SEMer必备的数据分析八大方法,最后一个无敌了!

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现如今信息爆炸时代,各种信息多的眼花缭乱。很多东西看起来炫酷,但往往能解决大量问题的却是一些朴实无华的方法。

本文讲述运营分析的八个经典方法,助力数据分析之道。

 

LinkTag流量标记

Linktag标记流量源头,绝对是所有方法中最为基本重要的一种。

这种方法不仅仅适用于网站的流量来源,也同样适用于app下载来源的监测(但后者需要满足一定的条件)。

Linktag的意思是在流量源头的链出链接上(即访问URL上)加上尾部参数。这些参数不仅不会影响链接的跳转,而且能够标明这个链接所属的流量源是什么(理论上能够标明流量源的属性数是无限的)。

Linktag不能单独起作用,必须要在网站分析工具或者app分析工具的配合下工作。

Linktag是流量分析的基础,要严肃的分析流量,多种分析方法都需要使用linktag的。

 

构建转化漏斗模型

分析转化的基本模型是转化漏斗(conversionfunnel),这个SEMER都应该很熟悉了。

转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是实现销售。

所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题,第一,在一个过程中是否发生流失,如果有流失,我们能在漏斗中看到,并且能够进一步的分析流失点;第二,在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程受到损害。

漏斗的构建很简单,无论web还是app,都是最好用的方法之一。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用,乐趣无穷。

 

微转化的元素分析

人人都懂转化漏斗,但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了,而微转化却可以做到。

微转化是指在转化必经过程之外,但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动,左右了用户的感受,也直接或者间接的影响了用户的决定。

比如,商品的一些图片展示,并不是转化过程中必须要看的,但是它们的存在,是否会对用户的购买决定产生影响?这些图片就是微转化元素。

 

实验论证A/B测试

通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题,想个主意,做出原型,快速验证。

快速验证,如何验证的?

主要方法就是A/B测试。在web上进行A/B测试很简单,在app上难度要高很多,但解决方法还是很多的。国外的经典app,还有那些卖钱的游戏,几乎天天都在A/B测试。

 

热图及对比热图

热图是一个大家都喜欢的功能,它是最直观的记录用户与产品界面交互的工具。

 

SEMer必备的数据分析八大方法,最后一个无敌了!

 

要想热图用的好,一个很重要的点在于你不能单独使用一个热图就想解决问题。而集中对比热图则是一个不错的方法。

其一,多种热图的对比分析,尤其是点击热图(触摸热图)、阅读线热图、停屏热图的对比分析;

其二,细分人群的热图对比分析,例如不同渠道、新老用户、不同时段、AB测试的热图对比等等。

其三,深度不同的互动,所反映的热图也是不同的。这种情况也值得利用热图对比功能。例如点击热图与转化热图的对比分析等。

总之,分析很多用户交互的时候,热图简直是神器,只不过,热图真的比你看到的要更强大!

 

EventTracking

事件追踪本质上是对特殊互动的定制化监测,而由于是定制化,所以反而有了更多附加的好处。

即可以额外添加对于这个活动的更多的说明(以事件追踪这个方法的附件属性的方式)。

随着app的出现,由于app的特殊性,分析app上的点击行为的重要性则十分巨大。这就是说,在app端,event反而是主,page(更准确应该是screen)反而是辅!这也是为什么,这个方法你必须要掌握的原因。

 

Attribution归因

考虑到人们购买某一样东西的决策,可能受到多种因素(数字营销媒体)的影响,所以科学合理的归因模型有助于更好的运营分析。

 

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比如看到广告了解到这个商品的存在,利用搜索,进一步了解这个商品,然后在社交渠道上看到这个商品的公众号等等。这些因素的综合,让一个人下定了决心购买。

如何了解数字营销渠道之间的这种先后关系或者相互作用?如何设置合理的数字营销渠道的策略以促进这种关系?在评价一个渠道的时候,如何将归因考虑在内从而能够更客观的衡量?这些都需要用到归因。

所以对于营销负责人,归因分析是必不可少的分析方法。

 

分析本源——细分法

严格说,细分不是一种方法,它是一切分析的本源。SO没有细分你做什么分析呢?

细分有两类,一类是一定条件下的区隔,其实就是过滤。另一类是维度(dimension)之间的交叉。

 

SEMer必备的数据分析八大方法,最后一个无敌了!

 

细分几乎帮助我们解决所有问题。比如,我们前面讲的构建转化漏斗,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

维度之间的交叉是比较体现一个人分析水平的细分方法。分析跳出率时,我们会把landingpage(落地页)和它的trafficsource(流量源)进行交叉,以检查高跳出率的表现是由着陆页造成,还是由流量造成。

 

总结:无细分,毋宁死。

上面分享的运营分析时一定会用到的经典方法,如果能做到这些方法烂熟于心,其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。数据分析当真没那么复杂!

diadio

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