视频号运营漏斗数据分析,漏斗数据分析会用到的对比

1、听说DataEye数据分析平台可以为手游提供核心的数据分析，想问下具体内容是什么呢？

专注于为中小企业提供成都网站设计、成都网站制作服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业敖汉免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了1000多家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

DataEye这款数据分析平台可以为运营商提供非常精细化分析数据，其中核心分析的具体内容是货币化漏斗运营数据分析，包括用户的新增，用户的活跃度，游戏的相关传播信息，用户的留存，游戏付费的反响和用户流失的把关等。下载葫芦侠去里面论坛，里面有各种修改的教程，希望帮到你。

2、快手如何做到精细化运营？

1/6 分步阅读快手内容定位在开通快手之前，一定要先对自己的内容有一个清楚的定位，这样才能够吸引一些固定的粉丝copy，让粉丝知道你是做什么的。2/6主动添加粉丝在刚开始的时候，自己的平台量肯定会很少，得粉丝得天下，这个时候主动，也会很快地帮助自己带来粉丝的增知长。3/6多互动趁着空闲的时候，可以在一些比较火的大下面多，与他们互动，进而宣传自己的平台，也能够带来很多粉丝的增长。4/6学会制造话题众所周知要想让自己的快手上热门，首先必须要很多人你的内容，学会制造一些热门话题，粉丝的互动、可以送你上热门。5/6粉丝的合理利用当粉丝积累到一定的程度时，可道以通过粉丝的力量来带动一些率，通过发红包、做活动等手段，吸引粉丝的积极参与。6/6线上免费推广渠道利用现在也有很多免费的短视频推广渠道，通过这些渠道的不断发布与推广，就可以让更多的潜在粉丝你。尤其是在移动互联网时代，任何一款产品的窗口期都会越来越短。 首先我们先讲的就是数据驱动的app运营，但是从app运营的这个角度去讲，刚才我们也说了，就是说运营这个东西，它不是一个，肯定不是一个独立的东西，它一定是渗透到做产品这个全流程阶段。 g的联网速度肯定慢，使用app会非常吃力，那么要去这个新用户的属性，是不是跟我产品的定位一致，如果说不一致的时候再说，就是说一定要去这些属性，包括用户的活跃的行为，它的一个留存率这些指标。当这些指标，我说满足到一定要以后，我才能知道这个东西到底跟我当时设计的一样不一样，我预期说一天来千个新用户，然后可能留下八百，但实际上只留下两百或者一百，那么这样的话可能跟我的预期差距特别大，那么这个时候就一定要去，就是去看跟自己的设计初衷到底一致不一致，是不是达到这样，会不会什么问题。然后当我们去用户的忠诚度和行为的时候，我们同样会选用统计上面的一些指标，包括活跃率留存率，以及它使用的这个间隔，比如说一个用户，它到底一周用几次，大部分用户是说隔天用一次，还是说每天用，还是说一周才用一次，那么这些使用频率上，实际上能给我们关于用户行为的很多这个启发。然后当我们去分析用户行为的时候，因为每个app不一样，更多的是要借助我们加了一些监控的事件，包括用户在整个app他行为的模型，比如说他从登录到真正注册，注册以后会收藏一个什么样的东西，然后再把它分享出去，那么这样一个漏斗模型，我们可以知道每一步的流失是怎么样的，可以把这个用户的行为就是一系列的行为给它精细化的表达出来，然后来分析每一步的转化，每一步的问题，包括访问深度，我们就要知道说，到底用户进我的app，它会看几个页面，比如说我把一个非常好的功能，我藏在第三个页面，比如像朋友圈的功能，我可能把它藏在，用户点两次的地方才能进去，那么他就要知道，说这个东西到底有多少用户真的会跑到那个页面去，到底这个东西对于它的影响力有多大，把我一些好的功能，藏到深的地方，用户能不能找到，所以说这个访问深度其实也是会反映出来用户的行为，根据用户行为的不同，我们就要采取不同的措施。