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互聯網產品如何構建數據指標體系進行數據分析?

這個問題分為兩部分:數據指標體系的構建和數據分析。先說指標體系的構建。建立數據指標體系有兩種方法:關鍵指標法和AARRR法。

關鍵指標法根據產品現階段的核心運行指標,分解出需要監控的數據指標。比如核心運營目標是GMV,影響GCV的因素是流量、客單價、轉化率。之後建立的數據監控指標可能包括各渠道的流量、訂單量、訂單金額以及細分到地域、年齡等維度的細分數據。

根據產品的不同階段,需要重點關註的核心指標會有所不同。MVP階段主要是定性分析;成長階段,重點關註用戶招募、留存、NPS等相關指標;在實現階段,要重點關註收入、成本、利潤等相關指標。

AARRR法,又稱盜版關鍵指標法,是圍繞獲取、激活、留存、收益、自傳播五個方面構建監控體系。需要註意的是,這五個步驟並不是壹個漏鬥模型,而是獨立的,每壹個階段都是從相應的角度進行優化的,沒有必要。傳統營銷手段主要靠花錢買流量,而現代成長型黑客可以通過技術手段在產品中加入成長因子來實現自我成長。

問題的第二部分是數據分析。數據分析的方法很多,不同的產品適合不同的方法。常見的幾種方法有多維事件分析、漏鬥分析、留存分析、用戶行為分析等。,重點關註以下兩條:

多維事件分析假設以訂單支付為例進行說明。現在出現了壹個事件:成交額下降,那麽分析維度可以按照地區、渠道、支付方式進行分解。分析後可能會發現某個渠道的成交額在下降,那麽就要相應的解決那個渠道的問題,改善成交額下降的問題。

漏鬥分析適用於交易和廣告創新等。它根據轉化漏鬥對用戶的轉化行為進行深度分析,而不是只看壹些表面數據,根據各個環節的轉化率進行優化。

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