需要分析哪些數據？
壹.操作模塊
從用戶的消費過程來看，可以分為引流、轉化、消費、留存四個部分。
交通
流量主要體現在引流環節，根據流量結構可分為渠道結構、業務結構和區域結構。渠道結構可以跟蹤每個渠道的流量，通過渠道流量的比例來分析每個渠道的質量。業務結構，根據指定的業務，跟蹤活動的流量，觀察活動前、中、後的流量變化，評估活動效果。
匯率
轉化率=預期演員人數/總表演人數。提高轉化率意味著更低的成本和更高的利潤。最經典的分析模型是漏鬥模型。
損失率和保留率
通過各種渠道或活動引流用戶，但壹段時間後會流失用戶。這部分用戶是流失的用戶，留下來的這部分用戶是留存的用戶。損失可分為剛性損失、經驗損失和競爭損失。雖然流失是不可避免的，但是我們可以根據對流失的分析做出相應的對策來留住用戶。關於留存，觀察留存規律，定位留存階段，可以幫助市場活動和定位市場策略，同時也可以比較不同用戶和產品的功能留存，分析產品價值，及時對產品進行調整。
再購買率
復購率可分為“用戶復購率”和“訂單復購率”。通過分析復購率，可以進壹步分析用戶粘性，幫助發現復購率問題，制定運營策略。同事也可以做壹個橫向(商品、用戶、渠道)的對比分析，細化復購率，幫助定位問題。
第二，銷售模塊
銷售模塊有大量的指標，包括同季度環比、完成率、銷售排名、重點商品占比、平臺占比等等。
第三，商品模塊
重要指標分析:包括產品年齡、銷售率、缺貨率、結構指標、價格體系、相關性分析、滯銷分析等。，用於判斷商品價值，輔助調整商品策略。
第四，用戶模塊
關鍵指標分析:包括新增用戶數、增長率、離職率、有效會員比例、留存等。
用戶價值分析:根據RFM模型和其他個性化參數，可以對用戶進行價值劃分，並對各個層次的用戶進行進壹步分析。
用戶畫像:根據固有屬性、行為屬性、交易屬性、興趣愛好等維度，為用戶添加標簽和權重，設計用戶畫像，提供精準營銷參考。
根據要分析的數據選擇分析模型。
首先，用戶模型
用戶模型是營銷策劃或業務設計中描述目標用戶的壹種方法，它往往有多種組合，便於策劃人員針對不同的用戶進行分析和設定策略。傳統的建立用戶模型的方法有兩種:基於訪談和觀察(嚴謹可靠但耗時)和臨時用戶模型(基於行業專家或市場調查數據，速度快但不夠可靠)。
改進的用戶模型構建方法:基於用戶行為數據的用戶模型
優點:簡化傳統方式，降低數據分析門檻；使數據分析更加科學、高效、全面，可以直接應用於業務增長，指導運營策略。
方法:
1.整理收集用戶的初始認知。
2.群組用戶
3.分析用戶行為數據
4.推測目標動機
5.采訪和驗證用戶。
6.用戶模型的建立和修改
同時，可以將收集到的用戶信息映射成用戶屬性或用戶行為信息，並存儲形成用戶檔案；實時關註自己數據的波動，及時進行策略調整。
第二，事件模型
事件模型是用戶行為數據分析的第壹步，也是分析的核心和基礎。其背後的數據結構、收集機會和事件管理是事件模型中的三個主要元素。
什麽是事件？
事件是用戶在產品上的行為，是對用戶行為的專業描述。用戶對產品獲得的所有程序反饋都可以抽象為事件，由開發者通過埋點收集。例如，當用戶單擊頁面上的按鈕時，它就是壹個事件。
事件集合
事件-屬性-值結構:事件(用戶對產品的行為)，屬性(描述事件的維度)，值(屬性的內容)。
在事件采集過程中，靈活運用事件-屬性-值結構，不僅可以最大限度地還原用戶的使用場景，還可以大大節省事件數量，提高工作效率。
獲取時機:用戶點擊，網頁加載，服務器判斷返回。在設計埋點需求文檔時，采集時機的解釋尤為重要，也是保證數據準確性的核心。
例如:電子商務銷售網頁的事件集合
事件分析
對事件的分析通常包括四個維度:事件觸發人數、次數、人均次數、活躍度比。
