网站分析常用的指标之内容指标(练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华)

　　网站分析常用的指标之内容指标(练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华)

　　级别差异：

　　“设备”是指物体或工具。在数据分析领域，是指数据分析的产品或工具。 “工欲善其事，必先利其器”；

　　“*敏*感*词*”是指操作技术，就是技能的高低和效率的高低，比如分析工具使用的技术（比如Excel数据分析的水平）；

　　“法”是指选择的方法。有句话叫“选择比努力更重要”；

　　“道”指方向、指导思想、战略。

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

　　那么如何做好数据分析，今天我们就来聊聊互联网运营中的十大数据分析方法。

　　练就数据分析的强大，不是一朝一夕的事，而是在实践中不断的成长和升华。一个好的数据分析师应该以价值为导向，放眼大局，立足业务，善待人，用数据驱动增长。

　　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。

　　细分方法可以分为两类，一类是分步分析，例如：北京的游客可以分为朝阳、海淀等区；另一个是维度的交集，例如：来自付费SEM的新访客。

　　分割用于解决所有问题。

　　比如漏斗转化，其实就是按照步骤细分转化过程。流量渠道的分析与评价也需要大量的细分方法。

　　02 对比分析

　　比较分析主要是指对两个相关指标数据进行比较，从数量上展示和解释研究对象的规模、水平、速度等的相对价值。通过同一维度的指标对比，可以发现，找出业务不同阶段存在的问题。

　　常用的比较方法有：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：本周与前一周的对比是环比对比；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比。通过三种方法，您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实现某个目的，最典型的就是完成交易。但也可以是实现任何其他目的，例如一次使用该应用程序超过 10 分钟。

　　漏斗帮助我们解决两个问题：

　　过程中是否发生了泄漏，如果有泄漏，我们可以在漏斗中看到，我们可以通过进一步的分析来阻止泄漏。

　　一个进程中不应该发生的其他进程是否对主转换进程造成损害。

　　04 队列分析

　　群组分析在数据运营领域非常重要，互联网运营尤其需要仔细洞察留存。通过比较性质完全相同的可比群体的留存情况，我们可以分析影响用户留存的因素。

　　群组分析流行的一个重要原因是它非常简单，但非常直观。群组只用一个简单的图表来直接描述一段时间内（甚至整个LTV）用户留存或流失的变化。

　　之前的留存分析定义了只要用户有回访的留存，就会导致留存指数虚高。

　　05 聚类分析

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

　　用户聚类主要体现在用户分组和用户标注方法上；页面聚类主要是相似和相关的页面分组方法； source clustering主要包括channels、关键词等

　　例如：在页面分析中，经常出现bands？参数页面。例如：信息详情页、商品页等，都属于同一类型的页面。简单的分析很可能会造成跳出率、退出率等指标不准确的问题。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个大而全面的东西，而是继续做可以快速验证的小而精确的东西。快速验证，如何验证？主要方法是AB测试。

　　例如：您在漏斗转换中发现了漏洞。假设一定是商品价格问题导致了损失。你看到了问题——漏斗，你想出了一个想法——改变定价。但是这个想法是否正确取决于真实用户的反应，所以我们采用AB测试。有的用户看到的还是旧的价格，有的用户看到的是新的价格。如果你的想法真的有效，新的价格应该会有更好的转化。如果是这种情况，则应反复确定和优化新价格。

　　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，又细分为：浏览行为、轻交互、重交互、交易行为，对于浏览行为和轻交互行为，点击按钮等事件，因为使用频繁，数据简单，并且没有埋点技术实现自助埋点，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，大大减少了技术人员的工作量。 采集 需要提供更多信息。

　　如：重交互（注册、邀请好友等）和交易事件（添加购物车、下单等）通过SDK批量埋藏方式实现。

　　08 源码分析

　　流量红利消失。我们非常重视客户的来源。如何有效标记用户来源很重要。

　　传统分析工具，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影响。对SEM付费搜索等来源渠道与用户所在区域进行交叉分析，获取不同区域的详细获客信息。维度越详细，分析结果越有价值。

　　09 用户分析

　　用户分析是互联网运营的核心。常用的分析方法有：活跃分析、留存分析、用户分组、用户画像、用户详查等。

　　用户活跃度可细分为活跃浏览、活跃互动、活跃交易等，通过活跃行为细分，掌握关键行为指标；按用户行为事件序列、用户属性进行分组，观察分组用户的访问浏览、注册、交互、交易等，真正掌握不同用户类型的特征，提供有针对性的产品和服务。

　　用户画像基于自动标注系统，清晰描绘用户完整画像，更有力支持运营决策。

　　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，就会生成一个微漏斗。从录入总人数到完成并成功提交表格的人数，在这个过程中，有多少人开始填写表格，他们在填写表格时遇到了什么？困难导致无法完成表格，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。