如何设计一个初步的数据分析框架?

时间:2019-08-13 来源:www.mamaebox.com

如何设计初步数据分析框架?

对于产品的MVP,无论我们是通过高保真原型,灰度版本,甚至是微信公众账号还是小型程序进行可用性测试,我们都需要一个数据分析框架来评估产品MVP的性能。市场实时。为了便于后续的迭代方向和政策调整。

在过去两年中,许多人一直在谈论和实践的“成长黑客”中最重要的组成部分是AARRR海盗模型。在上一节的操作员部分,我们专门解释了Polaris指标(第一个关键指标)。这里应该强调的是,盗版模型是一套用于建立企业数据分析的总体指标框架,涵盖从新到新的产品从激活到保留到转换到通信的过程,Polaris指标最多指的是整个企业在业务运营或产品运营的特定阶段应注意的重要指标。在盗版模型的每个阶段,我们可能会定义不同的业务指标,但最终这些业务指标应指向Polaris指标。

在AARRR盗版模型的五个阶段中,我们可以选择不同的指标来衡量每个阶段的市场表现,并以定量的方式呈现产品MVP不同阶段的市场反馈。

1.收购阶段:

广告曝光率,DAU,每次点击费用,搜索结果,CAC,广告点击次数,点击率等;

2.激活激活阶段:

注册用户数,入门完成率,订阅量,完成至少一个产品流程的用户数等;

3.保留期限:

日/周/月保留率,上次登录时间,活跃用户,流失率等;

4.收入阶段:

LTV,付费转换率,客户单价,单一平均价格,平均购物车数量等;

5.参考传播阶段:

喜欢,邀请,传播用户,传播转换周期等。

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在这个初步的数据分析框架中,对于新产品或新业务,我认为最重要的部分是保留而不是有效地保留用户。即使客户表现良好,也只是匆忙。 “,无法提高用户的LTV(客户终身价值)。对于保留分析,我们不能只看每日/周/月保留率和其他指标。我们还需要确定所用产品的平均周期由用户和产品的关键事件根据他们的产品特征和业务状态??

在保留分析的基本应用中,分析产品的关键事件和用户的自然生命周期是至关重要的部分。产品的关键事件可以反映用户是否从侧面识别产品的价值,并且用户的生命周期决定了需要遵守的保留期。因此,在基本保留分析中,产品的关键事件通常定义为保留开始和返回行为,用户的使用期限定义为保留期。此时,我们通过保留分析得出的结论是,用户对产品价值的反馈是否在一定时间内达到稳定甚至上升状态。

如何计算产品的关键事件?

产品的关键事件必须是对用户活动的积极反馈过程。如果产品对用户有价值并且用户连续重复关键事件,则用户将继续在应用中活动。因此,我们可以在重复某些事件后观察用户对活动的影响,以便找出产品的关键事件。例如:

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(点击图片放大)

在过去60天内,用户在第20天完成了事件A 2次(按日加权,每天最多计1次,相当于2天),然后用户剩余40天,30天后访问该应用程序,结果是30/40=75%。计算Top10事件的最高比例,那么产品的关键事件将被包含在高概率中(计算,您需要删除登录,填写电话号码和其他事件,只有与产品价值相关的统计数据)。

如何计算用户的生命周期?

一般的计算方法是观察用户60天或90天的数据,并根据不同的使用期计算重复的两个关键事件的用户分布。当用户分布达到80%或更多时,对应于用户的时段可以被认为是用户侧的产品的实际使用间隔,并且该时段被用作保留分析的时段。例如:

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(点击图片放大)

在过去的90天中,用户重复2个关键事件的间隔,无论是落在划分区域(84,56,30天等),落入计数1,然后计算所有用户的间隔分布谁做了2个事件A.例如,100个用户做了2个事件A,其中81个在30天内完成2次,然后30个对应81%,30天可以用作保留分析周期,然后我们可以观察产品每月保留时间以确定是否达到

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如何设计初步数据分析框架?

