分析方法
群組分析方法
是什麼？
- 按某個特征，将資料分為不同的組，然後比較各組的資料
有什麼用？
- 分析使用者留存率随時間發生了哪些變化
- 為什麼留存？
- 為什麼流失？
如何用？
- 先使用群組分析方法，找到留存率低或者高的組，然後使用假設檢驗、相關分析等方法，研究為什麼這些組留存率低或者留存率高，找到原因之後就可以對應的優化産品
- 執行個體一
- 視訊平台使用者流失分析
- 按新使用者注冊的月份分組
- 繪制成橫軸是時間，縱軸是留存率，然後比較各個組的折線
- 執行個體二
- 推特使用者留存分析
- 核心使用者
- 每個月至少通路7天的人
- 一般使用者
- 使用産品不那麼頻繁的人
- 冷漠使用者
- 使用一次産品後就不再用的人
- 執行個體三
- 金融行業預期情況
注意事項
- 除了按照時間分組，還可以根據具體的業務場景來确定
RFM分析方法
是什麼？
- 最近一次消費時間間隔（Recency）
- 距離上次消費離得越近，R值越小,使用者價值越高
- 消費頻率（Frequency）
- 購買頻率越高，F值越大，使用者價值越高
- 消費金額（Monetary）
- 消費金額越高，M值越大，使用者價值越高
- 使用者分類規則
- 1、重要價值使用者（高，高，高）
- 2、重要發展使用者（高，低，高）
- 3、重要保持使用者（低，高，高）
- 4、重要挽留使用者（低，低，高）
- 5、一般價值使用者（高，高，低）
- 6、一般發展使用者（高，低，低）
- 7、一般保持使用者（低，高，低）
- 8、一般挽留使用者（低，低，低）
有什麼用？
- 對價值不同的使用者使用不同的營運政策，将資源發揮到最大的效果
如何用？
- 第一步：計算R，F，M的值
- 第二步：給R，F，M值按價值打分
- 第三步：計算價值平均值
- 第四步：使用者分類
注意事項
- R，F，M名額在不同業務下定義不同，要根據具體業務靈活應用
- R，F，M按價值如何确定打分的規則
- R，F，M這三個名額可以靈活和其他分析方法結合使用
AARRR分析方法
是什麼？
- 擷取使用者（Acquisition）
- 使用者如何找到我們
- 激活使用者（Activation）
- 使用者的首次體驗如何
- 提高留存（Retention）
- 使用者會回來嗎
- 增加收入（Revenue）
- 如何賺到更多錢
- 推薦（Referral）
- 使用者會告訴其他人嗎
有什麼用？
- 涉及使用者使用産品的整個流程，可以幫助分析使用者行為，為産品營運指定決策，進而實作使用者增長
如何用？
- 擷取使用者
- 管道曝光量
- 有多少人看到産品推廣的資訊
- 管道轉化率
- 有多少人因為看到廣告轉換成為使用者
- 日新增使用者數
- 每天新增使用者是多少
- 日應用下載下傳量
- 每天有多少使用者下載下傳了産品
- 獲客成本
- 擷取一個客戶所花費的成本
- 降低成本的方法
- 語言
- 怎麼說去打動使用者的心
- 管道
- 搜尋引擎
- 通過搜尋引擎來提高産品在搜尋結果頁面的排名
- 應用市場
- 付費管道
- 展示廣告位（CPM）
- 搜尋廣告（CPC）
- 資訊流廣告（CPA）
- 口碑管道
- 使用者主動把産品推薦給周圍的人
- 激活使用者
- 啊哈時刻
- 使用者情不自禁地喜歡上産品亮點、發出贊歎的時刻，例如網易雲音樂評論
- 要想激活使用者，需要繪制一幅通往啊哈時刻的路徑圖，分析流程中每個節點的使用者轉化率，看使用者在那個階段流失，以此來優化産品，提高使用者體驗
- 留存
- 留存的核心目标是讓使用者養成使用習慣，這一環節需要關注留存率名額
- 支付寶螞蟻森林
- 共享單車
- 增加收入
- 服務收入
- 産品中的付費服務
- 廣告收入
- 投放在産品中的廣告
- 夾點
- 損失潛在收益的地方
- 推薦
- 傳染物本身
- 對自己的産品足夠了解
- 傳染物發揮作用所需的環境
- 使用者所在的環境
- 人們傳播傳染物的行為
- 為什麼會去分享産品
注意事項
- 靈活使用
漏鬥分析方法
是什麼？
- 衡量業務流程每一步的轉化率
- 環節轉化率
- 環節轉化率=本環節使用者數/上一環節使用者數
- 衡量相鄰業務環節的轉化情況
- 整體轉化率
- 整體轉化率=某環節使用者數/第一環節使用者數
- 為了衡量從第一環到該環節為止總體的轉化情況
有什麼用？
- 定位問題節點，即找到出問題的業務環節在哪
- 使用者轉化率
- 使用者流失率
如何用？
注意事項
- 不同業務流程不一樣，漏鬥分析圖也不一樣
![miRNA與轉錄組聯合分析[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)