当我们在做推广的时候，同样我们就要各个推广渠道用户来的新增情况，一般来讲，推广都是说新增，但实际上更希望大家去推广获得用户的活跃，以及它的留存率，因为真正活跃和留存的这些用户，才是对大家推广来讲是最后剩下的这些用户，那么这些用户才是说推广真正的效果，光是说比如说推广一万个新用户，可是最后留下一百个，这个成本非常高，大家抗不起。甚至还是说有一些关键行为，就是经常有的时候跟他聊，有时候他们会说我这个新用户来的一个渠道特别好，新用户来的特别多，然后活跃程度很高，但是我这个app其实最后是要付费，就是发现这个付费率非常低，那可能就是说，他可能会遭遇到一些不公正对待，就是看似数据很好，但实际上最关键的最核心的东西就是收入这一块，这些用户它贡献的收入是非常低的。收集数据所以说希望大家如果在营销和推广的时候，一定要这些关键行为这些指标，那么这些指标才代表大家，能让大家这个钱和资源花的不冤枉。然后我们设定了假设，我们选择了这个关键指标，我们就要进入到，就是制定指标以后，这个问题还没解决，到了收集数据的环节，就是根据收集这些指标所对应的数据，我们才能够去发现问题，肯定首先要工欲善其事，必先利其器，肯定要选一个比较好用的数据统计分析工具。我就给大家强烈推荐友盟的统计分析平台，这样通过友盟这个分析平台，可以很方便的能收集和分析就我们刚才所说的这一系列的数据，就是举几个例子，就是活跃率留存率，包括用户的行为，用友盟统计分析非常轻松的能够拿到这个数据。但是就是收集数据的时候，因为就是我刚才也说了，每个app其实它是不一样的，所以说通用的统计肯定是无法满足你的需，正因为如此，所以我们友盟它是出了一个很重要的功能，就是自定义事件，就是大家可以根据自己app功能点布置的情况，就是之前那个指标的情况，然后来自己去定义，哪些东西需要我统计，哪些东西我要看它的次数，然后哪些东西可能用户收藏了一个东西，我想知道用户收藏东西的类别是什么，可能他收藏了一首歌，我想知道这个歌的名字，我想知道哪些歌大家最喜欢，是流行的喜欢，还是说乡村的摇滚，还是说重金属大家更喜欢。那么这些其实就是帮助你去了解你整个用户的喜好，然后来了解你的用户，才能够更好的去指导后边的运营。对比分析当然我们收集上来数据以后，接下的任务才开始，就是说我们要去把这些数据进行对比，之前前边有一句话，我把它删掉了，我觉得就是单纯的数据是没有意义的，比如说我给你说，某个app日活跃一个亿，如果对不是一个业界内，说日活跃一个亿，他是没有任何感觉的，包括大家，大家都觉得有点不正常，因为中国的智能一共才三四亿，有那么多，其实在这个过程中，你就已经运用了对比分析的这件事，就是单纯的数据呈现出来没有任何意义，一定是说把这个数据拿出来，跟一些东西去做对比，那么这个数据的价值你才能够发现。就是对比分析它还有三个方向的对比，就是说时间维度对比，比如说不同的时间，你在一段时间里，你做了一个推广，然后你发现这个推广来的新用户，你要看这个用户行为跟以前的认为一样不一样，或者说我觉得最近在一个，比如说我是一个女性类的，我最近在跟女性社区在一起，来了很多新用户，我就想看这些新用户，到底这个用户行为上是否有改变，某些指标是不是新增了，是不是我做的那些监测的关键指标是不是真的有提升，那么这些东西其实就需要我们在时间维度上去做对比。另外一个就是在产品维度的对比，这个也很重要，就是我们产品也在不断的增大，有的时候经常会说全新改版如何如何，那么不同的产品版本，它里边的流程，包括用户体验的优化不一样的，我们一定要通过新旧版本的用户行为去对比来看看，说我们做的这个新版的优化，是不是真的起到了，能够实现我们那个运营目标的作用，如果说没有的话，那一定要再去分析原因，是不是还有其他地方在卡着。还有很关键的一点，就是不同用户群的对比，其实我们也知道，在%的用户贡献了%的用户可能它就是你的忠实用户，它会非常你，它会在博上跟大家去，然后去提交它用户的反馈，甚至说如果大家是一个ugc运用的话，会在里边会提交它新的内容，去给它的好友去分享，那么这些用户，实际上它的价值，可能说是对于每一个app来讲，它的价值是最大，他就是核心的用户。那么我们一定是说要通过一定的指标，能够把这些用户鉴别出来。