网站分析常用的指标之内容指标(【干货】互联网运营中的十大数据分析方法！)

　　网站分析常用的指标之内容指标(【干货】互联网运营中的十大数据分析方法！)

　　道教强调“道、法、艺、器”四个字

　　等级差异：“工具”指商品或工具。在数据分析领域，它指的是数据分析的产品或工具。如果你想做得好，你必须先磨快你的工具

　　“技术”是指操作技术，是指技能和效率的水平，如用于分析工具的技术（如Excel数据分析的水平）

　　“法律”是指选择的方法。俗话说“选择比努力更重要”

　　“道”是指方向、指导思想和战略

　　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“方法”和“技术”层面

　　那么如何做好数据分析呢？今天，让我们来谈谈互联网运营中的十大数据分析方法

　　01细分分析

　　细分分析是分析的基础。单一维度指标数据的信息价值很低

　　细分方法可分为两类。一是逐步分析。例如，到北京的游客可以分为朝阳区、海淀区和其他地区；另一个是维度交叉，例如付费SEM的新访客

　　细分用于解决所有问题

　　例如，漏斗变换实际上是按照步骤对变换过程进行细分，流道的分析和评价也需要很多细分方法

　　02比较分析

　　比较分析主要是对两个相互关联的指标数据进行比较，定量显示和解释研究对象的规模、水平、速度等相对值。通过对同一维度指标的比较，可以发现企业在不同阶段存在的问题

　　常用的比较方法有：时间比较、空间比较和标准比较

　　有三种时间比较：同比、环比和固定基数比率

　　例如，本周与上周的比较是逐月比较；本月第一周与上月第一周同比；所有数据都与今年第一周的数据进行了比较。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

　　转换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置为实现某个目的，最典型的是完成事务。但它也可以实现任何其他目的，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，并通过进一步分析堵塞泄漏点。是否有其他流程不应出现在流程中，从而对主转换流程造成损害

　　04同期组分析

　　队列分析在数据操作领域非常重要，互联网操作需要仔细了解保留情况。通过比较性质完全相同的可比组的保留率，本文分析了哪些因素影响用户保留率

　　同时分组分析之所以流行的重要原因是它非常简单，但非常直观。同一期间组仅使用简单图表直接描述一段时间内（甚至整个LTV）用户保留或丢失的变化

　　在过去，保留分析被定义为只要用户有回访就保留，这将导致错误的高保留指标

　　05聚类分析

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

　　用户聚类主要体现在用户聚类和用户标注两个方面；页面聚类主要是相似、相关的页面分组方法；源集群主要包括通道、关键词等

　　例如，在页面分析中，经常会出现“with”问题？参数页。例如：信息详情页面、产品页面等都属于同一类别的页面。简单分析容易导致跳出率、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，用于场景分析

　　06 AB试验

　　越来越多的黑客的主要想法之一不是制造大而完整的东西，而是不断地制造小而精确的东西，以便能够快速验证。快速验证，如何验证？主要方法是ab试验

　　例如，如果您发现漏斗转换中存在漏洞，那么假设一定是商品价格问题导致了损失。你看到了问题的漏斗，想出了一个改变定价的主意。然而，这个想法是否正确取决于用户的真实反应。因此，采用AB试验。有些用户仍然看到旧价格，有些用户看到新价格。如果你的想法真的有效，那么新的价格应该更好地改变。如果是这样，新的价格应该反复确定和优化

　　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获得所需的分析结果

　　通过对用户行为的分析，将其细分为浏览行为、轻度交互、重度交互、交易行为、点击按钮等事件的浏览行为和轻度交互。由于其使用频繁，数据简单，采用自助嵌入技术，提高了数据分析的有效性，可以立即提取所需数据，也大大减少了技术人员的工作量，需要采集更多的信息

　　例如，通过批量嵌入SDK实现重交互（注册、邀请好友等）和交易事件（添加购物车、下单等）

　　08来源分析

　　当流量红利消失时，我们非常重视客户来源。如何有效地标记用户的来源是非常重要的

　　在传统的分析工具中，渠道分析只有一个维度。有必要深入分析不同渠道在不同阶段的影响。交叉分析源渠道，如SEM付费搜索和用户区域，以获得不同区域的客户获取详细信息。维数越细，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。常用的分析方法包括：主动分析、保留分析、用户分组、用户肖像、用户详细检查等

　　用户活动可细分为主动浏览、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和用户属性，可以观察分组用户的访问、浏览、注册、交互、交易等行为，从而真正掌握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务

　　用户肖像基于自动标签系统，清晰地描绘用户的完整肖像，更有效地支持运营决策

　　10表格分析

　　填写表单是每个平台与用户交互的必要环节。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开始，就有一个微型漏斗。从输入的总人数到最终完成并成功提交表格的人数，有多少人开始填写表格，填写表格时遇到了哪些困难，这将影响最终的转换效果

　　以上是常用的数据分析方法。需要根据业务场景灵活应用更多的应用方法