网站分析常用的指标之内容指标(讲讲互联网运营中的十大数据分析方法，你知道吗？)

　　网站分析常用的指标之内容指标(讲讲互联网运营中的十大数据分析方法，你知道吗？)

　　道家强调四个字，即“道、法、术、器”。

　　层次差异：“工具”是指物品或工具，而在数据分析领域，则是指数据分析产品或工具。

　　“技术”是指操作技术，是技能和效率的水平，比如分析工具所使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；

　　“法”是指选择的方法，有“选择重于努力”的说法；

　　“道”是方向、指导思想、战略。

　　在数据分析和产品运营优化方面，数据分析方法是核心，属于“法”和“技术”两个层面。

　　那么如何进行数据分析呢，今天我们就来说说互联网运营中十大数据分析方法。

　　01 细分分析

　　细分分析是分析的基础，单一维度下指标数据的信息价值很低。

　　细分的方法可以分为两类，一类是分步分析，例如来北京的游客可以分为朝阳、海淀等区；另一种是维度交集，如：付费SEM的新访客。

　　分割用于解决所有问题。

　　比如漏斗转化，其实就是按照步骤对转化过程进行细分，而流量渠道的分析评估也需要很多细分的方法。

　　02 对比分析

　　对比分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，定量地展示和解释研究对象的规模、水平、速度等相对值的相对值。业务不同阶段的问题。

　　常见的比较方法有：时间比较、空间比较、标准比较。

　　时间比较分为三种：同比、环比、定基比。

　　例如，本周和上周的比较是环比；本月第一周与上月第一周的比较为同比；所有数据与今年第一周的比较是固定基数。通过三种方式，可以分析业务增长水平、速度等信息。

　　03 漏斗分析

　　转化漏斗分析是业务分析的基本模型。最常见的是将最终转换设定为某种目的的实现，其中最典型的就是完成交易。但它也可以是任何其他目的的实现，例如一次使用应用程序超过 10 分钟。

　　漏斗帮助我们解决两个问题：

　　过程中是否有泄漏，如果有泄漏，我们可以在漏斗中看到它，并且可以通过进一步分析来堵塞泄漏。是否有其他进程不应该出现在一个进程中，导致主转换进程损坏。

　　04 队列分析

　　队列分析在数据运营领域非常重要，尤其是互联网运营需要仔细洞察留存。通过比较性质完全相同的可比组的留存率，分析哪些因素会影响留存率。

　　队列分析流行的一个重要原因是它简单而直观。同类群组仅使用一个简单的图表来直接描述一段时间内（甚至整个 LTV）内用户留存或流失的变化。

　　过去，留存分析被定义为只要用户有回访就留存，这会导致人为的高留存指标。

　　05 聚类分析

　　聚类分析具有简单直观的特点。网站聚类分析中主要分为：用户、页面或内容、来源。

　　用户聚类主要体现在用户分组、用户标注方法上；页面聚类主要是类似的、相关的页面分组方法；源聚类主要包括频道、关键词等。

　　例如：在页面分析中，经常有一个band？参数页面。例如：信息详情页面、产品页面等，都属于同一类型的页面。简单的分析很容易导致跳出率、退出率等指标不准确。通过聚类分析，可以获得相似页面的准确数据，用于分析场景。

　　06 AB测试

　　增长黑客的主要思想之一不是做一件大而全面的事情，而是不断做出可以快速验证的小而精炼的事情。快速验证，如何验证？主要方法是AB测试。

　　比如：你在漏斗转化中间发现了一个漏洞，假设一定是产品价格问题导致了流失，你看到了问题——漏斗，想出了一个想法——改变定价。但想法是否正确取决于实际用户的反应，因此使用了 AB 测试。一些用户仍然看到旧价格，一些用户看到新价格。如果您的想法确实有效，那么新价格应该会有更好的转化率。如果是这样的话，新的价格应该一次又一次地确定和优化。

　　07 埋点分析

　　只有采集有足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到所需的分析结果。

　　通过分析用户行为，细分为：浏览行为、轻交互、重交互、交易行为、浏览行为点击按钮、轻交互行为等。由于使用频繁，数据简单，采用无埋点技术。自助埋点的实现可以提高数据分析的有效性，需要的数据可以立即提取出来，可以大大减少技术人员的工作量，这需要采集行为更丰富的信息。

　　如：重度交互（注册、邀请好友等）和交易事件（添加购物车、下单等）都是通过SDK批量嵌入的方式实现的。

　　08 来源分析

　　流量红利消失，我们非常重视获客来源。如何有效地标注用户来源非常重要。

　　传统的分析工具，渠道分析只有一个维度。需要深入分析不同渠道在不同阶段的作用。对SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得到不同地区的详细获客信息。维度越细，分析结果越好。也更有价值。

　　09 用户分析

　　用户分析是互联网运营的核心。常用的分析方法包括：主动分析、留存分析、用户分组、用户画像、用户推敲。

　　用户活动可以细分为主动浏览、主动交互、主动交易等，通过对主动行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，对用户属性进行分组，观察分组用户的访问、浏览、注册情况。交互、交易等行为，真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

　　用户画像基于自动标注系统，清晰地描述用户的完整画像，能够更有力地支持运营决策。

　　10 形态分析

　　填写表格是每个平台与用户互动的重要组成部分。优秀的表单设计对提高转化率起着重要作用。

　　从用户进入表单页面的那一刻起，就会创建一个微漏斗，从进入的总人数到完成并成功提交表单的人数。填写表格会影响最终的转换效果。

　　以上是常用的数据分析方法，更多的应用方法需要根据业务场景灵活应用。