(三) 漏斗洞察

经由过程漏斗分析可以大年夜先到后的次序还原某一用户的路径，分析每一个转化节点的转化数据;

所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗，无论是注册转化漏斗，照样电商下单的漏斗，须要存眷的有两点。第一是存眷哪一步流掉最多，第二是存眷流掉的人都有哪些行动。存关怀册流程的每一个步调，可以有效定位高损耗节点。

比如在推敲注册转化率的时刻，须要区分移动端和 Web 端，以及美国用户和中国用户等不归并景。如许可以在渠道策略和运营策略上，有针对性地进行优化。

(四) 行动轨迹

行动轨迹是进行全量用户行动的还原。只看 PV、UV 这类数据，无法周全懂得用户若何应用你的产品。懂得用户的行动轨迹，有助于运营团队存眷具体的用户体验，发明具体问题，根据用户应用习惯设计产品，投放内容;

留存是懂得行动或行动组与回访之间的接洽关系，留存老用户的成本要远远低于获取新用户，所以分析中的留存是异常重要的指标之一;

(六) A/B 测试

A/B 测试是比较不合产品设计/算法对结不雅的影响。

产品在上线过程中经常会应用 A/B 测试来测试产品效不雅，市场可以经由过程 A/B 测试来完成不合创意的测试。要进行 A/B 测试有两个必备身分：

• 有足够的时光进行测试;
• 数据量和数据密度较高;

因为当产品流量不敷大年夜的时刻，做 A/B 测试获得统计结不雅是很难的。而像 LinkedIn 如许体量的公司，天天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往公司数据范围较大年夜时应用会加倍精准，更快获得统计的结不雅。

(七) 优化建模

当一个贸易目标与多种行动、画像等信罕见接洽关系性时，我们平日会应用数据发掘的手段进行建模，猜测该贸易结不雅的产生;

例如：作为一家 SaaS 企业，当我们须要猜测断定客户的付费意愿时，可以经由过程用户的行动数据，公司信息，用户画像等数据建立付费温度模型。用更科学的方法进行一些组合和权重，得知用户知足哪些行动之后，付费的可能性会更高。以上这几种数据分析的办法论，仅仅控制纯真的理论是不可的。产品经理们须要将这些办法论应用到日常的数据分析工作中，融合贯通。同时学会应用优良的数据分析对象，可以事半功倍，更好的应用数据，实现整体增长。

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【义务编辑：IT疯 TEL：（010）68476606】

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本文标题：产品经理必会的10种数据分析方法

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