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荆门360推广 荆门360搜索推广武汉360 绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们Zui常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。


其中，我们往往关注三个要点：


第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？


第二，每一步的转化率是多少？


第三，哪一步流失Zui多，原因在什么地方？流失的用户符合哪些特征？


上图中注册流程分为 3 个步骤，总体转化率为45.5%；也就是说有 1000 个用户来到注册页面，其中 455个成功完成了注册。我们不难发现第二步的转化率是 56.8% ，显著低于第一步 89.3% 和第三步转化率89.7%，可以推测第二步注册流程存在问题。显而易见第二步的提升空间是Zui大的，投入回报比肯定不低；如果要提高注册转化率，我们应该优先解决第二步。


5、行为轨迹


关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量（UV）和页面访问量（PV）这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。


通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。


上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，Zui后又回到官网首页。网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因；通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题（比如是不是商品不匹配等等），从而为决策提供依据。


6、留存分析


在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产品，每一项服务，都应该核心关注用户的留存，确保做实每一个客户。我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。


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除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等，这些都是常见的留存分析场景。


7、A/B 测试


A/B 测试用来对比不同产品设计／算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用 A/B测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。


举个例子，我们设计了两种不同的产品交互形式，通过比较实验组（A 组）和对照组（B组）的访问时长和页面浏览量两个衡量指标，来评估哪一种交互形式更佳。


要进行A/B测试有两个必备因素：第一，有足够的时间进行测试；第二，数据量和数据密度较高。因为当产品流量不够大的时候，做 A/B测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样大体量的公司，每天可以进行上千个 A/B 测试。A/B测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。


8、数学建模


当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。


    当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。


    我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。


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