分布分析告訴你，“好鋼如何用在刀刃上”

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產(chǎn)品的優(yōu)化和運營是一個動態(tài)過程。作為產(chǎn)品經(jīng)理，需要知道關(guān)鍵頁面瀏覽量的頻次分布，找到對用戶影響最大的頁面來進(jìn)行不斷優(yōu)化；作為運營，需要知道貢獻(xiàn)值靠前的用戶分群，集中資源用于重點用戶。根據(jù)這一需求，今天我們就來繼續(xù)聊一聊分布分析這一實用分析方法。

分布分析是用戶在特定指標(biāo)下的頻率、總金額等特征的結(jié)構(gòu)化的分段展現(xiàn)，它主要提供「維度指標(biāo)化」之后的數(shù)據(jù)分解能力，將原有維度按照一定的數(shù)值區(qū)間進(jìn)行維度劃分，進(jìn)而分析每個維度區(qū)間的分布情況。

分布分析通過對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分層分析，判斷極端數(shù)值的占比、以及對整體數(shù)據(jù)的影響。同時了解數(shù)據(jù)分布的集中度，以及主要數(shù)據(jù)的分布區(qū)間段，洞察數(shù)據(jù)在分布上的特征，便于了解業(yè)務(wù)的健康度、分層結(jié)構(gòu)這些信息。

分布分析在以下分析場景中十分常見:分析訂單的金額分布、分析某類特殊事件的發(fā)生時段分布、分析某類特殊事件的發(fā)生次數(shù)分布、分析觸發(fā)某類事件的用戶年齡分布。

由此可見，分布分析主要針對的是數(shù)值型和日期型這兩類屬性，如金額、年齡、時間、頻次，因此當(dāng)用戶打點上傳的數(shù)據(jù)中包括這兩類屬性時，那么在日常的分析中就有可能會使用分布分析來解決一些特定問題。常用指標(biāo)有:X 事件的次數(shù)分布、X 事件的活躍時段分布、X 事件的活躍天數(shù)分布、X 事件 Y 屬性的總和/均值/人均值等分布。

某證券公司的用戶平臺分布、投資風(fēng)險等級分布、購買理財產(chǎn)品的金額分布，以及城市分布，如下圖 所示。用戶平臺分布以 Web/H5 為主，投資風(fēng)險等級分布以中低型為主，購買 5萬-10 萬理財產(chǎn)品的用戶為最多，城市主要分布在深圳、鄭州和北京。

該證券公司在 2021 年 9 月 11 日開始“金秋入金享福利”的活動策劃，并于9 月 14 日正式投入推廣。在 9 月 14 日前，通過近7 天的監(jiān)測數(shù)據(jù)可以看到，從9月 14日開始，啟動證券 APP的用戶數(shù)明顯有大幅提升，來自深圳的用戶人數(shù)相較于前一天，增長達(dá)到 157.7%。

電商用戶的忠誠度如何、客單價情況如何等這些問題均可以通過分布分析功能進(jìn)行快速診斷。以電商為例，重復(fù)購買次數(shù)、客單價分布等均是常用的衡量忠誠度的指標(biāo)。以下從不同角度展現(xiàn)了分布分析的多維度查看。下圖可以看到：

從性別來看，男性在該品類購買頻次高于女性群體，來自官網(wǎng)和微信的用戶支付頻次高于其他渠道用戶。

X 事件的活躍時段分布，指在指定日期范圍內(nèi)觸發(fā) X 事件的時段分布。

e.g. 在2020/01/01 - 2020/10/01 期間，一天24小時各個時段中啟動的用戶各有多少。

比如通過下圖可以看到用戶訪問集中在上午9點到12點，下午2點到5點期間，其中上午10點到11點期間訪問的用戶最多。

通過對同一指標(biāo)下數(shù)據(jù)的分析，可以幫助企業(yè)從中挖掘用戶訪問規(guī)律，企業(yè)可以將規(guī)律與實際產(chǎn)品策略相結(jié)合，進(jìn)一步修正和重新制定產(chǎn)品策略。

分布分析更科學(xué)的從多角度分析輔助企業(yè)，判斷單用戶對產(chǎn)品的依賴程度，以及產(chǎn)品對用戶的價值與粘性。

核心用戶群是對企業(yè)價值貢獻(xiàn)最大的用戶群體，是企業(yè)最大的利潤來源。不同用戶群體對產(chǎn)品需求不一樣，對用戶群體進(jìn)行差異性辨識，可以了解到用戶群體對產(chǎn)品的依賴動力。分布分析通過不同維度篩選出核心用戶群體，在此基礎(chǔ)上，更好地配置優(yōu)質(zhì)資源，以最小成本實現(xiàn)利潤最大化。

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