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學數據分析方法，做優秀的產品經理（三）
2019-01-15
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在上一篇文章中我們給大家講解了常用的數據分析方法，常用的數據分析方法有內外因素分解法、DOSS。不管是內外因素分解法也好還是DOSS也好，都是需要大家掌握的，這些都是經典的方法。但是大家除了掌握這些方法以外還是需要掌握數據分析的其他一些方法。一般來說，數據分析的應用方法有7種，它們分別是畫像分群、趨勢維度、漏斗觀察、行為軌跡、留存分析、A/B 測試和優化建模。下面我們分別給大家講解一下這個內容。


首先給大家說一下畫像分群，什么是畫像分群呢？畫像分群是聚合符合某中特定行為的用戶，進行特定的優化和分析。畫像分群需要對不同場景的分析并且做出相應的方案。這樣可以在渠道策略和運營策略上，有針對性地進行優化。


然后給大家說一下趨勢維度。建立趨勢圖表可以迅速了解市場， 用戶或產品特征的基本表現，便于進行迅速迭代；還可以把指標根據不同維度進行切分，定位優化點，有助于決策的實時性。


接著給大家說一下漏斗觀察。我們通過漏斗分析可以從先到后的順序還原某一用戶的路徑，分析每一個轉化節點的轉化數據，一般來說所有互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，無論是注冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗，需要關注的有兩點。第一是關注哪一步流失最多，第二是關注流失的人都有哪些行為。關注每一個步驟，可以有效定位高損耗節點。


現在給大家說一下行為軌跡。行為軌跡是進行全量用戶行為的還原。只看 PV、UV 這類數據，無法全面理解用戶如何使用你的產品。了解用戶的行為軌跡，有助于運營團隊關注具體的用戶體驗，發現具體問題，根據用戶使用習慣設計產品，投放內容。


這篇文章給大家介紹了畫像分群、趨勢維度、漏斗觀察、行為軌跡等內容，只有掌握了這些內容才能夠做好數據分析工作。由于篇幅原因小編就把數據分析方法就給大家介紹到這里了，我們會在下一篇文章中解答一下留存分析、A/B 測試和優化建模這三個數據分析方法，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。最后感謝大家的閱讀。


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