比如说就涉及一个菜谱类的应用，如果说用户要自己去上传菜谱，那么每一个真正制作过一个菜谱的人，那么这个人一定是一个，就是你应该的用户，那么我们是不是应该把这样的用户摘出来，然后来去分析他们在app中的行为。这样的话，如果你把用户做这样的切分，实际上你就很清楚的知道，哪些用户是我更的，哪些功能是我资深用户最需要的，那么我下一步app的运营和优化，就应该往这个方向去着手。所以我们也在我们统计的新版本中间，也提供了这个用户分群的功能，让大家可以很清楚的能够看到，每一类的用户，究竟他们用户行为有什么样的差别，那些留下来的为什么留下来，那些离开的为什么离开，那么这个是非常重要的，所以说在对比，数据运营的好处就是说它可以做对比，可以跟很多的已知的一些数据去做对比，这个是非常有用的。验证或推翻假设那么当我们收集到数据，对比分析以后，我们就自然就能够得出一个阶段性的结论，就是说我们这个数据，跟我们的这个假设，或者目标相符不相符，一样，如果它相符，就说明我这个假设正确的，如果说不相符，我们就说那肯定是，你的工作有了意义，就是说通过我们数据对比分析，我们做那么多事情，我们终于知道，原来里边是有一些问题的，那么我们把这些流程，或者说是我们功能上的问题解决掉，优化掉，那么肯定我们在数据，我们再去观察这些指标就会有提升。所以说真正的通过数据，我们可以发现我们app中存在的问题，那么这个东西实际上就是我认为就是运营的核心，就是我们能够通过数据，把这个问题甄别出来，然后把它解决，或者说我们能够把用户的的点挖掘出来，并且把它扩大，把它的影响力扩大，然后让我们的app，更加的被用户所喜爱，更加的有价值，能够成为一个一流的app。然后就是说，这是刚才我说的，如果我们发现这个问题的时候怎么办，如果我们发现一个数据指标觉得它不太正常，比如说这个用户的注册率特别低，那么一定是回到产品中去寻找原因的，因为本来数据就是用户使用产品时产生的，其实这个话说的是废话，就是数据本来就是用户使用产品中产生的，那么我去分析这个数据，我一定是要回到产品中再去分析，如果脱离的产品和用户使用流程的这些数据，其实是没有意义的，数据一定是要产品和用户使用的这件事。那么这个时候就要大家回到产品，就是去模拟用户的行为，去寻找说用户在它的注册率，我们就要看看注册的流程到底有什么样的问题，是不是某些东西阻碍了它完成注册，是不是因为用户联网方式不好，所以它注册不成功，或者说它觉得注册没有意义，所以说在这些方面，我们发现问题以后去加强它。还有一点比较重要，就是说如果数据莫名其妙有变化，那一定是你做了什么东西，就是大家有时候会想着说，就是不知道为什么，用户比如说用某些功能次数就突然间就变多了，这肯定是有原因的，一定是你在运营的过程中，你调了某些参数，导致了这个结果，所以当这个东西有变化了，实际是对比分析大家还要重点，去说这个东西到底它的原因是什么，而挖掘出这个背后的原因，就它一定就是对整个app用户提升，是有价值的。这个其实就是我刚才说的，就是我要分析的时候，要结合用户行为来分析，就是你可以去用不同用户群的使用行为，它的漏斗在每一个步骤，到底它转化率怎么样，然后来分析它过程中，可能每一步，比如说这个，就是从第一步到第二步，突然间转化率降为原来的%。那我光优化一个，可能增长并不明显，必须得说在优化以后，观察数据变化不断的调整，直到我这个数据，与我的假设，与我的目标相符，那么这个时候才知道，觉得在这个阶段，这个假设验证算是完成了。所以最后总结一下，就是说还是那句话，就是做运营它不是一个独立环节，而且不同的阶段，我们运营的目标不同，然后因为我们目标不同，所以我们提出的假设不一样，那么从提出假设，到用数据去验证，然后到提出新的假设，这应该是一个循环，随着这个循环不停的在运转，我们大家再一步一步的走向完美。而且最后一个就是说，数据是最有效的验证工具，因为它可以去对比，它可以去传递，它可以去跟别人去交流，而不是一些很纯经验的东西，它更多的是客观的这么一个存在，所以它是最有效的验证工具，有了这个工具以后，你可以说，做自己的运营让别人说去吧。 ps：龙行天下公众账，请扫描下面的二维码或搜索“longapp3”。

