学习数据分析,从数据分析的4种方法开始

2023-06-05 0 418

在结构设计组织工作中,他们常见的统计数据预测方式有下列4种:

1、棒状预测

2、回收预测

3、对照预测

4、犯罪行为预测

1、棒状预测

棒状的表述:如前所述明晰初始操作方式方向,依照每一方向结点的使用者数(操作方式单次),各结点确权操作过程中,会存有二级级的外流,最后逐步形成棒状型态。

棒状的象征意义:棒状预测适用于于许多列完备业务流程操作方式的使用者犯罪行为,找出结构设计操作过程中外流较为多的结点,预测找出外流的其原因并改良。

如下表所示图右图,使用者在搜寻情景买回货品的整座操作方式方向,在那个方向中,每一结点单厢存有网络流量的外流,进而逐步形成两个完备的转化成棒状。

学习数据分析,从数据分析的4种方法开始

依照网页PV绘出成相关联的转化成棒状如下表所示图右图:

学习数据分析,从数据分析的4种方法开始

透过绘出的棒状,找出相关联网页的PV统计数据,排序出相关联的转化率。

转化成率=下两个结点PV/上两个结点的PV,通常来说低转化成率结点是可优化点。

棒状的计数单位可以如前所述使用者(UV),也可以如前所述单次(PV)。

对于偏一次性业务流程的,例如注册、实名认证等建议使用使用者(UV),对于偏非一次性的业务流程,例如买回、发布等建议使用单次(PV)。

2、回收预测

表述:将整体统计数据依照不同纬度进行回收预测。

如下表所示图,当他们在统计数据中看到目标使用者有1866个人,那么接下来回收预测这1866个人在不同纬度中的分布情况怎么样。

透过回收,力求后续推广网络流量更加精准化,提升转化成率。

学习数据分析,从数据分析的4种方法开始

么可以加大36kr广告推广。

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如下表所示图,透过城市的维度来看,产品目标使用者的城市,排名前三分别为上海、石家庄和杭州。

学习数据分析,从数据分析的4种方法开始

3、对照预测

对照前后统计数据,透过对照统计数据的差值,验证结构设计。

简单的举个例子,下图为服务买回网页。

学习数据分析,从数据分析的4种方法开始

项目背景:立即支付的点击率只有11%,此次优化,希望提升立即支付按钮的点击率。

从图可以看出存有下列问题:

1、核心操作方式业务流程被弱化,立即支付按钮底部悬浮,按钮的视觉抢点被买回须知和服务协议所占据。导致用户注意力被抢占影响点击率。

2、优惠利益点不够,导致使用者支付意愿下降。

针对于提升立即支付点击率,那么可以从3个方面着手:

1、增加按钮的视觉表达,按钮变大。

2、核心操作方式占据核心位置。

3、提升文案,透过文案吸引使用者

透过以上3点,得到相关联的优化方案,如下表所示:

学习数据分析,从数据分析的4种方法开始

明晰全量发布时间后,那么该时间之后,就是该优化方案上线的统计数据,找出相关联的指标统计数据。

建议当统计数据稳定后,取最近一周的统计数据的平均值作为核心指标的统计数据。

透过开发得知,该需求于2020年4月20日已全量上线,然后看后台统计数据,发现支付点击率为16%

学习数据分析,从数据分析的4种方法开始

那么由此得知,改版后统计数据涨幅为:

(16%-11%)/11% =45.5%

透过对照使用者点击立即支付按钮统计数据前后的变化,验证结构设计是否成功。

对照预测通常有下列两个方面:

1.自身产品比,对照产品其他模块相似情景的统计数据差异。透过对照找出问题点并做预测优化。

2.行业产品比,和同行业产品的统计数据对照预测,找出统计数据差异的问题所在,并给出相关联的优化方案。

4、犯罪行为预测

透过预测特定类型的使用者犯罪行为,找出这种特定类型的使用者犯罪行为的对产品带来的影响。也可以推算出这种特定的犯罪行为给产品带来的象征意义。

象征意义:使用者犯罪行为可视化,可清晰的了解整体/个体使用者的犯罪行为。

学习数据分析,从数据分析的4种方法开始

也可以清晰地了解每一使用者的操作方式犯罪行为方向。如下表所示图右图:

学习数据分析,从数据分析的4种方法开始

以上就是结构设计中常见的4种统计数据预测的方式,如果你有其他意见和建议,欢迎在评论区留言。

作者 | Echo;编辑 | 杂芜

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