一定的带着某种业务目的的。它可能是要追踪一个新产品上线之后的用户使用情况;也可能是观察用户在某段时间的留存情况,还有可能是运营某种优惠券是否有效。带着一定的目的,确定要从哪几个角度进行分析。然后找到能够说明目的的指标。

比如想要验证运营最近的一批优惠券是否有效。我们可以从优惠券的领取情况和优惠券的使用情况两个方面分析,而优惠券的领取情况的指标可以细化为领取率;使用情况可细化为:使用率、客单价等。

2.数据的收集:

在确定了此次数据分析的核心指标后,就要针对数据指标做数据收集。

有些企业的数据准备非常充分,数据仓库、数据集市等早早就建设好。有一些企业在数据分析上比较落后,那就需要我们自己做前期大量的数据收集工作。比如使用一些自己公司的或者第三方的数据分析工具进行埋点,拿到日志。或者使用数据库中的现有数据,比如订单数据、基础的用户信息等等。

3.数据处理:

数据提取出来之后,要剔除脏数据(清洗),然后数据转化。在进行最基本的数据汇总、聚合之后,我们就可以拿到比较简单的字段相对丰富的数据宽表。

4.数据分析:

数据分析是用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

一般公司所需要观察的数据大致分为如下几类:

商业数据:付费金额,付费用户数,付费率客单价

运营数据:新增用户数,日活、周活、月活(AARRR模型)

产品数据:关键页面的pv、uv(漏斗模型)

用户数据:用户生命周期、用户留存、用户客单价、用户类型(RFM模型...)

商品数据:商品售卖情况,毛利分析....

随着数据的重要性的凸显,越来越多的公司已经认识到数据对于公司的经营是十分重要的。所以绝大部分企业都有专门的BI部门进行初步的数据加工、分析,以周报表的形式汇总给管理层做为日常数据所需以及企业决策使用。

5.数据分析工具

数据更像是我们做好用户运营的基础设施,我们有了数据,就能对用户的现状,用户的大盘和历史行为有了一个基础的判断,但是对用户的洞察,也并不能只靠数据,很多时候需要我们和用户的直接沟通,探知背后那些难以被数据洞察的原因。这里推荐Shareinstall,Shareinstall以渠道链接取代渠道包,精确的定位APP的各个安装渠道。


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