2、引流
方法：
1、观察流量
2、发现异常流量
3、观察流量结构<br>分析流量合理性<br>作出调整
4、追踪流量
3、转化
分析目标：
了解各环节转化情况，分析其异常或不合理情况，<br>进行调整，以提升各环节的转化率。<br>
分析角度
静默转化率、登陆转化率、咨询转化率、付款转化率等等，<br>只要关注用户从接触应用到成交中的几个环节就好。<br>
1、观察各环节转化率，分析其合理性，针对转化率异常环节进行调整
2、追踪转化率变化，用于异常定位和策略调整效果验证
3、观察各渠道转化情况，定义渠道价值，并依此适当调整运营策略
4、分析各环节转化周期，分析用户习惯，为制定运营策略提供依据
4、留存
分析目标
通过分析用户的日活/存留，来帮助运营人员发现问题、监控数据，<br>为调整策略提供数据支持，达到提高日活/存留的效果。<br>
分析角度
1、新用户、老用户、回流用户：<br>日活监控，观察用户活跃数据，分析日活健康度<br>
2、观察存留规律，定位存留阶段，辅助市场活动、市场策略定位等
3、对比不同用户、产品功能的存留情况，分析产品价值、辅助产品调整
分析方法
1、漏斗法<br>反映用户行为状态，<br>以及从起点到终点各阶段用户转化率情况<br>
2、留存分析法<br>由最初的振荡期转为稳定用户，忠实用户的过程
选择期
振荡期
平稳期
3、分组分析<br>根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），<br>把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，<br>以揭示其内在的联系和规律性。<br>
用户分群<br>当用户差异性较大，<br>层级上不能再做用户细分时，<br>可以考虑将同一个分层内的群体继续切分，<br>满足更高的精细化运营需要<br>
RFM模型<br>Recency\Frenquency\Monetary<br>
4、矩阵关联分析<br>指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）<br>作为分析的依据，进行分类关联分析<br>
5、关联分析法<br>是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性<br>
6、指标分析法
平均数分析
众数、中位数
最大、最小值
7、对比分析法<br>将两个或两个以上的数据进行比较，<br>分析它们的差异，<br>从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性<br>
3、计划对比<br>和计划标准的对比<br>
4、与经验值理论值对比
