科技猎如何做产品流量数据分析？从哪些方面入手？（四）
上篇文章
给大家讲了流量数据的加工，下面继续看看流量数据的应用，这也是非常重要的。
3.3 流量数据的应用
3.3.1常用流量分析
3.3.1.1事件分析
事件分析常用语研究行为事件对产品价值的影响和程度，通过研究与事件相关的所有因素来分析用户行为事件变化的原因。
在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师等不同角色的业务学生经常根据实际工作情况关注不同的事件和事件对应的指标。
举例来说：上周来自北京的用户拍摄视频的去重用户数是多少？
事件分析是围绕事件表进行的。描述用户在某个时间点、某个地点以某种方式完成某个具体事件。
3.3.1.2漏斗分析
漏斗分析重在过程，现代营销理念也认为控制过程会控制结果。漏斗分析是一种过程分析，可以反映用户从起点到终点的转换。
狭义上，以用户为单位串联步骤，进入后续步骤的用户必须完成漏斗的前步。广义的漏斗分析只是用漏斗的形式来描述，即液体从大口导入，从小口泄漏。
比如游戏产品用户从激活到购买皮肤:激活app，注册账号，进入游戏，玩游戏，买皮肤。
漏斗分析应用:
(1)全过程监控转换过程:对于业务流程相对规范、周期长、环节多的流程分析，可以直观发现问题。
多维切分找出低转换的问题点——这里点击广告，所以关注广告曝光->点击的漏斗分析。
(2)通过比较不同渠道的漏斗过程，可以找到最好的广告渠道:从下图可以看出，百度的整体转化率高于所有6点，质量明显高。当然，在实际场景中，需要结合更多的价值衡量标准来筛选高质量的渠道。
(3)对不同用户群体的漏斗进行对比分析，从不同角度寻找优化点。以新用户的关键行为转换过程为例，通过漏斗分析找出用户群体的差异，然后根据差异引导更细的粒度。
关键行为的转化漏斗如下:启动app->登录->进入直播室->直播互动->送礼。通过对比查看不同国家，发现中国和后两个转型的差异大于1%，尤其是进入直播室->直播互动。当然，差异的背后可以进一步洞察，更好的利用这个差异。
3.3.1.3留存分析
留存分析是一种用于分析用户参与情况的分析模型可以有效地衡量产品对用户的价值。
通过留存分析，延长用户的生命周期，增加每个用户的生命周期价值。对于新用户，可以描述从不文明的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程。
留存分析可以:
(1)了解新用户的同期群
上周推出了新版本，旨在提高新用户的保留率。通过对比上线前同期群保留性能，发现新版本并没有明显改善。
(2)找到目标用户
长时间保留的用户是忠实度较高的用户，反过来可以结合用户属性分析得到什么样的用户，自己保留得更好。
(3)从用户的角度找到产品的核心价值
同一批用户，经过什么样的行为，留存提高了。
在衡量用户粘度时，留存分析还需要结合用户访问天数(一定时间内)，留存相同的工具型、内容型产品，通常工具型用户访问天数低于内容型产品。
还有最后一种事件分析方法：路径分析，下篇文章给大家详细讲讲这种方法，感兴趣的同学可以继续去看看。
以上就是“如何做产品流量数据分析？从哪些方面入手？（四）”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站。
3.3 流量数据的应用
3.3.1常用流量分析
3.3.1.1事件分析
事件分析常用语研究行为事件对产品价值的影响和程度，通过研究与事件相关的所有因素来分析用户行为事件变化的原因。
在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师等不同角色的业务学生经常根据实际工作情况关注不同的事件和事件对应的指标。
举例来说：上周来自北京的用户拍摄视频的去重用户数是多少？
事件分析是围绕事件表进行的。描述用户在某个时间点、某个地点以某种方式完成某个具体事件。
3.3.1.2漏斗分析
漏斗分析重在过程，现代营销理念也认为控制过程会控制结果。漏斗分析是一种过程分析，可以反映用户从起点到终点的转换。
狭义上，以用户为单位串联步骤，进入后续步骤的用户必须完成漏斗的前步。广义的漏斗分析只是用漏斗的形式来描述，即液体从大口导入，从小口泄漏。
比如游戏产品用户从激活到购买皮肤:激活app，注册账号，进入游戏，玩游戏，买皮肤。
漏斗分析应用:
(1)全过程监控转换过程:对于业务流程相对规范、周期长、环节多的流程分析，可以直观发现问题。
多维切分找出低转换的问题点——这里点击广告，所以关注广告曝光->点击的漏斗分析。
(2)通过比较不同渠道的漏斗过程，可以找到最好的广告渠道:从下图可以看出，百度的整体转化率高于所有6点，质量明显高。当然，在实际场景中，需要结合更多的价值衡量标准来筛选高质量的渠道。
(3)对不同用户群体的漏斗进行对比分析，从不同角度寻找优化点。以新用户的关键行为转换过程为例，通过漏斗分析找出用户群体的差异，然后根据差异引导更细的粒度。
关键行为的转化漏斗如下:启动app->登录->进入直播室->直播互动->送礼。通过对比查看不同国家，发现中国和后两个转型的差异大于1%，尤其是进入直播室->直播互动。当然，差异的背后可以进一步洞察，更好的利用这个差异。
3.3.1.3留存分析
留存分析是一种用于分析用户参与情况的分析模型可以有效地衡量产品对用户的价值。
通过留存分析，延长用户的生命周期，增加每个用户的生命周期价值。对于新用户，可以描述从不文明的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程。
留存分析可以:
(1)了解新用户的同期群
上周推出了新版本，旨在提高新用户的保留率。通过对比上线前同期群保留性能，发现新版本并没有明显改善。
(2)找到目标用户
长时间保留的用户是忠实度较高的用户，反过来可以结合用户属性分析得到什么样的用户，自己保留得更好。
(3)从用户的角度找到产品的核心价值
同一批用户，经过什么样的行为，留存提高了。
在衡量用户粘度时，留存分析还需要结合用户访问天数(一定时间内)，留存相同的工具型、内容型产品，通常工具型用户访问天数低于内容型产品。
还有最后一种事件分析方法：路径分析，下篇文章给大家详细讲讲这种方法，感兴趣的同学可以继续去看看。
以上就是“如何做产品流量数据分析？从哪些方面入手？（四）”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站。
