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    互联网运营数据分析十个经典方法
    发布时间: 2017-02-18 15:05:34

    方法一:细分

     

      严格说,细分不是一种方法,它是一切分析的本源。所以它当之无愧要排名第一。

     

      我经常的口头禅是,无细分、毋宁死。没有细分你做什么分析呀。

     

      细分有两类,一类是一定条件下的区隔。如:在页面中停留30秒以上的visit(session);或者只要北京地区的访客等。其实就是过滤。另一类是维度(dimension)之间的交叉。如:北京地区的新访问者。即分群(segmentation)。

     

      细分几乎帮助我们解决所有问题。比如,构建转化漏斗,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

     

      维度之间的交叉是比较体现一个人分析水平的细分方法。比如,我的朋友孙维(卡车之家的数据负责人),他将用户的反馈作为event tracking的属性(放在了event action属性中),提交给GA,然后在自定义的报告中,将用户反馈和用户的其他行为交叉起来,从而看到有某一类反馈的用户,他们的行为轨迹是什么,从而推测发生了什么问题。

     

      分析跳出率时,我们也会把landing page和它的traffic source(流量源)进行交叉,以检查高跳出率的表现是由着陆页造成,还是由流量造成。这也是典型的维度交叉细分的应用。

     

     

      无细分,毋宁死。

     

      方法二:Attribution(归因)

     

      归因不是人人都听说过,用好的更是寥寥无几。 不过,考虑到人们购买某一样东西的决策,可能受到多种因素(数字营销媒体)的影响,比如看到广告了解到这个商品的存在,利用搜索,进一步了解这个商品,然后在social渠道上看到这个商品的公众号等等。这些因素的综合,让一个人下定了决心购买。

     

      因此,很多时候,单一的广告渠道并不是你打开客户闸门的阀门,而是多种渠道共同作用的结果。

     

      如何了解数字营销渠道之间的这种先后关系或者相互作用?如何设置合理的数字营销渠道的策略以促进这种关系?在评价一个渠道的时候,如何将归因考虑在内从而能够更客观的衡量?这些都需要用到归因。

     

      如果你是互联网营销的负责人,归因分析是必不可少的分析方法。

     

     

      

     

      方法三:Link Tag的流量标记

     

      Link tag标记流量源头 ,绝对是所有方法中最为基本重要的一种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源,也同样适用于app下载来源的监测(但后者需要满足一定的条件)。

     

      Link tag的意思,是在流量源头的链出链接上(链出URL上)加上尾部参数。这些参数不仅不会影响链接的跳转,而且能够标明这个链接所属的流量源是什么(理论上能够标明流量源的属性数是无限的)。

     

      Link tag不能单独起作用,必须要在网站分析工具或者app分析工具的配合下工作。

     

      Link tag是流量分析的基础,要严肃的分析流量,不仅仅是常规分析,还包括归因分析(attribution analysis),都需要使用link tag的方法。

     

      

     

      方法四:转化漏斗

     

      分析转化的基本模型是转化漏斗(conversion funnel),这个大家都应该很熟悉了。

     

      转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是实现销售,所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟(session duration >10minutes)。对于增长黑客而言,构建漏斗是最为常见的工作。

     

      漏斗帮助我们解决两方面的问题,第一、在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程受到损害。

     

      漏斗的构建很简单,无论web还是app,都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用,乐趣无穷。我在互联网数据运营的课程中也会具体讲解。

     

      

     

      方法五:Attribution(归因)

     

      归因不是人人都听说过,用好的更是寥寥无几。 不过,考虑到人们购买某一样东西的决策,可能受到多种因素(数字营销媒体)的影响,比如看到广告了解到这个商品的存在,利用搜索,进一步了解这个商品,然后在social渠道上看到这个商品的公众号等等。这些因素的综合,让一个人下定了决心购买。

     

      因此,很多时候,单一的广告渠道并不是你打开客户闸门的阀门,而是多种渠道共同作用的结果。

     

      如何了解数字营销渠道之间的这种先后关系或者相互作用?如何设置合理的数字营销渠道的策略以促进这种关系?在评价一个渠道的时候,如何将归因考虑在内从而能够更客观的衡量?这些都需要用到归因。

     

      如果你是互联网营销的负责人,归因分析是必不可少的分析方法。

     

      

     

      方法六:微转化

     

      人人都懂转化漏斗,但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了,而微转化却可以做到。转化漏斗解决的是转化过程中的大问题,但大问题总是有限的,这些问题搞定后,你还是需要对你的转化进行持续优化,这个时候必须要用到微转化。

     

      微转化是指在转化必经过程之外,但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动,左右了用户的感受,也直接或者间接的影响了用户的决定。

     

      比如,商品的一些图片展示,并不是转化过程中必须要看的,但是它们的存在,是否会对用户的购买决定产生影响?这些图片就是微转化元素。

     

      个人认为,研究微转化比研究转化更好玩。有一些案例,课堂上跟大家讲。

     

      

     

      方法七:AB测试

     

      增长黑客不谈AB测试是耻辱。

     

      通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题,想个主意,做出原型,测试定型。

     

      比如,你发现转化漏斗中间有一个漏洞,于是你想,一定是商品价格不对头,让大家不想买了。你看到了问题——漏斗,而且你也想出了主意——改变定价。

     

      但是这个主意靠不靠谱,可不是你想出来的,必须得让真实的用户用。于是你用AB测试,一部分的用户还是看到老价格,另外一部分用户看到新价格。若是你的主意真的管用,新价格就应该有更好的转化。若真如此,新的价格就被确定下来(定型),开始在新的转化高度上运行,直到你又发现一个新的需要改进的问题。

     

      增长黑客的一个主要思想之一,是不要做一个大而全的东西,而是不断做出能够快速验证的小而精的东西??焖傺橹?,如何验证的?主要方法就是AB测试。

     

      今天的互联网世界,由于流量红利时代的结束,对于快速迭代的要求大大提升了,这也使我们更加在意测试的力量。

     

      在web上进行AB测试很简单,在app上难度要高很多,但解决方法还是很多的。国外那些经典app,那些卖钱游戏,几乎天天都在AB测试。

     



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