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互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析如何做好?坐標(biāo)崇左
13*******43 2020-08-26 3個(gè)回答 155人關(guān)注
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18*******33 2020-08-26首先,是用戶留存分析:案例就不po出來(lái)了,簡(jiǎn)單回顧一下老師說(shuō)的一整個(gè)分析的流程:先是通過(guò)數(shù)據(jù)判斷用戶的復(fù)購(gòu)周期,也就是總體上看用戶一般在平臺(tái)買了東西之后多久之后會(huì)復(fù)購(gòu),得到一個(gè)復(fù)購(gòu)周期之后。就是去判斷不同類型用戶的復(fù)購(gòu)率,像案例中展示的是,以平臺(tái)用戶第一次的產(chǎn)品類型作為該用戶的分類標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行分類。然后去數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出哪一類用戶的復(fù)購(gòu)率會(huì)更高一些,也就是第一次購(gòu)買哪種商品的用戶的復(fù)購(gòu)率會(huì)高一些,然后再根據(jù)結(jié)論去做一些運(yùn)營(yíng)動(dòng)作讓第一次購(gòu)買商品的用戶可以先購(gòu)買飲料,以此提升整體復(fù)購(gòu)率,提高留存。其次,是商品分析:第二個(gè)案例老師先是把這個(gè)旅游網(wǎng)站售賣的所有產(chǎn)品分為:引流產(chǎn)品、主推產(chǎn)品和高毛利產(chǎn)品。將這幾類產(chǎn)品投入運(yùn)營(yíng)之后,通過(guò)以下維度:商品訂單數(shù)、GMV、客單價(jià)、毛利率來(lái)對(duì)每一類產(chǎn)品的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。同時(shí),商品分析還可以通過(guò)其他的維度去分析,比如:產(chǎn)品區(qū)域和產(chǎn)品天數(shù)。
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18*******71 2020-08-26數(shù)據(jù)分析的作用是根據(jù)分析目的,用適當(dāng)?shù)姆治龇椒ê凸ぞ?,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。提取有價(jià)值的信息。進(jìn)而指導(dǎo)決策。數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景有三:運(yùn)營(yíng),產(chǎn)品,市場(chǎng)。數(shù)據(jù)分析的能力要求有7:統(tǒng)計(jì)分析能力,熟練使用數(shù)據(jù)分析的工具,數(shù)據(jù)敏感性,對(duì)于業(yè)務(wù)的深刻理解,良好的邏輯思維能力,數(shù)據(jù)解讀能力,直擊核心。
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15*******11 2020-08-26以下是我的學(xué)習(xí)筆記:數(shù)據(jù)類型及數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)整理的方法一、數(shù)據(jù)分析的前提:數(shù)據(jù)類型1、定性數(shù)據(jù)(一般通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查獲?。?)分類數(shù)據(jù)(不能區(qū)分大小,不能加減乘除)(2)順序數(shù)據(jù)(可以區(qū)分大?。?、定量數(shù)據(jù)(一般通過(guò)日志獲?。?)數(shù)值型數(shù)據(jù)連續(xù)型(2)數(shù)值型數(shù)據(jù)離散型3、數(shù)據(jù)類型的案例二、數(shù)據(jù)分析的前提:數(shù)據(jù)收集1、數(shù)據(jù)埋點(diǎn)(PV、UV、用戶停留時(shí)間、瀏覽頁(yè)面)2、第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)(GrowingIO、SimilarWeb、Google Analytics)3、問(wèn)卷調(diào)查(線上問(wèn)卷調(diào)查、線下問(wèn)卷調(diào)查、電話回訪)
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