8種常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析模型

這篇文章給大家簡(jiǎn)單介紹一下八個(gè)模型，具體如下：

1.留存分析模型

留存分析模型是一種用來(lái)分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進(jìn)行初始行為的用戶中，有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。這是用來(lái)衡量產(chǎn)品對(duì)用戶價(jià)值高低的重要方法。

2.漏斗分析模型

?

漏斗分析是一套流程式數(shù)據(jù)分析，它能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型。運(yùn)營(yíng)人員可以通過(guò)觀察不同屬性的用戶群體（如新注冊(cè)用戶與老客戶、不同渠道來(lái)源的客戶）各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率，各流程步驟轉(zhuǎn)化率的差異對(duì)比，了解轉(zhuǎn)化率最高的用戶群體，分析漏斗合理性，并針對(duì)轉(zhuǎn)化率異常環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)整。

3.全行為路徑分析

?

全行為路徑分析是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品特有的一類數(shù)據(jù)分析方法，它主要根據(jù)每位用戶在APP或網(wǎng)站中的行為事件，分析用戶在APP或網(wǎng)站中各個(gè)模塊的流轉(zhuǎn)規(guī)律與特點(diǎn)，挖掘用戶的訪問(wèn)或?yàn)g覽模式，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)一些特定的業(yè)務(wù)用途，如對(duì)提升APP核心模塊的到達(dá)率、提取出特定用戶群體的主流路徑與刻畫用戶瀏覽特征，優(yōu)化與提升APP的產(chǎn)品設(shè)計(jì)等。

4.熱圖分析模型

?

熱圖分析模型，其實(shí)就是指頁(yè)面點(diǎn)擊分析，與一般熱力圖不同的是，頁(yè)面點(diǎn)擊分析主要應(yīng)用于用戶行為分析領(lǐng)域，分析用戶在網(wǎng)站顯示頁(yè)面（比如官網(wǎng)首頁(yè)）的點(diǎn)擊行為、瀏覽次數(shù)、瀏覽時(shí)長(zhǎng)等，以及頁(yè)面區(qū)域中不同元素的點(diǎn)擊情況，包括首頁(yè)各元素點(diǎn)擊率、元素聚焦度、頁(yè)面瀏覽次數(shù)和人數(shù)以及頁(yè)面內(nèi)各個(gè)可點(diǎn)擊元素的百分比等等。

5.事件分析模型

?

事件分析模型是針對(duì)用戶行為的分析模型之一，也是用戶行為數(shù)據(jù)分析的核心和基礎(chǔ)。用戶在產(chǎn)品上的行為我們定義為事件，它是用戶行為的一個(gè)專業(yè)描述，用戶在產(chǎn)品上的所有獲得的程序反饋都可以抽象為事件進(jìn)行采集。

在日常工作中，市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品根據(jù)所關(guān)注的事件不同而關(guān)注不同的事件指標(biāo)。在指標(biāo)洞察分析的過(guò)程中，行為事件分析就會(huì)起到重要作用。

6.用戶分群模型

?

產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)一段時(shí)間和投方推廣一段時(shí)間后，隨著用戶的留存和新增，用戶數(shù)量越來(lái)越多，那么我們就需要對(duì)用戶進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，用戶分群能幫助企業(yè)更加了解用戶，分析用戶的屬性特征、以及用戶的行為特征，可以幫助運(yùn)營(yíng)人員更好地對(duì)比多個(gè)用戶群的數(shù)據(jù)，找到產(chǎn)品問(wèn)題背后的原因，并有效改進(jìn)優(yōu)化方向。

7.用戶分析模型

?

用戶分析模型是基礎(chǔ)的分析模型。使用DataFocus數(shù)據(jù)分析工具，打通CRM數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及第三方數(shù)據(jù)，通過(guò)查看用戶數(shù)量在注冊(cè)時(shí)間上的變化趨勢(shì)、查看用戶按省份的分布情況等等，豐富用戶畫像維度。將所有維度分析放到同一個(gè)可視化大屏中，通過(guò)聯(lián)動(dòng)、鉆取功能，動(dòng)態(tài)化實(shí)時(shí)查看數(shù)據(jù)變動(dòng)，讓用戶行為洞察粒度更細(xì)致。

8.黏性分析模型

黏性分析是在留存分析的基礎(chǔ)上，對(duì)一些用戶指標(biāo)進(jìn)行深化，除了一些常用的留存指標(biāo)外，黏性分析能夠從更多維度了解產(chǎn)品或者某功能黏住用戶的能力情況，更全面地了解用戶如何使用產(chǎn)品，新增什么樣的功能可以提升用戶留存下來(lái)的欲望，不同用戶群體之間存在什么樣的差異，不同用戶對(duì)新增的功能有何看法。

黏性分析能幫助更科學(xué)全面地評(píng)估產(chǎn)品及其功能情況，有針對(duì)性地制定留存策略。

作者：匯數(shù)智通

鏈接：

https://www.jianshu.com/p/a5069e4b17b1

--end--