数据驱动运营——数据分析维度梳理
2022-05-09 14:05:30 3 举报
数据驱动运营是利用大数据技术对用户行为、产品运营等进行数据分析,以优化产品、提升用户体验和提高运营效率的过程。在进行数据分析时,需要对数据进行维度梳理,以便更好地理解数据并得出结论。常用的数据分析维度包括时间维度、地域维度、用户维度、产品维度等。例如,在电商行业中,时间维度可以分析促销活动的效果,地域维度可以分析不同地区的销售情况,用户维度可以分析用户购买偏好和行为习惯,产品维度可以分析产品的销售情况和库存情况等。通过对这些维度进行分析,可以为企业提供有价值的信息和建议,帮助企业做出更明智的决策。
作者其他创作
大纲/内容
累计发布信息/内容总量
市场容量
用户概况
市场价值总量
PV
用户年龄分布
竞品市场价值量占比
自定义事件
总体销售业绩指标
注册用户量
IP
用户在线总时长
APP装机量
数据来源
用户流量数据
VV
用户终端设备
总体数据
用户生命周期数据
个人中心页
初试界面
行业竞品数量
入口分析
宏观数据维度
行业数据
UV转化率
内容量数据
市场占有率
用户等级成长
不同访问层转化
新用户数据
用户任务完成情况
......
UV
老用户数据
错误分析
累计阅读量/时长
用户成长数据
进入期成长期成熟期衰退期
漏斗模型
使用过程中BUG及修复
数据整理点
首页各模块
用户行为路径
总体运营指标
网络及运营上
登录界面
数据维度梳理
tips:- 此模型衣饿锁定,解锁后可修改模块形状、颜色、内容等- 解锁方式1、全选-鼠标右键-解锁2、全选-导航-排列-解锁
市场渠道等
日活跃用户量
WHY
WHAT
HOW
是什么
为什么- 价值- 目的
是什么-产生的原因-结论依据-量化标准:时间、数量、质量
怎么做- 方法- 创意- 效果验证
分析思路
确定数据分析的目的- 如:分析在SAAS平台B端自助上架商品转化率低的原因,下季度增加触达率提升转化效果
分析历史存在的问题- 如:通过分析发现用户通过短信参与活动的量低,结论依据:短信、PUSH提醒效率低。关键策略:有效提升触达率
解决思路- 销售反加,提升微信好友率- 1v1微信提示新品到货可以
单个用户洞察
用户地域分布
数据分析工具
用户职业分布
新/老用户数据
用户参与度数据
总订单数
注册流程
市场用户总量
集成SDK数据采入
用户活动参与情况
内容出口分析
第三方分享
详情页
分析内容的出口渠道
用户资料修改情况
用户情趣分布
VV日/日均,月/月均
更小颗粒数据统计
产品访问流程引导
微观数据维度
业务流程各环节
页面访问路径
竞品市场用户量占比
销售毛利/毛利率
活跃用户数据
产品流量数据
UID
中观数据维度
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