3、产品经理如何做用户行为分析？

在这个每个互联网人都在谈论数据，每个产品经理都在谈论数据分析的时代，用户行为分析的重要性也越来越凸显出来，那么产品经理如何做用户行为分析呢？接下来将为大家进行分享。一、为什么要做用户行为分析观点一：有些功能整个平台用户都希望做，是没有必要耗费人力评估的，只要做了就可以了。用户行为分析是形式，不能为了分析而分析。观点二：我都在这个行业做了这么多年了，用户需要什么难道我不知道吗？我本身就是用户，我可以代表他们，我的需就是他们的需目标。观点三：只需要做充分的调研分析就可以了，比如需调研，产品使用调研，多找找目标用户，多让他们提一些反馈意见，根据反馈来做修改即可。观点四：不要总是顺着用户的意思去做产品。产品设计的核心是产品经理的想法，而不是用户的看法。以上观点其实都是错误的，如果产品经理有这样的想法，会对自己极为不利。下面我们来看两个案例：案例一：Growing IO 改版前后对比视频介绍功能是所有用户都想要的，于是Growing IO毫不犹豫地把视频放在了首页，然后注册转化率下降了%，持续观察两个周，注册转化率仍然没有显著增长，回滚到上个版本，注册转化率逐渐恢复。结论：部分用户的观点无法代表全体用户的真实感受，视频介绍可能是伪需。产品经理的主观感受无法代表用户的真实体验，任何人都无法代表用户。视频介绍分散了用户的注意力，导致首页注册转化率大幅度下跌。案例二：Facebook改版之后再回滚Facebook经过改版之后，页面更清爽了，展示面积更大了，突出了图片以及视频，展示信息更丰富，Facebook的产品经理、交互设计师都对这一版本非常有信心。然而%灰度发布之后，用户平均在线时长降低%，一个月后，数据仍然没有好转。互联网产品要以数据为导向，而不仅仅凭借自己的主观感觉。产品设计过于超前了，产品版本迭代版本之间没有一定的过渡，用户无法习惯。因此可以说，数据分析在日常工作中起到的是必不可少的作用。、用户分析调研是一方面，只是为产品提供思路，但是是否有利于产品长期发展还是要通过数据来说话。4、用户端产品要以用户体验为核心，以数据为导向。二、数据指标与名词含义1、流量：流量的意思是网站的访问，比如用户来自于知乎，来自于博等等。主要用来统计分析各渠道的推广效果。2、P：P（page view）即页面浏览量或点击量，指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次P流量。3、U：U（unique visitor）即独立访客数，在同一天内，U只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。P与U的比值一定程度上反映产品的粘性，比值越高往往粘性越高。4、IP数：IP数即独立IP的访问用户数，指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量。IP数字与U可能不同（可大可小可相等）5、日活/月活：每日活跃用户数（DAU）/每月活跃用户数（MAU），反映的是网站或者APP的用户活跃程度，用户粘性。6、次日留存/次月留存：次日留存、次月留存反映的是网站或者APP的留存率。7、用户保有率：指在单位时间内符合有效用户条件的用户数在实际产生用户量的比率，也叫用户留存。8、转化率/流失率：转化率一般用来统计两个流程之间的转化比例。其中流失率也是重要的数据指标。用户流失率=总流失用户数/总用户数。9、跳出率：指用户到达网站上且仅浏览了一个页面就离开的访问次数（P）与所有访问次数的百分比。跳出率越高说明越不受欢迎。、退出率：对某一个特定的页面而言，从这个页面离开网站的访问数（P）占这个页面的访问数的百分比。跳出率适用于访问的着陆页（即用户访问的第一个页面），而退出率则适用于任何访问退出的页面。、使用时长：每天用户使用的时间。对于游戏或者是社交产品来说，使用时间越长，说明用户越喜欢。一般来说，使用时长越短说明产品粘性越差，用户越不喜欢。、ARPU：Average Revenue Per User，每用户平均收入在一定时间内，ARPU=总收入/用户数。三、如何做用户行为分析――三大理念1、要树立以数据为驱动的价值观要树立以数据为驱动的价值观，充分认可数据的价值。工作定位：统计、助力、优化、创新。商业变现是最根本目标：用户使用产生数据商业变现2、要有用户行为分析方法论在用户行为分析中，越底层产生的价值越低，越顶层产生的价值越高。做用户行为分析应该把重心放在最有价值的分析和决策两个层面。将更多的时间放在分析以及应用上，而不是数据采集上。AARRR模型，我们在做用户行为分析的时候，应该考虑用户正处在AARRR模型的哪个部分、关键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么。当我们对产品有一个idea的时候，采用MP的方式将其构建，功能上线后，衡量用户和市场反应，从而不断学习优化3、要用功能强大的用户行为分析工具比如Google analysis、神策数据、Growing IO等等四、如何做用户行为分析――八大方法1、内外因素分析该方法有助于快速定位问题。例如一款金融类产品U下降，快速分析相关原因。内部可控因素：渠道变化、近期上线更新版本、内部不可控因素：战略变更、外部可控因素：淡旺季、外部不可控因素：监管。2、事件分析事件维度：用户在产品中的行为以及业务过程。指标：具体的数值，访客、地址、浏览量（P、U）、停留时长。趋势分析：分析各个事件的趋势通过事件分析，比如分析用户的在线时长、点击事件、下载事件等等，然后分析用户的行为。并且通过各类图标来分析用户的行为趋势，从而对用户的行为有初步的了解。3、试点分析说白了就是，当发现一个问题之后，不要那么着急去解决，而是只想一个解决办法，然后灰度发布，如果灰度发布的人群数据比较好，那么就推往整个用户群。这是一种从一个具体问题拆分到整体影响，从单一解决方案找到一个规模化解决方案的方式。4、漏斗模型漏斗模型是最常用的分析方法，可以广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。要根据实际需要来确定是否有做漏斗分析的必要，比如用户注册过程、下单过程这些主要流程，就需要用漏斗模型来进行分析，尤其是需要分析用户在哪个环节流失最严重。5、留存分析通过留存分析，分析用户的次日留存、次周留存、次月留存等等，次日留存率能够说明用户对这款产品是否有持续使用的兴趣，对于社交、游戏类产品来说，次日留存率非常重要。6、行为轨迹分析只通过P、U 分析以及退出率分析是无法找到大部分用户是怎么去使用这款产品的。只有通过记录用户的行为轨迹，才能够用户真正如何去使用这款产品的。用户体验设计是对用户行为的设计，通过行为轨迹分析，能够帮助产品经理设计出来的产品直达用户内心。例：通过用户行为轨迹分析发现，大部分用户支付转化率不高并不是退出了，而是返回了上一个页面，猜测：当前页面信息不足，用户在犹豫，想返回上一个页面再了解一下产品。7、A/B testA/B test是一种产品优化方法，AB测试本质上是个分离式组间实验，将A与B两个不同的版本同时发往两个几乎一致的用户群，来观测这两个用户群的数据反馈。A/B test是一种“先验”的实验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。8、点击分析通过点击分析，能够直观地看出来在这个页面中，用户的注意力都集中在哪些地方，用户最常用的功能是什么。方便产品经理对用户行为形成整体的了解，有助于产品经理引导用户往自己想要的方向去操作。以上就是我个人总结的产品经理用户行为分析的方法，欢迎大家来补充、交流。作者：秦时明月，互联网现金贷产品经理、互联网保险产品经理。本文由@秦时明月原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止。题图来自 unsplash，基于 CC0协议你好！两个字“需”，慢慢琢磨去吧仅代表个人观点，不喜勿喷，。

