七种常见的数据分析方法拆解,打工人必备|6000字解析( 三 )

七种常见的数据分析方法拆解,打工人必备|6000字解析
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看上方右侧图表是针对推广创意做的一次象限分析 , 横轴代表点击量的从低到高 , 纵轴代表转化率的从低到高 。 而点击率代表的营销创意的有效性 , 转化率代表的是推广渠道的精准性 , 在这张图表上我们分成了4个象限 , 但同样是高点击、高转化的象限中 , 也有具体数据的差别 。 首先我们看到2条红色的曲线 , 在高点击和高转化的区域中我们画了一条红色曲线 , 这条曲线上方是“高可行域” , 曲线下方是低可行域;而在低转化与低点击的象限中我们也画了一条曲线 , 这条红色曲线的下方是最不可行域 。 什么意思呢?其实就是对点击率和转化率的高低做了一个细化分层 , 点击率和转化率是每一次推广创意的数据化表现 , 而画出一个可行域 , 是对营销活动的归类 。 那么这条曲线到底要画在什么样的数据标签上?这需要在实际分析工作中做总结 , 也就是说 , 可行域分析实际上是一种自己建立的数据分析模型 , 根据具体数据不断修正调整可行域的范围 , 对业务指标进行有效评价 。 除了两条红色曲线外 , 还有两条蓝色曲线 , 一条是渠道可行域 , 另一条是创意可行域 , 这两条曲线是对渠道有效性和创意有效性的评价 , 满足相应区域条件的事件即可作为有效事件经验 , 为后续的运营增长提供支持 。05
二八分析法
经济学定律中说80%的财富掌握在20%的人手中 , 而在运营中可以发现 , 80%的贡献度来自于20%的用户 。 七种常见的数据分析方法拆解,打工人必备|6000字解析
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这张图中体现了2个法则 , 也就是二八法则和长尾理论 , 在数据分析中 , 建议将这个两个理论合起来用 。 但实际上呢 , 二八法则和长尾理论是相对的 , 二八法则告诉我们说 , 你要重视头部用户 , 也就是能产生80%收益的那20%的用户或商品 , 而长尾理论告诉我们说要重视长尾效应 , 也就是剩余那20%的收益 。 那么在数据分析中 , 这两个模型要怎么用呢?在数据分析中 , 二八法则和长尾理论和应用于用户分析和业务分析2个方面:20%的头部用户:凭什么那么优秀?在用户分析上 , 通过二八法则建立用户分群 , 将所有用户切割成一个又一个的实验组 , 对实验组的用户进行单体特征分析 , 目的只有一个 , 同样都是用户 , 凭什么你们那么优秀?在数据分析中 , 单体分析与群体特征分析同样重要 , 然而我们不可能对上万的用户进行个体分析 , 可能的是对头部用户进行个体行为分析 , 建立群体样本 。 在运营数据分析中 , 可以针对核心指标分别找到20%的用户:购买数量前20%的用户购物金额前20%的用户日访问次数前20%的用户访问页面数量前20%的用户转发次数前20%的用户……也就是说 , 你想提升什么指标 , 就找到这个指标表现优秀的用户 。 那么20%的用户也很多怎么办呢?可以主动设置数据区间 。例如想要提升用户的访问时长 , 我们可以对头部用户的访问内容、路径进行分析找到原因 , 20%的头部用户访问时长从10分钟到30分钟不等 , 那么我们可以将头部用户的访问市场切分为10分钟、15分钟、20分钟、25分钟、30分钟 , 获得不同的用户组 , 从这个用户组中找到相应的20%的用户进行特征分析 。
这里需要注意的是 , 同组20%用户的特征提升只对同组剩余80%的用户有效 , 例如访问时长10-15分钟的用户中 , 头部20%的用户的行为特征可以对剩余80%的用户起效 , 但对日访问5分钟的用户效果并不大 。 20%的头部业务:带头大哥的应有觉悟针对业务分析的目的在于找到爆款内容的特征 , 例如资讯类产品中对阅读量头部文章的分析 , 一方面是对文章的特征进行分析 , 另一方面 , 是对阅读用户的分析 。 爆款文章或商品背后 , 代表的是对大多数用户兴趣的满足 , 充分唤起了用户的行为动机 , 而在用户分析中 , 我们需要进一步找到这部分用户日常阅读的头部内容 , 进行特征的延展分析 。06