对于产品的MVP,无论我们是通过高保真原型,灰度版本,甚至是微信公众账号还是小型程序进行可用性测试?颐嵌夹枰桓鍪莘治隹蚣芾雌拦啦稭VP的性能。市场实时。为了便于后续的迭代方向和政策调整。

在过去两年中,许多人一直在谈论和实践的“成长黑客”中最重要的组成部分是AARRR海盗模型。在上一节的操作员部分,我们专门解释了Polaris指标(第一个关键指标)。这里应该强调的是,盗版模型是一套用于建立企业数据分析的总体指标框架,涵盖从新到新的产品从激活到保留到转换到通信的过程,Polaris指标最多指的是整个企业在业务运营或产品运营的特定阶段应注意的重要指标。在盗版模型的每个阶段,我们可能会定义不同的业务指标,但最终这些业务指标应指向Polaris指标。

在AARRR盗版模型的五个阶段中,我们可以选择不同的指标来衡量每个阶段的市场表现,并以定量的方式呈现产品MVP不同阶段的市场反馈。

1.收购阶段:

广告曝光率,DAU,每次点击费用,搜索结果,CAC,广告点击次数,点击率等;

2.激活激活阶段:

注册用户数,入门完成率,订阅量,完成至少一个产品流程的用户数等;

3.保留期限:

日/周/月保留率,上次登录时间,活跃用户,流失率等;

4.收入阶段:

LTV,付费转换率,客户单价,单一平均价格,平均购物车数量等;

5.参考传播阶段:

喜欢,邀请,传播用户,传播转换周期等。

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在这个初步的数据分析框架中,对于新产品或新业务,我认为最重要的部分是保留而不是有效地保留用户。即使客户表现良好,也只是匆忙。 “,无法提高用户的LTV(客户终身价值)。对于保留分析,我们不能只看每日/周/月保留率和其他指标。我们还需要确定所用产品的平均周期由用户和产品的关键事件根据他们的产品特征和业务状态。

在保留分析的基本应用中,分析产品的关键事件和用户的自然生命周期是至关重要的部分。产品的关键事件可以反映用户是否从侧面识别产品的价值,并且用户的生命周期决定了需要遵守的保留期。因此,在基本保留分析中,产品的关键事件通常定义为保留开始和返回行为,用户的使用期限定义为保留期。此时,我们通过保留分析得出的结论是,用户对产品价值的反馈是否在一定时间内达到稳定甚至上升状态。

如何计算产品的关键事件?

产品的关键事件必须是对用户活动的积极反馈过程。如果产品对用户有价值并且用户连续重复关键事件,则用户将继续在应用中活动。因此,我们可以在重复某些事件后观察用户对活动的影响,以便找出产品的关键事件。例如:

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在过去60天内,用户在第20天完成了事件A 2次(按日加权,每天最多计1次,相当于2天),然后用户剩余40天,30天后访问该应用程序,结果是30/40=75%。计算Top10事件的最高比例,那么产品的关键事件将被包含在高概率中(计算,您需要删除登录,填写电话号码和其他事件,只有与产品价值相关的统计数据)。

如何计算用户的生命周期?

一般的计算方法是观察用户60天或90天的数据,并根据不同的使用期计算重复的两个关键事件的用户分布。当用户分布达到80%或更多时,对应于用户的时段可以被认为是用户侧的产品的实际使用间隔,并且该时段被用作保留分析的时段。例如:

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在过去的90天中,用户重复2个关键事件的间隔,无论是落入划分区域(84,56,30天等),是否落入计数1,然后计算所有用户的间隔分布谁做了2个事件A.例如,100个用户做了2个事件A,其中81个在30天内完成2次,然后30个对应81%,30天可以用作保留分析周期,然后我们可以观察产品每月保留时间以确定是否达到

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