4、用户行为的数据分析产品中哪家最好？ 最近新推出的数极客有谁了解？

以前用GA，数极客推出之后试用体验之后就改用数极客了。个人比较喜欢的几个常用功能：：用户在注册或者登陆等各种的表单页面，都有数据可以查看。：作为运营人员，之前每次做埋点都要找技术人员一个一个加代码，现在只要自己操作就可以了跟踪了。简单，便捷，省了很多沟通成本。：这个功能很好，之前给总裁做数据分析，都要用Excel将所有数据导出，自己画漏斗然后填数据，这个功能选好维度截图就行了。：热图分析现在国内的一部分分析软件都可以实现，很好用，我觉得对产品经理用处更大，分析产品哪个功能、模块、分布布局等等都特别棒。：这个功能可以查看用户在网站上的操作视频，运营相对用的比较少，产品经理或者技术多一些，但是用来深度了解用户还是很好的。据说团队都是阿里出来的，对马云爸爸手下的人还是比较青睐的。目前做用户行为分析的产品，国外有google analytics，mixpanel，heapanalytics等。国内有友盟，统计，数极客等。据我了解数极客是定位于用户生命周期管理及分析的平台，用户行为分析方面做得不错。个人比较喜欢他们的多维漏斗分析工具。数据分析产品国内外有很多都有，国外的有IBM，甲骨文等，国内的有click像是click家的siteFlow产品，就不错，在做营销效果分析的时候，还可以分析网站运营分析，对广告表现、流量、用户偏好、媒体价值等维度评估，帮助企业显著提升客户体验，优化营销策略，提升ROI，能通过后台的各项数据分析用户行为偏好，并通过偏好，来指导优化运营营销效果。再看看别人怎么说的。

本文标题：视频号运营漏斗数据分析,漏斗数据分析会用到的对比
标题链接：http://shouzuofang.com/article/ecsigg.html