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  • Data Analysis summary

    1.数据运营,你会关注哪些指标?

    1.拉新指标

    浏览量、注册量、拉新成本

    2.活跃指标

    活跃用户数、活跃率、在线时长

    3.留存指标

    用户留存率、用户流失率

    4.用户价值/转化指标

    用户生命周期价值(CLV)、成交额、复购率、付费用户数

    5.裂变指标:

    裂变k因子 :发起邀请的用户数*转化率 、传播周期

    用户推荐的驱动力:

    ​ 产品驱动:airbnb的用户推荐项目的A/Btest

    ​ 利益驱动: 在用利益驱动的时候,尽量用券、优惠、打折等这样的一些利益进行诱惑

    ​ 情怀驱动:

    2.数据分析的流程

    数据分析是指用适当的统计分析方法对手机来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并笑话,以求最大化地开发数据的功能。

    数据分析具有很强的目的性,首先需要确定分析目的,其次进行数据收集、数据清洗、数据分析;数据分析过程一定要紧扣分析目的进行,最后数据报告以及执行与反馈。

    数据分析与数据挖掘的区别:

    (1)前者更偏向业务,后者更偏向算法。

    (2)前者是为了分析目的收集各式各样的数据,后者是提取数据库的数据。

    3.DAU分析

    1.确定数据真实性

    2.分离维度进行分析

    新老客户/登录版本/登录平台(ios or android)/登录渠道(pc or 手机)/时间

    3.寻找原因

    产品:功能调整、策略调整

    技术:接口、网页打不开

    运营:运营策略、运营活动

    4.AARRR模型

    Acquisition:获取 [用户从不同渠道来到你的产品 ]

    Activation:激活 [用户在你的产品.上完成了一个核心任务(并有良好体验)]

    Retention:留存 [用户回来继续不断的使用你的产品]

    Revenue:收益 [用户在你的产品.上发生了可使你收益的行为]

    Referral:推荐 [用户通过你的产品,推荐引导他人来使用你的产品]

    5.RFM模型

    R:recent 最近的交易离当前天数

    F:frequent 交易单数

    M:money 累计交易金额

    运用RFM分出8种客户价值类型:

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