<font color="#f44336"> 新产品</font><br>数据分析方法1,2,3<br>
用户数据<br>(我是谁)
性别,年龄,地区
日新增
活跃率
留存率
留存率衡量指标
40-20-10
次日留存: 40%<br>7日留存: 20%<br>30日留存: 10%
行为数据<br>(我做了什么)
点击次数,分享书,收藏数
PV
PV,UV
分析用户喜欢那个产品和功能
菜单点击次数,菜单点击人数
UV
转化率
转发率
K因子
K因子=A*B<br>假如:20*10%=2<br>(K>1那么用户数滚雪球<br> K<1那么新增用户会停止传播)
A:平均每个用户给多少个人发起邀请 <br>假如平均为20
B:接收到邀请的人注册了的转化率<br>假如转化率为10%
产品卖什么
文章标题,日期,阅读量
总量:<br>成交总额<br>成交数量<br>访问时常
人均:<br> 人均付费（ARPU/客单价）<br>付费用户人均付费（ARPPU）<br>人均访问时长
付费：<br>付费率<br>复购率
产品：<br>热销产品TOP N<br>好评产品TOP N<br>差评产品TOP N
<font color="#f44336"> 老产品</font><br>数据分析方法1,2,3<br>
描述现状 (建立指标)<br>(根据业务建立合适自己的指标体系)
企业视角,描述业务
用户视角,体验产品
拆分收入结构
这个非常重要,一定要做；因为要有全局观
拆分流量结构
这个非常重要,一定要做；因为要有全局观
与业务方沟通
读行业研究分析文章
寻找规律(从指标中) <br>(从指标中寻找规律)
定位问题<br>(找出问题在哪)
对比分析法(中级)
漏斗分析法(中级)
拆解法(中级)
量化问题<br>(分析问题有多大)
统计推断(高级)
预测模型(高级)
实验评估(高级)
推动改进 <br>(改进后用前后指标进行对比)
改进前VS改进后
看改进的前后一周的平均值上升了多少,不要看瞬时值
