我們來(lái)講一下應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)分析的幾個(gè)方法。

第一、數(shù)字和趨勢(shì)

看數(shù)字、看趨勢(shì)是最基礎(chǔ)進(jìn)行展示相關(guān)數(shù)據(jù)管理信息的方式。

在數(shù)據(jù)分析中，教師可以同時(shí)通過(guò)直觀(guān)的數(shù)字或趨勢(shì)圖表，迅速發(fā)展了解例如市場(chǎng)的走勢(shì)、訂單的數(shù)量、業(yè)績(jī)完成的情況等等，從而更加直觀(guān)的吸收數(shù)據(jù)管理信息，有助于提高決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

第二、維度分解

當(dāng)單數(shù)或宏觀(guān)趨勢(shì)，也需要打破不同維度的數(shù)據(jù)，以獲得更精確的數(shù)據(jù)洞察。

在選擇維度時(shí)，需要進(jìn)行仔細(xì)思考其對(duì)于分析數(shù)據(jù)結(jié)果的影響。

第三、用戶(hù)分群

對(duì)于誰(shuí)符合一定的行為或背景資料，分類(lèi)處理的用戶(hù)，經(jīng)常談到的是用戶(hù)聚類(lèi)的手段。

也可以同時(shí)通過(guò)進(jìn)行提煉某一群用戶(hù)的特定環(huán)境信息，創(chuàng)建該群體對(duì)于用戶(hù)的畫(huà)像——例如訪(fǎng)問(wèn)購(gòu)物網(wǎng)站、寄送地址在北京的用戶(hù)，可以被歸類(lèi)為“北京”用戶(hù)群體。

而對(duì)于“北京”的用戶(hù)群體，可以進(jìn)一步觀(guān)察他們的頻率購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品，類(lèi)別，時(shí)間，所以創(chuàng)建了用戶(hù)群體的肖像——在數(shù)據(jù)分析中，往往可以針對(duì)特定行為、特定背景的用戶(hù)信息進(jìn)行有針對(duì)性的用戶(hù)管理運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化，效果會(huì)更加具有明顯。

第四、轉(zhuǎn)化漏斗

大多數(shù)企業(yè)的現(xiàn)金流，可以概括為一個(gè)漏斗。

漏斗進(jìn)行分析是最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)技術(shù)分析研究手段方法之一，無(wú)論是注冊(cè)轉(zhuǎn)化漏斗，還是電商下單的漏斗。

通過(guò)漏斗進(jìn)行分析可以從先到后還原用戶(hù)轉(zhuǎn)化的路徑，分析企業(yè)每一個(gè)轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)的效率。其中，往往把重點(diǎn)放在三個(gè)要點(diǎn)：

第一、從開(kāi)始到結(jié)束，整體轉(zhuǎn)換效率是多少?

第二、每一步的轉(zhuǎn)化率可以是多少?

第三、這一步走到原因在什么地方的損失?流失的用戶(hù)提供符合哪些行為特征?

第五、行為軌跡

關(guān)注軌道的行為，以了解真實(shí)的用戶(hù)行為。

數(shù)據(jù)索引本身往往只是抽象的真實(shí)情況，例如，網(wǎng)絡(luò)分析等指標(biāo)，如果你看一下用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)和頁(yè)面瀏覽量量，是斷然不會(huì)完全了解用戶(hù)如何使用您的產(chǎn)品——通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)手段，還原用戶(hù)的行為軌跡，有助于增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)關(guān)注用戶(hù)的實(shí)際生活體驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)具體分析問(wèn)題，根據(jù)不同用戶(hù)可以使用習(xí)慣設(shè)計(jì)企業(yè)產(chǎn)品、投放內(nèi)容。

第六、留存分析

在人口紅利的時(shí)代漸漸褪去，比獲得一個(gè)新的用戶(hù)遠(yuǎn)不如留住老客戶(hù)的成本。

每一款產(chǎn)品，每一項(xiàng)工作服務(wù)，都應(yīng)該核心企業(yè)關(guān)注的留存，確保做實(shí)每一個(gè)不同客戶(hù)。

可以理解通過(guò)數(shù)據(jù)分析的情況下保留，通過(guò)分析用戶(hù)的行為或行為組和回訪(fǎng)之間的關(guān)聯(lián)，想方設(shè)法提高保留。

目前，就是這六個(gè)方法，僅供參考。