事件管理
當事件較多時，對事件進行分組，並對重要事件進行標記，以便分門別類進行管理。同時，可以從產品業務的角度對重要的用戶行為進行標記，以便在分析時方便快捷地發現和使用常見的重要事件。
第三，漏鬥模型
漏鬥模型起源於傳統行業的營銷業務活動，是壹套過程數據分析方法。
主模型框架:通過檢測目標流程中的起點(用戶入口)來最終完成目標動作。其中經歷了每個節點的用戶數和留存，來考核每個節點的質量，找到最需要優化的節點。漏鬥模型是從起點到終點的用戶行為狀態和用戶轉化率的重要分析模型。
四、熱圖分析——繪制用戶行為
熱圖是記錄用戶與產品界面交互的最直觀的工具。熱圖分析是通過記錄用戶的鼠標行為，並以直觀的效果呈現出來，幫助用戶優化網站的布局。熱圖分析對於Web和App分析都是非常重要的模型。
在實際使用過程中，經常使用幾種比較熱圖的方法來比較分析多個熱圖解決問題:
各種熱圖對比分析，特別是點擊熱圖(觸摸熱圖)、讀取熱圖和停屏熱圖；
細分人群的熱圖對比分析，如不同渠道、新老用戶、不同時間段、AB測試的熱圖分析；
不同深度的相互作用反映了不同的熱圖。比如點擊熱圖和轉化熱圖的對比分析；
動詞 （verb的縮寫）客戶保持分析
留存率的概念在上壹篇文章中已經介紹過了。對於產品來說，留存率越高，產品的活躍用戶越多，忠誠用戶的比例越大，更有利於產品變現能力的提升。
用戶自定義留存:基於用戶在自身業務場景下的留存，即留存的行為定制化。您可以通過設置初始行為和回訪行為來自定義保留行為。
舉個例子:搶到票的用戶使用Hello * * *享受單車5天留存率
初始行為:搶票
回訪行為:用Hello * * *享受騎行。
不及物動詞粘度分析
粘性:從用戶角度科學評估產品的留存能力。
通過用戶粘性分析，我們可以知道用戶在壹周或者壹個月內有多少天在使用妳的產品甚至壹個功能，進壹步分析用戶使用產品的習慣。
粘性分析是諸葛io的特色功能之壹，包括產品整體粘性、功能粘性、粘性趨勢、用戶群體對比等。詳情請參考/advanced/sticky . html。
七、整體行為路徑分析
全行為路徑分析是互聯網產品特有的壹種數據分析方法。它主要是根據用戶的行為事件，分析用戶在壹個App或網站的各個模塊中的流轉規律和特征，挖掘用戶的訪問或瀏覽模式，從而達到壹些特定的商業目的，比如提高App核心模塊的到達率，提取特定用戶群體的主流路徑，刻畫瀏覽特征，優化App產品的設計等。
在可視化過程中通常使用兩種完整的行為路徑模型:
樹形圖:樹形結構反映了用戶的行為路徑。
太陽圖:壹個環形圖，反映了用戶的行為路徑。
上圖中，每個圓環代表用戶的壹步，不同的顏色代表不同的行為。同環色比例越大，用戶在當前步驟的行為越統壹，環越長，用戶的行為路徑越長。
八、用戶聚類模型
用戶分組就是用戶信息標註。將屬性相同的用戶按照其歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性劃分為壹組，進行後續分析。
基於用戶行為數據的聚類模型:當我們回歸到行為數據本身時，會發現對用戶的洞察可以更加細致和可追溯，通過記錄歷史行為可以更快的找到我們想要的人。
四個用戶組的維度:
用戶屬性:年齡、性別、城市、瀏覽器版本、系統版本、操作版本、渠道來源等。
活躍於:通過設置活躍時間，查找指定間隔內的活躍用戶；
做過/沒做過:通過用戶是否做某個行為來分析用戶與產品交互的“親密度”；
新增:通過設置時間段，精準篩選出新增用戶的時間範圍；
如何提高產品銷量是壹個綜合問題，需要結合各種模型進行分析。以上內容是壹些知識的總結，希望對妳有所幫助。