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學數據分析方法，做優秀的產品經理（四）
2019-01-15
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在上一篇文章中我們給大家講解了數據分析的方法。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。我們講解了畫像分群、趨勢維度、漏斗觀察、行為軌跡。下面我們就給大家講解一下留存分析、A/B 測試和優化建模。


首先給大家講解一下留存分析。留存是了解行為或行為組與回訪之間的關聯，留存老用戶的成本要遠遠低于獲取新用戶，所以分析中的留存是非常重要的指標之一。除了需要關注整體用戶的留存情況之外，市場團隊可以關注各個渠道獲取用戶的留存度，或各類內容吸引來的注冊用戶回訪率，產品團隊關注每一個新功能對于用戶的回訪的影響等。


然后給大家說一下A/B 測試。A/B 測試是對比不同產品設計/算法對結果的影響。產品在上線過程中經常會使用 A/B 測試來測試產品效果，市場可以通過 A/B 測試來完成不同創意的測試。要進行 A/B 測試有兩個必備因素：有足夠的時間進行測試和數據量和數據密度較高。這是因為當產品流量不夠大的時候，做 A/B 測試得到統計結果是很難的。所以 A/B 測試往往公司數據規模較大時使用會更加精準，更快得到統計的結果。


最后說一下優化建模。當一個商業目標與多種行為、畫像等信息有關聯性時，我們通常會使用數據挖掘的手段進行建模，預測該商業結果的產生；當我們需要預測判斷客戶的意愿時，可以通過用戶的行為數據，公司信息，用戶畫像等數據建立付費溫度模型。用更科學的方式進行一些組合和權重，做出合適的分析。掌握單純的理論是不行的。產品經理們需要將這些方法論應用到日常的數據分析工作中，融會貫通。同時學會使用優秀的數據分析工具，可以事半功倍，更好的利用數據，實現整體增長。


以上的內容就是小編為大家解答的最后的幾種數據分析方法了，數據分析方法有畫像分群、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。大家在進行數據分析工作的時候一定要掌握好數據分析方法，這樣才能夠做好數據分析工作。最后感謝大家的閱讀。


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